4 年内让 L4 自动驾驶变为可能？谈谈 Mobileye 的光荣与梦想

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2017 年 Mobileye 被英特尔 153 亿美元鲸吞后实力大增，本届 CES 成了绝对的明星。主题演讲中，Mobileye 联合创始人兼 CEO Amnon Shashua 宣布要在内地大干一场：Mobileye已经与北京公交集团及北太智慧达成合作，要在公共交通领域投下重量级炸弹。

此外，Mobileye 还与英国地区地理测绘机构 Ordnance Survey 达成合作，双方将推动高精细地理资料商业化。Mobileye 的云平台已有 100 万辆“小蜜蜂”，它们正热情地提供各种地图资料。

背后有英特尔撑腰后，Mobileye 团队也快速壮大，两年前约780 人，但现在仅以色列总部就有 1,400 人了（其中 300 人来自英特尔）。

Mobileye 的耶路撒冷新园区正在建设（Mobileye 总部在特拉维夫），能容纳 2,500 名员工。以色列城市佩塔提克瓦也在盖Mobileye 办公室，也能容纳数百名工程师和资料科学家。

在 CES 发表主题演讲后，外媒Venturebeat的记者“拦截”到Shashua，问了他不少有关英特尔汽车解决方案的讯息。采访中，Shashua 还“一不小心”透露Mobileye 在以色列的自动驾驶测试、自动驾驶系统如今面临的挑战，以及如何说服乘客信赖自驾车。

Shashua字里行间可满是 Mobileye的光荣与梦想。

自动驾驶测试

2020 年初，Mobileye 与福斯集团、以色列汽车进口商 Champion Motors 合作的首个自驾计程车服务将在以色列落地。

Champion Motors 负责车队营运和管控，福斯提供车辆，Mobileye 负责自动驾驶系统。以色列官方对此计划非常支援，会分享基础设施和交通资料。

届时，自动驾驶版的福斯车会在预先挑选的特拉维夫道路接送乘客，整个服务区域限定在 11 平方公里面积内。不过，这只是第一阶段。

到 2022 年，Mobileye 准备在公路部署更多车辆（几十台），它们将不再受限制。2023 年，服务推广到以色列所有城市。

如果一切顺利，Mobileye 未来 4 年还会联合其他合作伙伴，共同推动自动驾驶测试在中美两国落地。

Mobileye 的合作伙伴名单中还有BMW、Volvo 和现代汽车等巨头，目标只有一个：让自动驾驶技术尽快商业化。

Shashua 还强调，到专案后期，Mobileye 会取消车内的安全驾驶员。到时就能实现真正的 Level 4 自动驾驶，在特定情况下只需有限的人类输入和监督就能达成目标。

至于可舍弃一切外部条件达成自动驾驶的 Level 5，则暂时不在 Mobileye 的蓝图里。原因并不复杂，Shashua 认为最强大的自动驾驶系统也很难在恶劣天气下正常执行，Mobileye 也不例外。

“这也是大家普遍选择凤凰城部署自驾车的原因。”他补充。

当然，Shashua 看来自动驾驶并非不可实现，至少现有的机器学习技术已能创造足够条件了。最关键的问题其实是感测器，它们现在处理雪花、雨滴、大雾等干扰物还有些力不从心。

“你得用到双感测器，它们还得在恶劣环境下有足够解析度。”Shashua 解释。“不过，镜头一旦遇到下雪，就看不到道路边缘或路标了。”

当然，Shashua 依旧对自动驾驶信心十足，他认为我们面对的挑战会在未来 5~10 年完全克服，廉价雷达和高传真光学雷达将扮演至关重要的角色。最近几年业界也诞生不少新思路，AEye 公司的 iDAR 就结合光学雷达和镜头，而像 Luminar 新创公司则在研发远端光学雷达，以尽快补齐短处甩开对手。

“感测器技术总有一天会成熟。”Shashua 说。

地图测绘

光靠不断提升的感知能力，我们当然无法解锁全自动驾驶系统，这也是 Mobileye 联手 Ordnance Survey打造高画质道路资料库的原因。

身为与福斯、Champion Motors 合作计划的一部分，2019、2020 年 3 家公司将采集特拉维夫 33 公里的道路资料。第一阶段完成后，之后两年会再测绘另外 111 公里道路。

“一颗前视镜头最多几百美元，却能提供持续不断的高画质地图资料。”Shashua 说。“这就解决了地图规模的问题”。

高画质地图能为车辆和车队营运商提供持续现金流。有了这些资料，市政公司甚至能足不出户就了解井盖、电话亭和灯柱的状况，而电信商则能根据资料搭建新的无线或地下光纤。

“使用地图提升执行效率，让我们离智慧城市更进一步。”Shashua 说。

基础设施

CES 时，百度V2X Apollo 智慧汽车基础设施协同系统平台赢得不少目光，搜寻巨头准备为基础设施“插上”感测器的翅膀，以协助自驾车导航。

不过，Shashua 并不认为这是一条可行之路。

问题并不在V2X 的功效（美国交通部研究2004~2008 年的事故资料发现，如果 V2X 当时就派上用场，就能减少 450 万起车祸），而是实在太贵了。NHTSA 认为，2020 年时 V2V 零件价格也要341~350 美元。

“记得二三十年前，就有人吵着要把压力计装在路上，但现在呢，我可是什么都没看到。”Shashua 说。

在他看来，路上只要有红绿灯回应器就够了，它能透过无线讯号告知车辆是否能安全通过。当然，这只能算是复本，因为车辆早就该学会如何通过十字路口。

能干的“司机”

为了广泛部署，搭载 Mobileye 自动驾驶系统的车辆一直擅长各种颇具挑战性的动作，比如一直困扰 Waymo 的无保护左转，以及在拥挤的车流中变线。同时，侧边车道、窄车道和减速带对它们来说也是小菜一碟。

“在耶路撒冷它们已能完成这些动作了，只要调教激进点就好。”Shashua 说。

需要注意的是，达成这效果 Mobileye 可是只用了镜头，其他自动驾驶系统通常还要用到光学雷达和雷达等资料采集装置。

Flir 这类公司也有类似的“折衷方案”，建议汽车厂商为车辆配备热成像镜头，再辅以机器学习演算法。另一家波士顿新创公司 WaveSense 则更偏向探地雷达，认为这是整个感测器堆叠最合理的附加值。

不过，Mobileye 还是坚定支持镜头不动摇，于是就有了我们熟悉的 EyeQ 系列晶片，其中最新产品 EyeQ5 将于今年第一季做好量产准备，搭配使用的则是 Mobileye 的影像处理演算法。7 奈米的 EyeQ5 将拥有执行感测器融合的完整能力，完成车辆周边360 度无死角视野。

虽然 Mobileye 非常重视镜头，但 EyeQ5 依然支援雷达和光学雷达。Shashua 表示，虽然公司重心在视觉，但今年上半年还是要用雷达和光学雷达打造冗余系统。

“我们正将镜头处理能力推向极限”，他说。

到 2020 年中，Mobileye 就开始交付自己的“白盒子”子系统，比如环视计算视觉套件。当然，多晶片交钥匙解决方案、自动驾驶套件等产品也都在紧锣密鼓准备中。

自驾车和安全

如果得不到大众信任，自动驾驶技术的进步根本派不上用场。

去年夏天 3 家权威机构的调研就显示，大多数人都不信任自驾车的安全。超过 60% 受访者表示不太敢坐自驾车，70% 受访者甚至不愿和自驾车共用一条道路，更有 59% 认为自驾车并不比人开车安全。

他们心里都有天秤，毕竟谁也不会忘了那辆要了路人命的 Uber 测试车和频繁追撞的特斯拉 Autopilot。

那么，怎样才能说服满腹狐疑的大众呢？这就无法不提到 Mobileye 的“终极杀招”──数学模型 RSS（责任敏感安全）。

2017 年 10 月的世界知识论坛Mobileye 抛出RSS 概念。不那么抽象的来说，它是一种路上决策的“常识”，帮车辆形成良好习惯，比如保持安全车距，必要时给予其他车辆通行权等。

能从 RSS 获益的不单自驾车的乘客。不久前一篇文章，Shashua 就讲述增强版的自动刹车功能，系统能利用公式确定车辆什么时候会进入危险地带。Shashua 相信，只需一颗前置镜头，就能避免大量追尾事故。

如果真有如此强大效能，那么 Mobileye 的机器学习事故预防技术确实能将驾驶风险降到最低，毕竟 94% 车祸都是人类失误造成。2016 年交通伤亡三大杀手就是开车分神、醉酒驾驶和超速。

“我们的目标是让汽车以符合人类操纵习惯的方式执行。”Shashua 解释。“我们要围绕它建立一个联盟。”

（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：英特尔）

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