曾经的「ADAS 之王」，被中国车企卷麻了

「卷不赢中国市场，就打不赢全球市场。」

一年前，Mobileye 的 CEO Amnon Shashua 教授中国之行时，曾说过这样的话。他的本意是想形容中国汽车在高阶智驾上落地速度之快，技术路线之激进，不过如今看来，这句话好像是在预告 Mobileye 自己的境遇。

8 月 13 日，极氪发布了 2025 款极氪 001 和 007，除了入门版 001WE 后驱版延续了 Mobileye 方案外，其余版本搭载了英伟达 OrinX 平台。作为 Mobileye 高阶智驾产品线 SuperVision 的全球首发，极氪 001 在过去三年里帮 Mobileye 贡献了 20 多万台的出货量，绝对算 Mobileye 在高阶智驾领域的主力车型。然而，随着极氪 001 转向英伟达阵营，国内留给 Mobileye 的市场空间又少了一块儿。

作为曾经的行业大哥，Mobileye 在中国市场的日子似乎越来越不好过了。

高阶智驾，难扛预期

最近，Mobileye 的事情有点儿多。前有极氪 001 改换英伟达平台，后有第二季度财报一出，股价当天下跌 22.5%。

老实说，如果单从财报数据来看，Mobileye 在第二季度的表现只能算微降，营收 4.39 亿美元，同比下降 3%；毛利率 48%，同比下降 1.73%；出货量环比增长 110%。但是，Mobileye 下半年预期下调，特别是自动驾驶产品线 Super Vision 系统的出货量降低，直接导致了股价下跌。

几个月前，Mobileye 副总裁及中国区董事总经理 Elie Luskin 曾在北京车展的采访中透露，ADAS 业务走势良好，「合同订单数量非常饱和，未来几年 ADAS 芯片出货量会是 3 亿个，持续到 2032 年左右」； 相比于 ADAS 芯片，自动驾驶（AV）产品线就没那么乐观了。

目前，Mobileye 的 ADAS 产品单车平均收入是 60-100 美元；自动驾驶（AV）产品的每台收入在 1000-50000 美金。因此，在 2023 年仅贡献了 10%营收的 AV 产品线，代表了更高的单价，更可观的利润，以及 Mobileye 发展的未来。

目前，Mobileye 在中国市场的问题，就是 AV 产品线疲软。根据 2023 年年报显示，中国市场贡献了 Mobileye 30%的业务，是全球第二大市场；其中， AV 产品线以吉利系车型为主。

现阶段 Mobileye 高阶智驾产品线（AV 领域）主要有三条线：

• SuperVision 系列，以摄像头为核心，客户可以自行备选是否要加装雷达，支持 L3 级别的自动驾驶。搭载车型有极氪 001、009、Smart 精灵 1，从 2021 年至今出货量超过 20 万辆；
• Chauffeur 系列，在 SuperVision 的基础上，提供更高水平的自动化，有两套独立的感知系统，提供 L2+和 L3 级别功能。目前搭载车型有极星 4。
• Drive 系列，主要是针对 Robotaxi，就是无人驾驶出租车业务。

随着极氪 001 转向自研路线，Smart 也在上半年的北京车展上宣布 Smart 5 将采用英伟达 OrinX 平台，目前 Mobileye 高阶智驾产品线的国内车型还剩极氪 001 WE 后驱版、极氪 009、极星 4 等。从这几款车型的市场表现来看，想实现去年年出货量超过 10 万台的目标，显然不太容易。

可以说在如今国内高阶智驾越来越热的市场环境下，Mobileye 的高阶智驾却走向了越来越冷的方向，为什么呢？

精打细算平衡派 VS 智驾冗余激进派

提到如今 Mobileye 在国内市场的境遇，能看到很多角度的原因：算力、黑盒、产品的迭代周期等等。本质上，是双方对高阶智驾理念的分歧。这种技术理念的「分岔路」，在算力上，开发模式上，技术路线上。

比如，算力。

Mobileye 可以说是行业里坚定的「不堆算力派」。Mobileye CEO Amnon Shashua 教授不止一次在公开场合说：「几十 TOPS 算力，物尽其用的话，也够用」。按照 Mobileye 的理念，物尽其用，按照功能的需求设计芯片架构和算力，能做到成本和性能的最佳平衡。

但如今国内的车企们，显然不太认同这个理念。智能驾驶技术的快速迭代，让大家有点儿「算力不足恐惧症」：就算如今的算力够用，那未来技术迭代后还够不够用？这种担忧，反映到如今的智能汽车上，变成两个字「冗余」：算力冗余、感知冗余、配置冗余。

结果就是，在 Mobileye EyeQ5 算力 24TOPS，英伟达 Orin X 算力 254TOPS，地平线征程 6 算力 560TOPS 的竞争局面下，更多车企选择了算力更大的后两者。

当然，新一代 Mobileye 芯片也增加了算力，比如 EyeQ6H 45TOPs；EyeQ Ultra 达到了 176TOPS 的算力。不过，这辆款芯片全面量产要到 2025 年。而即将在 2025 年亮相的英伟达 Thor，算力达到了 2000TOPS，更大的算力又来了。

又比如，开发模式。

过去几年里，国内汽车圈最流行的词之一就是「自研」，特别是在智能驾驶和智能座舱领域。有野心的玩家们希望把产品开发的「灵魂」掌握在自己手里。相比之下，Mobileye 以交钥匙模式为主，用 Mobileye 自己的话说「简洁高效，上车就用」，但留给自研的空间并不高。

为此，Mobileye 曾在 2022 年发布过 EyeQ®系统集成芯片的软件开发工具包（SDK）EyeQ Kit，可以利用工具包在 EyeQ 平台上部署差异化的算法和人机接口工具，支持自主研发应用算法和第三方应用软件。在今年年底前，Mobileye 还将发布一款生成式 AI 应用 Brain6，可以模块化、可定制、可拓展信息娱乐系统，还有专门的深度学习加速器。

这些系统都在一定程度上打破了「黑盒模式」，给车企提供了可以「自研」的工具包。不过，也都需要时间等待： 不论是 EyeQ Kit 还是 Brain6，都要在 2026 年才大规模上车。按照国内如今智能驾驶「迭代」的速度，有多少车企能耐心等到 26 年呢？

类似的分歧，还体现在技术路线的选择上，比如如今自动驾驶行业内火热的「端到端技术」。

一年前， Shai Shalev-Shwartz 教授及 Amnon Shashua 教授曾专门用一篇文章阐述了「端到端」不是最优解（《自动驾驶是否即将进入「ChatGPT 时代」？》）。「端到端是非常耗费资源的，需要的数据量将呈指数级增长。」「端到端可以作为系统当中的一个重要组件，但我们并不认为单一方案就能解决所有问题。」

这个逻辑跟 Mobileye 对算力的「克制」类似，都是要资源利用率最大化、想找一个能兼顾性能、资源与成本平衡的最优解。

但是在一年后的今天，端到端成了头部智驾企业们追逐的趋势。尽管很多车企公开表示过：端到端不一定是自动驾驶的终局，尽管端到端需要消耗大量的资源，但面对端到端提供了一条新的可能性，现阶段的头部智驾玩家们愿意冒险尝试这种可能性。

无论是算力、黑盒开发模式，还是对端到端技术的态度，Mobileye 一直以来的形象像一个精打细算的平衡派， 追求成本和性能的最佳平衡、性能与安全的最佳平衡。 精打细算之下，刚好够用的传感器、刚好够用的算力、最优化的技术路线， 对于一项技术成熟的领域来说，这是商业化最佳的方案 。在过去二十年里，Mobileye 靠这条路线当上了全球 ADAS 霸主。

但是，对于现阶段的自动驾驶和高阶智能驾驶来说，远不到精打细算地平衡性能、成本、安全的时候。 对于国内车企们来说，在考虑成本、性能、安全时，性能的优先级往往放到了更高的位置，因为它不仅意味着未来可以升级、优化的空间，也意味着当下竞争时宣传的底牌。

这种精打细算平衡派 VS 智驾冗余激进派的分歧，导致如今 Mobileye 与国内车企们渐行渐远。

最后

过去二十年里，Mobileye 一度是全球 ADAS 领域的霸主；但是如今，国内车企在智能驾驶领域的步伐，似乎比 Mobileye 更快更激进。相比之下，Mobileye 成了「保守派」，有点儿跟不上国内内卷的步伐。

不过，对于 Mobileye 来说也许还有另一条路可走。

8 月初，Mobileye 与极氪的合作声明中特别提到 「全球市场」。海外市场对于智驾的接受度没有国内那么激进，对于智能驾驶法规的要求也更严格，这也许给 Mobileye 留了一个机会：帮助中国电动车出海。

不知道这条路线，能否撑得起 Mobileye 的野心的？