AutoR智驾 | 2020-01-14 11:07 作者:诺一 9

一年斩获10亿美元红利,Mobileye开启自动驾驶“三重奏”

自动驾驶 Mobileye
从驾驶辅助系统到自动驾驶系统,现在的Mobileye它更像是一个自动驾驶汽车推手,中国,将成为Mobileye发展中最重要的一环。面对竞争者,Amnon Shashua表示,“我认为我们的EyeQ5和EyeQ6芯片是目前这个领域最顶级的芯片。”

进入2020年,自动驾驶成为拉斯维加斯CES展上的开年大戏。



奔驰、安波福自动驾驶汽车跑上拉斯维加斯街头,大众宣布将创建“Volkswagen Autonomy”子部门,负责为集团所有品牌开发自动驾驶技术。

过去一年,自动驾驶领域跌宕起伏,但成果斐然,中国已经成为L2级别自动驾驶最普及的国家,百度Robotxi已经跑上长沙、沧州街头,Womye在美国开展Robotxi无安全员运营。

接下来,当大家都在围绕更高级的自动驾驶辅助系统上车、更具性价比的Robotxi如何实现。

Mobileye提前给出了答案。

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在CES展上,Mobileye提出了L2+辅助系统+L4级别Robotxi发展战略,同时,公布了路网资产管理(REM)和《责任敏感安全模型》(RSS)方面最新的进展。


L2+辅助驾驶进入最好的时代


Mobileye在辅助驾驶领域的红利日益凸显。

根据Mobileye以及第三方统计数据表明,在过去的一年,Mobileye在ADAS领域发展迅猛,2019年销售额接近十亿美元,且这一数字有望在今年实现两位数的增长。

2019年,Mobileye交付了1740万个EyeQ®系列芯片,自2007年以来交付的芯片总数量共计5400万。

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面对更高级别的自动驾驶的到来,英特尔公司高级副总裁,英特尔子公司Mobileye总裁兼首席执行官Amnon Shashua表示,“消费级自动驾驶也会从高档车型开始,我们会从高档车型开始,之后慢慢普及到普通车型。”

去年CES上,Mobileye第一次提出L2+自动驾驶概念,在此之后,很多车企以及供应商开始用这一术语,并且国内一些新势力造车企业尝试进入。

不过,市场上销售搭载L2+级别自动驾驶的汽车存在众多改进之处,体验感受也处在较差水平。

对此,Mobileye将重新定义这一概念。

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Mobileye认为,L2+级别自动驾驶是多摄像头传感,即不止一个前置摄像头,它可以是多个前置摄像头,也可以是一个前置摄像头加上多个用于提供倒车辅助影像的摄像头。

它也可以是前置摄像头加上车身周围的环绕摄像头来进行全方位传感,然后再加上高精地图,共同实现辅助驾驶。

在功能方面,L2+级别自动驾驶应该是全区域的自动驾驶,这里很重要的一点就是全速度范围的车道保持,也就是说在城市环境中也能实现车道保持。

Amnon Shashua提到,“实现L2+级别自动驾驶还有一个重要的因素就是价格,如果每辆车需要数千美元的成本,肯定不行,所以摄像头系统在这里是非常重要的。”

在现场,Amnon Shashua展示了来自Wolfe Research的一份图表,体现的是L2级别和L2+级别需求量的增长,通过这张图我们可以看出,L2+已经成为一个重要的市场。

从商业的角度来看,目前市面上70%以上都是L2级别的系统,不过,配置L2+级别系统的车型占比较少。

Amnon Shashua透露,在L2+级别系统中,采用前置三焦点传感器的日产ProPilot系统和大众的Travel Assist系统都采用了Mobileye的高精地图,除此之外,这个领域目前还有12个正在进行的研发项目、13个公开招标项目。

Amnon Shashua预计,“L2+级别自动驾驶市场价值是L1级别、L2级别的3倍到15倍。”

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最新的进展是,Mobileye与上汽集团达成合作,根据合作文件,双方将在采集路网数据的同时,利用Mobileye的REM™技术推动L2+级别的自动驾驶技术在乘用车领域取得进展。

可见,L2+级别自动驾驶将是Mobileye业务一个新的增长点,这一领域将环绕计算机视觉技术带来不可忽视的价值。



EyeQ6即将到来,Robotxi进入盈利时代



Robotxi是实现自动驾驶汽车大规模上路的第一步。

根据第三方统计数据显示,2030年,自动驾驶移动出行即服务(MaaS)的潜在市场规模将达到1600亿美元。

Mobileye的Robotxi部署战略涵盖了自动驾驶出租车市场全部五个价值层级的技术规范、发展及整合等内容。

这五个层级分别为:自动驾驶系统、自动驾驶车辆、车队运营、出行智能、乘客体验与服务。

实践证明,Mobileye采用更加经济实惠的解决方案能够以优于竞争对手的速度拓展全球业务,并且在自动驾驶出租车1600亿美元的全球机遇中占据更大的市场份额。


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Amnon Shashua表示,“通过网约车平台如Uber、Lyft、滴滴,运营的成本要比普通出租车低约30%,如果能够取消司机,这一成本还会再下降50%,可以说,采用Robotxi可以节省80%-85%的成本。”

Amnon Shashua透露,“Mobileye预计在2022年初启动Robotxi项目,这其中包括,2022年初实现特拉维夫的自动驾驶出租车商业运营、2021年在巴黎投放一批有安全员的自动驾驶汽车,2022年撤掉安全员,进行商业部署。2021年在韩国大邱市部署Robotxi,2022年开始进行商业部署。”

根据Mobileye计划,到2022年Robotxi所有传感器硬件成本大约在1万-1.5万美元,到2023年Mobileye推出EyeQ6,据悉,一个EyeQ6芯片就相当于6个EyeQ5芯片,所以到2025年Mobileye可以把系统成本降到5000美元以下。

现在,Mobileye正在通过一辆搭载了12个摄像头以及两个EyeQ®5芯片的自动驾驶汽车进行前期的测试。

在CES现场,Mobileye对外公布了该自动驾驶汽车穿梭街头的视频,从这个视频可以看出Mobileye希望通过环绕计算机视觉系统技术实现L2+级别以上自动驾驶的各种功能。


也就是说,Mobielye希望通过摄像头实现全栈式自动驾驶,即从头到尾的全栈,仅用摄像头来实现自动驾驶的一切功能,不需要雷达、激光雷达等传感器。

为了保障摄像头实现自动驾驶的安全性,Mobileye提出了犯错几率低至平均每一万小时驾驶出现一次错误的目标。

简单的讲,如果你每天驾驶两个小时,要十年才达到一万小时。

数据显示,人类驾驶致伤的事故几率大约是0.0001,也就是每一万个小时发生一次,致死的驾驶事故发生几率大约是0.000001,也就是每一百万个小时发生一次。

Amnon Shashua认为,“安全界限计算在内,最理想的数字是0.0000001,每一千万个小时发生一次安全事故。”

到底怎样才能实现这个数字?

Mobileye采用的方法是冗余设计,与其他自动驾驶公司不同,Mobileye自动驾驶系统冗余设计并未使用传感器融合方案,而是采用了传感器分离方案。


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Amnon Shashua表示,“真正的冗余设计不是一个融合系统,我们做的是多个分离的系统,一辆自动驾驶系统要不就是由单独的摄像头组成,要不就由独立的激光雷达系统。”

Amnon Shashua解释道,“因为这些系统都几乎各自独立,所以整合起来再加上安全界限就能达到0.00000001的概率,但因为它们在数据上并不是完全独立的,所以我们再减去一些,最后我们的数字就是0.0000001。”

为了验证该方案的有效性,Mobileye做了两套独立的系统,一套是纯视觉方案,另一套是传感器融合方案,结果显示,通过计算机视觉系统,Mobileye能达到0.0001界限。

除此之外,Mobileye已经可以通过6种视觉引擎来分析路况,4种计算方法将2D信息转化为3D信息,其中很重要的一种计算就是“视觉雷达(VIDAR)”的技术,它与激光雷达(LIDAR)功能相似,使用多个摄像头,然后通过经典的三角互证原理来生成三维图像。

比如,Mobileye加强了对大型车辆的跟踪能力,当一辆大卡车或巴士距离你很近时,这个是从外观入手通过侧面的摄像头进行物体跟踪。

针对更为复杂的路况,比如一条双向道路有迎面车流、有堵塞,这个时候就需要全图像识别技术。


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对于行人的检测,Mobileye采用了一种叫“图像签名”的技术,这项技术是从人脸识别技术衍生而来的,通过人的表情和动作可以分析人下一步动作的状态。

通过低廉的硬件成本、传感器分离技术、多重视觉传感方案,Mobileye在L4级别自动驾驶领域实现多重突破,用Amnon Shashua来说,“要想让自动驾驶汽车进入消费级,必须要经历Robotxi这个环节。”

在CES展上,Mobileye宣布与韩国大邱广域市达成了合作,双方将共同测试和部署一项基于Mobileye自动驾驶汽车技术的自动驾驶出租车移动出行解决方案。

Mobileye会将其行业领先的自动驾驶系统部署在这些车辆中,以实现自动驾驶的移动出行即服务(MaaS)运营,而大邱广域市也将制定一系列监管措施确保自动驾驶出租车队的运营得以顺利进行。



RSS+REM构建自动驾驶基础



如果说L2+级别自动驾驶与Robotxi是实现完全自动驾驶的一个过程,那么RSS+REM就是构建这个过程的基础能力。

2018年,Mobileye开发了RSS责任敏感安全模型,以期通过数学的方式来界定“安全状态”。

其目标是通过一些数学公式从理论上来保证自动驾驶汽车的安全行驶,并通过形式化以下人类驾驶中比较具有主观性的几个常识确保自动驾驶汽车永远不会主动导致事故发生。

经过两年时间的发展,即将出台的IEEE标准就是在RSS模型的基础上创建的,该标准已经批准了一项在自动车辆模型决策方面的标准,该标准的目的是为自动化车辆决策定义参数化的正式模型,使行业和政府都可以根据通用定义来定义自动化车辆安全驾驶在安全性和实用性之间的含义。

除此之外,RSS已经实现中国的标准化,将在2020年3月生效。

Mobileye的REM™技术由于采用了众包和低带宽上传的模式,能够快捷迅速且经济高效地进行路网信息管理,这些解决方案可被应用于增强型ADAS以及未来的高级别自动驾驶汽车当中。

两年前,Mobileye宣布了参与REM数据收集计划的三家汽车制造商:宝马、日产和大众。

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据悉,通过这些车企Mobileye每天会收到大约600万公里的数据,截至今年,将有100万辆车为Mobileye提供数据,到2022年,这一数据将增至1400万。

Amnon Shashua表示,“目前已有6家合作OEM为我们提供数据,2020年完成欧洲和美国的地图绘制,2021年就能实现所有道路地图制作的自动化。”

在中国Mobileye已经与四维图新、紫光、蔚来、上汽集团达成合作,根据Mobileye同上汽集团的合作,“乘用车”将会变成“数据采集车”,并为全球“路书”的绘制做出重大贡献。

未来,Mobileye 将联合 Ordnance Survey 和其它合作伙伴为当地公司提供基于高精地图的位置服务,预计到 2030 年,地图数据就价值 35 亿美元。

从驾驶辅助系统到自动驾驶系统,现在的Mobileye它更像是一个自动驾驶汽车推手,中国,将成为Mobileye发展中最重要的一环。

可能有人会问在中国Mobileye的员工为什么只有20人左右,Amnon Shashua在采访中给出了他的答案。

他说,“大多数的业务都是直接与车厂对接,或者是车厂的一级供应商,因此我们在销售方面不需要太多的人力,Mobileye是一家精益管理型公司,大部分的人力资源都投入到开发上,不需要太多的销售和市场人员。”

当然,这个市场Mobileye不是唯一的存在,面对竞争者,Amnon Shashua表示,“自动驾驶不仅仅关乎芯片,而是一个系统,我认为我们的EyeQ5和EyeQ6芯片是目前这个领域最顶级的芯片。”



智驾注:本文转载来源为AutoR智驾,由AutoR智驾转载。
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