这款不足名片大小的芯片级激光雷达凭借完全数字化和先进的信号处理技术、多种扫描模式、丰富的原始探测和多帧跟踪，Mobileye的软件定义成像雷达代表着自动驾驶汽车在架构上的范式转变，从而实现了性能上的重大飞跃。
文丨AutoR智驾诺一
一个全新的Mobileye正在走来。
CES期间，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AmnonShashua教授通过两场主题演讲阐述Mobileye将如何制胜全球自动驾驶行业。
这一次，AmnonShashua把高精地图、纯视觉+纯激光雷达传感器方案作为深度探讨的主题。
演讲一开始，AmnonShashua先秀了一把Mobileye在年取得的成绩，Mobileye芯片出货量同比增长10%，中标了37项新的设计，49个进行中的量产的项目。
随着Mobileye市场占有率的提升，接下来，Mobileye将通过三位一体的战略布局，开展以前所未有的速度进行规模化扩展。
据AmnonShashua介绍，Mobileye三位一体的战略布局包括了三个方面：
对纯视觉+纯激光雷达两个独立、真正冗余的传感子系统进行单独测试开发；
加大对路网信息管理（REM）高精地图技术扩张；
加强基于规则的责任敏感安全模型（RSS）驾驶策略。
综合来看是，通过REM+RSS快速赋能纯视觉+纯激光雷达自动驾驶解决的方案的落地，使得消费级自动驾驶进入大众生活。
纯视觉传感器方案一直是Mobileye最具竞争力的自动驾驶解决方案，这次主体演讲中AmnonShashua公布了这套系统中更多的具体细节以及对纯视觉解决方案的全新思考。
Mobileye纯视觉系统包括了两个EyeQ5芯片组成的系统大脑以及11提供感知的摄像头。
Mobileye感知摄像头配置方案包括7个长距摄像头和4个泊车摄像头，前置摄像头具备度、万像素性能，前、后面共布置4个角摄像头以及侧后视镜、前后保险杠提供度的广角摄像头。
我们可以看到这辆车在非常错综复杂的城市环境中驾驶，这里所有的一切都是由摄像头子系统来完成的，包括感知驾驶策略控制地图以及内部冗余全部在子系统中完成。
更准确的说，Mobileye通过摄像头视觉能力构建了一种视觉的激光雷达，Mobileye称之为“Radar”。
“Radar”最大的优势在于可以建立实时的3D的地图，经过大量认证之后，Mobileye发现ADAS和自动驾驶的区别不是能力上的区别，而是平均间隔故障的时间。
Mobileye认为，摄像头系统有足够的平均故障间隔时间。
通过对高阶自动驾驶技术的降维，Mobileye把这套名为MobileyeSuperVision系统首先搭载在旗下领克品牌首款纯电概念车ZEROConcept。
英特尔公司副总裁、英特尔子公司Mobileye产品及战略执行副总裁ErezDagan在采访中称，“SuperVision配置了OTA差异化功能，EyeQ5和EyeQ6芯片以及相关平台都能支持SuperVision，我们还留了联合开发和添加差异化价值的空间，给客户提供了两个世界的最好的东西，固态强大的核心堆栈以及灵活度和开发差异化价值的空间。”
按照Mobileye的设想，实现完全自动驾驶汽车必须要增强基于无线电以及光检测和测距传感能力。
为了达到这一目标，Mobileye认为最有效的办法是拥有足够的平均故障间隔时间，也就是把纯视觉中的平均故障间隔时间增加。
如何增加时间？
Mobileye的做法开展纯激光雷达传感器子系统的测试研发。
AmnonShashua说，“未来这套子系统将与纯视觉传感器子系统组合使用，但是其内部关系就是单独工作，组合系统将具备三项冗余能力。”
目前，Mobileye已经在使用Luminar的激光雷达进行子系统的测试，从创建整个感知状态结果来看，纯激光雷达子系统可实现端到端自动驾驶。
不过，在Mobileye纯激光雷达传感器方案中，激光雷达只用于车辆前向的感知，为了解决这一矛盾，Mobileye正依靠英特尔在光电领域的能力来开发FMCW激光雷达，准确地说是激光雷达SoC。
AmnonShashua透露，“年车队将开始使用自研的激光雷达，实现消费水平的自动驾驶。”
与其他FMCW激光雷达不同之处在于英特尔Mobileye自研的激光雷达是真正固态，没有运动部件，体积很小。
AmnonShashua称其，“软件定义的成像雷达。”
通过下面这张图，可以看出Mobileye为什么要做FMCW激光雷达，FMCW激光雷达的优势除了信噪比高、功耗低外，分辨率和动态的范围非常之高。
对此，Mobileye对激光雷达SoC提出了两点要求：
第一，将激光雷达虚拟通道从个提升至个。
第二，动态范围从三维采样转变成四维采样，将旁瓣电平从25dB升至40dB。
这样设计的优势是可以用最小的算力检测最远的弱目标，在条通道，dB的动态范围和40dBc的旁瓣电平支撑下，使雷达能够构建一个足以实现支持自动驾驶策略的传感状态。
AmnonShashua预计，“可以将原来大约TOPS计算量减少到10TOPS。”
这一点可以和蔚来ET7、智己发布会上提到满足自动驾驶汽车性能，他们都发布了0+和TOPS算力的自研计算平台做一个对比。
针对大算力问题，ErezDagan对此也给出了自己的见解，他说，“TOPS数字不过是过去的数值竞赛，如果你需要一个非常强大的电脑，那意味着你其实不知道自己想要什么，而这只不过是一个探索的阶段。一旦你需要满足经济性的要求，就要在处理速度、客户需求、以及解决方案成本各个方面找寻平衡，而这些都是至关重要的。”
此外，Shashua教授还将介绍英特尔专业硅光子学加工厂如何将有源和无源激光元件置于硅芯片上。
Shashua教授表示：“光子集成电路是一项变革性的技术。它有条通过光学原理进行移动的垂直线，有能力制造这种电路的工厂是极少数的，这意味着英特尔在激光雷达制造领域具备显著优势。”
可见，这款不足名片大小的芯片级激光雷达凭借完全数字化和先进的信号处理技术、多种扫描模式、丰富的原始探测和多帧跟踪，Mobileye的软件定义成像雷达代表着自动驾驶汽车在架构上的范式转变，从而实现了性能上的重大飞跃。
而针对业界普遍反映FMCW成本高、元件超高精度、元件供应商极少等问题，ErezDagan在采访中回应称，“英特尔知道如何将有源激光组件、无源激光组件和波导放到芯片上。借此Mobileye可以把这些都集成到SoC，英特尔硅光子部门在新墨西哥的一家独特工厂制造，这是全球独一无二的资产。从这个意义上说，这将使我们能够实现非常激进的成本目标，从而将解决方案引入消费级别自动驾驶汽车的功能。”
当然，作为Mobileye未来自动驾驶布局重要的一个环节，Mobileye依然认为纯激光雷达子系统应该在纯视觉子系统之后。
即，Mobileye传感器优先级别为：纯视觉＞纯激光雷达＞普通雷达。
有了两套足够优秀的子系统之后，接下来Moileye要做三个事情：
第一：Robotaxi规模化部署；
第二：跨区域驾驶辅助汽车量产；
第三：厘米级的精度定位。
为了满足三大应用场景，Moileye推出了REM众包地图服务，该自动驾驶地图具备可拓展性、准确性和详细的语义特征。
首先来看可拓展性，通过众包信息的方法，Moileye可以以每天近万公里的速度自动进行高精地图绘制，迄今为止，Mobileye已经完成了近10亿公里的高精地图绘制。
为了展示Mobileye自动化高精地图技术带来的可扩展优势，Mobileye将开始在四个新的国家开展自动驾驶汽车测试。
Mobileye将直接把其自动驾驶汽车交给当地的客户支持团队进行测试，而无需派遣专业工程师前往这些新测试地点。
在完成所需的安全培训后，这些自动驾驶汽车即可投入行驶，年，Mobileye在慕尼黑和底特律就已经采用了这种方法，仅用了几天时间就让自动驾驶汽车得以上路行驶。
Mobileye认为车型周围半径约米精确非常重要，与其它高精地图绘制方法不同的是，Mobileye的解决方案更加注重语义细节，而这些细节对于自动驾驶汽车理解和结合具体境况考虑环境的能力来说至关重要。
有了众包高精地图服务，AmnonShashua认为，“当Robotaxi普遍投产，将会改变自动驾驶游戏规则，可以大大降低出行成本，甚至可以媲美公共交通的成本，到年我们将开始见证这种变革。”
ErezDagan则表示，“Mobileye方案是为量产市场设计的，在Robotaxi领域，虽然这一市场一开始规模不会特别大，但我们的自动驾驶系统方案具有成本优势，再加上出行智能差异化功能，每公里成本水平可以控制的很好。我们预见，Robotaxi市场的竞争点在于系统成本，如何更好更有效地利用车辆，这就是我们出行智能会出彩的地方。通过在汽车装配更便宜硬件方案，有收益的里程数比例会更高，那当然我们在每公里成本方面就会非常有竞争力。”
此外，Mobileye在开展Robotaxi测试的用时也是在进行车队监管，他们认为，监管业务至关重要，有时很难直接跳跃到消费者层级的自动驾驶，问题就在监管。从监管的角度来看，监管车队比监管私人消费者要简单。因此，进入Robotaxi阶段，也是在试水监管。
Robotaxi落地上，Mobileye将依托车辆即服务（VaaS）、驾乘即服务（RaaS）和Moovit展开落地。
具体来说，RaaS让目前的服务运营商能够“快速获得”自动驾驶出行解决方案，以实现其现有服务无法满足的需求；VaaS则是进一步整合的模式，在这个模式中，Mobileye会提供专门的自动驾驶汽车和班车车队，并将其与出行智能软件一起融入交通运营商的骨干网络和调度中心，这将确保资金能够得到充分运用。
通过出行软件Moovit，这得以让Mobileye加快成为一个全面的出行服务提供商。除了Moovit在数据和用户群领域能够带来的显而易见的价值之外，Moovit还拥有标的资产、相关能力以及合作伙伴网络，这让Mobileye几乎能够在全球任何地方推出价格低廉且针对需求优化的自动驾驶出行服务。
最新数据显示，Moovit已拥有9.5亿用户，活跃在个国家和地区的个城市。
AmnonShashua透露，“新测试汽车有望于年年初在底特律、东京、上海、巴黎上路行驶。同时，待监管审批通过后还将推广至纽约。”
英特尔预计，“到年Robotaxi将带来亿美元的机会，ADAS、数据和MaaS技术市场总价值将超过亿美元。”
Mobileye已是英特尔进军未来交通领域的主力部队。
通过设计高密度、高效的芯片以及摄像头、雷达和激光雷达传感数据的人工智能算法，Mobileye正在打造一辆具备高安全、低成本的自动驾驶汽车。