講視覺系ADAS不得不提一家以色列公司Mobileye，1999年成立，2007年推出首款產品，2014年8月1號在紐交所上市。公司主要從事汽車工業的計算機視覺算法和駕駛輔助系統芯片技術的研究。Mobileye的產品覆蓋了全球50個國家，據官方資料顯示，截至2015年底，Mobileye在全球有1000萬的裝載量，到2016年底會有273款車的SOP的合同。

　　（一）公司定位

　　前裝業務中，這家以色列公司作為二級零部件供應商向Tier1提供產品，涉及車輛應用的部分會和主機廠配合。通過一級供應商提供集成、個性化開發以及測試工作。后裝采取代理銷售的方式。

　　（二）產品功能

　　目前可用安裝在后視鏡后的單顆彩色攝像頭（非標準RGB Sensor）對目標物進行檢測、識別和分類，同時還會對物體的運動軌跡進行跟蹤、分析，并分析道路狀況。實現功能包括車道檢測、車輛檢測、行人檢測、動物檢測、交通標志識別、紅綠燈識別、燈光控制。

　　Mobileye具有自主研發設計的芯片EyeQ系列，由意法半導體公司生產供應。現在已經量產的芯片型號有EyeQ1、Eye Q2、EyeQ3，EyeQ4正在開發進行中，預計將于2018年推出，其工程樣本有望在2016年第四季度發布。2016年5月Mobileye宣布將與意法聯手合作研發下一代將用于自動駕駛的EyeQ5芯片，2018年開始提供工程樣品。

　　目前Mobileye后裝產品的終端售價約為8000元左右，前裝價格會低很多。

　　Mobileye不同芯片可以實現不同的ADAS功能。其中EYEQ2支持產品級的AEB，EyeQ3是支持full AEB。EyeQ2等級只能做到ASIL-B，EyeQ3可以做到ASIL-D等級。（ASIL，Automotive Safety Integration Level，汽車安全完整性等級，是ISO26262中的系統危害風險等級指標，從A到D產品的安全等級依次增加。）

　　2007年在沃爾沃上實現了攝像頭+雷達集成防撞預警的功能。（EyeQ1）

　　2008年在寶馬上實現了單攝像頭車道偏離預警、交通標志識別等功能。（EyeQ1）

　　2010年在沃爾沃上做到了行人防撞檢測，首個行人檢測AEB。（EyeQ2）

　　在寶馬、通用、歐寶上，用單攝像頭實現了擁堵情況下車道內跟車行駛。（EyeQ2）

　　2013年在寶馬和尼桑上用一個攝像頭實現AEB功能（部分） 。（EyeQ2）

　　利用EYEQ2實現了寶馬量產的基于攝像頭的自適應巡航（ACC）和交通擁堵輔助（Traffic Jam Assistant）。（EyeQ2）

　　2015年在奧迪上實現了基于攝像頭的全AEB功能。（EyeQ3）

　　在特斯拉車型上實現了交通等檢測、利用深度神經網路判斷自由空間和路徑規劃。（EyeQ3）

　　在Mobileye的過往演講和介紹中，提到了一些前車識別算法上的細節：

　　從前車識別來看，一般單目有兩種算法來進行預估，一種是THW（Time Headway），一種是TTC（Time to Collision）。THW計算公式中時間t=兩車距離/本車速度；TTC公式中時間t‘=輛車距離/兩車相對速度。TTC對于計算要求也更高一些，因為除了本車速度之外，還要實時測算出前車的速度，計算方法是通過兩車之間的距離變化以及本身速度進行估算。

　　Mobileye將兩種算法用在不同場景。

　　前向碰撞檢測（FCW）方面采用TTC，尤其是高速行駛前車急剎的情況，可以很明顯發現，TTC的算法更符合實際情況。Mobileye檢測規劃路徑中會遇到的前車后（不僅僅是識別本車道車輛）用圖像的變化快慢來做TTC，以此判斷碰撞可能，采取干預、控制、剎車操控。

　　目前 Mobileye 的后裝產品 TTC時間設定為 2.7 秒，官方給出的FCW精準度大約在99.99%。前裝方面，對離本車最近的本車道車輛來計算TTC做AEB，AEB一般在1秒上下的區間里起作用。

　　Mobileye采用THW算法，未來加上控制，可以做到用單個攝像頭做ACC或低速Traffic Jam Assistant。目前市面上這兩個功能都是毫米波雷達來實現，如果用攝像頭完成，可以融合視覺檢測到的車道、靜止障礙物、車輛橫向運動、限速牌，匯總多個信息來做ACC決策，控制會更精準。

　　Mobileye后裝產品THW時間設置可以從2.5秒到0.1秒。

　（三）自動駕駛規劃

　　關于自動駕駛如何實現，Mobileye一共會涉及三個方面：感知、地圖與駕駛策略。

　　感知方面，根據Mobileye的規劃，單用攝像頭方案實現自動駕駛功能且不考慮冗余的情況下，需要8個攝像頭來滿足360度全方位感知的需要。2015年Mobileye發布了三路攝像頭做ADAS功能。三個攝像頭分工不同：中間的主攝像頭可以實現大部分功能，檢測距離可以達到150米，檢測到之后跟蹤距離可以達到250米。另有一枚小角度攝像頭探測更遠距離，一枚廣角鏡頭探測更寬視野。

　　算法上主要實現四項內容，并且對深度學習的要求逐項增加：

　　1.識別道路上移動/固定的物體；

　　2.識別出道路分割線以及其他交通標識；

　　3.在道路上沒有分割線或者分割線不清晰的情況下，分辨出哪些是可以通過的空間，并勾勒出可通過空間與其他部分的隔離線；

　　4.可駕駛的路徑：在識別出可通過空間之后，找到一條可供于駕駛的路線。

　　地圖方面是對感知系統的冗余設計，包含Roadbook、高精度定位、可行駛路徑三個方面。Mobileye打算用具備深度學習功能的圖像識別體系制作高精度地圖。數據采集上會與車企合作，用眾包方式獲得和更新數據。

　　駕駛策略方面，車企可以通過提供的SDK訪問Mobileye預先訓練的網絡應用層，讓控制單元很快計算并得出可通行的路徑方案。車企在其提供的算法基礎之上，再以自身在車輛控制上的經驗進行優化或者再次開發。這一功能會基于Eye實現。

　　Mobileye計劃2016年推出半自動汽車技術，準備研發的系統可以讓汽車閱讀交通、街道各類信號，從而與其它車輛保持適當車距。大眾、寶馬和通用購買了2018 年生產的系統，該系統可使車輛在高速上自動行駛。2016年5月Mobileye與兩家保密車企已經達成協議，將在2019年為后者提供全自動駕駛汽車系統。

　　在2016年7月，Mobileye和寶馬、英特爾共同開發無人駕駛汽車技術。2016年8月宣布和德爾福汽車公司共同開發SAE（美國汽車工程協會）4/5級自動駕駛全套解決方案。

　　（四）團隊介紹

　　創始人之一是耶路撒冷希伯來大學計算機科學系教授阿姆農·沙書亞（Amnon Shashua）。Mobileye在美國、德國、日本、西班牙也有分部或研究部門，現在公司員工約600多人，研發人員占比為70%-80%。目前在中國僅有面向后裝的銷售團隊，辦公地點位于上海，沒有研發人員。