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Mobileye在CES2021上的演講分析

2021-03-01 14:13:26·  來(lái)源：燃云汽車  
　
最近的一段時(shí)間內(nèi)，我們的關(guān)注熱點(diǎn)還是以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ)的自動(dòng)駕駛識(shí)別技術(shù)。在當(dāng)下業(yè)內(nèi)廣泛的理解當(dāng)中，當(dāng)然Tesla和其Autopilot自動(dòng)駕駛技術(shù)是純視覺自動(dòng)駕駛流派毫無(wú)爭(zhēng)議的代表，但實(shí)際上如果深挖細(xì)品，你就不可能忽視另外一個(gè)巨頭——Mobileye和其創(chuàng)始人
最近的一段時(shí)間內(nèi)，我們的關(guān)注熱點(diǎn)還是以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ)的自動(dòng)駕駛識(shí)別技術(shù)。在當(dāng)下業(yè)內(nèi)廣泛的理解當(dāng)中，當(dāng)然Tesla和其Autopilot自動(dòng)駕駛技術(shù)是純視覺自動(dòng)駕駛流派毫無(wú)爭(zhēng)議的代表，但實(shí)際上如果深挖細(xì)品，你就不可能忽視另外一個(gè)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(yīng)該算是Autopilot在視覺感知系統(tǒng)領(lǐng)域的師傅和領(lǐng)路人。2014年，在Model S的演進(jìn)過(guò)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(lái)自博世Bosch的毫米波雷達(dá)，但如果單論視覺識(shí)別技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用起步，毫無(wú)疑問(wèn)是師從Mobileye的。
 
2年后，發(fā)生在2016年的致命事故（佛羅里達(dá)的Model S在AP狀態(tài)下撞擊橫穿馬路的集卡車廂），間接導(dǎo)致Mobileye和Tesla的分道揚(yáng)鑣其實(shí)不算奇怪，以Elon Musk的性格，是不可能長(zhǎng)時(shí)間在關(guān)鍵的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)長(zhǎng)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(gòu)（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(diǎn)，但后續(xù)Intel連續(xù)并購(gòu)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)公司，包括去年收購(gòu)移動(dòng)服務(wù)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(tái)上施展拳腳的決心。其雄心之大，正如我們?cè)谥暗墓娞?hào)文章中所展示的Mobileye的產(chǎn)品規(guī)劃，如下圖： 
       
                    
Intel涉足自動(dòng)駕駛行業(yè)依賴的就是Mobileye和moovit。具體的產(chǎn)品劃分就是這五個(gè)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(jī)或者自動(dòng)駕駛系統(tǒng)合作方，需要主動(dòng)地、獨(dú)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(dòng)駕駛系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，其能力范圍僅限于標(biāo)準(zhǔn)的Level-2，而不會(huì)更高，因?yàn)镸obileye僅提供ADAS的軟件能力；
2 Silicon+PCB，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)所謂的“L2++”自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)，因此這是一個(gè)超過(guò)傳統(tǒng)EyeQ獨(dú)立套片范圍的、更大的自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)PCB板級(jí)解決方案，如下邏輯結(jié)構(gòu)：
在Silicon+PCB的產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)中，Mobileye提供處理多達(dá)11個(gè)Cameras的360度環(huán)繞視覺信號(hào)處理能力，單一的EyeQ芯片已力不從心，因此提供2個(gè)EyeQ-5H的組合。除此之外在PCB上還提供獨(dú)立的定位能力，雖然方案中沒有提供定位實(shí)現(xiàn)的技術(shù)細(xì)節(jié)，但如果是聯(lián)合Mobileye的REM高精地圖（Road Experience Management），那么這個(gè)定位能力應(yīng)該也是基于視覺即時(shí)信號(hào)和REM地圖信息匹配計(jì)算的定位能力。另外PCB方案中還提供Mobileye獨(dú)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(jī)構(gòu)以合格的控制信號(hào)。在這個(gè)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)中，Mobileye將提供給主機(jī)廠合作伙伴一個(gè)相對(duì)完整的自動(dòng)駕駛“系統(tǒng)級(jí)別”的能力轉(zhuǎn)移，因?yàn)檫@里不僅僅包含Mobileye所提供的芯片和軟件體系，還包含Mobileye長(zhǎng)期累積和建立的高精地圖和RSS模型能力，因此雖然Silicon+PCB產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的還是輔助駕駛系統(tǒng)，但按照Mobileye的定義，應(yīng)該是一種完全可以脫手的L2++自動(dòng)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(jī)廠家敢于部署完全依賴視覺，而徹底放棄毫米波雷達(dá)的自動(dòng)駕駛方案。據(jù)說(shuō)吉利是最有可能的合作伙伴（linkco系列）。
3 Full stackSDS，即全棧自動(dòng)駕駛系統(tǒng)供給方式?；旧衔覀兛梢岳斫膺@種方式為Silicon+PCB方式再增加全套Mobileye的傳感器，基本實(shí)現(xiàn)端到端的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的交付能力。對(duì)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(zhì)和布局（物理布局）都可以完整采用Mobileye的預(yù)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(wù)，Vehicle as a Service。在這種產(chǎn)品供給方式下，Mobileye將聯(lián)合合作伙伴（主機(jī)廠家）向目標(biāo)客戶直接提供具備自動(dòng)駕駛能力的機(jī)動(dòng)車輛，潛在的目標(biāo)客戶比如當(dāng)前成熟的出租車運(yùn)營(yíng)公司，類似上海的“錦江”、“強(qiáng)生”等出租車業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)商。當(dāng)然這種產(chǎn)品模式可行的前提是，需要Mobileye可以提供完全自動(dòng)駕駛的Robotaxi車輛。
5 MaaS則是更高層面的一種服務(wù)提供能力，Mobile as a Service，出行即服務(wù)。在這個(gè)產(chǎn)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(dòng)化出行服務(wù)平臺(tái)將得到整合，Moovit即可以實(shí)現(xiàn)完整的出行服務(wù)運(yùn)營(yíng)商，或者直接出售給類似Uber或者滴滴類的出行服務(wù)平臺(tái)。
 
以上層層遞進(jìn)的產(chǎn)品提供能力，可以看到不僅是對(duì)Mobileye提供的自動(dòng)駕駛能力的考驗(yàn)，也是對(duì)更大的出行服務(wù)平臺(tái)moovit的整合考驗(yàn)，這和Elon Musk曾經(jīng)多次在公開場(chǎng)合討論過(guò)Tesla的Robotaxi計(jì)劃相類似。對(duì)于moovit和Mobileye的整合，可以參考下圖：
從下往上，展示了MaaS平臺(tái)的五層架構(gòu)，其中Layer1和2的能力建立是由Mobileye來(lái)提供的，Layer1即是裝備Mobileye自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的各種實(shí)體交通工具，Layer2則依賴于Mobileye的REM眾包地圖管理方式來(lái)建立。在這個(gè)系列文章中，我們會(huì)相對(duì)詳細(xì)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(jìn)行技術(shù)對(duì)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(kù)對(duì)于Layer2的HDMap建立同樣是有效的，從更為細(xì)顆粒度的個(gè)體交通參與者的運(yùn)動(dòng)方式和趨勢(shì)，來(lái)描繪城市范圍的交通流向，這就涉及如何銜接對(duì)于自動(dòng)駕駛機(jī)器路徑的規(guī)劃和人類出行的規(guī)劃，將二者融合是一個(gè)很大的課題。從Layer3起，moovit的平臺(tái)技術(shù)將會(huì)發(fā)揮主導(dǎo)作用，針對(duì)有不同業(yè)務(wù)部署需求的運(yùn)營(yíng)者就可以提供不同的選擇，比如我們經(jīng)常談到的VaaS、DaaS、MaaS等等：
1 對(duì)于VaaS運(yùn)營(yíng)方式，可以面向現(xiàn)有的出租車服務(wù)提供商，提供具備自動(dòng)駕駛能力車隊(duì)調(diào)度，為對(duì)于Vehicle有需求的終端客戶提供服務(wù)；
2 對(duì)于DaaS運(yùn)營(yíng)方式，可以面向現(xiàn)有的車輛租賃服務(wù)提供商，提供具備自動(dòng)駕駛能力的車輛租賃，為對(duì)于Driving有需求的終端客戶提供服務(wù)；
3 對(duì)于MaaS運(yùn)營(yíng)方式，則可以最高上升到Level5，由moovit和各種生活和產(chǎn)品服務(wù)提供商直接對(duì)接，最終實(shí)現(xiàn)根據(jù)終端客戶的最終需要來(lái)安排最佳的出行服務(wù)。
 
關(guān)于這個(gè)解釋或者對(duì)于MaaS服務(wù)和運(yùn)營(yíng)的描述可能有點(diǎn)晦澀，小編在這里可以舉個(gè)例子：比如您在家休息的時(shí)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(gòu)電影票和RoboTaxi車費(fèi)，并自己做行程規(guī)劃。但如果moovit/mobileye最終可以實(shí)現(xiàn)在Layer-5的層面上提供更好的MaaS服務(wù)，則moovit的平臺(tái)有能力和自己對(duì)接合作的所有影院服務(wù)，聯(lián)合在一起為您提供只需支付一次并且在距離成本、時(shí)間成本、資金成本同時(shí)實(shí)現(xiàn)三個(gè)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(dòng)化駕駛的單純的技術(shù)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(shù)化的玩家存在，比如Lyht、滴滴、Uber…. 因?yàn)樗麄兓赗oboTaxi現(xiàn)實(shí)的利益確實(shí)極大。如果從這個(gè)角度考慮，作為計(jì)算機(jī)視覺科學(xué)家出身的Shashua教授，能夠把眼光跨越自動(dòng)駕駛技術(shù)之外，進(jìn)一步聚焦到整合出行業(yè)務(wù)，確實(shí)眼光非凡。打通MaaS業(yè)務(wù)平臺(tái)的關(guān)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(píng)論，REM并不等同于傳統(tǒng)的高精度地圖，而是根據(jù)Mobileye實(shí)際自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行取舍之后的的“AVMap/自動(dòng)駕駛地圖”。其建立和構(gòu)成的大致含義如下圖：
 
Crowd-sourcing眾包方式提供地圖數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)Harvesting過(guò)程之后，完全交給機(jī)器后臺(tái)執(zhí)行Alignment操作，盡可能降低制圖成本，最終通過(guò)對(duì)于眾包數(shù)據(jù)的對(duì)齊——模型化——語(yǔ)義分析三個(gè)過(guò)程，提供足夠Mobileye自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使用的AVmap。本質(zhì)上講這個(gè)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(shù)，除了操控面板上針對(duì)用戶的Goolge Map，在后臺(tái)借用Tesla龐大的Fleet所搜集的結(jié)構(gòu)化信息也在扮演和Mobileye的AVmap相同的角色……
我們?cè)诤罄m(xù)的公眾號(hào)文章中將詳細(xì)討論兩者實(shí)現(xiàn)的方式和差別。
 
備注：
1 題圖來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)搜索；
2 文中插圖1/4來(lái)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(lái)自于“電子說(shuō)”關(guān)于supervision的評(píng)論文章插圖，URLhttp://www.elecfans.com/d/1385039.html；
4 文中插圖3來(lái)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(lái)自于@green的推文截圖。
聲明：本文內(nèi)容及圖片由BC-AUTO轉(zhuǎn)載至網(wǎng)絡(luò)，信息來(lái)源于公眾號(hào)車右智能。
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