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Mobileye在CES2021上的演講分析

2021-03-01 14:13:26·  來源：燃云汽車  
　
最近的一段時間內，我們的關注熱點還是以計算機視覺為基礎的自動駕駛識別技術。在當下業(yè)內廣泛的理解當中，當然Tesla和其Autopilot自動駕駛技術是純視覺自動駕駛流派毫無爭議的代表，但實際上如果深挖細品，你就不可能忽視另外一個巨頭——Mobileye和其創(chuàng)始人
最近的一段時間內，我們的關注熱點還是以計算機視覺為基礎的自動駕駛識別技術。在當下業(yè)內廣泛的理解當中，當然Tesla和其Autopilot自動駕駛技術是純視覺自動駕駛流派毫無爭議的代表，但實際上如果深挖細品，你就不可能忽視另外一個巨頭——Mobileye和其創(chuàng)始人Shashua教授的存在。而且從某種程度上講，Mobileye還應該算是Autopilot在視覺感知系統(tǒng)領域的師傅和領路人。2014年，在Model S的演進過程中，Elon Musk是率先采用了Mobileye的Eye Q3芯片和配套前向單目攝像頭，雖然Tesla自己扮演了Tier-1的角色，整合了來自博世Bosch的毫米波雷達，但如果單論視覺識別技術在自動駕駛領域的應用起步，毫無疑問是師從Mobileye的。
 
2年后，發(fā)生在2016年的致命事故（佛羅里達的Model S在AP狀態(tài)下撞擊橫穿馬路的集卡車廂），間接導致Mobileye和Tesla的分道揚鑣其實不算奇怪，以Elon Musk的性格，是不可能長時間在關鍵的自動駕駛領域內長期仰人鼻息的；但后續(xù)2017年，作為以色列的高科技代表性企業(yè)，Mobileye選擇被Intel收購（150億美元），才是真正令人感到意外。商業(yè)上的考量不是我們討論的重點，但后續(xù)Intel連續(xù)并購自動駕駛領域內的相關公司，包括去年收購移動服務解決方案公司Moovit，也許可以解釋Mobileye和Shashua教授希望可以在更大平臺上施展拳腳的決心。其雄心之大，正如我們在之前的公眾號文章中所展示的Mobileye的產品規(guī)劃，如下圖： 
       
                    
Intel涉足自動駕駛行業(yè)依賴的就是Mobileye和moovit。具體的產品劃分就是這五個層次：
1 Silicon，提供EyeQ套片和配套的ADAS software，不涉及傳感器。在silicon層面的主機或者自動駕駛系統(tǒng)合作方，需要主動地、獨立地扮演Tire-1的集成角色，而不需要依賴Mobileye。但如果是以EyeQ為核心的視覺自動駕駛系統(tǒng)的實現(xiàn)，其能力范圍僅限于標準的Level-2，而不會更高，因為Mobileye僅提供ADAS的軟件能力；
2 Silicon+PCB，目標是實現(xiàn)所謂的“L2++”自動駕駛輔助系統(tǒng)，因此這是一個超過傳統(tǒng)EyeQ獨立套片范圍的、更大的自動駕駛輔助系統(tǒng)PCB板級解決方案，如下邏輯結構：
在Silicon+PCB的產品實現(xiàn)中，Mobileye提供處理多達11個Cameras的360度環(huán)繞視覺信號處理能力，單一的EyeQ芯片已力不從心，因此提供2個EyeQ-5H的組合。除此之外在PCB上還提供獨立的定位能力，雖然方案中沒有提供定位實現(xiàn)的技術細節(jié)，但如果是聯(lián)合Mobileye的REM高精地圖（Road Experience Management），那么這個定位能力應該也是基于視覺即時信號和REM地圖信息匹配計算的定位能力。另外PCB方案中還提供Mobileye獨有的RSS安全模型（Responsibility Sensitivity Safety），在RSS的限定下，最終提供給車輛控制機構以合格的控制信號。在這個產品實現(xiàn)中，Mobileye將提供給主機廠合作伙伴一個相對完整的自動駕駛“系統(tǒng)級別”的能力轉移，因為這里不僅僅包含Mobileye所提供的芯片和軟件體系，還包含Mobileye長期累積和建立的高精地圖和RSS模型能力，因此雖然Silicon+PCB產品對應的還是輔助駕駛系統(tǒng)，但按照Mobileye的定義，應該是一種完全可以脫手的L2++自動駕駛輔助系統(tǒng)。需要注意的是，目前我們還不知道哪家主機廠家敢于部署完全依賴視覺，而徹底放棄毫米波雷達的自動駕駛方案。據(jù)說吉利是最有可能的合作伙伴（linkco系列）。
3 Full stackSDS，即全棧自動駕駛系統(tǒng)供給方式。基本上我們可以理解這種方式為Silicon+PCB方式再增加全套Mobileye的傳感器，基本實現(xiàn)端到端的自動駕駛系統(tǒng)的交付能力。對于傳感器的整合，將Mobileye推向典型的Tier-1角色，從感知子系統(tǒng)、規(guī)劃子系統(tǒng)到控制子系統(tǒng)，再到傳感器的性質和布局（物理布局）都可以完整采用Mobileye的預定義方案，從而加快合作方的車輛研發(fā)周期。
4 VaaS/Fullstack SDV方式，即車輛即服務，Vehicle as a Service。在這種產品供給方式下，Mobileye將聯(lián)合合作伙伴（主機廠家）向目標客戶直接提供具備自動駕駛能力的機動車輛，潛在的目標客戶比如當前成熟的出租車運營公司，類似上海的“錦江”、“強生”等出租車業(yè)務運營商。當然這種產品模式可行的前提是，需要Mobileye可以提供完全自動駕駛的Robotaxi車輛。
5 MaaS則是更高層面的一種服務提供能力，Mobile as a Service，出行即服務。在這個產品提供能力中，Intel整合的moovit就不可或缺了。在這種合作中，Mobileye的Robotaxi和moovit自動化出行服務平臺將得到整合，Moovit即可以實現(xiàn)完整的出行服務運營商，或者直接出售給類似Uber或者滴滴類的出行服務平臺。
 
以上層層遞進的產品提供能力，可以看到不僅是對Mobileye提供的自動駕駛能力的考驗，也是對更大的出行服務平臺moovit的整合考驗，這和Elon Musk曾經多次在公開場合討論過Tesla的Robotaxi計劃相類似。對于moovit和Mobileye的整合，可以參考下圖：
從下往上，展示了MaaS平臺的五層架構，其中Layer1和2的能力建立是由Mobileye來提供的，Layer1即是裝備Mobileye自動駕駛系統(tǒng)的各種實體交通工具，Layer2則依賴于Mobileye的REM眾包地圖管理方式來建立。在這個系列文章中，我們會相對詳細討論Mobileye的REM地圖建立方式，并試圖和藏在Autopilot背后的地圖模式進行技術對比。如果僅從MaaS的角度考慮，moovit現(xiàn)有的城市出行數(shù)據(jù)庫對于Layer2的HDMap建立同樣是有效的，從更為細顆粒度的個體交通參與者的運動方式和趨勢，來描繪城市范圍的交通流向，這就涉及如何銜接對于自動駕駛機器路徑的規(guī)劃和人類出行的規(guī)劃，將二者融合是一個很大的課題。從Layer3起，moovit的平臺技術將會發(fā)揮主導作用，針對有不同業(yè)務部署需求的運營者就可以提供不同的選擇，比如我們經常談到的VaaS、DaaS、MaaS等等：
1 對于VaaS運營方式，可以面向現(xiàn)有的出租車服務提供商，提供具備自動駕駛能力車隊調度，為對于Vehicle有需求的終端客戶提供服務；
2 對于DaaS運營方式，可以面向現(xiàn)有的車輛租賃服務提供商，提供具備自動駕駛能力的車輛租賃，為對于Driving有需求的終端客戶提供服務；
3 對于MaaS運營方式，則可以最高上升到Level5，由moovit和各種生活和產品服務提供商直接對接，最終實現(xiàn)根據(jù)終端客戶的最終需要來安排最佳的出行服務。
 
關于這個解釋或者對于MaaS服務和運營的描述可能有點晦澀，小編在這里可以舉個例子：比如您在家休息的時間打算去看電影，如果moovit只能做到Level-4，則需要您分別online訂購電影票和RoboTaxi車費，并自己做行程規(guī)劃。但如果moovit/mobileye最終可以實現(xiàn)在Layer-5的層面上提供更好的MaaS服務，則moovit的平臺有能力和自己對接合作的所有影院服務，聯(lián)合在一起為您提供只需支付一次并且在距離成本、時間成本、資金成本同時實現(xiàn)三個方向的最優(yōu)化的訂單。這就是MaaS，比Elon Musk談及多次的RoboTaxi更好更完整的出行解決方案。
 
這也是為什么在自動化駕駛的單純的技術工業(yè)化行業(yè)里，為什么層出不窮地，始終有不算太工業(yè)化和技術化的玩家存在，比如Lyht、滴滴、Uber…. 因為他們基于RoboTaxi現(xiàn)實的利益確實極大。如果從這個角度考慮，作為計算機視覺科學家出身的Shashua教授，能夠把眼光跨越自動駕駛技術之外，進一步聚焦到整合出行業(yè)務，確實眼光非凡。打通MaaS業(yè)務平臺的關鍵條件之一，即為Mobileye所定義的“高精度地圖”REM，按照Shashua教授的評論，REM并不等同于傳統(tǒng)的高精度地圖，而是根據(jù)Mobileye實際自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)經驗進行取舍之后的的“AVMap/自動駕駛地圖”。其建立和構成的大致含義如下圖：
 
Crowd-sourcing眾包方式提供地圖數(shù)據(jù)，經過Harvesting過程之后，完全交給機器后臺執(zhí)行Alignment操作，盡可能降低制圖成本，最終通過對于眾包數(shù)據(jù)的對齊——模型化——語義分析三個過程，提供足夠Mobileye自動駕駛系統(tǒng)使用的AVmap。本質上講這個思路和Autopilot系統(tǒng)背后的Tesla map非常類似，如下：
 
  
Autopilot沒有高精地圖，不代表Autopilot不使用任何地圖技術，除了操控面板上針對用戶的Goolge Map，在后臺借用Tesla龐大的Fleet所搜集的結構化信息也在扮演和Mobileye的AVmap相同的角色……
我們在后續(xù)的公眾號文章中將詳細討論兩者實現(xiàn)的方式和差別。
 
備注：
1 題圖來自互聯(lián)網搜索；
2 文中插圖1/4來自于教授Shashua在CES2021上的主題演講中的截圖， URL https://www.youtube.com/watch?v=B7YNj66GxRA；
3 文中插圖2來自于“電子說”關于supervision的評論文章插圖，URLhttp://www.elecfans.com/d/1385039.html；
4 文中插圖3來自于http://www.3snews.net/enterprise/363000061189.html，原始數(shù)據(jù)由Intel提供；
5 文中插圖5來自于@green的推文截圖。
聲明：本文內容及圖片由BC-AUTO轉載至網絡，信息來源于公眾號車右智能。
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