深扒：Mobileye 和特斯拉为什么要终止合作？
北京时间 27 号凌晨，以色列的 Mobileye 公司发布了一份声明，宣布和特斯拉终止合作。就是这样一条简短的新闻，一时间让汽车圈热闹了起来。 关于 Mobileye 和特斯拉「 分手」 这件事，在我们看来有偶然也有必然。不过，生意就是生意，两家公司做出这样的决定，也都是从自身利益出发的。（注：Mobileye 公司成立于 1999 年，位于以色列，主要产品是单目视觉 ADAS 系统。目前 Mobileye 已经和多个 Tier 1 达成合作，产品搭载在包括特斯拉、宝马、通用、沃尔沃在内的很多品牌的车型上。）一次事先张扬的分手事件 首先，让我们来弄明白到底发生了什么。 Mobileye 的联合创始人兼 CTO Shashua 在 Q2 季报会议上宣布：「EyeQ3 芯片将会是 Mobileye 和特斯拉公司的最后一次合作。不过，我们会继续支持、维护特斯拉现有的自动驾驶产品项目 Autopilot，其中包括近期一些主要功能的升级，包括应对防撞响应优化、优化自动转向功能等等，但是在硬件方面，我们对特斯拉不会再有任何更新了。」（注：EyeQ3 是 Mobileye 的图像处理芯片，目前搭配在特斯拉的 Model S 和 Model X 车型上）这也就意味着，预计 2018 年发布的 Mobileye EyeQ4 芯片将不会出现在特斯拉的产品上，而目前的 EyeQ3 芯片在短期内还会继续向特斯拉供货。 这次的分手消息是由 Mobileye 发布的，Elon Musk 随后回应说，这次合作的中止，不会影响特斯拉自动驾驶技术的进程。 关于这次分手事件，其实疑问还是挺多的，比如：合作终止是由谁提出的？具体原因是什么？EyeQ3 何时正式停止向特斯拉供货？特斯拉的下一个摄像头供应商是谁？这些问题目前还没有官方消息。但是，我们还是可以根据一些事实「 猜猜」… 在大部分人看来，导致 Mobileye 和特斯拉分手的「 导火索」，就是 今年 5 月的特斯拉 Autopilot 系统致死事件 ，GeekCar 也曾做过深入分析。车主 Joshua Brown 的死去，直接引爆了自动驾驶圈。 对于这起严重的事故，Mobileye 和特斯拉的说法还是有所不同的： Mobileye 认为他们的产品功能本来就是有限的，是特斯拉激进的权限开放和宣传导致车主的使用超出了功能极限。而特斯拉则强调事故的原因主要是摄像头和雷达的识别错误（有点推卸责任的感觉）。 但是，如果我们结合之前这两家公司对自动驾驶的一些看法就可以看出，Mobileye 和特斯拉对自动驾驶未来发展的理解，其实本就存在者根本的区别。 双方可能早已觉得对方不是合适的合作伙伴了，这次的事故，只不过是给了彼此一个合适的机会「 痛下决心」。 分手更多的是必然 那么二者的见解究竟有什么不同？下面我们就分别站在两家公司的角度具体分析一下他们必然会分手的原因。 1. Mobileye 在今年的 CES 上，Mobileye 的 CTO Shashua 对自动驾驶的未来以及 Mobileye 在未来的定位做了一个阐述，下图源自于他演讲时的 PPT： 从图上可以看出，Mobileye 认为做完全自动驾驶的企业可以分为两大阵营，一个是以谷歌为首的科技公司，他们希望通过高精度的 3D 地图和低分辨率的传感器（相比摄像头拍到的画面，激光雷达探测到的内容显然是低分辨率的），先在局部地区实现高度自动驾驶功能。另一个阵营是以车厂为代表的传统阵营，他们的方式就是我们俗称的「 挤牙膏」，使用低精度的导航地图再加上高精度传感器，能够在绝大部分区域内先实现部分功能的自动驾驶（或者说是驾驶辅助功能）。 那么问题来了，两大阵营在实现完全自动驾驶的路上都需要克服各自的难点。科技公司需要解决的是高精度 3D 地图的覆盖扩展以及实时更新（数据传输量巨大），而传统车厂则需要提升自己地图的精度并使用更加智能的 AI 系统。 关键点来了，从上图的红框部分我们可以看到，Mobileye 把自己划分到了传统车厂阵营里，他们认为自己是传统车厂在实现完全自动驾驶道路上，与科技公司竞争的核心解决方案提供商，他们给出的方法是下面这张图： Mobileye 提出了一个名为「Road Experience Management（路网采集管理，简称 REM）」 的概念。简单来说，REM 就是利用摄像头作为传感器，搭配人工智能、深度学习以及众包数据的方式获取高精度地图（大小只有 10Kb/km），这样一来传统车厂的两大难题都被 REM 技术同时解决。 从这个概念的提出我们几乎就可以肯定，在自动驾驶发展的道路上，Mobileye 已经将自己站在了传统车厂这一边。 他们为什么会这么做？原因有二： 第一是技术上的原因。Mobileye 是家做 ADAS 的公司，自 1999 年创立以来已经积累了近二十年的算法经验和行驶数据，REM 这种以人工智能和深度学习为主的技术非常符合 Mobileye 的核心竞争力。一旦 REM 普及，那么 Mobileye 就能依靠自己在算法和数据上的积累形成一个壁垒，垄断传统车厂的完全自动驾驶解决方案。传统车企的出货量大，也有利于他们改进算法。 第二是情怀上的原因。Mobileye 寂寞地做了这么多年 ADAS，好不容易当了业内老大了，结果自动驾驶一火，谷歌这样的公司就开始用 … 继续阅读
Mobileye 将终止与特斯拉合作，马斯克回应：「这个伤不到我」
在 Model S 的致命事故发生几周后，昨天 ADAS 系统供应商 Mobileye 宣布，等到合约期满，他们就要停止对特斯拉 Autopilot 系统的技术支持。 这意味着，今后特斯拉很可能要自己来开发自动驾驶的零配件了。 对于已经上市的产品，Mobileye 说，「 我们会继续支持和维护特斯拉当前的 Autopilot 系统，这其中包括安全方面的几项功能升级，但不包括硬件升级」。 Mobileye 还说，他们和特斯拉的合作不会延长到 EyeQ3 辅助驾驶系统之后的新产品。 埃隆⋅马斯克很快给出了回应，他说，「 我们的计划不会受到这件事的影响」，「Mobileye 技术的发展受到了一些传统企业的牵制，这让他们的产品研发受到了很大的阻力。特斯拉则专注于建立一个全面的平台，来实现完全自动驾驶，我们的车要比市面上的其它产品在安全性上高几个等级」。 另外，Mobileye 也没有透露和特斯拉当前的合约何时结束，但 Mobileye 会在 2018 年发布新一代 ADAS 芯片 EyeQ4。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
在自动驾驶时代，「结盟」或许是最好的选择？
（本文由朱玉龙、Jesse 联合创作）一周前，宝马和英特尔、Mobileye 三家公司的老板齐聚慕尼黑召开了一场发布会，宣布要联合研发自动驾驶技术。巧合的是，就在发布会之前，特斯拉公开了首起 Autopilot 功能致死事故。 这次发布会从形式上来看比国内的发布会「 简陋」 多了，也没有公布什么爆炸性的大新闻。但这次分属于汽车、IT 和机器视觉行业的三家公司达成合作，在汽车历史上是值得「 纪念」 的一件事情。 组团征战自动驾驶 把这三家公司召唤在一起的，就是未来 100 年可能会成为「 技术竞赛」 的自动驾驶技术。 他们宣布在 2021 年之前，推出基于宝马 i Next 概念车打造的自动驾驶汽车，目标是在高速和郊区环境中都能实现高度的自动驾驶，甚至还要把这辆车用于共享交通领域。 除了这辆车，这三家公司还将会联合打造出一个开放的「 自动驾驶平台」。说简单点，就是为了拉更多的人「 入伙」，别人买不买账再说。 下面来看看这三家公司的在此次合作中的分工： 作为德系三架马车之一的宝马，研发自动驾驶技术是顺理成章的事，毕竟竞争对手都在做这件事。在这次合作中，宝马负责协调搞定「 车」 的问题，包括车上的传感器、执行机构以及增加 V2X 和车载信息服务。 英特尔的本职工作是做「 计算」 这件事，负责提供计算平台。在 2014 年，英特尔曾投资了日本 ZMP 公司，ZMP 公司成立于 2001 年，致力于研发汽车智能平台、各类传感系统、可视化及分析、技术咨询、实地测试及车联网信息系统等自动驾驶相关技术。 ZMP 公司有一个「IZAC 计算平台」（全称 Intel ZMP Autonomous Computer），IZAC 使用的是英特尔 i7 处理器。它可以接入雷达、激光雷达、摄像头以及 GPS 等传感器，再与车辆的 CAN 总线连接，在 Linux 上运行自动驾驶应用软件。在这次合作中，英特尔提供的应该就是 IZAC 计算平台。 Mobileye 公司提供的是「 环视图像的深度学习」 技术，Amnon Shashu 认为以下三方面内容是支撑整个自动驾驶系统的重要支柱。 一是「 环境感知技术」，也就是 Mobileye 做了十几年的视觉提取技术，而宝马则负责建立完备的冗余体系。传感器组合感知道路环境得到环境数据后，通过计算单元，建立环境模型。 二是「 驾驶策略」，自动驾驶系统需要「 学习」 如何遵守交通规则，比如车应该何时走、何时停，这是对机器「 训练（DNN）」 和「 规定（Rule based）」 的一个过程。 三是「 地图绘制」，自动驾驶系统需要建立非常精确的地图，方便应对路况，同时也能确定自己在哪里。在这里，宝马建立的冗余体系包括感知冗余（传感器的融合），高精度地图&REM（路网采集管理）冗余和 GPS+IMU 定位冗余。 关于 Mobileye 详细的技术路线，可以参考 GeekCar 在 今年 CES 上的一篇文章 。 和友商比比呢？ 宝马选择和英特尔、Mobileye 的合作，主要还是对未来自动驾驶技术的布局。着眼现在，宝马和竞争对手相比，他们做得怎么样了？在此我们以奥迪为例。 目前在 ADAS Level 0-1 级别的功能中，宝马和奥迪的产品体验其实差别不大。因为在硬件方面，宝马和奥迪的零部件无非是来自于博世、大陆或 Kostal 等公司。实际上，车企在采购过程中，对 77G 毫米波雷达的选择也会趋于相同（采购价可能不同）。另外，宝马和奥迪的摄像头模块都是来自于 Mobileye 公司。 做自动驾驶，除了要采购传感器外，车企要自己做传感器融合和处理平台。在这方面，宝马却落后了奥迪一个身位，因为奥迪在 2015 年初就联合 TTTech、Mobileye、NVidia 和德尔福，研发出了第一代「zFAS」 自动驾驶控制模块。随后，他们又推出了集成度更高的第二代 zFAS 模块，目前第三代产品也在研发之中。 我们以第二代 zFAS 为例，上面集成的芯片包括：Altera’s Cyclone V SoC FPGAs、32 位 TriCore Tm based multicore uController、Mobileye EyeQ3、NVIDIA Tegra K1 处理器，可以实现完整的数据、规划、决策处理，而且从传感器到 zFAS，使用的是以太网传输数据。除了自动驾驶功能，它还集成进了很多和车辆控制有关的功能。 奥迪更倾向于选择「 多传感器融合」 的技术路线，视觉只扮演辅助的角色，而宝马则更倚重于视觉。但这只代表两家公司选择的技术路线不同，是考虑了安全、成本、性能和可靠性后的结果。到底哪种技术路线更「 靠谱」，现在我们还不能下定论。 既然宝马「 公然」 拉来了英特尔、Mobileye 宣称要做自动驾驶平台，相信奥迪也需要拉更多的帮手一起来战斗。 简单来说，现在是德国车企拉着美国和全球的科技企业，一起打造一个数字化的计算平台，配合德国的底盘电子和 EE 总线来革新自动驾驶技术。所以自动驾驶的发展需要多方的努力，「2021 年」 只是一个估算的时间节点，到时候会不会跳票只能看三方合作是否顺利了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
Mobileye 中国区总经理苏淑萍：做了十几年 ADAS，Mobileye 有哪些经验教训？
在 GeekCar 在上海举办的 ADAS 主题沙龙（「 用摄像头和代码构筑行车安全」）上，Mobileye 的中国区总经理苏淑萍分享了她的观点，她的分享主题是：「 机器视觉 ADAS 系统，道路曲折，前途光明」。 下文内容来自于她的分享： Mobileye 做 ADAS 已经十多年，前装产品占市场份额很高。但后装产品受限于售价，很难在国内推广。从产品来说，Mobileye 的产品力应该是最强的，也是目前国内 ADAS 创业团队的标杆。 Mobileye 的历程 Mobileye 成立于 1999 年，但在 2007 年搭载 Mobileye 产品的车型才上市。从研发到正式商用，他们用了八年的时间。时间来到 2013 年 10 月，Mobileye 卖出了第 100 万台产品。从 2013 年 10 月到今年 1 月，他们卖出了 900 万台产品，累计销量达到 1000 万台。其中前装产品占 80%，后装产品占 20%。目前 Mobileye 的全球员工达到了 500 多人，研发人员占三四百人。 苏淑萍说，在几年之前她推广产品时，大部分主机厂还没有 ADAS 的概念，十个厂家有九个不知道她在说什么，还在问 ADAS 系统与「 倒车雷达」 的区别。 但从 Mobileye 的销量可以看出，全球的 ADAS 市场在过去两年增长异常的块，而且中国也涌现了一批 ADAS 创业团队，销量的陡增，对于创业团队来说是一个好消息。 Mobileye 是一家非常专注于技术的公司，十几年只做一样产品、一件事，这也是苏淑萍最佩服 Mobileye 老大的事情。ADAS 系统关乎用户人身安全，虽然这条路很难，但自己选择的路一定要走下去。如果要走歪门邪道，不如去卖茶叶蛋…… 算法和硬件要兼顾 算法和硬件是 ADAS 系统的核心，也是 Mobileye 的核心竞争力所在，可以分为下面几点来讲： 首先是对对摄录图像的关键目标物进行实时有效的识别。路上会出现千奇百怪的东西，比如地上一个塑料袋，并不会影响驾驶，但对于机器来说，却很难分辨塑料袋和石头的区别。这直接决定了机器进行什么样的决策。 其次是计算足够且精准的避免碰撞时间 TTC（Time To Collision），这是非常影响用户体验的一个标准。报的时间早了，会让用户觉得「 瞎报」，报的晚了，就起不到预防的作用了。目前 Mobileye 的后装产品 TTC 设定在 2.7 秒，用过的人评价是「 恰到好处」。 但要做出精确的 TTC 预估，就要获得准确的绝对速度，以及相对于其他车辆的相对速度。并考虑道路曲率，坡度，行进轨迹等综合因素。 第三就是「 车距监控」 和「 防前碰撞」 的区别，目前很多 ADAS 产品把两者混为一谈。比如，你和前车都以 100km/h 的速度行进，但车距只有 10 米，这个时候防前碰撞不会报警，而车距监控会报警，这是两者最为不同的一点。 再来说说 Mobileye 对于硬件的理解： 既然是车载硬件，那么就要考虑功耗、尺寸和成本。在 1999 年，Mobileye 的产品处于实验室阶段时，整套系统跟一台服务器差不多大，功耗很高，无法满足车载需求。所以后来他们只能自己做芯片，但弊端很明显，就是刚开始成本很高。 其次是要持续不断的把新功能在同一平台上的集成，提供最大性价比方案。在十几年的时间中，Mobileye 不断更新迭代产品功能，所需硬件性能也变得苛刻起来。他们的 EyeQ 系列芯片已经有了三代，第三代产品比第一代产品性能提升了 48 倍。他们现在做的三目摄像头的方案，但是在实验阶段只能用三颗 EyeQ3 芯片来跑算法。他们正在研发的 EyeQ4 芯片，则可以同时处理三路摄像头数据。 第三，镜头的角度、有效识别距离、分辨率三者之间是互相矛盾的。比如 ADAS 系统对摄像头的要求是纵深方向的视野要好、低像素、高感光度。而苏淑萍也特别提到，ADAS 是和行车记录仪冲突的。因为行车记录仪要求大广角，像素要高得多（即使只有 200 万像素）。 最后，就是对硬件最基本的可靠性、鲁棒性的要求了。作为前装产品，还要满足主机厂苛刻的技术和质量要求。 Mobileye 的 FCW（Forward Collision Warning）现在的算法识别精准度，已经到达 99.99%。对于 ADAS 行业来说，这是其他产品很难企及的高度，因为即使是 99.9%和 99.99%也是两个概念。 最早进入 ADAS 行业的 … 继续阅读
「CES 2016」Mobileye 自动驾驶技术路线及商业策略解析
如果可以投票选出 2016 年 CES 的关键词，我一定双手赞成选「 自动驾驶」，几乎所有参展的汽车厂商或供应商都逃不开这件事儿。一些在展示自己尖端的传感器技术，一些在展示自己的高精度地图，还有的干脆直接发布了自动驾驶概念车。 而这几天令我最为深刻的事情之一，则是在 6 号在拉斯维加斯会议中心南馆会议室参加的一个小型发布会，与其说是发布会，还不如说是 Mobileye 的联合创始人兼 CTO Amnon Shashua 主讲的一堂「 自动驾驶晋级课」，这位耶路撒冷希伯来大学教授、自动驾驶技术的大神用一个半小时的技术讲解，描述了 Mobileye 的自动驾驶技术路线，以及他们的商业逻辑和策略。 如果你还不知道 Mobileye，请参阅 GeekCar 此前的相关报道： 1.《Mobileye，一个造了 10 年的「摄像头」？》2.《我们搞到了一台 Mobileye，并且花四个小时把它装进了车里》3.《你是我的眼——高级驾驶辅助系统 Mobileye 评测》4.《「CES 2016」为了自动驾驶地图，通用打起了用户车里摄像头的主意》简单来说，在用户层面，Mobileye 是一套基于摄像头、可以给你提供驾驶员安全驾驶辅助功能的系统；在行业层面，Mobileye 给汽车厂商提供 ADAS 服务，全球已有超过 1 千万辆车使用它的技术，合作厂家包括奥迪、特斯拉、沃尔沃、通用、HKMC、日产、克莱斯勒等 OEM 厂商。 「 游戏的开端是摄像头，但玩法却是自动驾驶。」 在 Mobileye 眼中，卖摄像头绝对不是目的，帮助车厂实现全自动驾驶才是终极目标。这个逻辑很容易看到，在 Shashua 看来现在所谓的无人驾驶分为两个阵营：以谷歌为主导的「Somewhere with fully functionally」 阵营，和以传统汽车厂商为主导的「Everywhere with partial functionally」 阵营。前者强调通过采集某一区域的高精度 3D 地图信息配合激光雷达在某一区域实现无人驾驶，后者则更强调「 万无一失」 的复杂传感器组合识别周围环境配备，并匹配低精度导航地图（当然现状会有所改变），能在任何区域实现无人驾驶。但终极愿景都是：「Everywhere with fully functionally」。 哪种更好？其实都有缺陷，前者需要不断地采集并更新实时高清地图（所采集的高精度 3D 厘米级地图会达到 3-4Gb/km），而后者的难点则在于更高精度的地图和更强的人工智能，因为从部分自动驾驶的功能实现到全部实现，需要更人性化更自然的驾驶方式，但汽车厂商并没有人工智能方面的基因，这可能会耗费他们 5 到 10 年的时间去实现终极目标。 Mobileye 能做的，则是利用摄像头作为传感器，搭配人工智能、深度学习以及众包数据的方式获取高精度地图，并且大小只有 10Kb/km，来帮助汽车厂商完善和实现高清晰度地图。 站着说话永远不会腰疼，因为人工智能和深度学习需要经历无法想象的困难。 Shashua 将自动驾驶的主要因素分为三部分：传感器、匹配和决策。传感器用来采集 360°环境信息，建立「 环境模型」。Mobileye 通过采集包括交通信号、方向指示牌、长方形指示牌、路灯及反光标等「 地标」，得到一个简单的 3D 坐标数据；再通过识别车道线信息，路沿，隔离带等获取丰富的 1D 数据。把简单的 3D 数据和丰富的 1D 的数据加起来，大小也不过是 10Kb/km，相当于谷歌的高精度 3D 地图大小的百万分之一大小。于是 Mobileye 可以采集大量的数据，并且可以做众包数据采集，方便用户将大量的数据上传云端。 他们管这叫做：REM（Road Experience Management），路网采集管理，这些采集到的路标其实就构成了所谓的「RoadBook」（路书）。在我看来，这是 Mobileye 在自动驾驶这个赌局中的筹码之一。 「If you want to slow down our competitors, told them to use deep networks.」 上面这句话是 Mobileye 的工程师跟 Shashua 说的，足以表明人工智能和深度学习网络的难度令人发指。 Mobileye 目前几乎将全部精力都放在自动驾驶的决策上，实现途径是人工智能的深度学习模式，终极目标是通过大量数据的深度学习网络学习人类开车最自然的模式。当然，这个过程也并不顺利。 Shashua 现场举了几个例子说明人工智能和深度学习在自动驾驶领域的重要性和难度。例如通过像素标记的方式得知开放道路的范围（车辆可以通过边界识别道路边缘，甚至可以在没有边界并且路面相同的停车场识别出哪个是可通行路线，哪个是停车位）、以及利用完整线索进行的车道规划等（当行驶道路上没有车道线时，保持车辆稳定行驶）。 Shashua 对于 Mobileye 在自动驾驶深度学习网络方面的能力十分自信，他认为做 demo 那 80%的工作非常简单，但如果想要做完后面的 20%，从 demo 到产品化，就像「 从一个男孩成长到男人」。 Mobileye 的商业逻辑和产品价值 虽然有着极强的人工智能和地图数据采集能力，但 Mobileye 并没有选择和谷歌站在统一战线，而是选择和那些传统的大型汽车厂商进行合作，这里面体现着 Mobileye 更加长远的计划和目标，我想原因有几个： … 继续阅读
在美国人看来，自动驾驶才是更安全的
我们一向都知道人类在驾驶汽车方面可以把事情搞得很糟，因此，才有越来越多的制造商把目光投向无人驾驶。 最近以开发 ADAS 闻名的 Mobileye 做了一项调查，这让我们清楚地了解到，人类驾驶员到底能把车开成多差。他们采访了 1078 位成年人来谈论他们的行车经历，以及他们对汽车科技未来的期望和预测。 马路杀手天天见 自今年 5 月起，有十分之一的美国人被车撞到或者差点被车撞到。近乎有 9%的美国人因为司机分心被撞并且进医院；有 13%的人虽然没有进医院，但也发生了交通事故。 16%的受访者称，过去 6 个月他们在步行时曾经或差点被车撞，而这一数字在骑行人群中提高到了 21%。公共交通的情况也没有好到哪儿去，有 18%的受访者称他们所乘坐的公共或服务车辆（出租车、公交车、机场大巴和 Uber 等）遭遇过交通事故。只有 11%的人说他们没有以任何形式发生过交通事故。另外，18-34 岁的人更容易被汽车撞到。可能是这个年龄段的人，在路上行走或骑行的可能性更大的缘故。 虽然一半的受访者声称他们在开车的时候很少会分心，但这其中许多的事故都是由于分心造成的。 Mobileye 商务发展部门首席文化管兼高级副总 Yonah Lloyd 说：「 致使司机分心的因素有很多，不管是因为公交司机想通过车水马龙的十字路口，还是汽车司机想在机场找到正确的入口。」 什么配置最让人喜欢？ 那么，解决的办法是什么呢？自动驾驶可能是一个不错的方向。 通过 Mobileye 的调查，让人惊讶的是，现在民众对于自动驾驶持非常乐观的态度。 将近三分之一的受访者 (31%) 表示，自动驾驶会让他们觉得会更安全。近一半的骑行者（46%）也表示自动驾驶车能让他们更有安全感。 不过，完美的自动驾驶似乎离我们还有些距离。目前，这些受访者最关心的热门的 ADAS 系统 Top 5 为： 前部碰撞报警（71%）行人/自行车探测（71%）车道偏离报警（70%）限速提醒（51%）前车车距监控（49%）大部分人都希望，行人/自行车探测系统能尽快加入汽车标配豪华午餐，这也有利于自动驾驶汽车更好更快的发展。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「MWC2015」这个以色列团队，想用手机 App 做第二个 Mobileye
在正在举办的 2015MWC 展上，一家来自以色列的小公司 i4drive 吸引了我们的注意力。同样是以色列公司，同样做驾驶辅助系统，但和 Mobileye 不同的是，i4drive 并不做硬件，而是利用手机 App 实现类似的功能。 这个团队最初是在 2014 年由 3 个不同领域的专家建立的，目的是利用科技改变现有的驾驶习惯，提高驾驶体验。 他们的产品通过调用手机自带的摄像头、GPS、加速度计和陀螺仪等硬件来满足其功能的实现。相比于 Mobileye，这种方案对于创业公司来说更加轻量化。 不过，目前我们在现场看到的这个产品还只是一个 demo，未来会支持安卓和 iOS。主要的功能也与 Mobileye 类似，可以预测与前车的距离，当有追尾危险时可以提前发出预警，道路偏移预警，超速预警，实时路况预警，车辆外借或家人行车记录检测等等。 官网上的信息显示，这款 App 计划将会有两个版本：「 先驱版」 与「 专业版」。前者主要针对的是个人使用者，目的是提高驾驶安全和体验。专业版会在先驱版的基础上增加远程监测管理的功能，更有利于对于车辆的远程管理。对于车队管理者、家长、保险公司和运输公司等群体来说，意义更大一些。 和 Mobileye 一样，这个产品主要是监控和提醒，不能直接影响车辆的行驶。一切的提醒与控制都是通过手机对驾驶者进行干预。同类产品在 App Store 也有，Augmented Driving 就是与之相似的一款。我们曾经下载并体验过这个 App，但是操作并不简明直观，在真实的使用环境里感觉不是十分好用。 驾驶辅助，「 软」 得下来吗？ 对于用手机 App 实现驾驶辅助功能，我们的疑问是，对于实现驾驶辅助功能，手机是否是一个好的载体？ 或许有人会觉得，把手机支在中控台上，让它监测着前方路况，这样不是正好可以限制人们开车玩手机吗？但是设身处地的想想，对于单纯提供驾驶辅助功能的 App 来说，你真的会把手机放在那里，让它一直工作在「 驾驶辅助」 模式吗？要知道，如果让它开着摄像头一刻不停的监控路面，这个手机就很难再用来做其他操作，这相当于让手机进入了单任务模式。在手机越来越成为信息中枢的现在，这样的做法意味着它的价值被大打折扣。举个最简单的例子，需要导航的时候怎么办？ 更重要的问题是，用手机实现驾驶辅助功能，效果真的好吗？其实就摄像头的硬件本身来说，手机自带摄像头比我们曾经安装的 Mobileye 的摄像头还要好一些，但是很多时候，「 全」 都不如「 专」 有优势。即使 i4drive 的算法比 Mobileye 还要好，但诸如摄像头如何应对强光、如何保证手机摆放位置符合要求、如何解决日光直射加上手机屏幕常亮带来的散热问题，这些都是非常影响使用效果的。而专业的驾驶辅助系统在设计的时候会在这方面做更多的优化。 另一方面，结合使用 Mobileye 的经验来说，在驾驶的时候使用驾驶辅助功能，声音提醒比图像提醒要更直接。手机摄像头在采集影像的时候，其实在后台进行处理就够了，是否真的需要把采集到的道路影像实时反馈给驾驶员，这个问题值得考虑。 但是，手机做驾驶辅助的优势也很明显：成本低廉、不需要复杂的安装调试过程，这些会让用户接受起来更容易一些，让他们有更低的使用门槛。相比于 Mobileye 这样的产品，这或许是他们最大的优势。 不管怎样，我们都应该用鼓励的态度去看待这个团队，因为他们的出发点是好的。他们在关注驾驶安全，并且在为改善驾驶环境做出自己的努力，这就是值得尊重的。对于他们来说，用手机 App 做驾驶辅助，其实也是一种「 曲线救国」。 这个 App 的功能特性包括： 安全等级分析：根据车速路况等当前实际路况判断安全等级。 驾驶警告：分析路况，提供视觉听觉方面的警告。 驾驶辅助：提供完整的辅助功能包括声控，文本到语音的转换，快速拨号，紧急按钮，自动应答，驾驶录音和视频流。 双操作模式：有两种操作模式，根据当前路况来切换安全等级。不同安全等级下手机的操作方式会有区别（安全等级低时会控制手机电话的接入，确保安全）。 现实增强技术：放大显示的图像及加快显示速度，让驾驶员能够更清楚迅速的观察路况。 电话控制：在危险路段限制电话的接入，改为短信通知。 车车通讯：当一辆车遇到紧急情况时，可以立刻通知周围车辆做出反应。 驾驶奖励计划：累计安全驾驶里程可获得一定奖励。 专业版在此之上增加的功能包括： 遥测技术：可以检测分析驾驶的状态 、 接收 实时 警报 。随时随地用 电脑 和 移动 设备来远程查看车辆的状态 。 远程遥控：当遇到紧急情况时远程控制手机何时接收信息，甚至可以控制电话接入的类型。 视频流：类似于行车记录仪的功能，记录视频图像等内容，可以分享到其他的使用者。
你是我的眼——高级驾驶辅助系统 Mobileye 评测
（本文为 GeekCar 原创文章，未经授权，不得转载）一个摄像头可以被怎么定义呢？装在电脑上，它是美女视频秀的摄像机；装在手机上，它是数码相机的替代品；装在商场里，它是防火防盗防小偷的利器。在车里，装在后保险杠的摄像头叫「 倒车影像」，那如果是装在前挡风玻璃上呢？ 除了行车记录仪之外，它还可以是 Moblieye。 自从我们在福克斯上安装了 Mobileye 之后 ，就得到了来自「 社会各界」 的慰问，他们纷纷表示了对产品使用体验以及 GeekCar 财政情况的关注。谢谢大家的关心，我们的 Mobileye 体验评测现在来了。 先把结论抛出来吧：经过几天的体验之后，我的感受是，首先，它确实能对司机，尤其是新手司机的驾驶安全提供帮助。其次，相对于它的功能和使用体验，17800（京东含安装价格）太贵了。 下面结合它的具体功能来说说使用感受： 车距检测与警告（HMW）： 这个功能在正常行车时，可以提醒驾驶员注意潜在的碰撞危险，提醒方式是图像+声音。正常行驶的时候，如果前方一段距离范围内没车，圆形屏幕上只显示一个小绿点，而探测到前方有车的时候，则会在屏幕上显示绿色汽车图标（紧急情况下是红色），以这种形式来进行车距的检测和提醒。 而 Mobileye 对车距的表现形式并不是「 距离」，而是「 时间」。通俗的说就是，你的车在多长时间之后会和前车发生碰撞，也就是「 两车的车距除以两车的相对速度」。 它可以在距离前车最长 2.7 秒时开始显示数字，如果车距达到最小值 0.6 秒，它还会发出一声警报。在 0.6-2.7 秒范围内，提示的时间可以自行设置，达到你设定的时间时，数字会自动从绿色变为红色。对于技术好、经验多的司机来说，设置成 0.6 秒就已经足够了。另外，只有当车速高于 30km/h 的时候，系统才会进行车距的数字显示以及声音提醒。 为什么是 2.7 秒？根据美国的数据测算，碰撞发生时的判断时间大约 1.5 秒, 作用时间大约 1 秒，二者相加，安全的碰撞空间就基本上在 2.5-3 秒这个区间之内，所以 Mobileye 这个 2.7 秒是有理论支撑的。 前部碰撞警告（FCW）： 相比于距离的表述方式，碰撞时间可以更好的反映前后车之间的相对关系。模拟一下：第一种情况，我的速度是 60km/h，对方速度是 10km/h，第二种情况，我和对方的速度都是 60km/h，当两种情况下我距离前车在某一时刻的车距都是 50 米时，它们的碰撞风险其实是完全不同的，这个时候用「 距离」 显然不能很好的表示出这种关系。 如果是第二种情况，基本上不存在碰撞危险，系统只提示车距即可，可如果是第一种情况，明显属于有碰撞危险的情况，这个时候在车距检测功能以外，前部碰撞预警就要介入工作了。而用「 时间」 不用「 距离」 作为单位的好处就更明显了，它可以很直观的反应情况的危急程度。 那在第一种情况下，系统怎么工作呢? 当我以很快的速度接近前车的时候，系统会发出急促的报警声，这个临界点也是可以在 2.7 秒的范围内进行设置的。如果车速缓慢，基本上这个功能是不起作用的。 如果在环路上车比较多，而你顶着限速在开并且频繁穿插超车，那就别指望它会安静了。它会尽职尽责的检测前方可能出现的碰撞危险，并且用闪烁的数字、闪烁的红色车辆图标，以及急促的报警声给你的激烈驾驶进行伴奏。 前部碰撞预警是否工作，并不是单纯的看两车的车距，而是两车相对速度结合车距的综合计算结果。在这方面，Mobileye 的逻辑还是挺符合实际行车情况的。 城市前部碰撞警报（UFCW）： FCW 负责相对较快速度下的碰撞预警，而 UFCW 负责的就是低速情况下的。UFCW 在速度为 0-30Km/h 时处于工作状态，可以预报与前车可能发生的低速碰撞。Mobileye 把这个功能称为「 虚拟保险杠」，在我看来这十分贴切。 这是一个超越了「 新手」「 熟手」 界限的功能。我喜欢在拥堵和等红灯的时候看手机，但是看的入神之后，就很容易慢慢放松踩着刹车的右脚（低速跟车和短时间停车不挂 N 挡），于是……在车子慢慢溜向前车的时候，它及时的发出了声音警告，我赶紧踩死刹车。如果没有这个功能，很有可能就发生低速追尾了。这个时候我一点都不会觉得它吵。 车道偏离预警（LDW）： 这个就很好理解了，变道不打转向灯，给你发出声音提醒，同时在显示屏上出现车道线的标志。这是一个对于新手比较实用的功能，但车速高于 55km/h 的时候才会起作用。对于所有司机的意义是，它有助于帮你养成变道打转向灯的习惯，因为它工作时的声音提醒实在是不太好听。除此之外，客观的说，Mobileye 对于车道线的侦测还确实是挺准的，白天的时候，对于肉眼可见的车道线，基本能识别出 90%，而在晚上，至少环路上的车道线可以非常准确的识别。晚上的识别率当然会比白天差一些，但是总体还是可以维持在一个很高的水平。 行人碰撞预警（PCW）： 在 1-50km/h 的速度区间里，可以检测与前方行人碰撞的危险，但是这个功能在晚上并不起作用。从这一点也看得出来，Mobileye 的摄像头对于晚间行人探测的准确率可能并不高，在晚间禁用这个功能，很可能是出于安全风险、使用体验等多方面的综合考虑。 正常天气条件下，行人的检测分为横向穿越，侧向行进两方面。试用的时候特意观察了一下，Mobileye 对于车头前方的行人检测率还是不错的，但是对于超出车头范围太多的物体，就无能为力。这里说的物体既包括行人，也包括低速运动的自行车等。 在等红灯的时候，对于从车头斑马线上穿越的行人，基本都可以正确检测出来，但前提是你得让车子慢慢的往前挪动。处于静止状态的时候，系统不进行图像提醒。和前方碰撞预警类似，如果和行人的相对速度和距离达到一定的临界点，系统会通过声音和图像共同发出提醒，其他情况下，检测到的行人等低速移动物体只是用红色的小人图标显示在显示屏上。 手机 App： 这套 Mobileye 还提供了一个手机 App，通过蓝牙可以把它和机器连接起来，然后可以在手机的 Mobileye App 上实现全部的显示功能，并且会额外提供交通标志识别功能，而驾驶行为信息也会被记录在 App 里。在实际使用中，检测到最多的还是圆形的限速标志，白天环境下，检测的准确率比较高，但是检测到之后，限速标志会长时间的出现在屏幕上，导致你并能准确的判断限速何时解除。 我们试用的是 560 系列，比它略低一些的 550 系列就没有圆形的显示屏，所以只能依靠手机 App，或者单纯的听声音提示。不过，并不太建议把手机一直开着当做 Mobileye 的显示屏来用。其实只听声音提示的话，除了车距报警之外，也基本可以满足使用需求。事实上沃尔沃这样的前装产品上，也大部分是依靠声音来解决问题。 总体评价： 以上的试用，都是在正常天气情况下进行的，但是对于 Mobileye 来说，摄像头这双「 眼睛」 毕竟不是人眼，它在恶劣天气等情况下，很有可能失去部分或全部识别能力。另外，在强逆光的时候，它的探测能力也会大打折扣，尤其是对于车道线的辨识。回到正常天气下，它的水准还是相当高的，包括在夜晚，至少对于车辆、车道的检测可以保证准确率。而夜晚不能使用行人碰撞预警是一个缺陷，我的同事 Sid 就说，他在晚上是最需要这个功能的。 对于我来说，对它的需求更多的是在「 虚拟保险杠」 这个功能上，真的很实用。除此之外，我对于自己的驾驶还是很有信心的，所以文章开头我就说，这套 Mobileye 更适合于新手或者女司机。 但是让我不满意的地方是，它虽然可以调节系统提示音量，但即使调到最小，也还是觉得有些大，而整套的声音提示也确实会让很多人觉得吵和麻烦。各项功能都可以调节灵敏度是一个解决办法，但是对于新手来说，突如其来的急促提醒，也许反而会让他们更惊慌。可能最一劳永逸的方法就是把系统静音。如何平衡 Mobileye 的存在感，对于厂商来说很难拿捏。 值得买吗？ 可能这是每个人都在好奇的问题。我觉得，Mobileye 确实可以提升车子的科技感，也确实可以提升驾驶安全，但是如果要花上五位数的代价，那从我个人来说一定不会去买。那么问题来了，它卖到多少钱，我才会买？对于这个问题，我的答案是 3000-4000 块，包括安装成本，这差不多相当于大牌的后装车机的价格。在同样的价格下，是选择去丰富车内的多媒体和娱乐功能，还是给车辆增加安全系数，这个选择会很有意思。 我也曾经幻想过 Mobileye 这样的后装产品是否可以加入自动刹车的功能，但仔细想想就会明白，这样的想法很不现实。刹车控制在每款车型上都得具体问题具体分析，后装产品很难兼顾到那么全的范围，除非专车专用。而且，自动刹车这样的功能，涉及到的各种问题会比目前 Mobileye 的功能复杂的多，安全问题很难界定。事实上，Mobileye 的说明书上就明确的列出了各种安全免责条款。最核心的意思就是，它只是一个辅助设备，真正的安全与否，取决于你自己。 目前 … 继续阅读
我们搞到了一台 Mobileye，并且花四个小时把它装进了车里
上周五，在大风的「 洗礼」 下，经过四个多小时的奋战，我们终于让自己的福克斯拥有了 ADAS（高级驾驶辅助）功能。 安装到车上的设备，正是最近火得一塌糊涂的 Mobileye。 从字面上理解，Mobileye 就是「 移动的眼睛」，这是那家同名以色列公司的产品。以前，他们的业务主要是 to B，给车厂提供 ADAS 产品，比如沃尔沃。而在 to B 业务之外，他们也在发展 to C 的业务，我们安装的这套 Mobileye 560 就是这种产品。 开箱毫无体验可言 装上它之后，能给你一种身处沃尔沃车内的错觉，但是付出的代价也是极大的，京东售价 17800 包安装。我们一大早过来京东取货，看见它的包装之后差点哭了：浓浓的汽配城范儿，典型的工程师思维，怎么看都不像是「 神器」 应该有的样子。 包装内部也比较简陋：一个标志性的圆形显示器、一个贴在挡风玻璃上的摄像头+芯片盒、若干线材、说明书，这就是它的全部。把它和 iPhone 6 放一起让人随便拿，我想 90% 的人都会拿走 iPhone。不能怪人家不识货，只能说 Mobileye 太低调。事实上，简陋的外表背后是超牛的技术。 它可以提供的功能包括：前方碰撞预警、行人检测、车道偏离提醒等等，在某些车型上，还可以实现智能远光灯功能，如果使用手机 App 连接 Mobileye，可以在手机屏幕上显示限速标志等等。 他从上海来 17800 的定价，其实很大程度上是因为高昂的安装成本。负责安装的师傅是专程从上海过来的，路费和住宿就是一笔不小的开支。 安装师傅说，他们每个月接到的 Mobileye 安装任务不到两位数，都是去各地上门安装。目前在北京，只是在西南四环那边有一个临时的售后点。安装的时候，在北京的这个同事也出现了，在安装过程中做一些辅助工作。从调试软件里的用户名来看，安装师傅应该属于上海航盛电子。目前，北京等地方的授权安装店正在洽谈。 但是，「 安装并不是一件容易的事」。后面的安装过程证实了师傅的这个说法。 安装不难，调试略难 整个的安装过程历时四小时，在这个过程中，通过和师傅的交流，对 Mobileye 这款产品有了一个更深入的了解。 前面说到，它主要是由圆型显示屏以及摄像头和芯片组件构成，硬件安装的步骤大体上就是先把从负责数据传输的线和车内的 CAN 总线相连，再把电源线接好，然后把显示屏和芯片盒相连。连接工作做好之后，调试摄像头高低，再用电脑上的设置软件进行设置和标定，然后就可以开始使用。 找到 OBD 接口之后，顺势摸到接口后面的「 排线」，这些实际上就是 CAN-bus 的数据线了。Mobileye 的安装并不是要接入 OBD 接口，而是要接入这些线，和我们平时接电线的意思差不太多，把芯片盒上引出的线接到 OBD 接口后面的 CAN 线上，用绝缘胶带缠好就可以。它并不影响日后 OBD 接口的正常使用。 在这些不同颜色的线缆里，有两条电源线，有一条控制自动大灯的线，有一条读取转向灯信息的线，另外还有一条线控制雨刮器。 当然，把硬件安装好只是第一步，后续的调整、设置和标定工作是更重要的，因为它直接决定了实际的使用效果。这个时候，师傅打开一个快递包裹，拿出了里面看起来很像三脚架的东西以及一个画着黑白方格的牌子（很像二维码的一部分），它的用处是做标定，其实有点类似于给显示器做校准。 在调试的时候，需要借助高科技产品——电脑的帮助。在师傅的电脑里，有个 Mobileye 开发的调试软件，打开软件会发现，整个的调试过程包括 17 个步骤，首先要选择车辆信息，然后要测量摄像头距离车头、地面以及左右挡风玻璃的距离并且填进软件里。 接下来，那个牌子就得发挥作用了。分别把它紧贴着车头放置，距离车头一米放置，然后软件会自动对牌子上的格子进行检测，然后给出摄像头的调整意见。在程序检测的进度条不停读取的时候，你可以感受到在 Mobileye 硬件的背后，算法所扮演的重要角色。 在检测的过程中，因为风太大，牌子总是倒下，导致检测中断，后面我们索性把安装场地改到了地下车库。不过，安装的师傅在操作软件的时候还是表现出了一些不熟练，有几个步骤需要通过电话询问同事。这一方面是由于销量极少所以缺乏足够的安装经验，另一方面也是因为 Mobileye 的设置过程太过复杂。安装之前在朋友圈晒产品的时候，腾讯路宝团队的一个哥们儿就说，这款产品安装极其复杂，果不其然。 总结 目前我们在对这台 Mobileye 进行测试，具体的评测文章稍后发布。从这次历时四小时的安装中，我觉得对于 Mobileye 至少有下面几点认识： 1. 产品包装毫无档次感，从这一点可以看出来 Mobileye 的 to B 特质。 2. 在国内仍然属于非常非常非常小众的极客产品。 3. 除去价格不谈，繁琐的安装过程非常不人性化，看得出来是工程师思维的产物。 把以上三点结合来看，除非 Mobileye 的成本和售价有飞跃性的缩减，否则它很难进入大家的车内。至于硬件成本，其实并不会很高，但是 Mobileye 的算法和经验是值大钱的，90 多亿美元的市值里，这一块儿的价值也许占到 8-9 成，这也是它能卖到高价的原因。 可能我们是第一家评测 Mobileye 的国内媒体，可能这也是第一篇安装体验文章，欢迎和我们进行交流沟通。实测的感受，请关注我们的后续文章。