况且理论上说，收购了ATI的AMD只要愿意，也可以做同样的事，或者说某家巨头通过收购AMD的方式复制Nvidia的成功也不是没有可能。
Mobileye的劣势还在于它一直有抑制主机厂自主研发的强烈倾向，视觉算法也秘不示人，导致主机厂没有差异化的空间，这就不如Nvidia的开放模式讨巧了。
对Mobileye来说，Inter的入主有利有弊。
由于Eye Q4不可避免要在Inter的芯片构架下运行，Mobileye多年的老伙伴意法半导体就不得不沦为弃妇了，虽然去年两家还高调宣布过开发Eye Q5。
Inter的基本思路是要把Eye Q系列整合到自己的芯片或集显之中，在主机厂克隆pc厂商与自己的那种关系，这就让Mobileye有退化为技术服务提供商的风险。
换句话说，Inter和Mobileye的解决方案是越俎代庖式的，主机厂参与性差，且有很高的同质化嫌疑，后者显然更喜欢Drive PX 2那种可以自行掌控、自行开发的平台，这才是资本市场看好Nvidia的心理洞察。
至于深度学习，Nvidia的DGX-1虽然贵到不讲理(12.9万美元)，但也贴心的提供开源的深度学习工具DIGITS，后者可以识别巴塞罗纳大学开发的Synthia数据库中经过注解的图片，这对于训练神经网络有决定性意义。要知道，Mobileye可是有一个600人的团队从事这项工作。
DIGITS的成果可以打包部署到任何设备，不但主机厂喜欢，很多有志于无人驾驶的公司也用它来走捷径。
所以Nvidia阵营扩大到奔驰、大众、特斯拉、丰田、VOLVO等都来站台就不奇怪了，Mobileye拥趸有减少的趋势，但在技术真正成熟前，一切都存在变数。
我们再看互联网公司。
谷歌很早就盯上了无人驾驶，此前是在旧金山湾区九曲花街进行前期测试，2012年5月8日在内华达取得了路试牌照，技术上主要是Velodyne的64线激光雷达为主，摄像头+传感器为辅，这也成为后来互联网模式的标配。
谷歌的软硬件相对成熟，但也出过一些事故，包括2015年6月26日与Delphi的那次“较量”，据说当时Delphi的奥迪Q5正在并线，而谷歌的雷克萨斯RX400攻气十足的抢先并道，Delphi自称“反应妥善”，没有酿成事故。
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