Mobileye的自動駕駛之路

　　Tesla Autopilot功能的到來讓全世界都被自動駕駛所吸引，而Mobileye因此從一個不為大眾所知的Tier2（二級供應商）一躍成為眾Tier1以及整車廠爭相合作的伙伴。我們在此嘗試分析一下Mobileye的自動駕駛技術路線：

　　增加視覺傳感器數量

　　如上一篇分析Tesla致命車禍的文章中所分析的［注3］，只使用單目+毫米波雷達的方案缺少冗余度。我們看到下一代Mobileye系統將是一套多攝像頭的方案，數量為3目前視（Trifocal系統）+5目環視。一共8個相機覆蓋了車輛周邊所有的角度。并且在前向有三倍的冗余。據筆者所知，Mobileye正在基于這套”Full Vision”系統研發可以完成L3級別的自動駕駛技術，主要包括自動上/下高速，以及在高速上的主動變道功能。

　　REM地圖系統

　　Mobileye已經與幾家重要的主機廠展開合作，構建包括稀疏3D信息、詳細1D信息的眾包地圖，使得Mobileye系統可以在全局定位上獲得更多的信息以及定位精度。與高精度地圖相比，REM地圖擁有數據量小的特點，便于進行動態的數據上傳/下載。

　　和Intel與BMW合作

　　2016年7月1日Mobileye、Intel與BMW三家企業宣布，希望可以一起建立起下一代自動駕駛的標準平臺。這一幕讓人感到熟悉，不禁讓人想起微機時代的IBM， Intel， Microsoft的合作。據悉，Mobileye將會把算法集成到Intel最新的自動駕駛計算平臺上，而不再與意法半導體合作生產自己的芯片。

　　我們可以清晰得看到Mobileye準備走的路：提供標準的傳感器安裝方式+地圖數據云服務+軟件體系平臺構建。似乎這一切都是那么完美，但是問題是：好伙伴Tesla怎么不見了？

　　Tesla的自動駕駛之路

　　可以說Tesla是所有車廠里走得最快的，通過Tesla車主的每一次測試，Autopilot積累的里程已經遠遠甩開了其他的公司，包括技術上最領先的Google。通過實際的道路實踐（或者稱為測試），Tesla可以通過其3G模塊得到每一段Tesla車主行駛過的道路的情況，包括車道線的清晰度，車流多少，是否存在車道誤檢等情況，并不斷得更新其數據庫。Tesla的車主驚奇得發現，平時都需要接管的某個路口，在一段時間后，Tesla可以不再需要接管修正，而順暢得通過該路口。這就是通過在線收集數據的眾包模式優化自動駕駛體驗。

　　可以明顯得看出，這種方式和Mobileye的REM系統有異曲同工之處。但Tesla由于隔著一個Mobileye的EyeQ3芯片這個黑盒，只能在體驗上進行提升，而無法從根本上得到適合自動駕駛的地圖。如果Tesla需要建立自己的地圖，就需要加入Mobileye的REM項目，所得數據將由所有項目成員共享……作為積累里程以及數據最多的Tesla當然不愿意白白把數據共享給別的車廠，尤其是那些傳統車廠。

　　既然問題在EyeQ3這個黑盒子上，Tesla于是開始自己研發圖像算法以及圖像處理芯片。

　　早在2015年5月，就有人在Tesla總部邊拍到一輛掛滿相機的Model S：

　　并且Tesla還邀請到了CV領域的大神David Nist′er加入，作為其自動駕駛副總裁。David Nist′er是CV中受眾很廣的五點法的發明者，并且因為其關于Vocabulary Tree的研究獲得了今年CVPR的Longuet-Higgins Prize。

　　除了視覺算法的投入，Tesla還招來了曾經主導AMD Athlon芯片以及Apple A4/A5芯片開發的核心設計師Jim Keller作為自動駕駛硬件工程副總裁。可以看到Tesla在研發視覺識別芯片上的決心。

　　一次車禍，兩家越走越遠的公司

　　雖然不知道Tesla和Mobileye決定終止合作的具體時間，但筆者相信今年7月1日爆出的Tesla自動駕駛致死車禍成為了兩家公司合作的休止符。當Tesla被NHTSA（美國國家公路交通安全管理局）窮追不舍的時候，Mobileye正在和Intel、BMW開發布會宣布合作。而從時間上看，Tesla研發自己的視覺芯片計劃應該由來已久。如果要問兩家公司誰提的分手，我想是Tesla提的可能性更大一些。

　　有趣的是，今年3月底，Musk前往以色列Mobileye總部［注4］，等待他的是一輛研發中的自動駕駛奧迪轎車，而曾經那輛合作研發的Model S留在了Mobileye的停車庫里吃灰。