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| 本文作者： Dude | 2019-05-05 23:40 | 專題：RSS：機器人，科學與系統會議 |
4月25日，英特爾在美國硅谷的一家研究實驗室解雇了數十名從事自動駕駛研發的員工。
裁員的動作并不意味著英特爾對自動駕駛事業投入的減少。相反，這是英特爾對自動駕駛研發的一次重組，也是英特爾消除過去重疊的研發業務之一。事實上，在英特爾的支持下，Mobileye正在積極地進行規模的擴張，2018年年底，Mobileye收購了初創公司Eonite Perception，Eonite Perception是一家通過使用激光雷達進行3D地圖和跟蹤的軟件公司。
過去一年當中，Mobileye比較重要的兩個合作就是和大眾集團的合作，專注打造結合前置攝像頭和Roadbook技術的L2+；還有一項較為重要的合作就是和北京公交的合作；這兩個合作都透露著Mobileye在智慧出行的重要布局。
據Mobileye大中華去總經理童立豐向雷鋒網新智駕透露： Mobileye將在全球范圍內設立單獨智慧出行的部門IMS（Intelligent Mobility Solutions），Mobileye的技術也應用在智慧城市上。
Mobileye的戰略總體分為兩類：自動駕駛和輔助駕駛。在童立豐看來，Mobileye在自動駕駛行業最大的優勢體現在其方案的完整性上，涵蓋了從現有成熟度到中間階段以及未來3-5年的發展，甚至是5-10年的規劃。EyeQ2、EyeQ3、EyeQ4都是面向成熟市場的產品；EyeQ4、EyeQ5的迭代也是面向未來市場的重要舉措，RSS則是提供了一個大的發展框架。
除了完整的產品矩陣，Mobileye和國內眾多主機廠也達成了很多的合作，以長城為例，mobileye向其提供從0到L4的相應的方案；在高端車型上，Mobileye的EyeQ4已經搭載在寶馬的X5，和寶馬的合作對于mobileye而言，有非常重要的意義——寶馬獲得許可，可以在中國境內進行實測，通過和寶馬的合作，mobileye可以獲得在路上實驗的經驗，從而驗證了mobileye技術在中國市場的可行性。
RSS作為英特爾未來的發展框架。在設計之初，從原生的角度切入，分析人類在安全駕駛的行為特征，原生出一套模型，確保這套模型可以在所有的駕駛場景中使用。
事實上，RSS是一整套的數學公式，用以界定或者定義什么樣的駕駛才是安全的駕駛，并且將人類的安全駕駛理念轉化為數學公司和計算方式。在具體的方程式當中，都有變量項，比如具體的車身重量、裝貨重量、行駛速度、輪胎寬度、包括駕駛環境當中很多條件都是需要考慮變量因素。
在整一套方程式當中，主要包括兩個方面：一、自動駕駛絕對不可以因為自身的原因引發碰撞或事故；二、當一個潛在的風險是由其他的車輛造成的，自動駕駛應該采取什么樣恰當的方式來避免可能引發的交通事故。這中間有安全的車間距、安全的并線空間、如何避免碰撞等要素需要考慮。
英特爾無人駕駛解決方案資深首席工程師、首席系統架構師Jack Weast表示，在最初創立RSS模型的時候，并不是基于已有的碰撞事故的研究和分析，而是切換另一個角度——模擬優秀的人類駕駛員，優秀的人類駕駛員應該具備哪些駕駛素質。
除了在設計之初考慮相應的設計要素以外，進行道路測試也是不可或缺的一環。在中國，Mobileye也已經中國進行相應的落地，包括和全球Tier 1 法雷奧以及百度進行相應的合作，驗證RSS模型能否適應中國的駕駛習慣、路面情況，然后根據相應的數據把RSS的模型再一步改進。
在Mobileye大中華區總經理童立豐看來，RSS是一套完全開放的體系，無論是車廠還是研究機構、學術派都能夠使用這套模型進行相關的驗證，政府和監管部門可以借助RSS的框架對市場當中的情況進行評估和考察。
至于RSS平衡安全和效率問題，Jack Weast認為一部分需要基于和政府、監管部門的合作，在RSS模型當中，有一些變量是可調的，對于安全的權重較高，在效率方面就會有所降低。
此外，有關于敏感數據的問題，Jack Weast認為，如果RSS能夠成為一個行業的通用標準，企業在計算RSS模型的時候，不需要分享核心數據。
從刷新層切入高精度地圖
近年來，高精度地圖越發成為更為重要的業務板塊，Mobileye也對高精度地圖業務進行相關的業務投放。
在童立豐看來，傳統地圖廠商仍然是自動駕駛高精度地圖當中的關鍵組成部分，Mobileye所負責的是眾包地圖當中的刷新層部分。
Mobileye進入刷新層有一個非常重要的優勢，一是、Mobileye的前端算法足夠精準，前端獲取的數據足夠精準，前端算法足夠精準，就會大量減少后臺的工作量。此前Mobileye跟Here達成了一項合作，Mobileye負責疊加層刷新，Here負責把整個方案賣給車廠。童立豐透露：眾包的規模還是根據前端的銷售規模決定的。
目前，Mobileye 在智慧出行的領域已經達到了很多應用，包括了盲區的應用。童立豐告訴雷鋒網新智駕，目前，在商用車領域，北上廣、香港、澳門、臺北，Mobileye的路網采集管理系都得到了相應的使用。
目前，Mobileye的路網采集已經完成了在日本主干線、高速公路的采集工作；在美國也已經完成了相關的采集工作，在3G、4G的網絡情況下，已經完全覆蓋，達到了商業化水平。
附Mobileye大中華地區總經理童立豐媒體問答。（有刪減）
問：Mobileye在ADAS方面起步較早，未來在自動駕駛道路上發展規劃是什么樣的？
童立豐：我們認為自動駕駛是通過逐步發展，從ADAS開始，逐步能夠達到自動駕駛的方向。從我們自身的發展來看，也是非常符合這個路徑規劃。Amnon Shashua教授也是非常認可這樣一種理性的并且合理的、科學的發展方式。
問：現在Mobileye對于車用芯片，具體跟其他的競爭對手相比，車用芯片的算力更重要還是功耗，還是其他方面的功能體現？
童立豐：自動駕駛的需求分為很多的層級，比如L1、L2和L3，不同的需求肯定需要不同的功能去滿足，在這些功能領域我們完成了開發以后，芯片也會進行不同程度的迭代，在這個迭代的過程當中，算力是非常重要的一部分，但是功耗也同樣是非常重要的。這是一個綜合性的話題，電動化的趨勢越來越明顯，如果芯片的功耗太大，續航就會受到很大的眼里，所以我認為功耗的性價比也是非常重要的。
問：未來Mobileye會開放很多內容，是不是意味著單獨可以提供芯片車廠，或者說單獨提供眾包地圖的服務給到企業？
童立豐：開放可以分為硬件和軟件兩個層面，或者是數據和產品兩個層面來理解。在CES上，我們公布了EyeQ5開放平臺的計劃，未來我們希望更多的合作伙參與到合作方案當中。
實際上，Mobileye一直并不是完全封閉，我們提供了核心芯片給Tier1，從ADAS計算或者自動駕駛傳感器計算完成之后再進行融合，絕大部分的工作確實是跟Tier1、OEM一起來完成。在這個過程當中，本來就是Tier1或者是OEM，基于Mobileye的核心算法做了很多二次開發。現在的行業發展速度越來越快了，Mobileye會做對于用戶來說更容易使用的一些方案。
問： Mobileye在大型商用車上的布局是怎么樣的？
童立豐：此前，宣傳的重心都是在主機廠。核心原因有兩個，第一是主機廠是處在于技術前沿，作為Mobileye而言，對外輸出的更多是技術前沿的部分。第二點就是Mobileye扎根主機廠多年；在美國，核心城市的公交都是使用Mobileye的Shield+方案，此外DHL、Felix等大型物流公司都是mobileye的方案。
問：在中國的商用布局如何？
童立豐：在華的也是，比如像商用車領域，講到比如公交領域，目前北上廣、香港、澳門、臺北都在用Mobileye的路網采集管理?（REM?）作為官方主要發展方向。換句話說對現在ADAS的應用，包括盲區的應用，以及未來智慧出行的方案，都是受到認可的。在物流領域，Mobileye主要是給車隊提供包括ADAS在內的整套解決方案。
問：Mobileye推出動態測繪地圖，和地圖廠商是怎么樣合作的呢？
童立豐：傳統的地圖廠商仍然是自動駕駛高精度地圖里面關鍵的組成部分，傳統的圖商有整個地圖結構，在這里面，Mobileye的眾包地圖實際負責刷新層。
自動駕駛需要實時的信息，雖然有攝像頭傳感器，能夠識別，但傳感器需要冗余，最終對高精度地圖的更新有實時要求。Mobileye立足于算法優勢，因為前端算得準，后臺的工作量就會小，大部分實現自動化的過程，L3級的自動駕駛是肯定需要高精度地圖的。
問：Mobileye推出動態測繪地圖，和地圖廠商是怎么樣合作的呢？
童立豐：傳統的地圖廠商仍然是自動駕駛高精度地圖里面關鍵的組成部分，傳統的圖商有整個地圖結構，在這里面，Mobileye的眾包地圖實際負責刷新層。
自動駕駛需要實時的信息，雖然有攝像頭傳感器，能夠識別，但傳感器需要冗余，最終對高精度地圖的更新有實時要求。Mobileye立足于算法優勢，因為前端算得準，后臺的工作量就會小，大部分實現自動化的過程，L3級的自動駕駛是肯定需要高精度地圖的。
目前，我們跟Here的合作模式是，我們提供疊加層，Here最終把整包一起給車廠。
問：現在眾包的規模是怎么樣的？
童立豐：眾包的規模主要還是根據我們的產品或者是前端的這些銷售逐步配套。因為眾包的概念，也是2018年推出的，絕大部分都在做試點，眾包尤其在自動駕駛領域的應用，最終取決于自動駕駛車輛的進度。目前，眾包方案在智慧出行領域其實已經有很多應用——比如盲區的應用。
雷鋒網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
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