【智慧】专栏以前沿视角和深度思考与汽车科技巨头对话，共同探索智能汽车的发展道路，开启汽车行业新的革命。我会见了英特尔公司副总裁兼Mobileye产品和战略执行副总裁Erez Dagan。
最近，在CES 2021上，英特尔旗下的Mobileye发布了自动化领域的最新进展，包括自动化众包和高精度地图技术，以及一款全新的激光雷达系统集成芯片(SoC)。Mobileye也正在中国市场部署。此前与威来汽车合作，目前正准备与吉利汽车合作量产L2车。
在mobile eye CEO Amnon Shashua教授演讲后，mobile eye产品与战略执行副总裁Erez Dagan与媒体进行了在线对话。
为马拉松跑做准备
在众多的ADAS功能中，视觉图像处理系统是基础，摄像头是视觉图像处理系统的基础，因此车载摄像头对于智能驾驶至关重要。但是一直有关于相机感知的疑问。通过摄像头感知实现自动驾驶是否绝对可靠？
在这个问题上，英特尔高级副总裁兼移动眼首席执行官阿姆农沙华教授表示，摄像头子系统是L2辅助驾驶的最佳解决方案。美孚国际和吉利汽车现在正在合作这个项目，预计这款L2级汽车将于明年9月在中国大规模生产。
“我们的想法是有一个只装摄像头的系统，价格是消费者可以接受的。然后我们有一个可扩展的方式，可以长期保持，直到L4级别真正在市场上普及。因为生意也很重要，就像你在跑马拉松，但是你没有氧气，你在某个时间会摔倒。原来这是最愚蠢的方式，无论是技术上还是商业上。”
因为消费者级自主驾驶还没有到来，Mobileye在现阶段以最低的成本进行开发和测试，所以Robotaxi成为了最佳实践场景，因为管理车队比管理消费者容易得多。
第一代Mobileye的Robotaxi将借用Luminar激光雷达，在车身周围部署雷达。在完全没有摄像头的情况下，这款车的性能水平和摄像头子系统是一样的。当开发完成并准备启动时，这两个子系统将结合在一起。这是Mobileye的思路。
Amnon Shashua认为，“到2025年，一圈成像雷达加上前置激光雷达，将足以形成一个有效的雷达-激光雷达子系统，再加上相机子系统，将降低成本，适合L4消费者。”
因此，Mobileye产品与战略执行副总裁Erez Dagan也表示：“我们是唯一一家自主车自筹资金的解决方案提供商。我们不是烧钱，我们是为这场马拉松而生。”
这张“地图”不是另一张地图
高精度地图作为自动驾驶的辅助功能，是必不可少的支撑技术，Mobileye的高精度地图采用众包方式。
Mobileye花了五年时间开发高精度地图，这些地图不是通过从特种车辆收集数据来建模的，而是通过使用REM(道路网络信息管理)技术的众包来建模的。它们不是真正的地图，也不是导航地图。它们包含场景中关于场景的所有信息，理解语义信息。该方法解决了高精度地图的两个问题。
一个是路测的扩展性。自动驾驶需要在不同地区进行路试，才能使汽车真正与交通融为一体。但是需要放很多行驶数据，所以需要在新的区域多次行驶，对路试的拓展有很大的限制。
第二，人力的投入成本。快速构建一个新区域的高精度地图也需要大量的人力。
但是Mobileye通过在驱动策略算法中嵌入RSS来防止这些问题。并且这种模式具有普适性和可移植性。简单来说，通过在生产车上携带驾驶辅助摄像头，
方式，把采集到数据的片段发送到云端，然后再云端构建高精地图。Amnon Shashua举例到，疫情期间，在慕尼黑只有两个员工支持驾驶辅助产品和德国客户，在两周内就可以运送车辆去测试，地图绘制已经是自动的。
“经过5年的发展，今天我们能够大规模的构建高精地图，而不需要人工，所有的数据都是来自于我们的量产车辆，而我们有着成千上万的量产车辆，现在向我们提供数据，我们现在正在绘制全球的地图，而所有的一切都是在云端自动完成的”，Amnon Shashua表示。
据了解，目前REM规模接近百万辆，与Mobileye合作的量产汽车制造商有六家。
车企自研芯片的威胁
芯片成卡脖子业务后，许多车企走上了自研芯片的道路。以特斯拉为范本，2014年特斯拉Model S采用了Mobileye Q3芯片；到2016至2017年间，换装英伟达DRIVE PX 2以及该芯片升级版；2019年全面替换其自研FSD。但目前除了特斯拉以外，真正使用自主研发芯片的车企几乎没有。
Erez Dagan认为，OEM自己开发感知系统集成芯片（SoC），其实很少有尝试开发自己的软件堆栈。开发整个堆栈的方案是一场高成本高风险的游戏，除了那些资金充足的公司能够承担冒险可能带来的失败。
因此，OEM对全栈解决方案的需求还是很大的，这方面Mobileye提供了SuperVision™系统，他们认为该系统对于车企的吸引力是巨大的。据介绍，EyeQ®5和EyeQ®6芯片以及相关平台都支持SuperVision™，同时SuperVision™配置了OTA差异化功能，并留有联合开发和添加差异化价值的空间。
Erez Dagan重申，“Mobileye做的不是一个科学项目或是过度的资源开发，这已经是经过数百万车辆长期测试的项目，我们的核心解决方案已经在路上运行了十年。”
车云小结
Mobileye没有像一头狂奔的犀牛追求自动驾驶技术的超前性，而是在消费级自动驾驶到来之前，利用现有解决方案在处理速度、客户需求、以及成本各个方面找寻平衡，达到技术性和经济性兼顾。
同时，在辅助自动驾驶方案的开发上，Mobileye既没有抛弃视觉感知，也没有停止对激光雷达的研发，显然走了一条双轮驱动的路线，确保未来不管哪条路都能有自己的阵地。
现阶段，自动驾驶解决方案该如何落地并带来收益，Mobileye提供了一种思路。
