關于自動駕駛， Mobileye 的 14 個最新觀點

2025年實現消費級自動駕駛，Mobileye做了哪些工作？

Mobileye近日在CES 2021上進一步分享了其在ADAS和全自動駕駛領域的戰略規劃，詳細介紹了Mobileye為實現消費級全自動駕駛而研發的幾項技術，以及“拯救生命”的愿景，包括芯片、雷達、地圖、安全駕駛模型等多個方面。

構建消費級全自動駕駛系統。

為了在全球范圍內實現大規模自動駕駛的目標，Mobileye一直致力于打造低成本的全自動駕駛解決方案。

在Mobileye的愿景中，該公司將在2025年推出成本更低、技術更先進的消費級自動駕駛。

成像雷達取代激光雷達。

據介紹，Mobileye目前采用相機子系統和雷達-激光雷達子系統并行的方案。兩個系統性能相當，都可以實現完全端到端的自動駕駛，而且每個子系統都有更多的冗余。

Mobileye首席執行官Amnon Shashua教授解釋說，這一方案不是簡單的所有傳感器的低級集成，而是在后續開發中添加雷達和激光雷達作為附件，真正解決相機系統獨立運行的問題。

目前，該攝像子系統已經轉化為L2級駕駛輔助產品監管。Mobileye將與吉利合作推出該系統的首款產品，預計將于今年第四季度上市。

同時，考慮到激光雷達的價格幾乎是普通雷達的十倍，Shashua教授表示，在2025年推出的自動駕駛系統中，除了車輛前方，普通雷達將在其他方向取代激光雷達。

為此，Mobileye專門開發了一種軟件定義成像雷達，成本比激光雷達低，但分辨率比目前的普通雷達高得多。

這種雷達將有2304個通道，動態范圍為100dB，旁瓣電平為40dBc，這將使它能夠構建一個可以支持自動駕駛策略的傳感狀態。

Shashua教授認為，到2025年，一圈成像雷達加上一個前置激光雷達就足以組成一個有效的雷達-激光雷達子系統，而且成本會大大降低。

用于激光雷達系統的小尺寸集成芯片

據介紹，Mobileye自主研發的雷達采用的是FMCW，即FM連續波技術。

值得注意的是，在本次大會上，Mobileye推出了一款全新的激光雷達系統集成芯片——LIDAR SOC。該芯片采用FMCW技術。

據悉，LiDAR SoC是一種通過硅光子技術集成激光的芯片。它可以通過FMCW技術計算物體的距離、速度和移動方向，這比發送離散激光脈沖的ToF方案更有效。

“硅光子學的優勢在于體積小的解決方案，可以為其他車載設備節省更多空間，安裝布局更加靈活。”斯坦福大學博士后研究員Kiyoul Yang曾解釋說，“如果一切都可以以更小的形狀集成到芯片中，其生產成本必然會大大降低。”

同時，受益于英特爾在硅光子技術方面的優勢，LiDAR SoC將進一步降低自動駕駛系統的成本。

“光子集成電路(PIC)是一項革命性技術。它有184條通過光學原理移動的垂直線，有能力制造這種電路的工廠非常少，這意味著英特爾在激光雷達制造領域具有顯著的優勢。”沙舒亞教授說。

在他的預測中，每個激光雷達SoC的成本將維持在幾百美元，比目前的系統便宜得多。

據悉，該芯片將于2025年正式上市。

完成“拯救生命”的使命

要實現全自動駕駛的普及，除了消費者的購買力和產品的成本，自動駕駛的安全性也是必須考慮的因素之一。

因此，除了降低全自動駕駛系統的成本，Mobileye還希望憑借其高精度地圖技術和責任敏感的安全模型，進一步提高系統的安全性和可靠性。

REM高精度地圖技術

在大部分自動駕駛公司都在使用測繪車采集繪制數據信息的情況下，2015年，Mobileye推出了路網信息管理REM，采用眾包的方式采集大規模地圖信息。

不同于tr……與傳統方式相比，在道路信息采集過程中，Mobileye更加注重語義細節。

Shashua教授說，傳統的地圖繪制方法總是收集太多的信息，但實際上，自動駕駛并不需要那么多信息。相比那些全局的、高度精確的信息，自動駕駛更需要能夠幫助機器對路況做出準確判斷的語義信息。這對于自動駕駛汽車結合當前情況理解和判斷行駛環境的能力非常重要。

Mobileye畫的不僅僅是一張簡單的高清地圖，它包含了場景的所有信息，所有的語義信息都非常詳細。

同時，REM可以將每公里的地圖信息數據量壓縮到10 KB，使得平均每年的信息傳輸成本僅為1美元。

目前Mobileye的數據主要來源于六家汽車廠商旗下的近百萬輛量產車。Mobileye每天可采集近800萬公里的道路數據，迄今已完成近10億公里的高精度測繪。

就在半年前，Mobileye的高精地圖技術真正實現了從獲取數據并發送到云端到構建高清地圖的純自動化操作。到2024年，預計Mobileye每天將收集數十億公里的數據。

在Shashua教授看來，Mobileye繪制的地圖具有通過眾包實現快速可擴展性、必要時精確的局部精度、詳細的語義特征和厘米級的精確定位等優勢。

為了展示其自動化高精度地圖技術的可擴展優勢，Mobileye即將在四個新國家開始測試自動駕駛汽車。

去年，Mobileye就通過這種方式在短短幾天內實現了自動駕駛汽車在慕尼黑和底特律的道路上行駛。

責任敏感安全模型RSS

此外，Mobileye還構建了基于規則的責任敏感安全模型RSS。Shashua教授承認，RSS是Mobileye的最高成就，是其“皇冠上的寶石”。

早在2017年，Mobileye就意識到，無論感知系統的平均無故障時間有多高，都是不夠的。大多數人認為事故是由于駕駛員的誤判造成的，但人們顯然不會接受計算機的誤判。

他認為，既然自動駕駛汽車和人類駕駛的汽車一起在路上行駛，那么自動駕駛汽車也必須擁有相同的“價值觀”，并學會根據人類的判斷行事。

在他看來，對于人類來說，“流量權重適中，不搶”的駕駛原則很容易理解，但對于計算機來說，需要一個準確清晰的定義。而RSS在數學上定義了“小心駕駛”的含義。

Shashua教授說，Mobileye使用數學參數復制并設置了人類在各種情況下會做出的各種選擇。這意味著Mobileye的系統不需要預測人類的選擇，只參考最壞的情況。

這種基于規則的思維類似于阿西莫夫機器人的三大原則，定義了“小心駕駛”和“危險駕駛”。有了這些定義，機器就知道邊界在哪里了。如果其他車輛威脅到自己的安全，那么它可以采取適當的行動來擺脫危險，避免事故的發生。

Shashua教授說，Mobileye建立了這個理論，并使之透明化。未來，他們將進一步與監管機構合作，對RSS進行標準化，并說服其他行業參與者將其作為基礎。

這種模式將進一步提高自動駕駛的可靠性，同時也將增強道路監管人員對Mobileye自動駕駛系統的信心，這可能有利于Mobileye自動駕駛在未來的大規模推廣。

1月13日下午，英特爾公司副總裁、英特爾子公司Mobileye產品與戰略執行副總裁Erez Dagan就業界關注的相關話題接受了新智家等媒體的采訪，內容主要涉及產品規劃、戰略路徑、業內競爭、合作選擇等。

以下為采訪實錄:

Q 1:目前越來越多的汽車廠商開始研發自己的芯片，包括特斯拉、蔚來、比亞迪等等。還有傳言稱，蘋果也將制造汽車芯片。假設汽車廠已經開發出自己的芯片，未來像Mobileye這樣的第三方芯片廠商的機會在哪里？

Erez Dagan:對于開發t……自己的SoC，除了特斯拉，我不知道還有誰在開發自己的SoC。他們的開發嘗試很少嘗試開發自己的軟件棧。

Mobileye的價值主張是獨特的。我們現在做的不是科學項目，還是會考慮過度資源開發后降低經濟成本。我們在做的是一個經過百萬輛車長期測試的項目。我們的核心解決方案已經在路上跑了十年。

其實我們看到的行業趨勢是，整個市場都在通過收購策略進行整合，除了那些資金充足的公司可以冒險失敗。大部分公司沒有資金，現在明白開發整個棧是一個高成本高風險的游戲。

市場對全棧解決方案的需求正在增加。例如，我們的SuperVision系統對市場極具吸引力。我們非常樂觀地認為，最大和最著名的原始設備制造商的集成將采用經過測試和靈活的全棧解決方案。

當然，我們也為視覺配置了OTA差異化功能，這一層掌握在自己手中。

EyeQ 5和EyeQ 6芯片及相關平臺可支持SuperVision。此外，我們為聯合開發和增加差異化價值留出了空間——這些SOC是可編程的。

我們為客戶提供兩個最好的東西:堅實而強大的核心堆棧，以及開發差異化價值的靈活性和空間。所以我們對這個戰略非常有信心。

Q2:你認為自動駕駛汽車的芯片未來會朝什么方向發展？會有怎樣的趨勢？

Erez Dagan:曾經有一個非常不準確的衡量芯片性能的標準——top。作為評價SoC能力的數值指標，過于簡單。

現在已經證明，使用兩個EyeQ5s或一個EyeQ6s可以提供非常強大的解決方案，可以在任何地方提供流暢的駕駛體驗。這是基于我們的安全模型和強大的駕駛策略研究。

當然，這個方案是可以上下擴展的。

比如向下可以擴展為更基礎的輔助駕駛，只需關閉部分內容和OTA更新即可；向上拓展，需要增加一些硬件單元，實現我們消費級自動駕駛的目標。這個市場預計在2025年釋放，并達到可接受的經濟成本價。Mobileye已經為這一趨勢做好了充分的準備。

我們已經多次強調了SoC和集成嵌入式軟件耦合開發的重要性。

有些系統很簡單卻很關鍵，比如飛機的起落架，很簡單的系統卻需要很安全；還有一些復雜的系統不需要很安全，比如智能手機。自動駕駛結合了兩者。

任何從零開始分解或組合的嘗試都會招致很多風險，包括安全性、效率和經濟性。所以軟硬件之間的緊密耦合和深度融合是關鍵，并不是隨便什么衡量標準就能說明SoC更強。

在這種情況下，判斷一個解決方案是否成功，遠不止像TOPS這樣的衡量標準。

Q3:能談談和蔚來的合作嗎？謠言有點不好聽？可以分享一下嗎？

Erez Dagan:僅去年一年，我們就為蔚來提供了5萬套系統，包括消費級自動駕駛市場的三眼系統和高級ADAS。

我們不得不做出一個艱難的決定，即選擇誰作為領導者將我們的解決方案引入中國市場。在這方面，隨著更高級功能的推出，我們需要選擇比蔚來更強大更有實力的主機廠。正如今年CES上提到的，我們的選擇是與做大做強的吉利汽車集團合作。

當然，我們和蔚來的關系還是很好的。我們還與蔚來簽訂了提供出行即服務(MaaS)車隊的合同，以及三個項目計劃的延期合同。

Q4:激光雷達的優勢包括性價比高，功耗低，體積小，容易上車。缺點是成本比較高，元器件需要滿足高精度的要求，滿足這種高精度元器件的廠家比較少。Mobileye是如何解決這個問題的？與傳統的激光雷達相比，這種雷達的成本相對較高。2024年、2025年雷達上車，預計成本會降低嗎？能減多少？

Erez Dagan:我先說性能，再說成本。

經過對市場的仔細研究，我們發現我們引入市場的激光雷達在性能方面與市場上的其他解決方案相比沒有任何劣勢。

在性能方面，我們的激光雷達有四個設計原則:

第一種是從距離、方位、仰角的三維采樣改為包括FMCW(調頻連續波)多普勒測量在內的四維采樣。2025年實現消費級自動駕駛，Mobileye做了哪些工作？

Mobileye近日在CES 2021上進一步分享了其在ADAS和全自動駕駛領域的戰略規劃，詳細介紹了Mobileye為實現消費級全自動駕駛而研發的幾項技術，以及“拯救生命”的愿景，包括芯片、雷達、地圖、安全駕駛模型等多個方面。

構建消費級全自動駕駛系統。

為了在全球范圍內實現大規模自動駕駛的目標，Mobileye一直致力于打造低成本的全自動駕駛解決方案。

在Mobileye的愿景中，該公司將在2025年推出成本更低、技術更先進的消費級自動駕駛。

成像雷達取代激光雷達。

據介紹，Mobileye目前采用相機子系統和雷達-激光雷達子系統并行的方案。兩個系統性能相當，都可以實現完全端到端的自動駕駛，而且每個子系統都有更多的冗余。

Mobileye首席執行官Amnon Shashua教授解釋說，這一方案不是簡單的所有傳感器的低級集成，而是在后續開發中添加雷達和激光雷達作為附件，真正解決相機系統獨立運行的問題。

目前，該攝像子系統已經轉化為L2級駕駛輔助產品監管。Mobileye將與吉利合作推出該系統的首款產品，預計將于今年第四季度上市。

同時，考慮到激光雷達的價格幾乎是普通雷達的十倍，Shashua教授表示，在2025年推出的自動駕駛系統中，除了車輛前方，普通雷達將在其他方向取代激光雷達。

為此，Mobileye專門開發了一種軟件定義成像雷達，成本比激光雷達低，但分辨率比目前的普通雷達高得多。

這種雷達將有2304個通道，動態范圍為100dB，旁瓣電平為40dBc，這將使它能夠構建一個可以支持自動駕駛策略的傳感狀態。

Shashua教授認為，到2025年，一圈成像雷達加上一個前置激光雷達就足以組成一個有效的雷達-激光雷達子系統，而且成本會大大降低。

用于激光雷達系統的小尺寸集成芯片

據報道，…Mobileye自主研發的he雷達采用的是FMCW，即FM連續波技術。

值得注意的是，在本次大會上，Mobileye推出了一款全新的激光雷達系統集成芯片——LIDAR SOC。該芯片采用FMCW技術。

據悉，LiDAR SoC是一種通過硅光子技術集成激光的芯片。它可以通過FMCW技術計算物體的距離、速度和移動方向，這比發送離散激光脈沖的ToF方案更有效。

“硅光子學的優勢在于體積小的解決方案，可以為其他車載設備節省更多空間，安裝布局更加靈活。”斯坦福大學博士后研究員Kiyoul Yang曾解釋說，“如果一切都可以以更小的形狀集成到芯片中，其生產成本必然會大大降低。”

同時，受益于英特爾在硅光子技術方面的優勢，LiDAR SoC將進一步降低自動駕駛系統的成本。

“光子集成電路(PIC)是一項革命性技術。它有184條通過光學原理移動的垂直線，有能力制造這種電路的工廠非常少，這意味著英特爾在激光雷達制造領域具有顯著的優勢。”沙舒亞教授說。

在他的預測中，每個激光雷達SoC的成本將維持在幾百美元，比目前的系統便宜得多。

據悉，該芯片將于2025年正式上市。

完成“拯救生命”的使命

要實現全自動駕駛的普及，除了消費者的購買力和產品的成本，自動駕駛的安全性也是必須考慮的因素之一。

因此，除了降低全自動駕駛系統的成本，Mobileye還希望憑借其高精度地圖技術和責任敏感的安全模型，進一步提高系統的安全性和可靠性。

REM高精度地圖技術

在大部分自動駕駛公司都在使用測繪車采集繪制數據信息的情況下，2015年，Mobileye推出了路網信息管理REM，采用眾包的方式采集大規模地圖信息。

與傳統方式不同，在道路信息采集過程中，Mobileye更加注重語義細節。

Shashua教授說，傳統的地圖繪制方法總是收集太多的信息，但實際上，自動駕駛并不需要那么多信息。相比那些全局的、高度精確的信息，自動駕駛更需要能夠幫助機器對路況做出準確判斷的語義信息。這對于自動駕駛汽車結合當前情況理解和判斷行駛環境的能力非常重要。

Mobileye畫的不僅僅是一張簡單的高清地圖，它包含了場景的所有信息，所有的語義信息都非常詳細。

同時，REM可以將每公里的地圖信息數據量壓縮到10 KB，使得平均每年的信息傳輸成本僅為1美元。

目前Mobileye的數據主要來源于六家汽車廠商旗下的近百萬輛量產車。Mobileye每天可采集近800萬公里的道路數據，迄今已完成近10億公里的高精度測繪。

就在半年前，Mobileye的高精地圖技術真正實現了從獲取數據并發送到云端到構建高清地圖的純自動化操作。到2024年，預計Mobileye每天將收集數十億公里的數據。

在Shashua教授看來，Mobileye繪制的地圖具有通過眾包實現快速可擴展性、必要時精確的局部精度、詳細的語義特征和厘米級的精確定位等優勢。

為了展示其自動化高精度地圖技術的可擴展優勢，Mobileye即將在四個新國家開始測試自動駕駛汽車。

去年，Mobileye就通過這種方式在短短幾天內實現了自動駕駛汽車在慕尼黑和底特律的道路上行駛。

責任敏感安全模型RSS

此外，Mobileye還構建了基于規則的責任敏感安全模型RSS。Shashua教授承認，RSS是Mobileye的最高成就，是其“皇冠上的寶石”。

早在2017年，Mobileye就意識到，無論感知系統的平均無故障時間有多高，都是不夠的。大多數人認為事故是由司機的判斷失誤造成的，但人們顯然不會接受計算機的誤判……ent。

他認為，既然自動駕駛汽車和人類駕駛的汽車一起在路上行駛，那么自動駕駛汽車也必須擁有相同的“價值觀”，并學會根據人類的判斷行事。

在他看來，對于人類來說，“流量權重適中，不搶”的駕駛原則很容易理解，但對于計算機來說，需要一個準確清晰的定義。而RSS在數學上定義了“小心駕駛”的含義。

Shashua教授說，Mobileye使用數學參數復制并設置了人類在各種情況下會做出的各種選擇。這意味著Mobileye的系統不需要預測人類的選擇，只參考最壞的情況。

這種基于規則的思維類似于阿西莫夫機器人的三大原則，定義了“小心駕駛”和“危險駕駛”。有了這些定義，機器就知道邊界在哪里了。如果其他車輛威脅到自己的安全，那么它可以采取適當的行動來擺脫危險，避免事故的發生。

Shashua教授說，Mobileye建立了這個理論，并使之透明化。未來，他們將進一步與監管機構合作，對RSS進行標準化，并說服其他行業參與者將其作為基礎。

這種模式將進一步提高自動駕駛的可靠性，同時也將增強道路監管人員對Mobileye自動駕駛系統的信心，這可能有利于Mobileye自動駕駛在未來的大規模普及。

1月13日下午，英特爾公司副總裁、英特爾子公司Mobileye產品與戰略執行副總裁Erez Dagan就業界關注的相關話題接受了新智家等媒體的采訪，內容主要涉及產品規劃、戰略路徑、業內競爭、合作選擇等。

以下為采訪實錄:

Q 1:目前越來越多的汽車廠商開始研發自己的芯片，包括特斯拉、蔚來、比亞迪等等。還有傳言稱，蘋果也將制造汽車芯片。假設汽車廠已經開發出自己的芯片，未來像Mobileye這樣的第三方芯片廠商的機會在哪里？

Erez Dagan:至于OEM(原始設備制造商)開發自己的SoC，除了特斯拉，我不知道還有誰在開發自己的SoC。他們的開發嘗試很少嘗試開發自己的軟件棧。

Mobileye的價值主張是獨特的。我們現在做的不是科學項目，還是會考慮過度資源開發后降低經濟成本。我們在做的是一個經過百萬輛車長期測試的項目。我們的核心解決方案已經在路上跑了十年。

其實我們看到的行業趨勢是，整個市場都在通過收購策略進行整合，除了那些資金充足的公司可以冒險失敗。大部分公司沒有資金，現在明白開發整個棧是一個高成本高風險的游戲。

市場對全棧解決方案的需求正在增加。例如，我們的SuperVision系統對市場極具吸引力。我們非常樂觀地認為，最大和最著名的原始設備制造商的集成將采用經過測試和靈活的全棧解決方案。

當然，我們也為視覺配置了OTA差異化功能，這一層掌握在自己手中。

EyeQ 5和EyeQ 6芯片及相關平臺可支持SuperVision。此外，我們為聯合開發和增加差異化價值留出了空間——這些SOC是可編程的。

我們為客戶提供兩個最好的東西:堅實而強大的核心堆棧，以及開發差異化價值的靈活性和空間。所以我們對這個戰略非常有信心。

Q2:你認為自動駕駛汽車的芯片未來會朝什么方向發展？會有怎樣的趨勢？

Erez Dagan:曾經有一個非常不準確的衡量芯片性能的標準——top。作為評價SoC能力的數值指標，過于簡單。

現在已經證明，使用兩個EyeQ5s或一個EyeQ6s可以提供非常強大的解決方案，可以在任何地方提供流暢的駕駛體驗。這是基于我們的安全模型和強大的駕駛策略研究。

當然，這個方案是可以上下擴展的。

比如向下可以擴展為更基礎的輔助駕駛，只需關閉部分內容和OTA更新即可；向上拓展，需要增加一些硬件單元，實現我們消費級自動駕駛的目標。這個市場預計在2025年釋放，并達到可接受的經濟成本價。Mobileye已經為這一趨勢做好了充分的準備。

我們已經多次強調了SoC和集成嵌入式軟件耦合開發的重要性。

有些系統很簡單卻很關鍵，比如飛機的起落架，很簡單的系統卻需要很安全；還有一些復雜的系統不需要很安全，比如智能手機。自動駕駛結合了兩者。

任何從零開始分解或組合的嘗試都會招致很多風險，包括安全性、效率和經濟性。所以軟硬件之間的緊密耦合和深度融合是關鍵，并不是隨便什么衡量標準就能說明SoC更強。

在這種情況下，判斷一個解決方案是否成功，遠不止像TOPS這樣的衡量標準。

Q3:能談談和蔚來的合作嗎？謠言有點不好聽？可以分享一下嗎？

Erez Dagan:僅去年一年，我們就為蔚來提供了5萬套系統，包括消費級自動駕駛市場的三眼系統和高級ADAS。

我們不得不做出一個艱難的決定，即選擇誰作為領導者將我們的解決方案引入中國市場。在這方面，隨著更高級功能的推出，我們需要選擇比蔚來更強大更有實力的主機廠。正如今年CES上提到的，我們的選擇是與做大做強的吉利汽車集團合作。

當然，我們和蔚來的關系還是很好的。我們還與蔚來簽訂了提供出行即服務(MaaS)車隊的合同，以及三個項目計劃的延期合同。

Q4:激光雷達的優勢包括性價比高，功耗低，體積小，容易上車。缺點是成本比較高，元器件需要滿足高精度的要求，滿足這種高精度元器件的廠家比較少。Mobileye是如何解決這個問題的？與傳統的激光雷達相比，這種雷達的成本相對較高。2024年、2025年雷達上車，預計成本會降低嗎？能減多少？

Erez Dagan:我先說性能，再說成本。

經過對市場的仔細研究，我們發現我們引入市場的激光雷達在性能方面與市場上的其他解決方案相比沒有任何劣勢。

在性能方面，我們的激光雷達有四個設計原則:

第一種是從距離、方位、仰角的三維采樣改為包括FMCW(調頻連續波)多普勒測量在內的四維采樣。這是我們正在做的方向。

這樣做的目的是使激光雷達系統獨立和完整。視覺是一個系統，激光雷達是第二個系統，雷達會是第三個系統。我們正在努力改善包絡效應，以確保激光雷達能夠進行多普勒測量。這使我們能夠獲得實時航向測量，并確保所有掃描點有足夠的接觸時間。當目標相鄰時，基于多普勒信號的聚類和跟蹤得到簡化。這是一個激光雷達沒有多普勒測量的問題。

第二個提高了激光雷達的功率效率，這樣我們就可以用更低的發射能量實現同樣的測距。

電源效率可以調整，可以為ADAS市場和Robotaxi業務指定解決方案或衍生解決方案。這將增強我們的ODD(操作設計領域)。因為FMCW的靈敏度更高，或者信噪比更高，我們可以得到更高的有效動態范圍，也就是說我們有更多的原始測量數據。然后，我們可以高精度地繪制世界地圖，然后進一步處理來自激光雷達的更多信息。因此，我們具有更高的靈敏度，并將利用這一點來改善ODD，實現更高的有效動態范圍。

我們的設備絕對支持高分辨率采樣，這是我們希望領先世界的另一個領域，每秒200萬點，每立體角600點。這將使我們對我們的環境有一個準確的認識。這些都是性能方面。我們的激光雷達的性能有望超過市場上任何已知的解決方案，這可以使激光雷達本身成為一個單一、完整和獨立的傳感系統。

至于這些設備的成本。的確，如果沒有相應的資產和能力，這個項目會花費很大。幸運的是，我們在英特爾有足夠的知識產權、專業知識和晶圓廠，知道如何在芯片上放置有源器件、無源器件和波導。這樣我們就可以把這些都集成到SoC里面，交給英特爾硅光子事業部在新墨西哥州的一家工廠來制造。這是世界上獨一無二的財富。

從這個意義上說，這將使我們能夠實現一個非常積極的成本目標，并進一步實現第二個目標——推出消費級自動駕駛汽車的解決方案。

Q5:現在Mobileye已經在以色列、德國等地進行了自動駕駛汽車的路測。你想知道是否……這里有沒有在上海或者中國Mobileye的相關布局？有必要建造和運營艦隊嗎？或者將解決方案提供給其他旅游運營商？

Erez Dagan:正如Shashua教授之前介紹的，我們的市場參與模式非常多樣，包括出行即服務(MaaS)、車輛即服務(VaaS)和乘坐即服務(RaaS)。這種多樣性使我們能夠在不同地區以不同方式合作。我們還沒有透露在中國的具體合作計劃，但我們有支持各種型號的靈活性。

VaaS模式意味著我們將向當地運營商銷售一體化汽車。這款汽車將配備一個名為移動智能的軟件棧。這樣，運營商可以優化車輛的使用和利用率。

第二種模式稱為“乘坐即服務(RaaS)”，這意味著我們的車輛將響應其他人的乘坐服務需求，并給出報價。例如，像優步這樣的交通網絡公司(TNC)可以向我們發送一個投標訂單，讓客戶從中獲得更低的報價，而不是直接將乘車需求發送給更昂貴的人類司機。

當然，我們也可以提供消費者需要的MaaS。但當涉及到中國時，我們的選擇仍然是公開的。

Q6:如何定義監理這個新產品？可以定義為Mobileye全棧自動駕駛產品的過渡嗎？還是之前ADAS產品的升級？

Erez Dagan:我們認為L2+ ADAS和L4是一個連續體，它們之間的區別在于平均無故障時間(MTBF)。在L2級別，因為駕駛員保持專注，所以系統的性能不必超過人類性能或人類故障頻率；但是到了L4級別，司機就不再負責了，所以系統的性能肯定要遠遠優于人類。

我們不認為這是一個過渡計劃。相反，我們堅信L2+市場將是巨大而穩定的。駕駛員不僅可以保持專注，還可以受益于高性價比的系統和準自動駕駛方案。

當然，到2025年，那些有能力為每輛車增加幾千美元經濟成本的人可以體驗全自動駕駛。但是L2+，也就是我們所說的有條件自動駕駛，還會持續很長一段時間。

Q7:由于疫情，消費市場對自動駕駛有很高的期望。在這種特殊的環境下，如果自動駕駛能夠商業化，對于疫情防控或者出行都會有很大的幫助。Mobileye如何看待2020年自動駕駛在全球市場的發展？還有，你預計2021年這種技術或者這種模式會有突破嗎？

Erez Dagan:到2022年，Mobileye將在以色列部署自動駕駛服務，我們的計劃不變。五年來，我們一直致力于讓這些車輛上路提供商業服務。到2022年，我們將提供真正的服務，而不是一個實驗，或者只是一個演示。

為了改進堆棧的不同層，我們正在戰略性地積極構建或收購完整的堆棧。

特別值得一提的是我們收購了Moovit。

Moovit是全球最大的城市出行規劃平臺，擁有上億甚至近十億的乘客量，獨特的全球乘客資產，對不同地區的交通環境非常了解。這樣，我們可以基于需求數據覆蓋移動智能層。

Moovit對世界許多地方的需求模式也有非常清晰的了解。他們在全球很多地方都有活躍的用戶，也和全球的交通運營商建立了合作關系，可以為我們提供更加多元化的服務，比如車輛即服務(VaaS)、乘車即服務(RaaS)。

Q8:蔚來剛剛發布的計算平臺甚至達到了1016TOPS。如何看待行業向大計算平臺發展？你認為計算能力和需求應該如何匹配？

Erez Dagan:Mobileye從事汽車產品制造已有20年，我們對成本敏感性有著非常清晰的認識。同時，我們也非常清楚推出一款安全關鍵型汽車產品需要滿足哪些高性能要求。這種專業知識是一種財富。它使我們能夠從經過實戰測試的駕駛輔助系統中獲得模塊，以創建一個非常高效的解決方案。就性能和成本而言，這些都是固定的解決方案。

會消耗多少計算能力？我想再解釋一下，TOPS數字只是過去的數字競賽。如果你需要一臺非常強大的電腦，說明你并不是真的知道自己想要什么，只是還在探索。一旦需要滿足經濟要求，就要在處理速度、客戶需求、解決方案成本等方面找到平衡點。這些都很關鍵。

這就是真正的汽車產品業務的區別，而不是所謂的廣告、展示或僅僅處于研究階段。

Q9:過去一年，自動駕駛領域的投資非常活躍，尤其是Robotaxi領域。你認為這種投資和收購趨勢今年會持續嗎？

Erez Dagan:我們很久以前就預測到了這個趨勢——市場上會出現一個合資企業，只有少數合資企業或公司能夠到達終點。幸運的是，我們是唯一一家完全由駕駛輔助業務自籌資金的自動駕駛汽車解決方案提供商。我們不是在燒錢，我們是為這場馬拉松而生。

我完全理解那些無法通過收入實現自動駕駛長期發展或者無法實現的公司。他們被迫妥協，只能通過抱團來分擔風險和回報。

而且我們的地位更強更穩，一直在積極向終點邁進。

今天Shashua教授在演講中闡述了Mobileye的三位一體戰略，讓我們脫穎而出，與眾不同。

三位一體戰略的首要因素是我們的安全模型——責任敏感安全模型(RSS)，它為駕駛決策保駕護航。

視覺系統中的True Redundancy使整個系統更加強大，并且更容易完成MTBF和相關驗證。

最后，我們提供一個真正的眾包解決方案。它具有非常高的性能水平，并且是mo……比標準的高精度地圖更有價值。它是為自動駕駛汽車的需求量身定制的，或者說它是一個高級的ADAS功能，具有大量的語義層。

Q10:從行業角度，你認為Robotaxi的大規模落地存在哪些技術難題或商業挑戰？

Erez Dagan:從技術上講，我們已經完全準備好了。我們已經用兩種不同的感知堆棧證明了這一點。

我們在耶路撒冷展示了基于雷達和激光雷達的自動駕駛解決方案。此外，在耶路撒冷、慕尼黑和底特律展示了基于攝像機的解決方案。技術上，我們已經完全做到了。

在經濟上，正如我之前提到的，我們的方案是為大規模生產市場設計的。雖然一開始Robotaxi的市場規模不會特別大，但是我們的自動駕駛系統方案具有成本優勢，加上出行智能的差異化功能，每公里成本可以得到很好的控制。我們也預見到Robotaxi市場的競爭點在于系統成本。

如何更好更有效的利用車輛？這就是我們的旅行智慧將大放異彩的地方。

通過在汽車中組裝更便宜的硬件，盈利里程的比例會更高。因此，在每公里成本方面，我們將非常有競爭力。這是我們在這一領域的有力策略。

剩下的主要障礙是規則。

自2015年以來，我們一直在積極推動這一領域的工作。我們已經推廣了責任敏感安全模型(RSS)，這是一種用于自動駕駛汽車決策的開放式安全模型。我們的整個系統設計已經考慮到這一點，并受益于經濟和性能。

我們還加入了IEEE委員會，那里有25家自動駕駛汽車公司，都是知名的行業領導者。在這個委員會中，我們共同致力于規范透明清晰決策契約的理念，讓自動駕駛汽車清楚地知道“小心駕駛”和“危險駕駛”的區別。

通過使用RSS這種基于模型的安全決策，我們的自動駕駛汽車永遠不會因為誤判而引發事故。

Q11:半導體產能緊張已經影響汽車行業一段時間了。Mobileye受此影響嗎？你預計這種現象什么時候能緩解？

Erez Dagan:我們完全穩定。因為我們有堅實的合同和強大的業務流，我們可以抵御這些波動。2020年，我們系統的銷量還在增長，我們把它變成了對供應商的需求，實際上讓我們的定位更高更強。

疫情期間，我們的業務也穩定增長，沒有受到影響。關于我們的謠言都是謠言。此外，我預計反彈將很快到來，可能在幾個月到一年內。

Q12:從本月開始，中國一些領先的自駕提供商開始與中國主機廠和汽車廠合作，創建新的汽車品牌。他們的一大特點就是試圖把整個棧的自研能力控制在自己手里。Mobileye如何看待中國汽車產業獨特趨勢對整個自動駕駛領域的影響？

Erez Dagan:我們進入中國市場的動力非常強勁。許多原始設備制造商，包括你提到的那些，都對SuperVision系統感興趣。

其實市場的整體走勢和你剛才描述的不一樣。大多數OEM廠商都意識到，棧方案的開發是一場馬拉松，會消耗大量資源，風險較大。雖然資本可以緩解這種風險，但并不是所有的公司都有承擔風險的能力。只有少數公司擁有強大的資金實力，可以承擔數十億美元的支出。

所以我們發現現在的市場趨勢是主機廠開始采購安全的、經過驗證的解決方案，就像我們和吉利汽車的合作一樣。

此外，中國的原始設備制造商和其他企業也關注SuperVision stack系統。我們在中國的發展勢頭很好。

q13:mobile eye eq6芯片進展如何？

Erez Dagan:我們的EyeQ芯片已經到了第六代，是支持廣義L2+級別的單SoC。目前，SuperVision系統中使用了兩個EyeQ 5芯片。

一個EyeQ 6的計算能力遠高于兩個EyeQ 5，因此我們可以通過內部冗余或額外的計算機視覺引擎來優化MTBF。

此外，我們還可以在自己的SoC上集成其他SoC，以滿足環繞視覺系統、自動泊車功能和集成MCU組件的要求。這樣，我們可以省去許多元件，為高級ADAS提供簡化、集成且經濟高效的單SoC方案。預計該方案……將成為L2+大規模生產計劃。

當然，SoC是可堆疊的，我們可以堆疊其他SoC升級為消費級自動駕駛。

Q14:我注意到目前EyeQ系列芯片都是意法半導體制造的。未來這一系列的芯片有可能由英特爾技術制造嗎？

ErezDagan:一切皆有可能。但是下一代芯片還沒有搬到英特爾工廠。

我們的路線圖是靈活的。市場告訴我們，加入激光雷達或射頻SoC，硅光子可以創造差異化或更高的價值。英特爾將支持我們的激光雷達開發業務。我們完全理解并全力配合英特爾。

此外，EyeQ 6并未由英特爾工廠制造，目前也沒有轉移到英特爾工廠的具體計劃。

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這樣做的目的是使激光雷達系統獨立和完整。視覺是一個系統，激光雷達是第二個系統，雷達會是第三個系統。我們正在努力改善包絡效應，以確保激光雷達能夠進行多普勒測量。這使我們能夠獲得實時航向測量，并確保所有掃描點有足夠的接觸時間。當目標相鄰時，基于多普勒信號的聚類和跟蹤得到簡化。這是一個激光雷達沒有多普勒測量的問題。

第二個提高了激光雷達的功率效率，這樣我們就可以用更低的發射能量實現同樣的測距。

電源效率可以調整，可以為ADAS市場和Robotaxi業務指定解決方案或衍生解決方案。這將增強我們的ODD(操作設計領域)。因為FMCW的靈敏度更高，或者信噪比更高，我們可以得到更高的有效動態范圍，也就是說我們有更多的原始測量數據。然后，我們可以高精度地繪制世界地圖，然后進一步處理來自激光雷達的更多信息。因此，我們具有更高的靈敏度，并將利用這一點來改善ODD，實現更高的有效動態范圍。

我們的設備絕對支持高分辨率采樣，這是我們希望領先世界的另一個領域，每秒200萬點，每立體角600點。這將使我們對我們的環境有一個準確的認識。這些都是性能方面。我們的激光雷達的性能有望超過市場上任何已知的解決方案，這可以使激光雷達本身成為一個單一、完整和獨立的傳感系統。

至于這些設備的成本。的確，如果沒有相應的資產和能力，這個項目會花費很大。幸運的是，我們在英特爾有足夠的知識產權、專業知識和晶圓廠，知道如何在芯片上放置有源器件、無源器件和波導。這樣我們就可以把這些都集成到SoC里面，交給英特爾硅光子事業部在新墨西哥州的一家工廠來制造。這是世界上獨一無二的財富。

從這個意義上說，這將使我們能夠實現一個非常積極的成本目標，并進一步實現第二個目標——推出消費級自動駕駛汽車的解決方案。

Q5:現在Mobileye已經在以色列、德國等地進行了自動駕駛汽車的路測。想知道在上海或者中國Mobileye有沒有相關的布局？有必要建造和運營艦隊嗎？或者將解決方案提供給其他旅游運營商？

Erez Dagan:正如Shashua教授之前介紹的，我們的市場參與模式非常多樣，包括出行即服務(MaaS)、車輛即服務(VaaS)和乘坐即服務(RaaS)。這種多樣性使我們能夠在不同地區以不同方式合作。我們還沒有透露在中國的具體合作計劃，但我們有支持各種型號的靈活性。

VaaS模式意味著我們將向當地運營商銷售一體化汽車。這款汽車將配備一個名為移動智能的軟件棧。這樣，運營商可以優化車輛的使用和利用率。

第二種模式稱為“乘坐即服務(RaaS)”，這意味著我們的車輛將響應其他人的乘坐服務需求，并給出報價。例如，像優步這樣的交通網絡公司(TNC)可以向我們發送一個投標訂單，讓客戶從中獲得更低的報價，而不是直接將乘車需求發送給更昂貴的人類司機。

當然，我們也可以提供消費者需要的MaaS。但當涉及到中國時，我們的選擇仍然是公開的。

Q6:如何定義監理這個新產品？它能被定義嗎……作為Mobileye全棧自動駕駛產品的過渡？還是之前ADAS產品的升級？

Erez Dagan:我們認為L2+ ADAS和L4是一個連續體，它們之間的區別在于平均無故障時間(MTBF)。在L2級別，因為駕駛員保持專注，所以系統的性能不必超過人類性能或人類故障頻率；但是到了L4級別，司機就不再負責了，所以系統的性能肯定要遠遠優于人類。

我們不認為這是一個過渡計劃。相反，我們堅信L2+市場將是巨大而穩定的。駕駛員不僅可以保持專注，還可以受益于高性價比的系統和準自動駕駛方案。

當然，到2025年，那些有能力為每輛車增加幾千美元經濟成本的人可以體驗全自動駕駛。但是L2+，也就是我們所說的有條件自動駕駛，還會持續很長一段時間。

Q7:由于疫情，消費市場對自動駕駛有很高的期望。在這種特殊的環境下，如果自動駕駛能夠商業化，對于疫情防控或者出行都會有很大的幫助。Mobileye如何看待2020年自動駕駛在全球市場的發展？還有，你預計2021年這種技術或者這種模式會有突破嗎？

Erez Dagan:到2022年，Mobileye將在以色列部署自動駕駛服務，我們的計劃不變。五年來，我們一直致力于讓這些車輛上路提供商業服務。到2022年，我們將提供真正的服務，而不是一個實驗，或者只是一個演示。

為了改進堆棧的不同層，我們正在戰略性地積極構建或收購完整的堆棧。

特別值得一提的是我們收購了Moovit。

Moovit是全球最大的城市出行規劃平臺，擁有上億甚至近十億的乘客量，獨特的全球乘客資產，對不同地區的交通環境非常了解。這樣，我們可以基于需求數據覆蓋移動智能層。

Moovit對世界許多地方的需求模式也有非常清晰的了解。他們在全球很多地方都有活躍的用戶，也和全球的交通運營商建立了合作關系，可以為我們提供更加多元化的服務，比如車輛即服務(VaaS)、乘車即服務(RaaS)。

Q8:蔚來剛剛發布的計算平臺甚至達到了1016TOPS。如何看待行業向大計算平臺發展？你認為計算能力和需求應該如何匹配？

Erez Dagan:Mobileye從事汽車產品制造已有20年，我們對成本敏感性有著非常清晰的認識。同時，我們也非常清楚推出一款安全關鍵型汽車產品需要滿足哪些高性能要求。這種專業知識是一種財富。它使我們能夠從經過實戰測試的駕駛輔助系統中獲得模塊，以創建一個非常高效的解決方案。就性能和成本而言，這些都是固定的解決方案。

會消耗多少計算能力？我想再解釋一下，TOPS數字只是過去的數字競賽。如果你需要一臺非常強大的電腦，說明你并不是真的知道自己想要什么，只是還在探索。一旦需要滿足經濟要求，就要在處理速度、客戶需求、解決方案成本等方面找到平衡點。這些都很關鍵。

這就是真正的汽車產品業務的區別，而不是所謂的廣告、展示或僅僅處于研究階段。

Q9:過去一年，自動駕駛領域的投資非常活躍，尤其是Robotaxi領域。你認為這種投資和收購趨勢今年會持續嗎？

Erez Dagan:我們很久以前就預測到了這個趨勢——市場上會出現一個合資企業，只有少數合資企業或公司能夠到達終點。幸運的是，我們是唯一一家完全由駕駛輔助業務自籌資金的自動駕駛汽車解決方案提供商。我們不是在燒錢，我們是為這場馬拉松而生。

我完全理解那些無法通過收入實現自動駕駛長期發展或者無法實現的公司。他們被迫妥協，只能通過抱團來分擔風險和回報。

而且我們的地位更強更穩，一直在積極向終點邁進。

今天Shashua教授在演講中闡述了Mobileye的三位一體戰略，讓我們脫穎而出，與眾不同。

三位一體戰略的首要因素是我們的安全模型——責任敏感安全模型(RSS)，它為駕駛決策保駕護航。

視覺系統中的True Redundancy使整個系統更加強大，并且更容易完成MTBF和相關驗證。

最后，我們提供一個真正的眾包解決方案。它具有非常高的性能水平，并且是mo……比標準的高精度地圖更有價值。它是為自動駕駛汽車的需求量身定制的，或者說它是一個高級的ADAS功能，具有大量的語義層。

Q10:從行業角度，你認為Robotaxi的大規模落地存在哪些技術難題或商業挑戰？

Erez Dagan:從技術上講，我們已經完全準備好了。我們已經用兩種不同的感知堆棧證明了這一點。

我們在耶路撒冷展示了基于雷達和激光雷達的自動駕駛解決方案。此外，在耶路撒冷、慕尼黑和底特律展示了基于攝像機的解決方案。技術上，我們已經完全做到了。

在經濟上，正如我之前提到的，我們的方案是為大規模生產市場設計的。雖然一開始Robotaxi的市場規模不會特別大，但是我們的自動駕駛系統方案具有成本優勢，加上出行智能的差異化功能，每公里成本可以得到很好的控制。我們也預見到Robotaxi市場的競爭點在于系統成本。

如何更好更有效的利用車輛？這就是我們的旅行智慧將大放異彩的地方。

通過在汽車中組裝更便宜的硬件，盈利里程的比例會更高。因此，在每公里成本方面，我們將非常有競爭力。這是我們在這一領域的有力策略。

剩下的主要障礙是規則。

自2015年以來，我們一直在積極推動這一領域的工作。我們已經推廣了責任敏感安全模型(RSS)，這是一種用于自動駕駛汽車決策的開放式安全模型。我們的整個系統設計已經考慮到這一點，并受益于經濟和性能。

我們還加入了IEEE委員會，那里有25家自動駕駛汽車公司，都是知名的行業領導者。在這個委員會中，我們共同致力于規范透明清晰決策契約的理念，讓自動駕駛汽車清楚地知道“小心駕駛”和“危險駕駛”的區別。

通過使用RSS這種基于模型的安全決策，我們的自動駕駛汽車永遠不會因為誤判而引發事故。

Q11:半導體產能緊張已經影響汽車行業一段時間了。Mobileye受此影響嗎？你預計這種現象什么時候能緩解？

Erez Dagan:我們完全穩定。因為我們有堅實的合同和強大的業務流，我們可以抵御這些波動。2020年，我們系統的銷量還在增長，我們把它變成了對供應商的需求，實際上讓我們的定位更高更強。

疫情期間，我們的業務也穩定增長，沒有受到影響。關于我們的謠言都是謠言。此外，我預計反彈將很快到來，可能在幾個月到一年內。

Q12:從本月開始，中國一些領先的自駕提供商開始與中國主機廠和汽車廠合作，創建新的汽車品牌。他們的一大特點就是試圖把整個棧的自研能力控制在自己手里。Mobileye如何看待中國汽車產業獨特趨勢對整個自動駕駛領域的影響？

Erez Dagan:我們進入中國市場的動力非常強勁。許多原始設備制造商，包括你提到的那些，都對SuperVision系統感興趣。

其實市場的整體走勢和你剛才描述的不一樣。大多數OEM廠商都意識到，棧方案的開發是一場馬拉松，會消耗大量資源，風險較大。雖然資本可以緩解這種風險，但并不是所有的公司都有承擔風險的能力。只有少數公司擁有強大的資金實力，可以承擔數十億美元的支出。

所以我們發現現在的市場趨勢是主機廠開始采購安全的、經過驗證的解決方案，就像我們和吉利汽車的合作一樣。

此外，中國的原始設備制造商和其他企業也關注SuperVision stack系統。我們在中國的發展勢頭很好。

q13:mobile eye eq6芯片進展如何？

Erez Dagan:我們的EyeQ芯片已經到了第六代，是支持廣義L2+級別的單SoC。目前，SuperVision系統中使用了兩個EyeQ 5芯片。

一個EyeQ 6的計算能力遠高于兩個EyeQ 5，因此我們可以通過內部冗余或額外的計算機視覺引擎來優化MTBF。

此外，我們還可以在自己的SoC上集成其他SoC，以滿足環繞視覺系統、自動泊車功能和集成MCU組件的要求。這樣，我們可以省去許多元件，為高級ADAS提供簡化、集成且經濟高效的單SoC方案。預計該方案……將成為L2+大規模生產計劃。

當然，SoC是可堆疊的，我們可以堆疊其他SoC升級為消費級自動駕駛。

Q14:我注意到目前EyeQ系列芯片都是意法半導體制造的。未來這一系列的芯片有可能由英特爾技術制造嗎？

ErezDagan:一切皆有可能。但是下一代芯片還沒有搬到英特爾工廠。

我們的路線圖是靈活的。市場告訴我們，加入激光雷達或射頻SoC，硅光子可以創造差異化或更高的價值。英特爾將支持我們的激光雷達開發業務。我們完全理解并全力配合英特爾。

此外，EyeQ 6并未由英特爾工廠制造，目前也沒有轉移到英特爾工廠的具體計劃。

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標簽：蔚來吉利汽車發現特斯拉比亞迪

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