CES 2018 | 200 万辆车上路:Mobileye「众包」高精度地图计划即将开始

· Jan 10, 2018

CES 的举办地在美国拉斯维加斯,赌城的浮夸程度我心里早有预期。不过在打车的时候,一个细节令我大吃一惊:出租车上居然安装了一台 Mobileye 的后装驾驶辅助系统!

司机告诉我,这台 Mobileye 是出租车公司统一安装的。 在美国,一台 Mobileye 630 在 ebay 上的标价是 700 刀,不算便宜。我想精明的出租车公司一定经过计算,才会给车队标配 Mobileye 以减少车祸带来的损失。那么在这次 CES 上,ADAS 领域的老大 Mobileye 都说了什么?他们又是如何持续保持竞争力的?

在 Mobileye 发布会前一天晚上,公司创始人 Shashua 教授出现在了英特尔发布会上,他坐着一辆自动驾驶汽车登台,现场一片欢呼。(注:Mobileye 已经被英特尔收购)

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先来划重点:Mobileye 已经和上汽达成合作,双方将研发 L3、L4 和 L5 级别的自动驾驶汽车以及 REM。同时,Mobileye 也和四维图新达成合作,合作重点是 REM。

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REM 全称是 Road Experience Management,即通过车辆摄像头以「众包」的方式上传道路数据,制作高精度地图。同样,车辆可以通过摄像头捕捉到的道路标识以及地图数据,实现高精度定位。

第二天一大早,Mobileye 召开了自己的发布会,Shashua 教授详解了公司在 2017 年获得的成绩,展望了 2018 年的发展计划。不过第一张 PPT 是这样的:

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大概意识是:因为 Mobileye 是上市公司英特尔的子公司,所以这次披露的信息只是个大概,还会有变动,不代表英特尔的财报 bla bla …

下面进入正题:

在过去的 2017 年,Mobileye 和几家 Tier 1 供应商合作,一共有 30 个前装项目,涉及 27 家车企的 70 款车型,其中有 16 家车企来自中国。

很多我们耳熟能详的新产品,都搭载了 Mobileye 的技术,比如:通用的 Super Cuise、奥迪 A8 上的 zFAS、日产的 Pro Pilot 以及 PSA 集团的 RoadProfile 等等。如此看来,在已经落地的较为高级的辅助驾驶技术中,Mobileye 已经占了半壁江山。

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从近些年的销售数据来看,有两点可以确定:一是中国的 ADAS 市场正在快速增长,中国车企对 ADAS 技术需求旺盛。Mobileye 特别提到,第一批 EyeQ4 客户有四家车企,蔚来汽车是其中一家,蔚来 ES8 是全球首款搭载 EyeQ4 的量产车。

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二是 ADAS 行业整体发展迅速。迄今为止,Mobileye 交付了 2400 万个 EyeQ 芯片,但 2017 年全年就交付了 870 万…

(想想未来的市场,更加广阔…)

REM「众包高精度地图」即将落地

除了已有的稳定的 ADAS 业务和较为遥远的的 L4 产品之外,Mobileye 在 2018 年的发力点将会是 REM。

在 2017 年下半年,能够实现 REM 功能的 EyeQ4 芯片已经开始量产。Mobileye 和宝马、日产、大众也已经达成合作,今年将会有 200 万辆车搭载 EyeQ4 芯片,正式开始收集道路数据。

在日本,Mobileye 已经和 Zenrin、日产达成合作,计划利用 REM 技术采集日本所有高速公路的道路数据。

前面也提到,Mobileye 也已经和国内的上汽和四维图新达成合作,共同推进 REM 计划。(目测离真正开始收集数据还有段时间)

REM 的概念是在 2017 年 1 月的 CES 上提出的,在 2018 年就开始推广,速度非常之快,这背后所依靠的就是 Mobileye 多年的数据积累和前装经验。

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提出「L2+」概念

注意,我们前面提到的「200 万辆搭载 EyeQ4 芯片的车」只是数据的「收集者」。这些车仅有 L1 或 L2 级别的辅助驾驶功能(ACC、AEB 和 LKA 等),用户体验没有明显提升,所以这些车并不是 REM 技术的「直接受益者」。

真正用到这些道路数据(官方称 Roadbook,即「路书」)来实现高精度定位的 L2+和 L3 级别的车型正处于研发阶段,将在 2019 年会量产。

「L2+」是 Shashua 教授提出的一个新概念,它介于 L2 和 L3 之间,可以让你放开方向盘十几秒,并不是真正的解放双手。

从技术上来说,这是一个非常大的跨越。之前 L2 级别的车大多是给你「纠偏」的功能,到了 L2+和 L3,车辆会自动保持在车道中间。

从功能上来看,L2+或许和特斯拉 Autopilot、通用 Super Cruise 没什么区别。个人看来,L2+是现有 L2 的替代品,重点在于「用较低成本实现高级功能」。L2+的成本不会比 L2 高多少,试想一辆十几万的车有了车道保持功能,一定会颇具竞争力。

这也反映了 Shashua 教授的理念:「Mobileye 已经不是大学里的机构了,而是在经营一门生意。一切都要回归商业本质(即量产可行性和成本),不然就是科研项目。」

继续深耕视觉

既然提出了 REM 的概念,就要有足够强的算法来支撑,不然 200 万辆车上传的都是垃圾数据,地图质量无法保证。

这次 Shashua 教授展示了 Mobileye 在视觉感知方面的最新成果。一是对道路边缘(也就是马路崖)的识别,请看下图:

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从上面的图中可以看出,即使是两辆车中间的道路边缘也被识别了出来。有意思的是,Mobileye 放出的这段小视频,显示是在中国进行测试。Shashua 教授说,在中国测试很难,因为路况非常复杂…

二是在车道线模糊的情况下,如何判断道路的走向,进而确定车辆在车道中的准确位置(对于「解放双手」很重要):

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三是对红绿灯和其他障碍物的识别。Shashua 教授提到,红绿灯的识别并不容易。主要是因为一个路口可能有多个红绿灯,机器需要判断哪个红绿灯是「自己」应该看的,而且每个国家的红绿灯也不太一样。

从下图可以看出,Mobileye 目前已经能识别到护栏:

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(这里没提到对车辆、行人和骑自行车人的识别,是因为这些技术已经相对成熟,并且已经量产)

对比现在和过去你就会发现,Mobileye 能识别的东西比以前多了,主要还是因为「硬件」:芯片技术的提升,让 Mobileye 的产品在保证原有成本、功耗和性能优势的基础上,做更多的事情,比如做 REM 和分析更多道路数据。

后装产品「Mobileye 8 Connect」

这次 Mobileye 在 CES 上还提到了新款后装产品「Mobileye 8 Connect」,搭载 EyeQ4 芯片和通讯模块,将在今年第一季度正式发布。(依然是为了服务于 REM)

依托于 Mobileye 8 Connect,Mobileye 可以收集更多数据,加速数据的积累。其实,Mobileye 的后装业务规模只是 OEM 业务的 10%左右,不过后装产品的优势在于:这些产品大都卖给车队,这些商业化运营的车辆整天都在跑,里程数是私家车的 10 倍。开头提到的安装了 Mobileye 的拉斯维加斯出租车,就是很好的案例。

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目前 Mobileye 已经联手 Esri 公司开始测试「Mobileye 8 Connect」,从收集到的数据可以看出:一座城市哪里是行人密集区,哪里的预警提示更多,可能对行人有潜在危险,这样一来就可以优化道路交通设施。当然,这些数据还能用于保险,可想象空间很大。

另外,Mobileye 还发布了 Shield+后装产品,主要用于卡车、大巴。

从下图中可以看出哪些机构或公司已经购买了「Mobileye 8 Connect」: IMG_20180109_103955

大家选择「Mobileye 8 Connect」的用途也不太一样,有的为了减少事故、有的为了测绘地图、有的是保险公司购买…

无人车的安全理念

或许是做感知已经无敌了,Shashua 教授开始关注自动驾驶汽车未来的安全问题,为此 Mobileye 特地写了一篇关于安全的论文。这篇论文是面向未来量产自动驾驶汽车的,而非目前的测试车。

这篇论文提出了 RSS 理念,即 Responsibility-Sensitive Safety。RSS 其实是一个数学化的、可判断的、模型化的、符合人类常识的对于「保证安全」的定义。比如:到底什么是危险状况;无人车应该如何应对危险状况;如何验证感知安全等等。

RSS 的最终目标是:无人车从不会发生事故,无人车对其他司机的失误会做出合适的反应。

在这次发布会上,Shashua 教授还提到了 EyeQ5 和 EyeQ6 芯片。其中 EyeQ5 将和英特尔 Atom 处理器组合成为自动驾驶汽车硬件的部分解决方案。另外,EyeQ5 将会成为一个向开发者开放 SDK 的芯片,历史首次。这两个产品都是和英特尔方面合作研发的。微信图片_20180110181638

另外,Shashua 教授不忘挤兑一下竞争对手英伟达,从下图中可以看出 Mobileye 的产品的性能更加强悍,但功耗更小:

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Mobileye 还将和英特尔合作打造 100 辆测试车,用于测试、收集数据、验证和服务客户,英特尔方面准备了 250PB 的空间来储存车队数据。

Shashua 教授表示,如果仅依靠 Mobileye 现有的 1000 人的团队很难完成这样的任务,所以需要英特尔的帮助。

对于 Mobileye 来说,被英特尔收购绝不是因为「差钱」,而是加入英特尔可以在技术上有更快的发展,双方可以互补。

可以这样说,Mobileye 已经不只是一家 ADAS 公司了。


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