执拗，持续创新、自我较劲是它难以被击败的武器。
每年的 CES 国际消费电子展期间，Mobileye 总裁兼首席执行官 Amnon Shashua 教授总是会准时出现在一场「特殊」的新闻发布会上。说特殊是因为它只是在一间小小的会议室里进行，而且纯干货，一个小时下来感觉脑细胞都要死掉不少。不过对行业人士、上下游客户、媒体而言，这真的是一个了解 Mobileye 技术、商业战略最直接的机会。
在大家的焦点都聚集在谷歌、Uber、特斯拉、通用等等这些大厂的身上时，Mobileye 已经在自动驾驶研发上完成一轮又一轮的技术迭代和创新。2017 年被英特尔以 153 亿美金的价格收入囊中，Mobileye 如今已经是高级驾驶辅助系统 ADAS 领域绝对的王者。虽然 2016 年失去了特斯拉这个客户，但随着自动驾驶能力普及化趋势的发展，Mobileye 陆续收割了新一批主机厂客户，包括与新造车势力蔚来签订了 L4 级自动驾驶车型的合作。
2019 年，Mobileye 出货量达到了 1740 万台，这意味着同样规模的用户购买的车辆搭载了 Mobileye 的摄像头、EyeQ 芯片和软件。「这样的业绩对 Mobileye 未来的发展有着重要的战略意义」，Amnon Shashua 表示。他同时也提出了 Mobileye 关于今后五年自动驾驶技术迭代的思考和洞见。
在今年的 CES 上，Mobileye 还公布了一系列增长数字，其中包括了迄今为止 EyeQ®系列芯片高达 5400 多万的出货量。这充分证明了 Mobileye 作为英特尔增长最为迅猛的业务部门的持续增长实力。2019 年，Mobileye 再次打破纪录，在 ADAS 市场的推动下，销售额已接近十亿美元。如今，Mobileye 正大举进军数据货币化(Data Monetization)和全新的自动驾驶出租车(Robotaxi)市场，进一步拓展业务宏图。
从 ADAS 到 Level 2+
过去的两年，凯迪拉克的 Super Crusie 似乎成了 ADAS 系统的业界标杆，其中有两个功能使得这套驾驶辅助系统脱颖而出。一个是搭载了 DMS，用于监控驾驶员是否注意力集中在道路前方，否则系统会脱离并要求驾驶员立即接管。这个功能的出现是为了解决目前绝大多数 ADAS 系统存在的弊端，即用户很容易走神，出现紧急情况时无法及时做出反应。
另一个，凯迪拉克预先已经对美国和加拿大的高速公路进行了高精度地图的测绘(中国地区由通用和高德合作完成)，覆盖路径超过了 13 万英里。这套系统只能在规定区域内启动，相当于自动设定了电子围栏，这样的好处在于，机器不会因为复杂的路况而产生迷惑，进而出现错误判断并引发事故。
在 Amnon Shashua 教授的演讲中，他将这种类似 Super Cruise，具备高精度地图引导能力的 ADAS 产品定义为「Level 2+」，是美国工程师协会 SAE 标准下 L2 级自动驾驶能力的升级。目前已经有一系列主机厂开发了类似的驾驶辅助系统，Shashua 表示 Mobileye 为其中约 70% 的客户提供了技术支持，包括日产、大众、宝马等知名 OEM。
当然，在兜售技术的同时，Mobileye 也与上述三家客户达成合作协议，获取用户车辆采集的传感器数据。除日产大众宝马外，还有三家匿名的 OEM 也已经与 Mobileye 签订了数据采集协议。
这项合作的规模是巨大的。Mobileye 官方给出的数据是，目前每天从公共道路行驶车辆收集到的传感器数据覆盖了 600 万公里的路程。到 2020 年底，Mobileye 预计在欧洲地区的众包车队规模将超过 1 百万辆，而到 2021 年，美国地区的众包车队数量也将突破百万级。
根据 Mobileye 提供的信息，这些真实道路提取的传感器数据将用于生成车辆行驶过区域的高精度地图。Mobileye 的软件能够实现高精地图 45 英里/时的自动化生成率，公司计划明年将该能力延伸至所有道路区域。按照官方推算，到今年三月可以完成欧洲地区的高精度地图制作，今年晚些时候美国也能够实现全域覆盖。
而众包这件事情的意义在于，高精度地图对自动驾驶技术的大规模铺开始终充当着绊脚石的角色。过去，一家公司假设想要构建高精度地图，首先需要付费给地图采集方拿到底层地图数据，之后再请大量的人工进行数据标注。如果 Mobileye 能够通过众包和自动化的方式快速导出高精度地图，那终端数据的价值可就不止几十亿美金了。
这些能够实时更新的高精度地图最终会通过 OTA 的形式传输至众包车队的各个车辆中，所以包括日产、大众、宝马等在内 Mobileye 的合作伙伴都将获益，购买了这些品牌车型的消费者也将获得类似通用 Super Cruise L2+ 自动驾驶系统的功能。
视觉起家，触类旁通
尽管 Mobileye 在 ADAS 市场称雄多年，霸主地位似乎十分牢固，但长期缺乏竞争对手可能会令其陷入固有模式无法实现持续创新。就现有的商业模式而言，Mobileye 主要向主机厂客户出售 EyeQ 系列芯片、摄像头和配套软件。但目前业界很多专家认为，无人驾驶技术最初会通过出租车或网约车的形式进行大规模商业化落地，而不会直接卖给终端消费者。
Shashua 在演讲中对这样的观点表示认同，但他同时指出，Mobileye 肯定是不会落入下风的。所以除了上面提到的 Level 2+的 ADAS 产品外，Mobileye 同时也在另一条赛道，即无人驾驶技术的研发上投入了相当大的精力。1 月 7 日，Mobileye 在 YouTube 官方频道上传了一段 22 分钟未经剪辑的视频，演示了一辆搭载了 12 个摄像头，没有雷达、激光雷达或其他传感器的自动驾驶汽车是如何应对耶路撒冷复杂多变的交通状况的。
一辆只搭载了摄像头的自动驾驶测试车如何应对耶路撒冷复杂的交通状况?| Mobileye
视频中，这辆原型车面对那些复杂的十字路口也不慌不忙，还能够像人一样把自己挤进几乎塞得满满的车道，熟练地躲来躲去，避免撞到其他车辆。当然，这个时候支持激光雷达的行业人士肯定会觉得 Mobileye 是在瞎搞，但 Shashua 其实并不是要将一辆没有雷达或激光雷达的原型车投入量产，这只是 Mobileye 在搭建一套安全的自动驾驶系统时采取的冗余策略。
据了解，目前 Mobileye 正在开发两款绝对冗余的传感系统：一套仅使用了环绕摄像头技术，另一套则同时使用了雷达和激光雷达。在 Shashua 教授看来，假设 Mobileye 能够证明每套系统独立运行超过一万个小时不出事故的话，那么一套拥有双冗余传感设计的自动驾驶系统就能安全行驶一亿小时，后者足以说明 Mobileye 打造的无人车要比普通人类驾驶的汽车安全得多。
不过在笔者看来，Shashua 教授提出的这个结论，正确与否还值得进一步论证。因为他似乎假定这两套冗余系统的错误模式在统计学上是相互独立的，那些会让摄像头迷惑的场景同样也很有可能会骗过激光雷达。
「冗余」对任何安全相关的系统都是非常重要的设计原则。但基于摄像头或基于雷达的视觉系统肯定会有或多或少不一样的错误模式，所以围绕不同的传感器打造独立的自动驾驶堆栈，使其并行工作能够提升安全率是一定的，但 Mobileye 给出的结论似乎还是太过乐观了。
我们可以从 Mobileye 这套只有 12 个摄像头的自动驾驶系统的设计方法中，进一步了解到它对「冗余」概念的认知和理解，而与之配套的是六种不同的算法，用来对车身周围物体进行探测和识别：
一个算法是用来检测车轮并据此推算出车辆位置。Mobileye 还专门设计了一种算法用来检测车门，因为打开的车门通常被视为某种潜在的安全隐患;
另一种是 Mobileye 独创的「VIDAR」算法，通过对比不同摄像头输入的图像，该算法能够推理出图像中每个像素的距离，再借助这些数据生成一个三维点云(类似激光雷达产生的点云数据)，之后用于专门处理激光雷达数据的软件就可以识别出图像中的物体。
第三种算法主要用于检测图像中的哪些像素与可行驶区域相关。任何图像中与可行驶区域无关的都可能是障碍物，需要进一步验证确认。
按照 Shashua 教授的说法，借助不同的算法对图像进行检测识别，目的是尽可能降低重要物体被遗漏或误判的几率。一旦物体被检测到，Mobileye 会提供四种不同的算法，使之能够被准确在三维空间中进行定位。
不过假设这些不同的算法出现了判定结果的分歧，自动驾驶系统该如何决断?Shashua 教授并没有详细展开，但就目前 Mobileye 呈现的结果来看，那辆只装了 12 个摄像头就能制霸耶路撒冷街头的无人车，即便面临拥挤的人群、无人指挥的十字路口、或是货车众多的复杂驾驶环境，都能轻松应对。
目标是真正的无人驾驶
正如上面提到的，Mobileye 的目的并不是造一辆只装了摄像头的自动驾驶汽车，相反，这套纯视觉的传感器方案只是 Mobileye 未来商业化的自动驾驶系统中的一套冗余解决方案，之后会与雷达、激光雷达等非视觉传感器的方案组合，目的是提供更高安全级别的自动驾驶软硬件系统。
Mobileye 的进展是相当迅速的。Shashua 宣布公司将在以色列的特拉维夫，韩国大邱广域以及法国巴黎三大主要城市，2020 年共同测试和部署基于 Mobileye 技术的自动驾驶出租车移动出行解决方案。「上述地区首批投入的无人出租车单车硬件成本大概在 1 万到 1.5 万美金。到 2025 年，Mobileye 的目标是将自动驾驶系统的成本降至 5000 美金以下」Shashua 教授透露称。
整整一个小时的演讲，可能让很多汽车行业从业者、分析师、媒体再次刷新了对 Mobileye 能力的认知。Mobileye 在 ADAS 领域几近称霸的实力是战略优势，它与主机厂客户良好的合作关系意味着在推进新技术商业化上几乎不会遇到太大的困难，这从其路网资产管理(REM)技术合作伙伴的迅速增加就能窥见一二。今年，上汽集团也加入了 Mobileye 的阵营，「乘用车」将会变成「数据采集车」，并为全球「路书」的绘制做出贡献。而这种数据获取能力想必是其他自动驾驶公司十分羡慕的，毕竟要从 OEM 手里得到这些绝非容易之事，要有等价交换的实力，而 Mobileye 在自动驾驶研发上的 know-how 以及并入英特尔后所能够调动的资源，都是其巨大的竞争优势。
此外，Mobileye 在技术研发上的开放态度同样值得点赞。除了之前发布的责任敏感安全模型外，Shashua 还提供了 Mobileye 在自动驾驶系统架构上一些更深入的思考，包括对不同物体识别检测算法的细节进行了披露。尽管 Mobileye 还要付出更多努力，让公众认可它的技术，让大家相信它的无人出租车是安全的，至少它在朝着这个方向在使劲。
