Mobileye童立豐：數據很重要，自動駕駛數據的價值要逐步釋放給用戶 | CCF-GAIR 2020

2020年8月7日，全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR 2020)正式開幕。CCF-GAIR 2020峰會由中國計算機聯合會(CCF)主辦，香港中文大學(深圳)和雷鋒網(微信官方賬號:雷鋒網)聯合承辦，鵬程實驗室和深圳人工智能與機器人研究所協辦。

作為中國最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR大會已經走過了四個精彩而輝煌的歷程。CCF-GAIR 2020延續了以往的強大陣容，提供了15場專場(人工智能前沿場、機器人前沿場、智能駕駛場、AIoT場、AI芯片場、視覺智能、城市IoT場、愛源創場、AI+藝術場、企業服務場、工業互聯網場、AI金融場、醫療科技場、智慧城市場、聯邦學習和大數據隱私場)。

在智能駕駛專場，Mobileye大中華區總經理童做了“啟動未來出行的數據引擎”的主題演講。

由于自動駕駛的復雜性，現階段短期內個人消費者無法接受。Mobileye大中華區總經理童莫礪鋒認為，自動駕駛出租車是實現自動駕駛的必由之路。

與此同時，童莫礪鋒也認為數據對于自動駕駛非常重要。

未來，通過大量的數據賦能，Mobileye可以通過攝像頭實時識別紅綠燈，其合作伙伴可以基于海量數據知道城市中哪些紅綠燈壞了，并將這些數據發送給城市管理者進行精準維護。依托大量的動態數據信息，借助高精地圖技術，可以準確知道哪條車道擁堵。合作伙伴在車身上獲得的數據應用到非汽車領域，可以打通整個行業。這種商業模式也可以加速自動駕駛。

除了前端業務，Mobileye還將與大量智慧城市合作，如數據平臺公司、亞馬遜、本地車聯網平臺等。這樣Mobileye數據的技術和價值才會最終釋放給用戶。

以下是童的講話全文。雷鋒新智經編輯不改初衷:

大家好！很高興今天有這樣一個機會，和不同行業、不同領域的朋友們交流關于自動駕駛的經驗。

先簡單介紹一下英特爾子公司Mobileye。Mobileye成立于1999年，是一家以色列公司，2014年在紐約證券交易所上市。2017年，Mobileye被英特爾收購，成為英特爾的全資子公司。截至去年11月，Mobileye的EyeQ系列芯片全球出貨量已經超過5000萬，全球主流汽車廠商都是我們的客戶。

自動駕駛的技術演變

第一階段，整體商業化比較完善，我們的目標是實現消費級自動駕駛。正如大眾想象的那樣，未來當我們需要自動駕駛汽車時，可以通過打車的方式將乘客從A點送到B點。但是，這個過程有很多階段。我們在考慮自動駕駛技術的落地時，必須考慮如何通過逐步商業化來實現自動駕駛的落地。兩者之間有一個非常重要的環節，就是Robotaxi階段。

為什么Mobileye認為自動駕駛出租車是實現自動駕駛的必由之路？

第一，目前無論是自動駕駛車輛還是技術，從復雜程度和成本來看，個人消費者短期內都沒有辦法接受；第二，自動駕駛的發展除了技術、落地、商業模式本身，還需要外部環境的支持，包括大家對自動駕駛的理解和認知，以及相關部門的監管措施。自動駕駛出租車等特定場景下的自動駕駛有利于上述考慮。

放眼全球，我們認為在各國的政策中，中國政府在推動自動駕駛出租車的落地方面是非常有執行力，非常領先的，我們希望自動駕駛出租車的落地也是全球最快的。

自動駕駛如果要落地，需要大范圍更新高精地圖，但目前各方面還沒有完全滿足自動駕駛的需求。如何低成本實現高精地圖的大規模更新，是下一個大挑戰。

因此，Mobileye與整車及行業合作伙伴共同打造了一個模型。配備Mobileye技術的車輛可以實時識別所有與自動駕駛技術相關的信息。這些信息被匿名傳輸到云端并整合，根據不同的應用場景進行應用。這些應用主要分為三種，其中最重要的部分是自動駕駛汽車的實時應用；二是升級完善功能；第三部分是在未來，從車輛接入端口獲得的數據可能有助于在非汽車行業的應用。

這是一段搭載Mobileye技術的車輛實時分析視頻。可以看出，Mobileye攝像頭可以識別車道線、限速標志等。這些道路基礎設施的數據也可以被智慧城市的公共企事業單位使用。

自動駕駛的數據應用

在數據服務領域，我們可以根據行業的發展和數據的逐步發展，將其分為三個階段。

第一階段是眾所周知的車隊行為或駕駛員行為的數據應用。一般來說，個人車手和車隊車手的駕駛習慣與安全系數高度相關。因為ADAS的所有數據都與駕駛員行為和車輛安全行為高度相關。這方面可以結合GPS定位對司機進行評分，從而提高車隊的安全水平。

通過六到七個系數的綜合比較，可以計算出駕駛員行為模式的模型。在美國ADAS的研究中，我們可以看到車道偏離和行人碰撞的有效事故分析。此外，我們還可以與車輛數據平臺合作，進一步定位和分析數據。

本來這些數據分析結果只是用于車隊內部管理，但是隨著越來越多行業應用的介入，我們可以讓數據產生更多的價值。比如車隊管理數據可以和保險對接，可以降低駕駛員行為風險，提高安全性，進而降低保險成本。通過保險理財計劃，ADAS的計劃可以在全球范圍內更快落地。

在過去的十年里，在我們國內外的應用中，這些評分數據已經從僅僅針對車隊，發展到整個行業甚至整個城市管理。通過高科技手段和數據產品的應用，提高城市的安全性，為城市的安全管理乃至智慧城市的建設提供新的方向。

第二部分是功能的擴展。傳統的ADAS主要是為了滿足法律法規的要求而開發的，但其實我們知道，智能攝像機可以識別的遠不止這些。除了車輛，智能攝像頭還可以識別道路上的紅綠燈、限速標志等標志，這是車輛配置過程中的一個功能和研究方向。

比如調查紅綠燈，任何一個城市的紅綠燈從建設到維護都存在管理問題。目前交通燈的維護都是人工驗證，但是人工驗證的成本很高，效率很低。

通過Mobileye的技術，我們可以利用道路上原有的車輛，實時調查紅綠燈的使用情況。合作伙伴可以基于海量數據知道城市道路上哪些紅綠燈壞了，并將這些數據發送給城市管理者進行精準維護。

此外，比如車位調查、電信案例調查等，可以通過與合作伙伴合作，將從車身獲得的數據應用到非汽車領域，打通整個行業。

除了車隊行為和靜態數據，我們還可以獲得很多出行的動態大數據。通過REM(路網資產管理)技術，我們可以準確知道哪條車道擁堵。

自2018年以來，Mobileye與英國國家測繪機構(英國地形測量局)合作，在英國倫敦進行了為期兩年的試點項目。試點過程中，城管方對我們提出了需求。兩年多的測試結果，有一些數據分享給大家。

英國倫敦每年有超過60000次的基礎設施關閉，這導致了高昂的間接管理成本，因為這些設施關閉很多都是由于信息不匹配造成的。

在試點期間，倫敦記錄了超過48%的基礎設施信息不匹配的案例，這些數據中有80%以上是不準確的，或者前期是正確的，但后期由于施工等原因導致信息缺失或添加。如果我們使用我們的實時快速眼動技術，我們可以與我們的合作伙伴分享這些信息。通過數字化的方法，加強資產管理，減少損失，可以為城市節約20%到30%。

Mobileye數據服務的戰略布局

基于未來自動駕駛的發展和智慧城市的應用，我們與全球一些主要城市簽署了一系列合作方向……。

例如，2018年，我們與韓國第四大城市大邱簽署協議，幫助大邱建設自動駕駛計劃，包括自動駕駛技術在大邱的落地，以及數據服務如何通過數字化的方式幫助大邱改善城市管理。

此外，在過去的兩到三年里，全球有十個城市與我們建立了不同領域的合作。通過Mobileye的解決方案，自動駕駛技術可以逐步應用到日常生活中，逐步讓大家意識到自動駕駛在當前情況下應用的好處。

綜上所述，Mobileye的定位和其他地方不一樣。

第一，我們一直強調自動駕駛是一個全過程。在整個落地過程中，要通過商業化、技術進化、再商業化、再技術進化來逐步發展。保證所有的技術都是有效的，對行業都是有提升的，讓大家意識到自動駕駛的技術與社會息息相關。

除了前端業務，我們還有很多智慧城市的合作，和數據平臺公司的合作，比如和亞馬遜的合作，和本地車聯網平臺的合作。通過這些方式，最終將Mobileye的技術和數據的價值釋放給用戶。

明確定位，在Mobileye的歷史發展過程中，我們早期在每個具體項目上的定位都是核心技術提供者，在落地的過程中，我們和合作伙伴一起把這些好的技術放到現有的場景中。我們希望在運營和場景設計上與更多的合作伙伴合作，開發出更適合中國國情和每個人生活的ADAS技術。

(雷鋒網)雷鋒網2020年8月7日，全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR 2020)正式開幕。CCF-GAIR 2020峰會由中國計算機聯合會(CCF)主辦，香港中文大學(深圳)和雷鋒網(微信官方賬號:雷鋒網)聯合承辦，鵬程實驗室和深圳人工智能與機器人研究所協辦。

作為中國最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR大會已經走過了四個精彩而輝煌的歷程。CCF-GAIR 2020延續了以往的強大陣容，提供了15場專場(人工智能前沿場、機器人前沿場、智能駕駛場、AIoT場、AI芯片場、視覺智能、城市IoT場、愛源創場、AI+藝術場、企業服務場、工業互聯網場、AI金融場、醫療科技場、智慧城市場、聯邦學習和大數據隱私場)。

在智能駕駛專場，Mobileye大中華區總經理童做了“啟動未來出行的數據引擎”的主題演講。

由于自動駕駛的復雜性，現階段短期內個人消費者無法接受。Mobileye大中華區總經理童莫礪鋒認為，自動駕駛出租車是實現自動駕駛的必由之路。

與此同時，童莫礪鋒也認為數據對于自動駕駛非常重要。

未來，通過大量的數據賦能，Mobileye可以通過攝像頭實時識別紅綠燈，其合作伙伴可以基于海量數據知道城市中哪些紅綠燈壞了，并將這些數據發送給城市管理者進行精準維護。依托大量的動態數據信息，借助高精地圖技術，可以準確知道哪條車道擁堵。合作伙伴在車身上獲得的數據應用到非汽車領域，可以打通整個行業。這種商業模式也可以加速自動駕駛。

除了前端業務，Mobileye還將與大量智慧城市合作，如數據平臺公司、亞馬遜、本地車聯網平臺等。這樣Mobileye數據的技術和價值才會最終釋放給用戶。

以下是童的講話全文。雷鋒新智經編輯不改初衷:

大家好！很高興今天有這樣一個機會，和不同行業、不同領域的朋友們交流關于自動駕駛的經驗。

先簡單介紹一下英特爾子公司Mobileye。Mobileye成立于1999年，是一家以色列公司，2014年在紐約證券交易所上市。2017年，Mobileye被英特爾收購，成為英特爾的全資子公司。截至去年11月，Mobileye的EyeQ系列芯片全球出貨量已經超過5000萬，全球主流汽車廠商都是我們的客戶。

自動駕駛的技術演變

第一階段，整體商業化比較完善，我們的目標是實現消費級自動駕駛。正如大眾想象的那樣，未來當我們需要自動駕駛汽車時，可以通過打車的方式將乘客從A點送到B點。但是，這個過程有很多階段。我們在考慮自動駕駛技術的落地時，必須考慮如何通過逐步商業化來實現自動駕駛的落地。兩者之間有一個非常重要的環節，就是Robotaxi階段。

為什么Mobileye認為自動駕駛出租車是實現自動駕駛的必由之路？

第一，目前無論是自動駕駛車輛還是技術，從復雜程度和成本來看，個人消費者短期內都沒有辦法接受；第二，自動駕駛的發展除了技術、落地、商業模式本身，還需要外部環境的支持，包括大家對自動駕駛的理解和認知，以及相關部門的監管措施。自動駕駛出租車等特定場景下的自動駕駛有利于上述考慮。

放眼全球，我們認為在各國的政策中，中國政府在推動自動駕駛出租車的落地方面是非常有執行力，非常領先的，我們希望自動駕駛出租車的落地也是全球最快的。

自動駕駛如果要落地，需要大范圍更新高精地圖，但目前各方面還沒有完全滿足自動駕駛的需求。如何低成本實現高精地圖的大規模更新，是下一個大挑戰。

因此，Mobileye與整車及行業合作伙伴共同打造了一個模型。配備Mobileye技術的車輛可以實時識別所有與自動駕駛技術相關的信息。這些信息被匿名傳輸到云端并整合，根據不同的應用場景進行應用。這些應用主要分為三種，其中最重要的部分是自動駕駛汽車的實時應用；二是升級完善功能；第三部分是在未來，從車輛接入端口獲得的數據可能有助于在非汽車行業的應用。

這是一段搭載Mobileye技術的車輛實時分析視頻。可以看出，Mobileye攝像頭可以識別車道線、限速標志等。這些道路基礎設施的數據也可以被智慧城市的公共企事業單位使用。

自動駕駛的數據應用

在數據服務領域，我們可以根據行業的發展和數據的逐步發展，將其分為三個階段。

第一階段是眾所周知的車隊行為或駕駛員行為的數據應用。一般來說，個人車手和車隊車手的駕駛習慣與安全系數高度相關。因為ADAS的所有數據都與駕駛員行為和車輛安全行為高度相關。這方面可以結合GPS定位對司機進行評分，從而提高車隊的安全水平。

通過六到七個系數的綜合比較，可以計算出駕駛員行為模式的模型。在美國ADAS的研究中，我們可以看到車道偏離和行人碰撞的有效事故分析。此外，我們還可以與車輛數據平臺合作，進一步定位和分析數據。

本來這些數據分析結果只是用于車隊內部管理，但是隨著越來越多行業應用的介入，我們可以讓數據產生更多的價值。比如車隊管理數據可以和保險對接，可以降低駕駛員行為風險，提高安全性，進而降低保險成本。通過保險理財計劃，ADAS的計劃可以在全球范圍內更快落地。

在過去的十年里，在我們國內外的應用中，這些評分數據已經從僅僅針對車隊，發展到整個行業甚至整個城市管理。通過高科技手段和數據產品的應用，提高城市的安全性，為城市的安全管理乃至智慧城市的建設提供新的方向。

第二部分是功能的擴展。傳統的ADAS主要是為了滿足法律法規的要求而開發的，但其實我們知道，智能攝像機可以識別的遠不止這些。除了車輛，智能攝像頭還可以識別道路上的紅綠燈、限速標志等標志，這是車輛配置過程中的一個功能和研究方向。

比如調查紅綠燈，任何一個城市的紅綠燈從建設到維護都存在管理問題。目前交通燈的維護都是人工驗證，但是人工驗證的成本很高，效率很低。

通過Mobileye的技術，我們可以利用道路上原有的車輛，實時調查紅綠燈的使用情況。合作伙伴可以基于海量數據知道城市道路上哪些紅綠燈壞了，并將這些數據發送給城市管理者進行精準維護。

此外，比如車位調查、電信案例調查等，可以通過與合作伙伴合作，將從車身獲得的數據應用到非汽車領域，打通整個行業。

除了車隊行為和靜態數據，我們還可以獲得很多出行的動態大數據。通過REM(路網資產管理)技術，我們可以準確知道哪條車道擁堵。

自2018年以來，Mobileye與英國國家測繪機構(英國地形測量局)合作，在英國倫敦進行了為期兩年的試點項目。試點過程中，城管方對我們提出了需求。兩年多的測試結果，有一些數據分享給大家。

英國倫敦每年有超過60000次的基礎設施關閉，這導致了高昂的間接管理成本，因為這些設施關閉很多都是由于信息不匹配造成的。

在試點期間，倫敦記錄了超過48%的基礎設施信息不匹配的案例，這些數據中有80%以上是不準確的，或者前期是正確的，但后期由于施工等原因導致信息缺失或添加。如果我們使用我們的實時快速眼動技術，我們可以與我們的合作伙伴分享這些信息。通過數字化的方法，加強資產管理，減少損失，可以為城市節約20%到30%。

Mobileye數據服務的戰略布局

基于未來自動駕駛的發展和智慧城市的應用，我們與全球一些主要城市簽署了一系列合作方向……。

例如，2018年，我們與韓國第四大城市大邱簽署協議，幫助大邱建設自動駕駛計劃，包括自動駕駛技術在大邱的落地，以及數據服務如何通過數字化的方式幫助大邱改善城市管理。

此外，在過去的兩到三年里，全球有十個城市與我們建立了不同領域的合作。通過Mobileye的解決方案，自動駕駛技術可以逐步應用到日常生活中，逐步讓大家意識到自動駕駛在當前情況下應用的好處。

綜上所述，Mobileye的定位和其他地方不一樣。

第一，我們一直強調自動駕駛是一個全過程。在整個落地過程中，要通過商業化、技術進化、再商業化、再技術進化來逐步發展。保證所有的技術都是有效的，對行業都是有提升的，讓大家意識到自動駕駛的技術與社會息息相關。

除了前端業務，我們還有很多智慧城市的合作，和數據平臺公司的合作，比如和亞馬遜的合作，和本地車聯網平臺的合作。通過這些方式，最終將Mobileye的技術和數據的價值釋放給用戶。

明確定位，在Mobileye的歷史發展過程中，我們早期在每個具體項目上的定位都是核心技術提供者，在落地的過程中，我們和合作伙伴一起把這些好的技術放到現有的場景中。我們希望在運營和場景設計上與更多的合作伙伴合作，開發出更適合中國國情和每個人生活的ADAS技術。

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