智东西（公众号：zhidxcom）
文 | 心缘

国际消费电子展CES正成为车企面向未来的一大秀场，同时也成为自动驾驶芯片布局者集中秀肌肉的绝佳舞台。

在CES 2020期间，英特尔子公司Mobileye的总裁兼CEO Amnon Shashua教授进行了为期一小时的演讲，不仅直截了当地晒出了Mobileye过去六年的销售成绩单，还展示出对未来五年自动驾驶技术发展的宏伟蓝图，明确表达了希望Mobileye引领行业实现自动驾驶的愿景。

从Mobileye的视角，要真正实现完全自动驾驶的落地，必须在消费级自动驾驶汽车产业初具规模前，经历和发展好ADAS和MaaS这两个必经阶段。

一方面，Mobileye宣布与中国上汽集团、韩国大邱广域市达成聚焦在高级驾驶辅助系统（ADAS）和移动出行即服务（MaaS）领域的合作。

另一方面，Mobileye演示了无需雷达的自动驾驶方案，仅用摄像头就实现在L4级自动驾驶汽车在耶路撒冷道路上的正常行驶。

一、交付超五千万芯片，聚焦五大业务

据安蒙介绍，Mobileye EyeQ芯片销量连续6年上升，年复合增长率达46%，迄今已交付超过5400万个EyeQ芯片。

其中，2019年创下的最新销量纪录达174万个，销售额接近10亿美元，并且这一数字有望在今年实现两位数的增长。

Mobileye当前有五大业务，包括ADAS、路网资产管理（REM）、智慧城市数据、移动出行即服务（MaaS）、面向客户的完全自动驾驶系统。

ADAS方面，在L2的基础上，Mobileye提出L2+级的ADAS系统，普及对多摄像头感知技术及高清地图的支持。许多汽车制造商已经开发了类似的系统。

L2+级进一步提升了安全性和舒适度，客户采用率和支付意愿也更高，其ASP比传统L1、L2级高出3-15倍。据Mobileye预测，从2019年起，L2+级ADAS系统的复合年均增长率将达到63%。

由于基于摄像头的360°感知将是ADAS下一个飞跃的关键驱动力，Mobileye已面向L2+级提出可扩展解决方案，包括360°摄像头传感器套装、REM高清地图、精益数据集成平台、驾驶决策系统平台。

Shashua表示，当前业界超过70％的L2+级系统采用Mobileye技术，包括日产、大众、卡迪拉克、宝马等车厂。

REM方面，Mobileye的REM技术采用了众包和低带宽上传的模式，能够快捷迅速且经济高效地进行路网信息管理，可应用于增强型ADAS（如L2+）以及未来的高级别自动驾驶汽车中。

Mobileye通过汽车采集的数据信息，绘制成汽车行驶区域的详细的高清地图。

据悉，Mobileye已打造可以自动生成每小时45英里以上道路高清地图的软件，希望明年将该功能扩展到所有道路。

该公司拟在3月之前对整个欧洲进行地图绘制，并将在今年晚些时候将对美国进行完整地图绘制。

据Shashua介绍，大众、宝马和日产的汽车均已采用Mobileye的进行数据采集，另外三家未具名的汽车制造商也同意参加这一采集计划。

Mobileye预计，到2020年底，其欧洲车队将拥有超过100万辆汽车，第二年将美国车队总量将超过100万辆，每天从已量产的车辆能收集约600万公里的传感器数据。

除了为汽车行业提供价值外，Mobileye REM所采集的道路数据，以及包括基础设施资产管理、路面状况评估、动态交通图在内的数据服务，还能为智慧城市等新兴市场提供商业洞察等助力。

二、仅靠摄像机穿越耶路撒冷，自动驾驶新技术VIDAR揭秘

在今年CES上自动驾驶相关的展品种，关于的激光雷达创新可以说是大放异彩，速腾聚创、大疆、Velodyne等纷纷展出了其先进的激光雷达方案。

不过，Mobileye显然是其中“不走寻常路”的代表。

它展示了一个令人印象深刻的视频，一辆未使用任何雷达、激光雷达或其他传感器的自动驾驶车辆，仅依靠12个摄像头和Mobileye技术，就在路况复杂且混乱的耶路撒冷街道上行驶，通过交叉路口，并且巧妙地避开周围车辆及行人。

另外Mobileye也将该自动驾驶汽车穿梭在耶路撒冷街道上的20多分钟完整视频上传到其官方YouTube上。

Mobileye认为，计算机视觉（CV）子系统中存在冗余，多个独立的CV引擎在道路使用者、路形、路面语义、路障等四个类别的覆盖范围内有所重叠。这将创建用于检测和测量的内部冗余层。

Mobileye也透露了该自动驾驶方案的部分工作原理，并给其基于深度神经网络的独有技术起了一个和激光雷达（Lidar）相近的名字——Vidar，取“视觉激光雷达（Visual Lidar）之义”。

简而言之，Vidar仅使用摄像头传感器即可实现类似于激光雷达的输出。

Vidar通过比较来自不同相机的图像，推断图像中每个像素的距离，然后使用这些预估值生成三维点云，再经由Mobileye为激光雷达数据设计的标准软件，以尝试识别场景中的物体。

包括Vidar在内，Mobileye使用六种不同的算法引擎，用于检测汽车周围的物体。

Shashua详细介绍了Mobileye如何实现像素级场景分割，能捕捉到道路使用者可视范围内的细节，也可以用于检测常见物体。

面向道路使用者，Mobileye有一种算法用于识别车门是打开还是关闭状态，还有一种算法用于识别车轮并据此推断车辆位置，其行人检测系统顶部的专用引擎可用于检测婴儿车、轮椅并分析其路径趋向。

Mobileye的系统已经能够理解常见的道路使用者语义，包括头部姿势倾向、行人手势、汽车指示灯、紧急车辆及人员分类等。

不过，Shashua表示，Mobileye从未打算仅基于摄像头来交付完全自动驾驶的汽车。Mobileye的仅摄像头自动驾驶系统只是Mobileye希望在未来几年中部署的更复杂的自动驾驶系统的一部分。最终的自动驾驶程序包还将使用雷达系统独立保持车辆安全运行。

Mobileye计划基于激光雷达、雷达和其他非相机传感器分别构建一个自治堆栈，先单独测试这些系统，并证明它们自己可以实现出色的性能，然后将它们组合到一个超级系统中，比单独使用任何一个系统都更加安全。

三、计划五年将自动驾驶出租车硬件成本降至5000美元

当前Mobileye的商业模式是向现有汽车制造商出售芯片、相机和软件。

Shashua认为，自动驾驶第一阶段将以自动驾驶出租车（Robotaxi）的服务形式出现，这与很多自动驾驶业内专家的看法相一致。

为保持在自动驾驶领域的领先性，Mobileye制定了自动驾驶出租车部署战略，这也标志着Mobileye向完全自动驾驶迈出了重要一步。

其战略涵盖了自动驾驶出租车市场全部五个价值层级的技术规范、发展及整合等内容。这五个层级分别为：自动驾驶系统、自动驾驶车辆、车队运营、出行智能、乘客体验与服务。

据悉，该战略已经过实践证明经济有效，拓展速度在全球范围内属于领先。

早期自动驾驶出租车的硬件成本（包括摄像头、激光雷达、雷达等）预计为每辆车10000至15000美元，Shashua表示，Mobileye的目标是到2025年将这一成本降低至5000美元以内。起步阶段是高端汽车，随后逐渐进入各种消费类车辆中。

Mobileye计划到2022年在特拉维夫、巴黎和韩国大邱市这三个城市部署出租车队。

四、与中国上汽集团就ADAS和REM建立合作

此前，Mobileye已同蔚来、长城、紫光集团等多家中国企业达成合作。

如今，Mobileye的中国合作对象又新添一员——中国领先车厂上汽集团。这也是Mobileye赢得了与中国大型汽车制造商的第一笔订单。

上汽集团将采用Mobileye的路网资产管理（REM）技术，以推进L2+级别ADAS系统在中国的部署。上汽集团的乘用车将采集中国的道路信息，结合Mobileye的路书（RoadBook）进行数据分析。该合作还将创建可供L2+及更高级别自动驾驶汽车使用的路网管理体系。

上汽集团将与Mobileye的其他全球OEM合作伙伴共同采集道路数据，以使全球实时高精地图成为可能。同时，其测绘方案还将为其他车厂在国内路网管理相关领域的布局提供支持。

根据Mobileye同上汽集团的合作，“乘用车”将会变成“数据采集车”，并为全球“路书”的绘制做出重大贡献。

加上与上汽集团的合作内容，Mobileye在中国的业务现包括L2+ADAS、路网管理、MaaS和消费类自动驾驶方案。

五、与韩国大邱市就MaaS部署达成合作

与此同时，韩国大邱广域市也与Mobileye达成了合作协议。

大邱广域市是韩国最大的都市区之一，双方将建立长期合作关系，共同测试和部署一项基于Mobileye自动驾驶汽车技术的自动驾驶出租车移动出行解决方案，推动基于Mobileye自动驾驶系统的MaaS部署。

Mobileye会将其行业领先的自动驾驶系统部署在这些车辆中，以实现自动驾驶的移动出行即服务（MaaS）运营。

大邱广域市也将制定一系列监管措施，确保自动驾驶出租车队的运营得以顺利进行。

此前，Mobileye已在以色列、法国、中国等地推出其MaaS服务，而与韩国大邱市的合作将进一步拓展Mobileye 在全球范围内的MaaS布局。

结语：Mobileye正尝试为自动驾驶提供更经济高效的方案

从Mobileye传递的内容可见，在未来自动驾驶领域，Mobileye将是不容忽视的重要力量。Mobileye正尝试实现更加经济实惠的解决方案，来压缩未来自动驾驶汽车的硬件成本。

收集高清地图数据一直是部署自动驾驶技术的主要障碍，人工测绘在人力和时间上的开销都不算低。而Mobileye的REM技术可以更加高效地汇集大量有价值的数据，替代人力自动完成采集和高清地图绘制任务，从而助力更多MaaS和消费级自动驾驶汽车的规模化发展。

另外Mobileye在推进驾驶安全政策方面的努力也值得一提，Mobileye已开发了一种针对自动驾驶汽车安全的RSS安全模型，致力于使其成为行业标准，通过界定其他道路使用者行为的合理界限、在RSS指定的范围内始终假设其他代理的最坏情况行为等方式，以确保自动驾驶汽车不会发生事故。