對於自動駕駛領域來說，視覺技術公司的崛起多少屬於意外之喜。一年多前，我們曾經在《CES極車之旅|這塊掌握了人工智能的顯卡，會是汽車界的一股泥石流嗎？》裡詳細剖析過NVIDIA的崛起之路，一年時間過去，NVIDIA在人工智能和自動駕駛不斷精進，已經成為整個汽車行業不可小覷的一方霸主。
如果說NVIDIA手握影像視覺核心技術多年，機會留給有準備的人是情理之中的事，那麼，Mobileye的崛起，則絕對是時勢造英雄的最佳例證。從1999年的創立，到8年後第一款產品EyeQ問世；從2007年與沃爾沃開始合作碰撞預警功能，到與包括寶馬、特斯拉、通用、日產等汽車巨頭合作推進駕駛輔助技術；從2016年與寶馬、英特爾三方聯合開發自動駕駛汽車，到被英特爾斥資153億美元收購，Mobileye的發展里程不可謂不精彩。但如果我們把英特爾收購Mobileye簡單理解為整合影像視覺技術而制衡NVIDIA，就略顯單薄了。
上週，一條消息傳出，Mobileye將會向歐洲一家汽車製造商提供自己的自動駕駛技術，這些技術將會被用於“武裝”800萬輛車——按照官方話術的一貫風格，其交易對象和交易細節都沒有進一步的披露。
這筆交易是有史以來Mobileye最大的交易之一。儘管我們心知肚明全自動駕駛的來臨還有相當的距離，只要相應的法律法規以及基礎設置沒有得到完善，單純汽車維度的技術進步作用始終有限。但從這筆交易來看，汽車製造商和技術供應商在應該加速引入一些駕駛輔助技術比如高速公路駕駛和緊急制動上顯然已經達成了共識。
這筆關於高級駕駛輔助系統的交易將於2021年開始，Mobileye的高級開發和戰略副總裁Erez Dagan表示，英特爾為完全自動駕駛設計的EyeQ5芯片將會作為EyeQ4的升級版本推出，並將在未來幾周推出。
英特爾和Mobileye在芯片和機器視覺領域最強勁的對手依然是NVIDIA，但是Mobileye的信心似乎不單單來自於技術上的成熟。Mobileye表示，全球25家汽車製造商旗下有2700萬輛汽車在使用某種駕駛輔助系統，而Mobileye在這一領域的市場份額超過70％。這麼算起來，這張800萬輛的單子雖然數量驚人，但多少也屬情理之中。
Mobileye首席執行官Amnon Shashua表示，到2019年底，預計安裝Mobileye的第3級自動駕駛技術的汽車將超過100,000輛。
Mobileye正在與通用汽車深入合作，為其Super Cruise系統服務。Mobileye明年將會為日產、奧迪、寶馬、本田、菲亞特克萊斯勒以及蔚來汽車提供第3級自動駕駛技術，在該級別自動駕駛技術中，車輛原則上是自動駕駛的，但如果系統出現故障，駕駛員有10秒的時間去接管駕駛系統。
在耶路撒冷的總部，Mobileye在一批福特Fusion混合動力車型上測試了更先進的第4級自動駕駛技術，這套系統包括了12個小型攝像頭，以及還有四個即將發佈的EyeQ4芯片。EyeQ4是Mobileye最新推出的系統級芯片，功率為六瓦，提供每秒2.5萬億次運算（TOP/s）的計算能力。Mobileye計劃今年再推出四款芯片，2019年推出十二款芯片。Mobileye的下一代EyeQ5將支持全自動駕駛，可以提供二十四萬億次運算的能力，將是目前EyeQ4芯片的十倍。
在外媒的測試中，這些福特Fusion混合動力車型能夠在日間的複雜交通狀況下中安全地行駛在耶路撒冷的高速公路上而不需要駕駛員進行干預。出於對耶路撒冷交通狀況的認知，Mobileye官方甚至非常有信心地說，如果這套系統在耶路撒冷能夠成功運行，那麼在全世界任何地方都不應該有問題，畢竟這裡道路標識不清，變道環境複雜，行人基本不遵守交通規則。
回到自動駕駛的應用場景上，除了汽車製造商直接購買並安裝到所售車輛上，公共交通服務領域也是不可或缺的組成部分。Mobileye表示，雖然第4級自動系統將於2021年開始生產，但其技術卻可以通過用戶可能會購買的服務體系較快地進入到日常出行領域之中。
Shashua表示，根據汽車製造商的承諾，具備自動駕駛功能的出租車應該在2021年前後開始上路。但Mobileye設計自身的系統時，不會只顧眼前，從當下到未來一年、兩年以及自動駕駛的出租車來臨時，所有的可能性都在Mobileye的考慮之中。
從Mobileye的調查結果來看，一些昂貴的私人豪車，可能還有一些中等價位的車輛將使用相同的駕駛輔助技術，為此，每輛車將支付額外的費用約為12,000美元。
其實，如同之前我們分析的那樣，在相當長的時間裡，道路會被自動駕駛和人工駕駛的車輛共同統治。而在這個階段，安全對於自動駕駛汽車來說顯得更為重要，雖然美國每年在路上有4萬人死於交通事故，但社會公眾能夠接受自動駕駛車輛造成的死亡人數，也許只有區區40人——這種苛刻幾乎是人類面對機器時一種非常自然的選擇。
因此，Shashua表示，自動駕駛技術系統顯然不能只依賴相機。為了防止事故發生以及系統做出最佳駕駛決策，它需要處理來自相機、高精度地圖、毫米波雷達和激光雷達共同提供的綜合數據。
其實，不管在技術維度上的解釋有多複雜，自動駕駛車輛最為困難的部分還是能夠像人類一樣自然駕駛。在判斷過程中的猶豫不決絕對會導致事故——這個問題不僅僅出現在人類駕駛領域，對於自動駕駛來說同樣如此。Mobileye的自動駕駛系統未來將在路上觀察其他駕駛員的行為並學會判斷，在機器學習的輔助上，可以在一段時間後適應複雜的駕駛環境，至少在這一點上，這套系統與人工駕駛的學習過程沒有本質上的區別。
當然，與機器的判斷最為相關的是，如何界定危險情況。這一點，你在各種駕駛法律法規中能找到各式各種的說明，但是它並不適用於機器，因為沒有明確的定義。對於Mobileye來說，對於判斷條件的前置定義，可能會是一項非常有挑戰性而又必須完成的任務。
對於Mobileye的收購，也許是Intel在相當長一段時間在自動駕駛領域最好的一道護城河。
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