Mobileye谈自动驾驶三大支柱：感知、高精度地图和驾驶策略

英特尔 CEO 柯再奇和 Mobileye CEO Amnon Shashua在CES 2018的主旨演讲中都不约而同的提到了数据：“充分利用数据洪流，对于最终大规模部署自动驾驶汽车至关重要。英特尔与 Mobileye 拥有的战略、资源、产品和设计案，能够应对即将到来的数据挑战。”

日前，Mobileye Sales Director 童立丰在Semicon China——智能电子汽车AI Inside分论坛介绍了Mobileye目前的情况：现如今，路上有超过2500万辆汽车配备了Mobileye的技术产品；2017年，Mobileye销售了近900万块芯片；同26家车厂有着密切合作。随着2017年8月，Mobileye正式被英特尔收购，整个公司的团队在英特尔的帮助下，在全球推广无人驾驶相关技术。

如图所示，目前Mobileye的合作车厂一览

童立丰表示，Mobileye认为未来自动驾驶需要三大支柱技术，分别是感知、高精度地图以及驾驶策略。

感知、高精度地图与驾驶策略

感知来说，Mobileye最早专注于通过单目摄像头实现ADAS系统，包括判断前方路况信息、人车信息、路标信息等，判断出碰撞可能性后给驾驶员进行预警提醒。

童立丰表示，预警只是Mobileye的第一步，未来将会支持车道线识别等，但无论如何，摄像头（传感器）是最重要的数据，随着摄像头、雷达、激光雷达等成为标配之后，多传感器融合将是未来的重要趋势，而其中摄像头由于更好的延展性，仍然会是核心传感技术。

根据雷锋网此前的报道，Mobileye 的高精地图就是 REM（Road Experience Management，路网采集管理），它可以实时更新高精地图信息，REM 每公里产生的数据量为 10KB，极大地降低云端高精地图的更新成本。

关于引入高精地图的好处，Shashua 解释，高精地图有车道线，被集成在地图里，Mobileye 所需要做的是给车辆定位，与传感器融合，所以我们可以得到一个更好的 LKA （车道保持辅助系统）功能。

童立丰表示，Mobileye本身不涉及高精度地图的制作，Mobileye做的是对高精度地图数据实时更新。“传统高精度地图商最大问题在于更新，大多数采用传统的采集车进行地图采集，采集的节点有限，而将数据上传并实时更新也存在困难，这种数据无法满足无人驾驶的需求。”童立丰说道。

Mobileye每一个摄像头都可以采集到交通状况，路面状况，车道线，限速标甚至各种突发状况等，然后将之进行解析并上传数据与其他用户共享，再结合Mobileye云端已有数据，与地图商的产品进行实时叠加，从而得到10cm级的高精度地图数据，以满足无人驾驶的需求。

现在，Mobileye已与大众、宝马、日产等汽车厂商达成战略合作，共同采集高精地图数据；与 Zenrin、日产合作的 Roadbook 到 2018 年中将覆盖日本的高速路段；2018年 CES Mobileye 又宣布与四维图新以及上汽合作，将本地化REM引入中国。随着越来越多搭载Mobileye的车辆行驶，数据将会越来越丰富。

对于驾驶策略来说，童立丰表示Mobileye可以利用高精地图和传感器，实现人类一样的驾驶策略。“驾驶是一项拥有多参与方的操作，需要同行人、车辆等进行复杂交互，Mobileye需要对前方的各辆车行动轨迹、方向和趋势都非常了解，然后判断出自身的情况和驾驶策略。”

无人驾驶最重要的是让所有车都有数据

童立丰强调，无人驾驶是一个方向，但是如果只把所有的注意力都放在L4或L5级的无人驾驶上，很容易会把无人驾驶做成一个昂贵的试验。无人驾驶的过程是需要一步一步实行的，需要从L0级、L1级一步一步向高层演进。因为无人驾驶的发展并不是单纯的技术发展，它需要法律法规，意识甚至是包括保险和政府的基础设施建设等外围的整体配套。所以在Mobileye的整个概念中，除了在前装车厂的推广和应用以外，也很注意在后装市场与政府或者是同企业车队的合作，帮助大众了解这些技术，提前为无人驾驶做准备。

在CES上，Shashua也表示：“我们的目标不是将它投放在几十辆或者几百辆测试车上，而是将它生产出来投放在成千上万辆车上。”“我们所谈的任何事情都必须是可大规模落地和量产的。否则，这就是一个科研项目。”

为此，Shashua提出经济适用性是无人驾驶的必要条件，其中一个非常重要的议题是高精地图，众包方式可以消除打造自动驾驶汽车的成本；其次是对驾驶策略（规划）计算成本的控制；第三是可扩展的工作负载多样化和低功耗的 Mobileye 的芯片（SoC）与英特尔凌动 CPU 配合。

童立丰给出了一组数据，根据在24家保险公司的调研当中，提前0.5秒的预警可以降低90%以上的事故，提前2秒的预警可以降低几乎100%的事故。目前Mobileye也在积极探索后装市场，主要是针对车队或政府合作用车，以及卡车/大巴等大型车辆配置盲区监测。

童立丰表示，基于EyeQ二代的Mobileye 5系、6系、7系的产品早已在市场上销售，而随着EyeQ 四代的发布，除了前装领域需求之外，后装市场也将于今年下半年发布Mobileye8。

目前Mobileye后装市场的产品形态

数据的魅力

正如开篇所述，无论是英特尔CEO还是Mobileye CEO，双方都信奉数据对未来无人驾驶至关重要。

童立丰表示，对于Mobileye而言，原来做的大部分工作都是基于摄像头方案的整车预警或是未来自动驾驶的车身控制。但是同样不可忽视的是，车辆所采集的路况，系统所分析出来的驾驶员行为习惯，以及路面道路的相关信息都是数据的一个重要组成部分，也是未来大数据应用非常关键的领域。

“Mobileye后装产品可以做前防撞或者是车道偏离的预警，若得到规模应用，并通过结合GPS信息，就可获得司机的驾驶行为信息，以推算出该辆车或整个车队的风险。传统的驾驶员行为的分析以及车队的管理过程，都是以普通教育或者介绍为主，但通过大数据分析，可以得到更定制化的行为教育。”童立丰表示。

此外，通过对道路市政信号系统及路况的识别，可以对交通信息状况进行大数据分析。

童立丰以以色列Mobileye与保监会的合作项目举例，可以看到没有安装Mobileye产品的车辆理赔率为2.14%，而安装了Mobileye防撞与车道偏离功能的车辆理赔率降低到1.02%。目前，全球一些主要的物流车队诸如FedEX、TNT以及中国本土厂商在内的各大物流车队都大规模使用了Mobileye的产品。

“拥有了足够的数据量之后，下半年我们会推出一套全新的ADAS分析和解决方案，该方案的出现将颠覆传统ADAS的商业模式——此前的商业模式是销售硬件，通过降低事故来覆盖成本，而通过REM技术，硬件产品将不再是消耗品，同时也是数据的采集者与分享者，我们希望给这些节点带来利润。”童立丰指出目前这种商业模式还是一个概念，但是正在和政府或者是大型企业进行沟通。目前，在后装市场，Mobileye 2017年至今已经在5大城市开展了REM测试项目，在德国杜塞尔多夫市，下半年开始会有共计750台政府公共车辆搭配Mobileye的Mobileye8系统和REM整体方案。

未来会不会有Mobileye版的共享采集车，专门负责采集数据？我们不得而知，但正如童立丰所述：“Mobileye的价值就体现在通过数据改善司机驾驶行为，实现更安全的驾驶。”

目前Mobileye客户分布一览，涵盖了全球重要区域