Waymo，可能要小心了，因為Mobileye已經盯上你了。

這家在2017年以153億美元被英特爾收購的以色列公司，除了在今年CES上宣布了一系列的重大合作之外（剛剛，Mobileye發布了一個ADAS新功能），Mobileye還透露了一個數據：目前有近100萬輛汽車正在將地圖數據傳回Mobileye的云平臺，此外還有2萬輛后裝設備車輛。

大約兩年前，Mobileye大約有780名員工，而現在僅在以色列總部就有1400人（其中300人來自英特爾），這還不包括其在其他國家和地區的團隊人數。

按照計劃，Mobileye目前正在耶路撒冷建造一個新辦公區，將容納2500名員工，并正在佩塔提克瓦為“幾百名”工程師和數據科學家建造辦公室。

明年初，Mobileye將與大眾汽車、以色列汽車進口商Champion Motors合作，推出以色列當地首個自動駕駛出租車服務。Champion Motors公司將負責車隊運營和控制中心，大眾提供車輛，以色列政府共享基礎設施和交通數據，Mobileye公司提供自動駕駛系統。

按照計劃，車隊將在特拉維夫按照預先選定的路線運送乘客，其行駛區域約為11平方公里，這是第一階段。Mobileye希望到2022年實現的下一步是在公共道路上部署“幾十輛”汽車，讓它們在目的地之間不受限制地通行。

到2023年，上述服務將擴展到整個以色列。與此同時，在未來四年內(如果一切按計劃進行)，在美國和中國，Mobileye與其他合作伙伴的無人駕駛測試也將正式啟動。

近日，在接受媒體采訪時，Mobileye CEO Shashua表示，這些后期的服務部署都不會涉及到配置安全駕駛員，它們將是“真正的”L4級無人駕駛，這意味著它們將在特定條件下以有限的人力投入和監督進行操作。

一、感知系統是前提

但對于L5級無人駕駛——在沒有人類司機的情況下可以在任何道路上和任何條件下行駛，這在Shashua看來，目前還不可能。

原因是即使現在市場上最好的系統，有時也會遇到暴風雪和暴雨這樣的惡劣天氣，Mobileye也不例外。

Shashua表示，“這就是為什么很多自動駕駛部署在像鳳凰城這樣有著常年好天氣的城市進行。”

但這并不是說L5級不可能達到——Shashua認為，在目前的機器學習技術(如強化學習)下，這是有可能的。相反，他說這是一個工程傳感器的問題，是否可以可靠地處理雪花、雨滴、霧和其他不可預知的干擾。

比如，目前車載攝像頭的問題之一，是在雪地里看不到路的邊緣或地標。Shashua預測，隨著廉價毫米波雷達和高保真激光雷達的出現，今天的許多自動駕駛挑戰將在未來5到10年內被克服。

像AEye這樣的公司已經在開發將激光雷達和相機數據融合在一起的系統，而像Luminar這樣的初創公司正在設計遠程激光雷達傳感器，有望大大提升整個感知系統的性能和冗余度。

可以看到，不管是Mobileye還是其他OEM廠商，感知系統在未來幾年的成熟度將決定自動駕駛能否在預期時間內商業化的前置條件。

二、必須用商業模式解決高精地圖

當然，僅僅提高感知能力并不能打開完全自動駕駛的大門。這就是為什么Mobileye正在與英國地形測量局(Ordnance Survey)等公司合作，建立英國道路的高精度定位數據庫，包括在美國、以色列和其他地方。

在以色列，2019年至2020年期間，Mobileye、大眾和Champion Motors計劃在特拉維夫33公里的公路上收集數據，在接下來的兩年內再收集111公里。

Shashua說:“任何一輛商用車都能以幾百美元（每輛車每年1美元）的價格安裝前置攝像頭，持續不斷地生成高清地圖數據。”這解決了高精地圖眾包模式的大問題。

高度精確的地圖可以為車輛和車隊運營商提供收入來源。通過收集自動駕駛和人力駕駛汽車的數據，公用事業公司可以更準確地跟蹤井蓋、電線桿和燈柱等資產，電信供應商也可以規劃建設新的無線和地下網絡。

Shashua說:“使用地圖來改善商業和城市之間的運營，將有助于我們更接近智能城市和更安全道路的實現。”

在本屆CES展上，Mobileye宣布高清晰度眾包地圖將用于與大眾汽車合作開發的高級駕駛員輔助系統。該地圖將增強車道保持功能，幫助系統在標記模糊的情況下保持穩定的車道。

此外，Mobileye在2016年就推出的名為“道路體驗管理”(REM)的應用通過提取低帶寬(每公里10KB)的地標和道路信息，為定位和高清晰車道數據創建了眾包實時數據。這部分也被整合到Mobileye云的全球地圖中。

三、V2X是后備冗余

本周，中國互聯網巨頭百度開放了其V2X Apollo智能車輛基礎設施合作系統平臺的源代碼。雖然百度等供應商正在投資于嵌入傳感器的道路基礎設施，這些傳感器有助于無人駕駛導航，但Shashua認為這不是一條短期可行的道路。

問題不在于V2X的有效性尚未得到證明——美國交通部對2004年至2008年的撞車數據進行的一項研究發現，一個全面實施的V2X系統可以解決450萬起事故。問題是，它們太貴了。

據美國國家公路交通安全管理局估計，到2020年，單是車輛與車輛之間的零部件成本，估計就在341美元至350美元之間。

Shashua認為，支持自動駕駛的路上唯一需要的部件是交通燈應答器，這是一種小型發射器，可以在車輛安全行駛時向車輛發出無線信號。然后，它們只是作為后備。因為，L4級車輛本身就能在十字路口行駛。

我們可以換個角度看，由于V2X涉及到巨額的道路及通訊基礎設施的投入，顯然作為企業來說，這是一個不可預期的增強感知，有最好，沒有也不能強求。

四、傳感器融合是未來

眾所周知，近年來不管是激光雷達，還是點云毫米波雷達、紅外夜視傳感器以及更多創新型的傳感器技術都在快馬加鞭量產化，但Mobileye仍然堅定地“窮盡”攝像頭視覺技術。

為此，EyeQ系列中最新的定制加速處理器芯片EyeQ5在幾周前進行了采樣，Shashua預計該芯片將在2019年第一季度“投產”。

該芯片運行專注于感知的專有圖像處理算法。7納米工藝制程的EyeQ5將能夠為全自動駕駛汽車執行傳感器融合，這要歸功于專門用于特定傳感器的處理器和用于融合和決策的中央處理器。

截至2017年底，EyeQ系列芯片已在1500多萬輛汽車上使用。但這并不是說Mobileye反對集成額外的傳感器——恰恰相反，EyeQ5支持毫米波雷達和激光雷達。

Shashua說，雖然公司的重點是視覺，但它致力于在今年上半年建立雷達和激光雷達冗余系統。只不過，我們正在把攝像頭視覺處理能力推向極致。

其實，早在2015年，Mobileye就已經與法雷奧簽署合作協議，基于法雷奧在自動駕駛完整傳感器方面優勢，聯合EyeQ系列芯片及其特有算法，共同開發適合未來市場的自動駕駛解決方案。

雙方合作的重點就是將前置攝像頭解決方案與其他傳感器融合的系列產品實現產業化。這其中就包含了法雷奧的激光雷達。今年CES展，兩家公司再次宣布合作共同開發并推廣一套全新的自動駕駛汽車安全標準。

到2020年年中，Mobileye計劃開始向合作伙伴提供白盒“子系統”，比如它的環繞計算機視覺套件—360度、12個攝像頭、測距300碼的視覺系統和多芯片交鑰匙解決方案，AV工具包（與其他傳感器融合，決策驅動）和地圖。

比如，本屆CES展上，北京公交集團宣布將把Mobileye的全自動駕駛系統整合到中國公共交通L4級自動駕駛運營中。該系統集成了攝像機、雷達和激光雷達傳感器，這些車輛預計將在2022年上路（這極有可能將是北京2022冬奧會的展示項目之一）。

五、如何解決公眾信任度

2018年3月，Uber在亞利桑那州坦佩市的一輛沃爾沃XC90改裝自動駕駛測試車發生碰撞，造成一名行人死亡，成為整個自動駕駛行業的“典型案例”。

而更多的研究機構民調顯示，大多數人并不相信無人駕駛汽車的安全性。盡管出于好奇，部分人會選擇去嘗試乘坐。

那么怎樣才能說服持懷疑態度的公眾？Shashua說，答案在于一個數學模型——責任敏感安全(RSS)。

Mobileye于2017年10月提出了RSS。這是一種“常識性”的道路決策方法，它將良好的人類司機駕駛習慣系統化，比如保持安全的跟車距離，讓其他車輛有先行權。

為此，Mobileye還在L2+階段引入了一種自動緊急制動的增強形式——自動預防制動(APB)，用于RSS策略的驗證。它使用公式來確定汽車何時進入危險狀態。這個想法是為了防止碰撞，當潛在危險出現時，讓車輛緩慢、漸進地停下來。

Shashua認為，如果APB在每輛車里都安裝一個前置攝像頭，就可以減少因粗心駕駛而導致的前后碰撞事故。而帶有環繞攝像頭感應和位置感知的APB系統可以消除“幾乎所有”的不必要擦碰。

當然，為鼓勵汽車整車廠采用RSS和APB等決策模型，Shashua建議NHTSA等監管機構采用新的評級，為那些配置增強安全系統的新車加分。為此，Mobileye正在建立一個自動駕駛安全標準聯盟。

2019年1月15-17日，在上海舉辦的高工智能汽車年會的閉幕式環節，來自英特爾子公司Mobileye大中華區總經理童立豐將分享《新時代—自動駕駛生態系統的支點》主題報告。