對已經固若金湯的市場,Mobileye 一直做的都是「偏向虎山行」的事情:用最難實現的目標倒逼技術的成長。
因為疫情原因,CES 國際消費電子展改為線上舉行,不過 Mobileye CEO Amnon Shashua(內部人稱「沙叔」)的主題演講並未缺席。依舊是燒腦的 1 小時,但一位汽車行業資深分析師認為沙叔今年的技術展示「令人信服」,他同樣認可 Mobileye 對自動駕駛落地的預期。
Mobileye 計劃 2022 年進入 robotaxi 市場,同時 2021 年年初在底特律、東京、上海、巴黎新增自動駕駛測試車隊。至於普通消費者何時能開上一輛自動駕駛汽車,沙叔認為這個時間可能最早要到 2025 年。「希望到時候我們能夠推出適用於消費市場的自動駕駛技術。」
相比其他公司在這個問題上的「閃爍其詞」,演講中沙叔也直面了用户級自動駕駛落地需要解決的兩個重要問題:一是成本;二是設計可運行區域(ODD)。Mobileye 之所以堅持要把自動駕駛往消費級應用上靠,是因為如果解決了最難的 C 端問題,代表技術實現了質的突破,那麼 B 端 robotaxi 的問題自然就迎刃而解了。
運行在底特律街頭的 Mobileye 自動駕駛測試車 | Mobileye
去年 CES 的主題演講,沙叔就用很長的篇幅探討了 MTBF,也就是「平均故障間隔時間」這個概念在自動駕駛技術開發中的重要性。「我們發現,人的安全駕駛記錄很難被打破。Mobileye 並不看重機器到底能夠在駕駛的過程中實現怎樣類人的功能,我們關注的是整套系統的 MTBF。」
他進一步解釋道,「車企完全可以在還有人坐在駕駛位的時候,讓一輛車實現 L4/L5 的能力。但你不能説這輛車已經達到 L4/L5 級別的自動駕駛水平了,它頂多就是個 L2 級的東西。」
一旦把人從駕駛位剔除掉,系統出故障的幾率會變高,這意味着平均故障間隔時間的數值會變得非常低(系統故障率%=1/MTBF)。正是基於這樣的研究結論,Mobileye 對「冗餘系統」的思考也就產生了差異性的結果。冗餘説白了,就是出故障了得有個備份,相當於有人給你兜底。「我們希望把冗餘系統的安全級別做到最高。」
Mobileye 基於攝像頭打造的感知子系統 | Mobileye
目前 Mobileye 設計開發了兩套獨立的感知系統,一套完全基於攝像頭,另一套由激光雷達和雷達組成。和絕大多數公司策略不同的是,Mobileye 並沒有在傳感器融合上做文章,而是以平價攝像頭作為主傳感器,同時建立輔助傳感系統作為冗餘。
Mobileye 認為這樣的設計能夠更快速和用更低的成本實現自動駕駛系統安全性能的提升,「至少可以達到超過人類駕駛員三個數量級的關鍵安全性能」,沙叔指出。
要實現這樣的目標顯然不容易,Mobileye 還需要大量在現實世界中的測試。只不過這種思路是對的,它能解決技術和商業層面的規模化挑戰。而降低成本,讓先進技術與未來自動駕駛汽車市場的需求保持一致,對實現自動駕駛的全球規模化擴張至關重要。
加固的三大「護城河」Mobileye 不止有 EyeQ 系列芯片和沉澱了十幾年的視覺感知算法,眾包高精地圖解決方案 REM,基於規則的責任敏感安全模型(RSS)駕駛策略,以及利用攝像頭、雷達和激光雷達打造的兩個獨立冗餘的傳感子系統,構成了 Mobileye 的「三位一體」戰略。
2020 年 9 月,吉利和 Mobileye 走到了一起。相比新造車公司,傳統車企更傾向於選擇成熟穩定的技術供應商。對 Mobileye 而言,吉利龐大的用户基礎能加快其地圖及駕駛策略算法模型的優化速度。
據官方介紹,5 年前推出的 REM 眾包高精地圖技術,如今已經繪製了近 10 億公里的高精地圖,每天繪製的高精地圖裏程超過 800 萬公里,且能夠做到自主大規模地構建高精地圖,而不需要人工。此外,Mobileye 的解決方案更加註重語義細節,而這些細節對於自動駕駛汽車理解和結合具體境況考慮環境的能力來説至關重要。
Mobileye 的解決方案更加註重語義細節,而這些細節對於自動駕駛汽車理解和結合具體境況考慮環境的能力來説至關重要 | Mobileye
如果説去年 Mobileye 創新性地開發了一種 VIDAR 算法(能夠將圖像信息處理成激光雷達算法可利用的三維點雲數據),那麼今年 Mobileye 在雷達這種純視覺之外的傳感器領域投入了更多精力。
除了建立了由雷達和激光雷達組成的輔助傳感器冗餘子系統,英特爾還將利用其 XPU 戰略以及在硅光子領域的專長和製造能力,為 Mobileye 打造一套自動駕駛汽車激光雷達系統集成芯片(SoC),並於 2025 年投入使用。與此同時,Mobileye 還計劃開發一款專門用於自動駕駛汽車的軟件定義雷達(Software-defined Radar)。
Mobileye總裁兼首席執行官 Amnon Shashua 教授手握的是由英特爾打造的自動駕駛汽車激光雷達系統集成芯片(SoC)| Mobileye
自研還是請外援?「我們不得不做出這樣一個艱難的決定,選擇與吉利汽車集團一起將我們的解決方案引入中國市場。隨着更先進功能的引入,我們需要和體量更大、更有實力的 OEM 合作。」英特爾公司副總裁、英特爾子公司 Mobileye 產品及戰略執行副總裁 Erez Dagan 回應道。「當然,我們和蔚來的關係還是非常好的,還有出行即服務(MaaS)運營車隊供應以及三目視覺解決方案的延長合同。」
Mobileye 主動站出來説話,其實是有原因的。
上週,蔚來在 NIO Day 上發佈首款轎車 ET7,其中「超算平台 Adam」架構中選擇了四顆英偉達的 NVIDIA DRIVE Orin 芯片,但 3 年前,蔚來 ES8 上市的時候還是 Mobileye 的 EyeQ4 芯片。
蔚來首款轎車 ET7 將搭載包含了四顆英偉達 DRIVE Orin 芯片的超算平台「Adam」| 蔚來
旁觀者都喜歡看熱鬧,暗地裏戲謔「Mobileye 的行業地位不保」。
的確,國內新造車三巨頭都一股腦地投入了英偉達的懷抱,特斯拉之前也曾放棄了和 Mobileye 的合作,走上了自研芯片的道路。但這不過是企業不同發展階段採取的差異性策略而已:初期求穩,利用成熟的芯片和算法構建底層自動駕駛的能力,再往上走就是摸索自研這條路。當然之後也可能像特斯拉一樣,自研芯片,但現階段討論這個事情,似乎還有點太早。
Mobileye 的優勢從來不是提供「核彈般的算力」。這家幾乎斬獲了汽車攝像頭市場全部利潤的以色列公司,核心產品是提供視覺感知芯片和算法整體解決方案。而特斯拉和國內幾家頭部新造車公司正迎來空前膨脹期,兜裏揣着鼓囊的現金,自然希望把研發主動權控制在手裏,這也是為什麼蔚來、小鵬、理想不約而同選擇英偉達的原因:英偉達的計算平台更開放靈活,可以承載自研的算法。
蔚來 ES8 是全球首款搭載 Mobileye EyeQ4 量產芯片的車型。2019年11月,Mobileye 曾與蔚來達成合作,共同為中國和其他主要地區的消費市場開發高級別的自動駕駛汽車 | 蔚來
這樣的選擇可能對 Mobileye 產生衝擊。但在 Erez 看來,除了頭部公司希望從底層打造一套自動駕駛解決方案,更多的車企越來越意識到自研算法的巨大風險。
「除了那些資金充足的公司能夠承擔冒險和失敗,實際上整個市場現在明白了開發整個堆棧的方案是一場高成本、高風險的遊戲。」Erez 告訴極客公園,「我們看到對全棧解決方案的需求越來越大。」
被問到如何看待新造車公司追求大算力芯片平台時,Erez 認為這只是一個「落後的數字競爭」,在量產車上,需要平衡的是處理速度、客户需求以及成本等各個方面。「這是真正的汽車產品業務和宣傳、作秀以及研究的區別。」
毫無疑問,自動駕駛已經逐漸擺脱科學命題的身份,逐步走入量產。企業無論自研還是選擇 Mobileye 的全棧方案,只是各家的策略問題。這個市場足夠大,給供需彼此留足選擇的空間也很重要。
儘管現在還不能打包票 2025 年,Mobileye 一定能兑現量產消費級自動駕駛產品的諾言。相比一些裹挾在新冠疫情、資本寒冬中舉步維艱,還在探索商業模式、尋找客户和市場的公司,Mobileye 2020 年交出的成績依然亮眼:
英特爾剛剛公佈的 2020 第四季度和全年財報顯示,自動駕駛子公司 Mobileye 2020 年第四季度,實現淨收入 3.33 億美元,較 2019 年同期增長 39%。2020 年全年,Mobileye 實現淨收入 9.67 億美元,較 2019 年的 8.79 億美元增長 10%。這樣的業績增長得益於 Mobileye 在 EyeQ 系列芯片和 ADAS 系統出貨量的提高,2020 年,Mobileye EyeQ 系列芯片出貨量為 1930 萬顆,全球累計出貨量達 7330 萬顆。
對已經固若金湯的市場,Mobileye 一直做的都是「偏向虎山行」的事情:用最難實現的目標倒逼技術的成長。
本文作者:於本一