关于自动驾驶， Mobileye 的 14 个最新观点

2025年实现消费级自动驾驶，Mobileye做了哪些工作？

Mobileye近日在CES 2021上进一步分享了其在ADAS和全自动驾驶领域的战略规划，详细介绍了Mobileye为实现消费级全自动驾驶而研发的几项技术，以及“拯救生命”的愿景，包括芯片、雷达、地图、安全驾驶模型等多个方面。

构建消费级全自动驾驶系统。

为了在全球范围内实现大规模自动驾驶的目标，Mobileye一直致力于打造低成本的全自动驾驶解决方案。

在Mobileye的愿景中，该公司将在2025年推出成本更低、技术更先进的消费级自动驾驶。

成像雷达取代激光雷达。

据介绍，Mobileye目前采用相机子系统和雷达-激光雷达子系统并行的方案。两个系统性能相当，都可以实现完全端到端的自动驾驶，而且每个子系统都有更多的冗余。

Mobileye首席执行官Amnon Shashua教授解释说，这一方案不是简单的所有传感器的低级集成，而是在后续开发中添加雷达和激光雷达作为附件，真正解决相机系统独立运行的问题。

目前，该摄像子系统已经转化为L2级驾驶辅助产品监管。Mobileye将与吉利合作推出该系统的首款产品，预计将于今年第四季度上市。

同时，考虑到激光雷达的价格几乎是普通雷达的十倍，Shashua教授表示，在2025年推出的自动驾驶系统中，除了车辆前方，普通雷达将在其他方向取代激光雷达。

为此，Mobileye专门开发了一种软件定义成像雷达，成本比激光雷达低，但分辨率比目前的普通雷达高得多。

这种雷达将有2304个通道，动态范围为100dB，旁瓣电平为40dBc，这将使它能够构建一个可以支持自动驾驶策略的传感状态。

Shashua教授认为，到2025年，一圈成像雷达加上一个前置激光雷达就足以组成一个有效的雷达-激光雷达子系统，而且成本会大大降低。

用于激光雷达系统的小尺寸集成芯片

据介绍，Mobileye自主研发的雷达采用的是FMCW，即FM连续波技术。

值得注意的是，在本次大会上，Mobileye推出了一款全新的激光雷达系统集成芯片——LIDAR SOC。该芯片采用FMCW技术。

据悉，LiDAR SoC是一种通过硅光子技术集成激光的芯片。它可以通过FMCW技术计算物体的距离、速度和移动方向，这比发送离散激光脉冲的ToF方案更有效。

“硅光子学的优势在于体积小的解决方案，可以为其他车载设备节省更多空间，安装布局更加灵活。”斯坦福大学博士后研究员Kiyoul Yang曾解释说，“如果一切都可以以更小的形状集成到芯片中，其生产成本必然会大大降低。”

同时，受益于英特尔在硅光子技术方面的优势，LiDAR SoC将进一步降低自动驾驶系统的成本。

“光子集成电路(PIC)是一项革命性技术。它有184条通过光学原理移动的垂直线，有能力制造这种电路的工厂非常少，这意味着英特尔在激光雷达制造领域具有显著的优势。”沙舒亚教授说。

在他的预测中，每个激光雷达SoC的成本将维持在几百美元，比目前的系统便宜得多。

据悉，该芯片将于2025年正式上市。

完成“拯救生命”的使命

要实现全自动驾驶的普及，除了消费者的购买力和产品的成本，自动驾驶的安全性也是必须考虑的因素之一。

因此，除了降低全自动驾驶系统的成本，Mobileye还希望凭借其高精度地图技术和责任敏感的安全模型，进一步提高系统的安全性和可靠性。

REM高精度地图技术

在大部分自动驾驶公司都在使用测绘车采集绘制数据信息的情况下，2015年，Mobileye推出了路网信息管理REM，采用众包的方式采集大规模地图信息。

不同于tr……与传统方式相比，在道路信息采集过程中，Mobileye更加注重语义细节。

Shashua教授说，传统的地图绘制方法总是收集太多的信息，但实际上，自动驾驶并不需要那么多信息。相比那些全局的、高度精确的信息，自动驾驶更需要能够帮助机器对路况做出准确判断的语义信息。这对于自动驾驶汽车结合当前情况理解和判断行驶环境的能力非常重要。

Mobileye画的不仅仅是一张简单的高清地图，它包含了场景的所有信息，所有的语义信息都非常详细。

同时，REM可以将每公里的地图信息数据量压缩到10 KB，使得平均每年的信息传输成本仅为1美元。

目前Mobileye的数据主要来源于六家汽车厂商旗下的近百万辆量产车。Mobileye每天可采集近800万公里的道路数据，迄今已完成近10亿公里的高精度测绘。

就在半年前，Mobileye的高精地图技术真正实现了从获取数据并发送到云端到构建高清地图的纯自动化操作。到2024年，预计Mobileye每天将收集数十亿公里的数据。

在Shashua教授看来，Mobileye绘制的地图具有通过众包实现快速可扩展性、必要时精确的局部精度、详细的语义特征和厘米级的精确定位等优势。

为了展示其自动化高精度地图技术的可扩展优势，Mobileye即将在四个新国家开始测试自动驾驶汽车。

去年，Mobileye就通过这种方式在短短几天内实现了自动驾驶汽车在慕尼黑和底特律的道路上行驶。

责任敏感安全模型RSS

此外，Mobileye还构建了基于规则的责任敏感安全模型RSS。Shashua教授承认，RSS是Mobileye的最高成就，是其“皇冠上的宝石”。

早在2017年，Mobileye就意识到，无论感知系统的平均无故障时间有多高，都是不够的。大多数人认为事故是由于驾驶员的误判造成的，但人们显然不会接受计算机的误判。

他认为，既然自动驾驶汽车和人类驾驶的汽车一起在路上行驶，那么自动驾驶汽车也必须拥有相同的“价值观”，并学会根据人类的判断行事。

在他看来，对于人类来说，“流量权重适中，不抢”的驾驶原则很容易理解，但对于计算机来说，需要一个准确清晰的定义。而RSS在数学上定义了“小心驾驶”的含义。

Shashua教授说，Mobileye使用数学参数复制并设置了人类在各种情况下会做出的各种选择。这意味着Mobileye的系统不需要预测人类的选择，只参考最坏的情况。

这种基于规则的思维类似于阿西莫夫机器人的三大原则，定义了“小心驾驶”和“危险驾驶”。有了这些定义，机器就知道边界在哪里了。如果其他车辆威胁到自己的安全，那么它可以采取适当的行动来摆脱危险，避免事故的发生。

Shashua教授说，Mobileye建立了这个理论，并使之透明化。未来，他们将进一步与监管机构合作，对RSS进行标准化，并说服其他行业参与者将其作为基础。

这种模式将进一步提高自动驾驶的可靠性，同时也将增强道路监管人员对Mobileye自动驾驶系统的信心，这可能有利于Mobileye自动驾驶在未来的大规模推广。

1月13日下午，英特尔公司副总裁、英特尔子公司Mobileye产品与战略执行副总裁Erez Dagan就业界关注的相关话题接受了新智家等媒体的采访，内容主要涉及产品规划、战略路径、业内竞争、合作选择等。

以下为采访实录:

Q 1:目前越来越多的汽车厂商开始研发自己的芯片，包括特斯拉、蔚来、比亚迪等等。还有传言称，苹果也将制造汽车芯片。假设汽车厂已经开发出自己的芯片，未来像Mobileye这样的第三方芯片厂商的机会在哪里？

Erez Dagan:对于开发t……自己的SoC，除了特斯拉，我不知道还有谁在开发自己的SoC。他们的开发尝试很少尝试开发自己的软件栈。

Mobileye的价值主张是独特的。我们现在做的不是科学项目，还是会考虑过度资源开发后降低经济成本。我们在做的是一个经过百万辆车长期测试的项目。我们的核心解决方案已经在路上跑了十年。

其实我们看到的行业趋势是，整个市场都在通过收购策略进行整合，除了那些资金充足的公司可以冒险失败。大部分公司没有资金，现在明白开发整个栈是一个高成本高风险的游戏。

市场对全栈解决方案的需求正在增加。例如，我们的SuperVision系统对市场极具吸引力。我们非常乐观地认为，最大和最著名的原始设备制造商的集成将采用经过测试和灵活的全栈解决方案。

当然，我们也为视觉配置了OTA差异化功能，这一层掌握在自己手中。

EyeQ 5和EyeQ 6芯片及相关平台可支持SuperVision。此外，我们为联合开发和增加差异化价值留出了空间——这些SOC是可编程的。

我们为客户提供两个最好的东西:坚实而强大的核心堆栈，以及开发差异化价值的灵活性和空间。所以我们对这个战略非常有信心。

Q2:你认为自动驾驶汽车的芯片未来会朝什么方向发展？会有怎样的趋势？

Erez Dagan:曾经有一个非常不准确的衡量芯片性能的标准——top。作为评价SoC能力的数值指标，过于简单。

现在已经证明，使用两个EyeQ5s或一个EyeQ6s可以提供非常强大的解决方案，可以在任何地方提供流畅的驾驶体验。这是基于我们的安全模型和强大的驾驶策略研究。

当然，这个方案是可以上下扩展的。

比如向下可以扩展为更基础的辅助驾驶，只需关闭部分内容和OTA更新即可；向上拓展，需要增加一些硬件单元，实现我们消费级自动驾驶的目标。这个市场预计在2025年释放，并达到可接受的经济成本价。Mobileye已经为这一趋势做好了充分的准备。

我们已经多次强调了SoC和集成嵌入式软件耦合开发的重要性。

有些系统很简单却很关键，比如飞机的起落架，很简单的系统却需要很安全；还有一些复杂的系统不需要很安全，比如智能手机。自动驾驶结合了两者。

任何从零开始分解或组合的尝试都会招致很多风险，包括安全性、效率和经济性。所以软硬件之间的紧密耦合和深度融合是关键，并不是随便什么衡量标准就能说明SoC更强。

在这种情况下，判断一个解决方案是否成功，远不止像TOPS这样的衡量标准。

Q3:能谈谈和蔚来的合作吗？谣言有点不好听？可以分享一下吗？

Erez Dagan:仅去年一年，我们就为蔚来提供了5万套系统，包括消费级自动驾驶市场的三眼系统和高级ADAS。

我们不得不做出一个艰难的决定，即选择谁作为领导者将我们的解决方案引入中国市场。在这方面，随着更高级功能的推出，我们需要选择比蔚来更强大更有实力的主机厂。正如今年CES上提到的，我们的选择是与做大做强的吉利汽车集团合作。

当然，我们和蔚来的关系还是很好的。我们还与蔚来签订了提供出行即服务(MaaS)车队的合同，以及三个项目计划的延期合同。

Q4:激光雷达的优势包括性价比高，功耗低，体积小，容易上车。缺点是成本比较高，元器件需要满足高精度的要求，满足这种高精度元器件的厂家比较少。Mobileye是如何解决这个问题的？与传统的激光雷达相比，这种雷达的成本相对较高。2024年、2025年雷达上车，预计成本会降低吗？能减多少？

Erez Dagan:我先说性能，再说成本。

经过对市场的仔细研究，我们发现我们引入市场的激光雷达在性能方面与市场上的其他解决方案相比没有任何劣势。

在性能方面，我们的激光雷达有四个设计原则:

第一种是从距离、方位、仰角的三维采样改为包括FMCW(调频连续波)多普勒测量在内的四维采样。2025年实现消费级自动驾驶，Mobileye做了哪些工作？

Mobileye近日在CES 2021上进一步分享了其在ADAS和全自动驾驶领域的战略规划，详细介绍了Mobileye为实现消费级全自动驾驶而研发的几项技术，以及“拯救生命”的愿景，包括芯片、雷达、地图、安全驾驶模型等多个方面。

构建消费级全自动驾驶系统。

为了在全球范围内实现大规模自动驾驶的目标，Mobileye一直致力于打造低成本的全自动驾驶解决方案。

在Mobileye的愿景中，该公司将在2025年推出成本更低、技术更先进的消费级自动驾驶。

成像雷达取代激光雷达。

据介绍，Mobileye目前采用相机子系统和雷达-激光雷达子系统并行的方案。两个系统性能相当，都可以实现完全端到端的自动驾驶，而且每个子系统都有更多的冗余。

Mobileye首席执行官Amnon Shashua教授解释说，这一方案不是简单的所有传感器的低级集成，而是在后续开发中添加雷达和激光雷达作为附件，真正解决相机系统独立运行的问题。

目前，该摄像子系统已经转化为L2级驾驶辅助产品监管。Mobileye将与吉利合作推出该系统的首款产品，预计将于今年第四季度上市。

同时，考虑到激光雷达的价格几乎是普通雷达的十倍，Shashua教授表示，在2025年推出的自动驾驶系统中，除了车辆前方，普通雷达将在其他方向取代激光雷达。

为此，Mobileye专门开发了一种软件定义成像雷达，成本比激光雷达低，但分辨率比目前的普通雷达高得多。

这种雷达将有2304个通道，动态范围为100dB，旁瓣电平为40dBc，这将使它能够构建一个可以支持自动驾驶策略的传感状态。

Shashua教授认为，到2025年，一圈成像雷达加上一个前置激光雷达就足以组成一个有效的雷达-激光雷达子系统，而且成本会大大降低。

用于激光雷达系统的小尺寸集成芯片

据报道，…Mobileye自主研发的he雷达采用的是FMCW，即FM连续波技术。

值得注意的是，在本次大会上，Mobileye推出了一款全新的激光雷达系统集成芯片——LIDAR SOC。该芯片采用FMCW技术。

据悉，LiDAR SoC是一种通过硅光子技术集成激光的芯片。它可以通过FMCW技术计算物体的距离、速度和移动方向，这比发送离散激光脉冲的ToF方案更有效。

“硅光子学的优势在于体积小的解决方案，可以为其他车载设备节省更多空间，安装布局更加灵活。”斯坦福大学博士后研究员Kiyoul Yang曾解释说，“如果一切都可以以更小的形状集成到芯片中，其生产成本必然会大大降低。”

同时，受益于英特尔在硅光子技术方面的优势，LiDAR SoC将进一步降低自动驾驶系统的成本。

“光子集成电路(PIC)是一项革命性技术。它有184条通过光学原理移动的垂直线，有能力制造这种电路的工厂非常少，这意味着英特尔在激光雷达制造领域具有显著的优势。”沙舒亚教授说。

在他的预测中，每个激光雷达SoC的成本将维持在几百美元，比目前的系统便宜得多。

据悉，该芯片将于2025年正式上市。

完成“拯救生命”的使命

要实现全自动驾驶的普及，除了消费者的购买力和产品的成本，自动驾驶的安全性也是必须考虑的因素之一。

因此，除了降低全自动驾驶系统的成本，Mobileye还希望凭借其高精度地图技术和责任敏感的安全模型，进一步提高系统的安全性和可靠性。

REM高精度地图技术

在大部分自动驾驶公司都在使用测绘车采集绘制数据信息的情况下，2015年，Mobileye推出了路网信息管理REM，采用众包的方式采集大规模地图信息。

与传统方式不同，在道路信息采集过程中，Mobileye更加注重语义细节。

Shashua教授说，传统的地图绘制方法总是收集太多的信息，但实际上，自动驾驶并不需要那么多信息。相比那些全局的、高度精确的信息，自动驾驶更需要能够帮助机器对路况做出准确判断的语义信息。这对于自动驾驶汽车结合当前情况理解和判断行驶环境的能力非常重要。

Mobileye画的不仅仅是一张简单的高清地图，它包含了场景的所有信息，所有的语义信息都非常详细。

同时，REM可以将每公里的地图信息数据量压缩到10 KB，使得平均每年的信息传输成本仅为1美元。

目前Mobileye的数据主要来源于六家汽车厂商旗下的近百万辆量产车。Mobileye每天可采集近800万公里的道路数据，迄今已完成近10亿公里的高精度测绘。

就在半年前，Mobileye的高精地图技术真正实现了从获取数据并发送到云端到构建高清地图的纯自动化操作。到2024年，预计Mobileye每天将收集数十亿公里的数据。

在Shashua教授看来，Mobileye绘制的地图具有通过众包实现快速可扩展性、必要时精确的局部精度、详细的语义特征和厘米级的精确定位等优势。

为了展示其自动化高精度地图技术的可扩展优势，Mobileye即将在四个新国家开始测试自动驾驶汽车。

去年，Mobileye就通过这种方式在短短几天内实现了自动驾驶汽车在慕尼黑和底特律的道路上行驶。

责任敏感安全模型RSS

此外，Mobileye还构建了基于规则的责任敏感安全模型RSS。Shashua教授承认，RSS是Mobileye的最高成就，是其“皇冠上的宝石”。

早在2017年，Mobileye就意识到，无论感知系统的平均无故障时间有多高，都是不够的。大多数人认为事故是由司机的判断失误造成的，但人们显然不会接受计算机的误判……ent。

他认为，既然自动驾驶汽车和人类驾驶的汽车一起在路上行驶，那么自动驾驶汽车也必须拥有相同的“价值观”，并学会根据人类的判断行事。

在他看来，对于人类来说，“流量权重适中，不抢”的驾驶原则很容易理解，但对于计算机来说，需要一个准确清晰的定义。而RSS在数学上定义了“小心驾驶”的含义。

Shashua教授说，Mobileye使用数学参数复制并设置了人类在各种情况下会做出的各种选择。这意味着Mobileye的系统不需要预测人类的选择，只参考最坏的情况。

这种基于规则的思维类似于阿西莫夫机器人的三大原则，定义了“小心驾驶”和“危险驾驶”。有了这些定义，机器就知道边界在哪里了。如果其他车辆威胁到自己的安全，那么它可以采取适当的行动来摆脱危险，避免事故的发生。

Shashua教授说，Mobileye建立了这个理论，并使之透明化。未来，他们将进一步与监管机构合作，对RSS进行标准化，并说服其他行业参与者将其作为基础。

这种模式将进一步提高自动驾驶的可靠性，同时也将增强道路监管人员对Mobileye自动驾驶系统的信心，这可能有利于Mobileye自动驾驶在未来的大规模普及。

1月13日下午，英特尔公司副总裁、英特尔子公司Mobileye产品与战略执行副总裁Erez Dagan就业界关注的相关话题接受了新智家等媒体的采访，内容主要涉及产品规划、战略路径、业内竞争、合作选择等。

以下为采访实录:

Q 1:目前越来越多的汽车厂商开始研发自己的芯片，包括特斯拉、蔚来、比亚迪等等。还有传言称，苹果也将制造汽车芯片。假设汽车厂已经开发出自己的芯片，未来像Mobileye这样的第三方芯片厂商的机会在哪里？

Erez Dagan:至于OEM(原始设备制造商)开发自己的SoC，除了特斯拉，我不知道还有谁在开发自己的SoC。他们的开发尝试很少尝试开发自己的软件栈。

Mobileye的价值主张是独特的。我们现在做的不是科学项目，还是会考虑过度资源开发后降低经济成本。我们在做的是一个经过百万辆车长期测试的项目。我们的核心解决方案已经在路上跑了十年。

其实我们看到的行业趋势是，整个市场都在通过收购策略进行整合，除了那些资金充足的公司可以冒险失败。大部分公司没有资金，现在明白开发整个栈是一个高成本高风险的游戏。

市场对全栈解决方案的需求正在增加。例如，我们的SuperVision系统对市场极具吸引力。我们非常乐观地认为，最大和最著名的原始设备制造商的集成将采用经过测试和灵活的全栈解决方案。

当然，我们也为视觉配置了OTA差异化功能，这一层掌握在自己手中。

EyeQ 5和EyeQ 6芯片及相关平台可支持SuperVision。此外，我们为联合开发和增加差异化价值留出了空间——这些SOC是可编程的。

我们为客户提供两个最好的东西:坚实而强大的核心堆栈，以及开发差异化价值的灵活性和空间。所以我们对这个战略非常有信心。

Q2:你认为自动驾驶汽车的芯片未来会朝什么方向发展？会有怎样的趋势？

Erez Dagan:曾经有一个非常不准确的衡量芯片性能的标准——top。作为评价SoC能力的数值指标，过于简单。

现在已经证明，使用两个EyeQ5s或一个EyeQ6s可以提供非常强大的解决方案，可以在任何地方提供流畅的驾驶体验。这是基于我们的安全模型和强大的驾驶策略研究。

当然，这个方案是可以上下扩展的。

比如向下可以扩展为更基础的辅助驾驶，只需关闭部分内容和OTA更新即可；向上拓展，需要增加一些硬件单元，实现我们消费级自动驾驶的目标。这个市场预计在2025年释放，并达到可接受的经济成本价。Mobileye已经为这一趋势做好了充分的准备。

我们已经多次强调了SoC和集成嵌入式软件耦合开发的重要性。

有些系统很简单却很关键，比如飞机的起落架，很简单的系统却需要很安全；还有一些复杂的系统不需要很安全，比如智能手机。自动驾驶结合了两者。

任何从零开始分解或组合的尝试都会招致很多风险，包括安全性、效率和经济性。所以软硬件之间的紧密耦合和深度融合是关键，并不是随便什么衡量标准就能说明SoC更强。

在这种情况下，判断一个解决方案是否成功，远不止像TOPS这样的衡量标准。

Q3:能谈谈和蔚来的合作吗？谣言有点不好听？可以分享一下吗？

Erez Dagan:仅去年一年，我们就为蔚来提供了5万套系统，包括消费级自动驾驶市场的三眼系统和高级ADAS。

我们不得不做出一个艰难的决定，即选择谁作为领导者将我们的解决方案引入中国市场。在这方面，随着更高级功能的推出，我们需要选择比蔚来更强大更有实力的主机厂。正如今年CES上提到的，我们的选择是与做大做强的吉利汽车集团合作。

当然，我们和蔚来的关系还是很好的。我们还与蔚来签订了提供出行即服务(MaaS)车队的合同，以及三个项目计划的延期合同。

Q4:激光雷达的优势包括性价比高，功耗低，体积小，容易上车。缺点是成本比较高，元器件需要满足高精度的要求，满足这种高精度元器件的厂家比较少。Mobileye是如何解决这个问题的？与传统的激光雷达相比，这种雷达的成本相对较高。2024年、2025年雷达上车，预计成本会降低吗？能减多少？

Erez Dagan:我先说性能，再说成本。

经过对市场的仔细研究，我们发现我们引入市场的激光雷达在性能方面与市场上的其他解决方案相比没有任何劣势。

在性能方面，我们的激光雷达有四个设计原则:

第一种是从距离、方位、仰角的三维采样改为包括FMCW(调频连续波)多普勒测量在内的四维采样。这是我们正在做的方向。

这样做的目的是使激光雷达系统独立和完整。视觉是一个系统，激光雷达是第二个系统，雷达会是第三个系统。我们正在努力改善包络效应，以确保激光雷达能够进行多普勒测量。这使我们能够获得实时航向测量，并确保所有扫描点有足够的接触时间。当目标相邻时，基于多普勒信号的聚类和跟踪得到简化。这是一个激光雷达没有多普勒测量的问题。

第二个提高了激光雷达的功率效率，这样我们就可以用更低的发射能量实现同样的测距。

电源效率可以调整，可以为ADAS市场和Robotaxi业务指定解决方案或衍生解决方案。这将增强我们的ODD(操作设计领域)。因为FMCW的灵敏度更高，或者信噪比更高，我们可以得到更高的有效动态范围，也就是说我们有更多的原始测量数据。然后，我们可以高精度地绘制世界地图，然后进一步处理来自激光雷达的更多信息。因此，我们具有更高的灵敏度，并将利用这一点来改善ODD，实现更高的有效动态范围。

我们的设备绝对支持高分辨率采样，这是我们希望领先世界的另一个领域，每秒200万点，每立体角600点。这将使我们对我们的环境有一个准确的认识。这些都是性能方面。我们的激光雷达的性能有望超过市场上任何已知的解决方案，这可以使激光雷达本身成为一个单一、完整和独立的传感系统。

至于这些设备的成本。的确，如果没有相应的资产和能力，这个项目会花费很大。幸运的是，我们在英特尔有足够的知识产权、专业知识和晶圆厂，知道如何在芯片上放置有源器件、无源器件和波导。这样我们就可以把这些都集成到SoC里面，交给英特尔硅光子事业部在新墨西哥州的一家工厂来制造。这是世界上独一无二的财富。

从这个意义上说，这将使我们能够实现一个非常积极的成本目标，并进一步实现第二个目标——推出消费级自动驾驶汽车的解决方案。

Q5:现在Mobileye已经在以色列、德国等地进行了自动驾驶汽车的路测。你想知道是否……这里有没有在上海或者中国Mobileye的相关布局？有必要建造和运营舰队吗？或者将解决方案提供给其他旅游运营商？

Erez Dagan:正如Shashua教授之前介绍的，我们的市场参与模式非常多样，包括出行即服务(MaaS)、车辆即服务(VaaS)和乘坐即服务(RaaS)。这种多样性使我们能够在不同地区以不同方式合作。我们还没有透露在中国的具体合作计划，但我们有支持各种型号的灵活性。

VaaS模式意味着我们将向当地运营商销售一体化汽车。这款汽车将配备一个名为移动智能的软件栈。这样，运营商可以优化车辆的使用和利用率。

第二种模式称为“乘坐即服务(RaaS)”，这意味着我们的车辆将响应其他人的乘坐服务需求，并给出报价。例如，像优步这样的交通网络公司(TNC)可以向我们发送一个投标订单，让客户从中获得更低的报价，而不是直接将乘车需求发送给更昂贵的人类司机。

当然，我们也可以提供消费者需要的MaaS。但当涉及到中国时，我们的选择仍然是公开的。

Q6:如何定义监理这个新产品？可以定义为Mobileye全栈自动驾驶产品的过渡吗？还是之前ADAS产品的升级？

Erez Dagan:我们认为L2+ ADAS和L4是一个连续体，它们之间的区别在于平均无故障时间(MTBF)。在L2级别，因为驾驶员保持专注，所以系统的性能不必超过人类性能或人类故障频率；但是到了L4级别，司机就不再负责了，所以系统的性能肯定要远远优于人类。

我们不认为这是一个过渡计划。相反，我们坚信L2+市场将是巨大而稳定的。驾驶员不仅可以保持专注，还可以受益于高性价比的系统和准自动驾驶方案。

当然，到2025年，那些有能力为每辆车增加几千美元经济成本的人可以体验全自动驾驶。但是L2+，也就是我们所说的有条件自动驾驶，还会持续很长一段时间。

Q7:由于疫情，消费市场对自动驾驶有很高的期望。在这种特殊的环境下，如果自动驾驶能够商业化，对于疫情防控或者出行都会有很大的帮助。Mobileye如何看待2020年自动驾驶在全球市场的发展？还有，你预计2021年这种技术或者这种模式会有突破吗？

Erez Dagan:到2022年，Mobileye将在以色列部署自动驾驶服务，我们的计划不变。五年来，我们一直致力于让这些车辆上路提供商业服务。到2022年，我们将提供真正的服务，而不是一个实验，或者只是一个演示。

为了改进堆栈的不同层，我们正在战略性地积极构建或收购完整的堆栈。

特别值得一提的是我们收购了Moovit。

Moovit是全球最大的城市出行规划平台，拥有上亿甚至近十亿的乘客量，独特的全球乘客资产，对不同地区的交通环境非常了解。这样，我们可以基于需求数据覆盖移动智能层。

Moovit对世界许多地方的需求模式也有非常清晰的了解。他们在全球很多地方都有活跃的用户，也和全球的交通运营商建立了合作关系，可以为我们提供更加多元化的服务，比如车辆即服务(VaaS)、乘车即服务(RaaS)。

Q8:蔚来刚刚发布的计算平台甚至达到了1016TOPS。如何看待行业向大计算平台发展？你认为计算能力和需求应该如何匹配？

Erez Dagan:Mobileye从事汽车产品制造已有20年，我们对成本敏感性有着非常清晰的认识。同时，我们也非常清楚推出一款安全关键型汽车产品需要满足哪些高性能要求。这种专业知识是一种财富。它使我们能够从经过实战测试的驾驶辅助系统中获得模块，以创建一个非常高效的解决方案。就性能和成本而言，这些都是固定的解决方案。

会消耗多少计算能力？我想再解释一下，TOPS数字只是过去的数字竞赛。如果你需要一台非常强大的电脑，说明你并不是真的知道自己想要什么，只是还在探索。一旦需要满足经济要求，就要在处理速度、客户需求、解决方案成本等方面找到平衡点。这些都很关键。

这就是真正的汽车产品业务的区别，而不是所谓的广告、展示或仅仅处于研究阶段。

Q9:过去一年，自动驾驶领域的投资非常活跃，尤其是Robotaxi领域。你认为这种投资和收购趋势今年会持续吗？

Erez Dagan:我们很久以前就预测到了这个趋势——市场上会出现一个合资企业，只有少数合资企业或公司能够到达终点。幸运的是，我们是唯一一家完全由驾驶辅助业务自筹资金的自动驾驶汽车解决方案提供商。我们不是在烧钱，我们是为这场马拉松而生。

我完全理解那些无法通过收入实现自动驾驶长期发展或者无法实现的公司。他们被迫妥协，只能通过抱团来分担风险和回报。

而且我们的地位更强更稳，一直在积极向终点迈进。

今天Shashua教授在演讲中阐述了Mobileye的三位一体战略，让我们脱颖而出，与众不同。

三位一体战略的首要因素是我们的安全模型——责任敏感安全模型(RSS)，它为驾驶决策保驾护航。

视觉系统中的True Redundancy使整个系统更加强大，并且更容易完成MTBF和相关验证。

最后，我们提供一个真正的众包解决方案。它具有非常高的性能水平，并且是mo……比标准的高精度地图更有价值。它是为自动驾驶汽车的需求量身定制的，或者说它是一个高级的ADAS功能，具有大量的语义层。

Q10:从行业角度，你认为Robotaxi的大规模落地存在哪些技术难题或商业挑战？

Erez Dagan:从技术上讲，我们已经完全准备好了。我们已经用两种不同的感知堆栈证明了这一点。

我们在耶路撒冷展示了基于雷达和激光雷达的自动驾驶解决方案。此外，在耶路撒冷、慕尼黑和底特律展示了基于摄像机的解决方案。技术上，我们已经完全做到了。

在经济上，正如我之前提到的，我们的方案是为大规模生产市场设计的。虽然一开始Robotaxi的市场规模不会特别大，但是我们的自动驾驶系统方案具有成本优势，加上出行智能的差异化功能，每公里成本可以得到很好的控制。我们也预见到Robotaxi市场的竞争点在于系统成本。

如何更好更有效的利用车辆？这就是我们的旅行智慧将大放异彩的地方。

通过在汽车中组装更便宜的硬件，盈利里程的比例会更高。因此，在每公里成本方面，我们将非常有竞争力。这是我们在这一领域的有力策略。

剩下的主要障碍是规则。

自2015年以来，我们一直在积极推动这一领域的工作。我们已经推广了责任敏感安全模型(RSS)，这是一种用于自动驾驶汽车决策的开放式安全模型。我们的整个系统设计已经考虑到这一点，并受益于经济和性能。

我们还加入了IEEE委员会，那里有25家自动驾驶汽车公司，都是知名的行业领导者。在这个委员会中，我们共同致力于规范透明清晰决策契约的理念，让自动驾驶汽车清楚地知道“小心驾驶”和“危险驾驶”的区别。

通过使用RSS这种基于模型的安全决策，我们的自动驾驶汽车永远不会因为误判而引发事故。

Q11:半导体产能紧张已经影响汽车行业一段时间了。Mobileye受此影响吗？你预计这种现象什么时候能缓解？

Erez Dagan:我们完全稳定。因为我们有坚实的合同和强大的业务流，我们可以抵御这些波动。2020年，我们系统的销量还在增长，我们把它变成了对供应商的需求，实际上让我们的定位更高更强。

疫情期间，我们的业务也稳定增长，没有受到影响。关于我们的谣言都是谣言。此外，我预计反弹将很快到来，可能在几个月到一年内。

Q12:从本月开始，中国一些领先的自驾提供商开始与中国主机厂和汽车厂合作，创建新的汽车品牌。他们的一大特点就是试图把整个栈的自研能力控制在自己手里。Mobileye如何看待中国汽车产业独特趋势对整个自动驾驶领域的影响？

Erez Dagan:我们进入中国市场的动力非常强劲。许多原始设备制造商，包括你提到的那些，都对SuperVision系统感兴趣。

其实市场的整体走势和你刚才描述的不一样。大多数OEM厂商都意识到，栈方案的开发是一场马拉松，会消耗大量资源，风险较大。虽然资本可以缓解这种风险，但并不是所有的公司都有承担风险的能力。只有少数公司拥有强大的资金实力，可以承担数十亿美元的支出。

所以我们发现现在的市场趋势是主机厂开始采购安全的、经过验证的解决方案，就像我们和吉利汽车的合作一样。

此外，中国的原始设备制造商和其他企业也关注SuperVision stack系统。我们在中国的发展势头很好。

q13:mobile eye eq6芯片进展如何？

Erez Dagan:我们的EyeQ芯片已经到了第六代，是支持广义L2+级别的单SoC。目前，SuperVision系统中使用了两个EyeQ 5芯片。

一个EyeQ 6的计算能力远高于两个EyeQ 5，因此我们可以通过内部冗余或额外的计算机视觉引擎来优化MTBF。

此外，我们还可以在自己的SoC上集成其他SoC，以满足环绕视觉系统、自动泊车功能和集成MCU组件的要求。这样，我们可以省去许多元件，为高级ADAS提供简化、集成且经济高效的单SoC方案。预计该方案……将成为L2+大规模生产计划。

当然，SoC是可堆叠的，我们可以堆叠其他SoC升级为消费级自动驾驶。

Q14:我注意到目前EyeQ系列芯片都是意法半导体制造的。未来这一系列的芯片有可能由英特尔技术制造吗？

ErezDagan:一切皆有可能。但是下一代芯片还没有搬到英特尔工厂。

我们的路线图是灵活的。市场告诉我们，加入激光雷达或射频SoC，硅光子可以创造差异化或更高的价值。英特尔将支持我们的激光雷达开发业务。我们完全理解并全力配合英特尔。

此外，EyeQ 6并未由英特尔工厂制造，目前也没有转移到英特尔工厂的具体计划。

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这样做的目的是使激光雷达系统独立和完整。视觉是一个系统，激光雷达是第二个系统，雷达会是第三个系统。我们正在努力改善包络效应，以确保激光雷达能够进行多普勒测量。这使我们能够获得实时航向测量，并确保所有扫描点有足够的接触时间。当目标相邻时，基于多普勒信号的聚类和跟踪得到简化。这是一个激光雷达没有多普勒测量的问题。

第二个提高了激光雷达的功率效率，这样我们就可以用更低的发射能量实现同样的测距。

电源效率可以调整，可以为ADAS市场和Robotaxi业务指定解决方案或衍生解决方案。这将增强我们的ODD(操作设计领域)。因为FMCW的灵敏度更高，或者信噪比更高，我们可以得到更高的有效动态范围，也就是说我们有更多的原始测量数据。然后，我们可以高精度地绘制世界地图，然后进一步处理来自激光雷达的更多信息。因此，我们具有更高的灵敏度，并将利用这一点来改善ODD，实现更高的有效动态范围。

我们的设备绝对支持高分辨率采样，这是我们希望领先世界的另一个领域，每秒200万点，每立体角600点。这将使我们对我们的环境有一个准确的认识。这些都是性能方面。我们的激光雷达的性能有望超过市场上任何已知的解决方案，这可以使激光雷达本身成为一个单一、完整和独立的传感系统。

至于这些设备的成本。的确，如果没有相应的资产和能力，这个项目会花费很大。幸运的是，我们在英特尔有足够的知识产权、专业知识和晶圆厂，知道如何在芯片上放置有源器件、无源器件和波导。这样我们就可以把这些都集成到SoC里面，交给英特尔硅光子事业部在新墨西哥州的一家工厂来制造。这是世界上独一无二的财富。

从这个意义上说，这将使我们能够实现一个非常积极的成本目标，并进一步实现第二个目标——推出消费级自动驾驶汽车的解决方案。

Q5:现在Mobileye已经在以色列、德国等地进行了自动驾驶汽车的路测。想知道在上海或者中国Mobileye有没有相关的布局？有必要建造和运营舰队吗？或者将解决方案提供给其他旅游运营商？

Erez Dagan:正如Shashua教授之前介绍的，我们的市场参与模式非常多样，包括出行即服务(MaaS)、车辆即服务(VaaS)和乘坐即服务(RaaS)。这种多样性使我们能够在不同地区以不同方式合作。我们还没有透露在中国的具体合作计划，但我们有支持各种型号的灵活性。

VaaS模式意味着我们将向当地运营商销售一体化汽车。这款汽车将配备一个名为移动智能的软件栈。这样，运营商可以优化车辆的使用和利用率。

第二种模式称为“乘坐即服务(RaaS)”，这意味着我们的车辆将响应其他人的乘坐服务需求，并给出报价。例如，像优步这样的交通网络公司(TNC)可以向我们发送一个投标订单，让客户从中获得更低的报价，而不是直接将乘车需求发送给更昂贵的人类司机。

当然，我们也可以提供消费者需要的MaaS。但当涉及到中国时，我们的选择仍然是公开的。

Q6:如何定义监理这个新产品？它能被定义吗……作为Mobileye全栈自动驾驶产品的过渡？还是之前ADAS产品的升级？

Erez Dagan:我们认为L2+ ADAS和L4是一个连续体，它们之间的区别在于平均无故障时间(MTBF)。在L2级别，因为驾驶员保持专注，所以系统的性能不必超过人类性能或人类故障频率；但是到了L4级别，司机就不再负责了，所以系统的性能肯定要远远优于人类。

我们不认为这是一个过渡计划。相反，我们坚信L2+市场将是巨大而稳定的。驾驶员不仅可以保持专注，还可以受益于高性价比的系统和准自动驾驶方案。

当然，到2025年，那些有能力为每辆车增加几千美元经济成本的人可以体验全自动驾驶。但是L2+，也就是我们所说的有条件自动驾驶，还会持续很长一段时间。

Q7:由于疫情，消费市场对自动驾驶有很高的期望。在这种特殊的环境下，如果自动驾驶能够商业化，对于疫情防控或者出行都会有很大的帮助。Mobileye如何看待2020年自动驾驶在全球市场的发展？还有，你预计2021年这种技术或者这种模式会有突破吗？

Erez Dagan:到2022年，Mobileye将在以色列部署自动驾驶服务，我们的计划不变。五年来，我们一直致力于让这些车辆上路提供商业服务。到2022年，我们将提供真正的服务，而不是一个实验，或者只是一个演示。

为了改进堆栈的不同层，我们正在战略性地积极构建或收购完整的堆栈。

特别值得一提的是我们收购了Moovit。

Moovit是全球最大的城市出行规划平台，拥有上亿甚至近十亿的乘客量，独特的全球乘客资产，对不同地区的交通环境非常了解。这样，我们可以基于需求数据覆盖移动智能层。

Moovit对世界许多地方的需求模式也有非常清晰的了解。他们在全球很多地方都有活跃的用户，也和全球的交通运营商建立了合作关系，可以为我们提供更加多元化的服务，比如车辆即服务(VaaS)、乘车即服务(RaaS)。

Q8:蔚来刚刚发布的计算平台甚至达到了1016TOPS。如何看待行业向大计算平台发展？你认为计算能力和需求应该如何匹配？

Erez Dagan:Mobileye从事汽车产品制造已有20年，我们对成本敏感性有着非常清晰的认识。同时，我们也非常清楚推出一款安全关键型汽车产品需要满足哪些高性能要求。这种专业知识是一种财富。它使我们能够从经过实战测试的驾驶辅助系统中获得模块，以创建一个非常高效的解决方案。就性能和成本而言，这些都是固定的解决方案。

会消耗多少计算能力？我想再解释一下，TOPS数字只是过去的数字竞赛。如果你需要一台非常强大的电脑，说明你并不是真的知道自己想要什么，只是还在探索。一旦需要满足经济要求，就要在处理速度、客户需求、解决方案成本等方面找到平衡点。这些都很关键。

这就是真正的汽车产品业务的区别，而不是所谓的广告、展示或仅仅处于研究阶段。

Q9:过去一年，自动驾驶领域的投资非常活跃，尤其是Robotaxi领域。你认为这种投资和收购趋势今年会持续吗？

Erez Dagan:我们很久以前就预测到了这个趋势——市场上会出现一个合资企业，只有少数合资企业或公司能够到达终点。幸运的是，我们是唯一一家完全由驾驶辅助业务自筹资金的自动驾驶汽车解决方案提供商。我们不是在烧钱，我们是为这场马拉松而生。

我完全理解那些无法通过收入实现自动驾驶长期发展或者无法实现的公司。他们被迫妥协，只能通过抱团来分担风险和回报。

而且我们的地位更强更稳，一直在积极向终点迈进。

今天Shashua教授在演讲中阐述了Mobileye的三位一体战略，让我们脱颖而出，与众不同。

三位一体战略的首要因素是我们的安全模型——责任敏感安全模型(RSS)，它为驾驶决策保驾护航。

视觉系统中的True Redundancy使整个系统更加强大，并且更容易完成MTBF和相关验证。

最后，我们提供一个真正的众包解决方案。它具有非常高的性能水平，并且是mo……比标准的高精度地图更有价值。它是为自动驾驶汽车的需求量身定制的，或者说它是一个高级的ADAS功能，具有大量的语义层。

Q10:从行业角度，你认为Robotaxi的大规模落地存在哪些技术难题或商业挑战？

Erez Dagan:从技术上讲，我们已经完全准备好了。我们已经用两种不同的感知堆栈证明了这一点。

我们在耶路撒冷展示了基于雷达和激光雷达的自动驾驶解决方案。此外，在耶路撒冷、慕尼黑和底特律展示了基于摄像机的解决方案。技术上，我们已经完全做到了。

在经济上，正如我之前提到的，我们的方案是为大规模生产市场设计的。虽然一开始Robotaxi的市场规模不会特别大，但是我们的自动驾驶系统方案具有成本优势，加上出行智能的差异化功能，每公里成本可以得到很好的控制。我们也预见到Robotaxi市场的竞争点在于系统成本。

如何更好更有效的利用车辆？这就是我们的旅行智慧将大放异彩的地方。

通过在汽车中组装更便宜的硬件，盈利里程的比例会更高。因此，在每公里成本方面，我们将非常有竞争力。这是我们在这一领域的有力策略。

剩下的主要障碍是规则。

自2015年以来，我们一直在积极推动这一领域的工作。我们已经推广了责任敏感安全模型(RSS)，这是一种用于自动驾驶汽车决策的开放式安全模型。我们的整个系统设计已经考虑到这一点，并受益于经济和性能。

我们还加入了IEEE委员会，那里有25家自动驾驶汽车公司，都是知名的行业领导者。在这个委员会中，我们共同致力于规范透明清晰决策契约的理念，让自动驾驶汽车清楚地知道“小心驾驶”和“危险驾驶”的区别。

通过使用RSS这种基于模型的安全决策，我们的自动驾驶汽车永远不会因为误判而引发事故。

Q11:半导体产能紧张已经影响汽车行业一段时间了。Mobileye受此影响吗？你预计这种现象什么时候能缓解？

Erez Dagan:我们完全稳定。因为我们有坚实的合同和强大的业务流，我们可以抵御这些波动。2020年，我们系统的销量还在增长，我们把它变成了对供应商的需求，实际上让我们的定位更高更强。

疫情期间，我们的业务也稳定增长，没有受到影响。关于我们的谣言都是谣言。此外，我预计反弹将很快到来，可能在几个月到一年内。

Q12:从本月开始，中国一些领先的自驾提供商开始与中国主机厂和汽车厂合作，创建新的汽车品牌。他们的一大特点就是试图把整个栈的自研能力控制在自己手里。Mobileye如何看待中国汽车产业独特趋势对整个自动驾驶领域的影响？

Erez Dagan:我们进入中国市场的动力非常强劲。许多原始设备制造商，包括你提到的那些，都对SuperVision系统感兴趣。

其实市场的整体走势和你刚才描述的不一样。大多数OEM厂商都意识到，栈方案的开发是一场马拉松，会消耗大量资源，风险较大。虽然资本可以缓解这种风险，但并不是所有的公司都有承担风险的能力。只有少数公司拥有强大的资金实力，可以承担数十亿美元的支出。

所以我们发现现在的市场趋势是主机厂开始采购安全的、经过验证的解决方案，就像我们和吉利汽车的合作一样。

此外，中国的原始设备制造商和其他企业也关注SuperVision stack系统。我们在中国的发展势头很好。

q13:mobile eye eq6芯片进展如何？

Erez Dagan:我们的EyeQ芯片已经到了第六代，是支持广义L2+级别的单SoC。目前，SuperVision系统中使用了两个EyeQ 5芯片。

一个EyeQ 6的计算能力远高于两个EyeQ 5，因此我们可以通过内部冗余或额外的计算机视觉引擎来优化MTBF。

此外，我们还可以在自己的SoC上集成其他SoC，以满足环绕视觉系统、自动泊车功能和集成MCU组件的要求。这样，我们可以省去许多元件，为高级ADAS提供简化、集成且经济高效的单SoC方案。预计该方案……将成为L2+大规模生产计划。

当然，SoC是可堆叠的，我们可以堆叠其他SoC升级为消费级自动驾驶。

Q14:我注意到目前EyeQ系列芯片都是意法半导体制造的。未来这一系列的芯片有可能由英特尔技术制造吗？

ErezDagan:一切皆有可能。但是下一代芯片还没有搬到英特尔工厂。

我们的路线图是灵活的。市场告诉我们，加入激光雷达或射频SoC，硅光子可以创造差异化或更高的价值。英特尔将支持我们的激光雷达开发业务。我们完全理解并全力配合英特尔。

此外，EyeQ 6并未由英特尔工厂制造，目前也没有转移到英特尔工厂的具体计划。

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