与很多率队来到中国的车企高管CEO们不同，自动驾驶技术公司Mobileye的创始人、 总裁兼首席执行官Amnon Shashua这次来中国的行程中，把大部分时间都留给了这个市场的合作伙伴们。一定程度上，Mobileye也是更贴近地感知这个市场的温度。听说他拜访了不少正在中国本土市场上快速奔跑的客户们，他们的成长正引来了全球的关注，同时也试驾体验了一下正在飞速向前进的那些拥有高级智能驾驶功能的热门车型。Mobileye并不是这个行业的新人。它甚至是成立最早，在全世界范围内都享有盛名，一度被认为是“自动驾驶”技术明星公司的那个。不过在经历了过去几年资本狂热，后也随着自动驾驶行业寒冬进入了增长放缓的阶段。对于Mobileye来说，如今全球自动驾驶行业内或许没有特别多的好消息。但这次中国的行程，Mobileye可能正在经历它的又一个黄金阶段。时间推回四年之前，Mobileye可以说在自动驾驶技术行业内是“称霸”一样的存在。Mobileye EyeQ4横扫了传统车企以及造车新势力，进入各大车企的合作名单。但随着智能驾驶成为汽车行业的一个突破点技术，很多车企开始选择在一些开放平台上自研自己的技术栈，比如英伟达OrinX，高通Snapdragon Ride和地平线征程系列。Mobileye提供的是软硬一体类“黑盒”的合作方式，对比开放平台拥有更成熟的打包交付，以及成本优势，更利于车企进行快速部署，同时面向全球化市场的车企也将其作为一个首选方案。而相比Mobileye的芯片，其他方案更打动车企的点在于更加通用和开放，这也要求车企需要针对特定市场，以及特定场景做自有的研发，储备技术。比如相比Mobileye打包方案，地平线的芯片允许客户在上面编程，在智驾能力变成中国本土市场的一个必须攻占下的“技术山头”后，很多车企开始青睐这种路线。另外，在现在的大算力当道的时代，Mobileye似乎也不强调算力这个大属性。比如去年发布的SuperVision方案，极氪已经宣布搭载，它采用了11颗800万像素摄像头，依靠2颗 Mobileye EyeQ5芯片即完成了感知、规控、执行的全链路循环，而算力仅仅48TOPS。Mobileye认为更重要的是效率，这似乎也是一种“技术能力”的体现——“需要深入地认知了解软硬件之间的相互作用是什么，了解什么是核心，用什么算法来支持对应的核。”今年开始，本土化的智能汽车市场内卷严重，市场、营收和成本再次成为所有车企首要考虑的元素。而以规模、成本和快速部署著称的Mobileye迎来了一个新的发展阶段。品驾认为，这也是Amnon Shashua带领公司技术团队集体拜访中国的一大重要原因。“归根结底，能够控制成本的公司才能生存下去。如果你的系统成本过高，那么你生产一辆车都是在不断亏损。”Amnon Shashua给人的感觉更像是一位技术学者，大家对他的称呼并非是CEO而是教授，但他如今看待技术问题的思路似乎变得更商业化了一些。他不同意行业明星特斯拉CEO埃隆马斯克（Elon Musk）对待端到端网络技术的看法。他认为，端到端网络是非常耗费资源的，而Mobileye已经拥有足够多的数据来证明系统比人类驾驶得更好，所以不需要一套端到端网络。对于激光雷达的商业化应用，Amnon Shashua也给出了结论——如果想要一个好的能实现“可脱手脱眼”的产品，激光雷达是不够的。目前ToF技术形态的激光雷达只是处在一个过渡期，他认为这一点现在也被整个行业所理解。Mobileye总裁兼首席执行官Amnon Shashua教授以下是和Mobileye总裁兼首席执行官Amnon Shashua教授的交流实录，对话经过不修改原意的编辑：
提问：怎么看待特斯拉经常谈到的端到端方案？
Amnon Shashua教授：关于端到端，这并不是一个新概念。早在2016年，我们就在谈论端到端，现在，特斯拉也在谈论端到端。我想提醒大家什么是端到端，端到端意味着你有一个大的黑盒子神经网络，接收摄像头的图像并输出转向和断开指令。因此，在车辆位置、车道位置等之间不存在任何传感状态，只是在最后输出指令。早在2016年，我和我的同事（Mobileye CTO Prof. Shai Shalev-Shwartz）就发表了一篇论文，从样本复杂性的角度解释了端到端是非常非常耗费资源的。这意味着在端到端系统中，你需要的数据量将呈指数级增长。最好的方式是建立一个可分解的系统，因为这样一来，当你出现错误时，你就可以找出错误的原因，并只关注网络中出现错误的那个区域，而不会影响到其他所有地方。为什么我们不做一套端到端的自动驾驶系统，关键在于MTBF（平均无故障工作时间）。所以到底一套智能驾驶系统可以撑多久才需要人工接管？以特斯拉FSD为例，它的MTBF应该不到一个小时。最近Elon Musk在Facebook上面做了一场直播demo，但不到一个小时，他就需要接管了。所以驾驶你需要系统的MTBF是1小时，那么如果你收集100小时的驾驶数据，你就能遇到corner case。如果你需要MTBF是100小时，那么你需要采集1000小时的驾驶数据才能遇到corner case。如果你需要1000小时的MTBF，那么你需要10倍的数据量。而要证明一套系统比人类驾驶更好，我们需要100,000小时的驾驶数据。因此，100,000个小时的驾驶数据可以很容易地通过由几百辆或几千辆汽车组成的车队在几个月的时间内收集到。这就是Mobileye已经掌握的数据量。我们不需要一个端到端的系统来覆盖所有的corner case。提问：很多新势力品牌都在效仿特斯拉自研辅助驾驶系统，并热衷于谈论基于大算力平台的BEV模型，他们越来越多的在思考不依赖高精地图的解决方案，这与Mobileye将REM作为关键组件的路线大有不同？Amnon Shashua教授：我认为最终要取得成功，最关键的因素是成本。仅仅做到最好的性能是不够的，你还需要控制成本。我们观察一下今天中国的系统，看看Zeekr NZP上的SuperVision，再看看蔚来上使用的系统，你就会发现其中的巨大差异。差别在哪里？第一个区别是计算能力，我们竞争对手的计算能力要高得多, 以及搭载了更多的传感器。要知道，两个OrinX芯片的计算能力大约是SuperVision的10倍，像小鹏G9还搭载了两颗速腾聚创的激光雷达。相比之下，SuperVision的系统成本要比其他公司类似解决方案低得多。第二，它目前依赖于高清地图，而高清地图是不可扩展的。因为成本太高，比如小鹏XNGP在有高精度地图的区域才能开启，但是高精度地图的扩拓展性不好，所以他们打算改用不依赖高清地图的解决方案。一方面，Mobileye系统的成本得到了很好的控制，效率非常高，无论是在计算方面，还是在可拓展的高精度定位方面。Mobileye控制成本的方法是可以大规模拓展，而且性能非常高。我认为，归根结底，能够控制成本的公司才能生存下去。如果你的系统成本过高，那么你生产一辆车都是在不断亏损。提问：怎么看待中国市场最近几年的变化？EyeQ 4，EyeQ 5的订单并没有大规模的上量，接下来Mobileye中国市场策略是否会有调整？Amnon Shashua教授：现在EyeQ4 Mid是中国销量最高的芯片，它服务于低端ADAS市场。EyeQ 5在全球市场上的销量非常高。印象里，2022年我们卖出了超过2000万块芯片， EyeQ 5-Mid的出货量现在已经超过500万颗，接近1000万颗。我们现在与Zeekr的合作主要集中在EyeQ 5，未来预计也会拓展到EyeQ 6。（补充2023年CES公布的信息：2022年EyeQ芯片的pipeline program的数量是6360万片；2022年共售出3300万颗EyeQ芯片，这意味着2022年有3300万辆汽车搭载了Mobileye的驾驶辅助技术量产；2022年共有233款不公品牌的车型搭载了EyeQ芯片，这些品牌包括宝马、Stellantis、现代/起亚、通用、福特、雷诺、大众、日产和本田。）第一个问题非常有趣。我认为中国汽车市场非常独特，和全球市场和西方市场有很大的不同。在西方，大家更看重驾驶辅助的安全，汽车制造商决定他们需要什么功能来确保安全，而在中国，大家更看重便捷性。因此，这也推动厂商进行更强大的功能的研发。其次，相比西方市场而言，中国市场对技术的态度更加开放。对于Mobileye来说，中国市场是最重要的，因为它对技术抱有非常开放的态度。因此，我们的高端产品将首先进入中国，然后再去其他市场落地。例如，我们首先在中国部署SuperVision，然后我们再去西方推进项目的展开，比如在保时捷及大众集团其他品牌的部署。另一方面，在中国市场上，有太多的玩家，中国的生态系统比西方的生态系统复杂得多。此外，中国市场已经开始加速向高端智能驾驶系统、多摄像头系统、多传感器配置的高端架构发展的方向迈进。例如，类似SuperVision这种拥有11枚摄像头的系统，很多汽车品牌的车型都拥有这样的传感器配置。在西方市场，可能这种配置只是测试产品。在这种不断拥抱新科技的态度上，中国市场非常特别。这就是为什么在中国开展业务如此令人兴奋的原因，这才是汽车行业真正的高端技术所在地方。我认为中国是最重要的市场。能在中国赢，就能在全球赢。提问：Mobileye会和很多伙伴一起去推出SuperVision的系统，里面很重要的一个部分就是REM地图，我们如何做本地化的推广？Amnon Shashua教授：在我看来，如果你想创建一个高性能的系统，且其中的干预率非常小，REM高精地图是一个关键组成部分，因为你可以在很长一段时间内实现可脱手驾驶。你需要安全冗余。但传统的高清晰度地图的问题是它没办法扩展，设想每个城市都拿出1000万美元来实现这件事成本会非常高。如果现在从一个城市扩展到另一个城市，成本会太高。针对这一点，Mobileye开发了一种独特的方式，能够从汽车获取非常少量的数据，大约每公里10千字节，成本非常非常小。因此，如果汽车每年行驶20000公里，大约200兆字节，将200兆字节发送到云端的成本，会非常小。然后，我们所面临的挑战是如何为汽车拼凑出非常小的数据量，并创建一个非常详细的格式。现在，如果我们一旦解决了这一问题，将其本地化到中国就不是什么大问题了。这只是遵守当地法律法规的问题。除了现有的合作伙伴，我们还在和其他供应商进行合作，以便能够为更多的汽车制造商提供此类高精度定位的解决方案。因此，在一个新的地区进行本地化并不是问题，只是确保我们遵守当地法规。因此，在这种情况下，在中国进行本地化意味着所有数据都留在中国，该算法位于中国本地服务器上，我们的员工无法访问这些数据，所有算法都是自动化的，且我们非常严格地遵守中国的法规。它实际上可以让我们变得更好，因为我们需要更多地自动化流程，以遵守法规中的规定。我们相信，REM将是未来发展很重要的一个部分，不仅适用于像SuperVision这样的系统，也适用于常规的前置摄像头产品。在全球范围内，我们和大众汽车和其他汽车制造商一样已经有合作。我认为前置加上REM的组合是一个非常好的产品。提问：Mobileye是否还会坚持FMCW技术路线（调频连续波，Mobileye 2021年宣布将自主研发硅光芯片+FMCW技术路线，这被认为是英特尔+Mobileye的优势之一），以及怎么规划激光雷达的商业化路径？Amnon Shashua教授：我们得出的结论是，如果我们想要一个好的能实现“可脱手脱眼”的产品，激光雷达是不够的。我认为这一点现在也被整个行业所理解。所以激光雷达只是处在一个过渡期，还会存在几年，持续对系统做出一些贡献，但还不够。在某种程度上，它需要被更好的东西所取代，这就是FMCW。FMCW有很多优势，比如速度很快，对干扰不太敏感，能效要好得多。所以现在我们决定要开发另一个。在未来的某个时刻，我们可能会发现自己缺少一个关键的系统组件，这就是为什么我们决定我们需要自己开发它。如果我们正在要开发激光雷达，我们需要开发正确的激光雷达，正确的方向就是FMCW。我们有技术（英特尔硅光子技术），我们有团队，我们已经有了这些样品。我们的目标是2027年、2028年启动生产的产品化，这是我们认为可脱眼产品需要配备FMCW的时间。因此，2025年、2026年，可脱眼产品将配备现有的激光雷达产品被使用，一个有限的场景将是高速公路。2028年将是可脱眼产品大爆发的阶段，而且会持续爆发。这之后，用例将会被拓宽、增长，不仅用于高速公路，还用于更多的乡村道路，主干道，城市道路。届时，FMCW将大有可为，这就是为什么我们的目标是2027年、2028年开始量产。
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