就在最近，我最喜欢的播客电台《日谈公园》做了一期旅游节目。
嘉宾说，他想讲以色列，因为以色列是他印象最深的旅游目的地之一。
这引起了我很多对出游以色列的回忆和共鸣，当然让我印象最深刻的居然不是什么文化遗产，而是早在 2018 年能单靠摄像头在耶路撒冷城区里自如穿梭的 Mobileye L4 级无人车。
之后的每年年初，我都会在 CES 上听到 Mobileye 的年度演讲，如果说别的自动驾驶厂家总热衷于在新的一年把过去的产品都扫进垃圾堆，Mobileye 却总在思考，想要脚踏实地地把自动驾驶真正变成现实的话，到底需要什么。
这也是 CES 2022 上 Mobileye 发布内容的主题。
自动驾驶到底是要做什么？
在刚刚过去的 2021 年，谈到自动驾驶，甚至经验最深的媒体记者也会一头雾水。
自动驾驶领域不仅存在着诸多玩家，连产品形态和技术路线都开始分化，而且不同路线之间原本清晰的代差和区隔也由于最近软硬件发展的不平衡而开始变得犬牙交错起来。
有的时候是殊途同归，有的时候又另辟蹊径。
Mobileye，鲜明地通过「三大业务支柱」，让我们对整个行业有了反衬的观察。
英特尔公司高级副总裁、Mobileye 总裁兼首席执行官 Amnon Shashua 教授说，「第一是新类别的新兴辅助驾驶即高级别的 ADAS，我们称之为 L2.5」，这一部分可以理解成是当前 ADAS 的自然升级和延伸，逐渐从单一的功能向「全环式感知系统」进化，我们会在本年度的量产车上就能见到。
「第二大业务的支柱，就是大家都知道的 L4 级别的 Robotaxi」，这里 Mobileye 做了两点界定，第一它要在受限区域内行驶，二来成本大约为 15 万美金。
「另外一个是将在 2024 年到 2025 年推出的 L4 级别的消费级别的 AV 自动驾驶车辆」，这些产品依然是为了售卖给 C 端用户准备的，与上述 Robotaxi 的区别在于可以在任何地方行驶，并且自动驾驶组件的「成本和厂商建议零售价在 1 万美金左右」。
如果说其它品牌很善于提出概念，那么 Mobileye 的兴趣则在于让这些概念成真。
这当中的核心点，就是需要对冲成本和规模化的问题，围绕这两者来进行架构设计。
Mobileye 认为，想要在自动驾驶当中构建出好的解决方案，需要以下三个支柱：
「第一个是能力」——能够支持广阔的设计运行能力。这需要系统在各种类型的道路上，支持广泛的设计运行域（ODD）的能力以及类似人类的驾驶策略，「就像我们自己开车平时操作那样」。
「第二个是要有一个非常长的平均故障间隔时间」，比人类驾驶员平均故障间隔时间要更长，10 倍、 100 倍，甚至 1000 倍。
「第三个是效率，效率就是成本。」「我之前有说到我们希望计算和传感器的成本能够远低于 5000 美金，同时还能进行拓展，能够在任何地方行驶」，这就是三大支柱。
如何把效率推到极致？
同样，在过去的一年里，我们见证了太多这个行业所做的加法。
我们刚刚离开了对前几年 Robotaxi 传感器昂贵的吐槽期，就开始幸福满满地给民用车添加起各种各样的硬件设备来。
我们见证着算力一下子超过 1000TOPS，也见证着激光雷达从开始上车到堆到 4 颗。
这或许是解决办法，但不一定是最好的办法，更不会是最普惠的办法。
Mobileye 的核心逻辑是：通过好的软硬件设计来实现高效和精益计算的平衡。
硬件方面，由于传统雷达的成本是激光雷达的五分之一到十分之一，所以 Mobileye 想要通过「软件定义雷达」的方法，通过深度学习的方法，用毫米波雷达来实现激光雷达的效果。
「我们训练了另外一个神经网络，将雷达的输出映射到摄像头图像上，相当于把传统雷达和摄像头进行了结合，然后我们用神经网络进行训练。」
「如果这一点实现的话，到 2025 年传感配置将只有一个前置激光雷达，却同时实现三项冗余，激光雷达、摄像头和成像雷达。
摄像头是提供全环绕，成像雷达提供全环绕，不需要激光雷达提供全环绕，因为雷达将是一个独立的系统了，就像今天的雷达、激光雷达是一个独立的系统一样。
就成本而言，这将改变所有的游戏规则，甚至会增加更多的鲁棒性，因为现在正面将实现三向的冗余，而不是双向冗余。」
软件方面，要做到「精简计算」，这涉及到感知、规划、执行的全部循环。
「预计未来的情况时，第一步要考虑所有参与者，第二步考虑所有参与者可能的动作，就好像一颗一颗呈指数级增长的树，这就是强度计算法，这是一个需要高强度的计算，但是最终可以得到一个很好的解决方案，关键点是计算。」
「神经网络参与的已不是在安全层面，而是在舒适层面，我们不是预测其他道路使用者会做什么，而是发现意图，有可能是让道的意图，有可能是并道，有可能是做一个停车，或者 U 形转弯的意图，我们有很长的一个意图表。」
然后，就回到了大家最关注的芯片上。
Amnon Shashua 教授有一段非常精彩的论述：关键的不仅是算力，而是效率，这需要深入的认知了解软硬件之间的相互作用是什么，了解什么是核心，用什么算法来支持对应的核。
沿着这个思路，我们能发现芯片对于主机厂价值的两点核心诉求。
其一，英特尔公司副总裁、 Mobileye 产品及战略执行副总裁 Erez Dagan 说，「需要解决方案的 OEM 需要的是一个可扩展性很高的解决方案，这意味着要能适合低端市场的解决方案，并且可以通过增加附加内容和附加功能来匹配适应中端市场和高端市场。」
其二，「我们也非常坦率地认为 TOPS 是一个非常不充分的计算能力指标。我们集成到 EyeQ 芯片中的计算模型非常复杂，远不是某一单一指标能量化的」，「计算的能耗要求在产品的经济性方面是非常关键的。我们知道 EyeQ Ultra 运行 Robotaxi 的自动驾驶系统 Mobileye Drive，功耗将是 100 瓦。这在电动汽车的世界里是前所未有的」，「我们不希望关键能耗会耗尽电池电量」。
这可能，就是 Mobileye 对于旗舰自动驾驶芯片 EyeQ Ultra 算力定格在 176TOPS 的最深度思考。
中国市场怎么办？
不知道为什么，2021 年，中国车企仿佛「苦 Mobileye 久矣」。
就在 1 月 11 日，某新势力车企 CEO 还在微博上谈到「由于无法满足我们智能驾驶全栈自研的需求（最重要的感知算法是黑盒子），我们在 2020 年底停止了和 Mobileye 的合作」。
于是我参加的 CES 2022 Mobileye 中国媒体分享会的采访环节，未免充满了火药味。
但很明显，Mobileye 正在通过技术端和运营端两侧，来积极推动这种境况的变化。
「过去两年中，我们跟全球多家 OEM 合作，采用一种共同开发的模式，这意味着 EyeQ5 的部分计算能力可以用于执行来自我们合作伙伴研发部门的技术。这是根植于 Mobileye 的战略中的，因为EyeQ5就是为此目的而设计的，而且它是第一个为多个传感器的中央计算而设计的 SOC。那时，我们已经为这个 SoC 发布了一个 SDK，并与我们的合作伙伴合作开发用于该计算模块的软件技术。」
而刚刚发布的 EyeQ6 家族，在可定义度上更进一步：「EyeQ6 上我们更进一步。EyeQ6H 能支持视频播放，通过 GPU 和 ISP 来实现可视化，这些内容我们都希望能够满足 OEM 定制化需求，能够跟他们一起合作。也就是说，我们支持一个由我们的合作伙伴定义的外部软件层。」
Erez Dagan 也谈到了中国团队的重要意义，他认为「一个强大和重要的中国团队对 Mobileye 来说是非常重要的一步」，「我们从英特尔内部抽调了人员，从以色列也调配了技术人员到中国，REM 会以完全合规、完全本地化的方式在中国使用。这对 Mobileye 非常重要。」
2022 年，Mobileye 会在中国落地与更多 OEM 的合作，「我们在中国有非常强大的业务正在开展，同时我们在中国运营的本地化对我们进一步拓展中国业务非常关键。」
纵观整个 CES 的内容，Mobileye 都仿佛在说，大家不要急，一切才刚刚开始。
毕竟，「我们从事自动驾驶产品方面的工作已经超过 20 年」，「在集成到消费级别的车辆方面，我们有超过 20 年的经验。」
长跑还没到决胜局。
-END-
原创文章，作者：超级充电站，如若转载，请注明出处：https://www.cydao.com/5683.html
