英特尔：自动驾驶汽车子公司Mobileye将于明年年中在美IPO

1. 英特尔：自动驾驶汽车子公司Mobileye将于明年年中在美IPO

易车讯 12月7日，英特尔发布公告批准旗下自动驾驶汽车子公司Mobileye在美上市计划，并将于明年年中进行首次公开募股(IPO)，同时保持对Mobileye的多数所有权。

公告指出，与2020年相比，预计Mobileye在2021年的收入将增加40%以上。Mobileye的执行团队将继续存在。英特尔近期收购的Moovit，以及英特尔从事激光雷达和雷达开发以及Mobileye项目团队人员的将成为Mobileye的一部分。
Mobileye是英特尔在2017年以约150亿美元收购的一家以色列公司，专门从事基于芯片的摄像头系统，协助汽车的自动驾驶功能。该公司已在东京、巴黎、上海和底特律的机器人出租车队中测试其技术。

2. 一年斩获10亿美元红利，Mobileye开启自动驾驶“三重奏”

从驾驶辅助系统到自动驾驶系统，现在的Mobileye它更像是一个自动驾驶汽车推手，中国，将成为Mobileye发展中最重要的一环。面对竞争者，Amnon Shashua表示，“我认为我们的EyeQ5和EyeQ6芯片是目前这个领域最顶级的芯片。”

奔驰、安波福自动驾驶汽车跑上拉斯维加斯街头，大众宣布将创建“Volkswagen Autonomy”子部门，负责为集团所有品牌开发自动驾驶技术。
过去一年，自动驾驶领域跌宕起伏，但成果斐然，中国已经成为L2级别自动驾驶最普及的国家，百度Robotxi已经跑上长沙、沧州街头，Womye在美国开展Robotxi无安全员运营。
接下来，当大家都在围绕更高级的自动驾驶辅助系统上车、更具性价比的Robotxi如何实现。
Mobileye提前给出了答案。

L2+辅助驾驶进入最好的时代
Mobileye在辅助驾驶领域的红利日益凸显。
根据Mobileye以及第三方统计数据表明，在过去的一年，Mobileye在ADAS领域发展迅猛，2019年销售额接近十亿美元，且这一数字有望在今年实现两位数的增长。
2019年，Mobileye交付了1740万个EyeQ?系列芯片，自2007年以来交付的芯片总数量共计5400万。

去年CES上，Mobileye第一次提出L2+自动驾驶概念，在此之后，很多车企以及供应商开始用这一术语，并且国内一些新势力造车企业尝试进入。
不过，市场上销售搭载L2+级别自动驾驶的汽车存在众多改进之处，体验感受也处在较差水平。
对此，Mobileye将重新定义这一概念。

它也可以是前置摄像头加上车身周围的环绕摄像头来进行全方位传感，然后再加上高精地图，共同实现辅助驾驶。
在功能方面，L2+级别自动驾驶应该是全区域的自动驾驶，这里很重要的一点就是全速度范围的车道保持，也就是说在城市环境中也能实现车道保持。
Amnon Shashua提到，“实现L2+级别自动驾驶还有一个重要的因素就是价格，如果每辆车需要数千美元的成本，肯定不行，所以摄像头系统在这里是非常重要的。”
在现场，Amnon Shashua展示了来自Wolfe Research的一份图表，体现的是L2级别和L2+级别需求量的增长，通过这张图我们可以看出，L2+已经成为一个重要的市场。
从商业的角度来看，目前市面上70%以上都是L2级别的系统，不过，配置L2+级别系统的车型占比较少。
Amnon Shashua透露，在L2+级别系统中，采用前置三焦点传感器的日产ProPilot系统和大众的Travel Assist系统都采用了Mobileye的高精地图，除此之外，这个领域目前还有12个正在进行的研发项目、13个公开招标项目。
Amnon Shashua预计，“L2+级别自动驾驶市场价值是L1级别、L2级别的3倍到15倍。”

可见，L2+级别自动驾驶将是Mobileye业务一个新的增长点，这一领域将环绕计算机视觉技术带来不可忽视的价值。
EyeQ6即将到来，Robotxi进入盈利时代
Robotxi是实现自动驾驶汽车大规模上路的第一步。
根据第三方统计数据显示，2030年，自动驾驶移动出行即服务（MaaS）的潜在市场规模将达到1600亿美元。
Mobileye的Robotxi部署战略涵盖了自动驾驶出租车市场全部五个价值层级的技术规范、发展及整合等内容。
这五个层级分别为：自动驾驶系统、自动驾驶车辆、车队运营、出行智能、乘客体验与服务。
实践证明，Mobileye采用更加经济实惠的解决方案能够以优于竞争对手的速度拓展全球业务，并且在自动驾驶出租车1600亿美元的全球机遇中占据更大的市场份额。

Amnon Shashua透露，“Mobileye预计在2022年初启动Robotxi项目，这其中包括，2022年初实现特拉维夫的自动驾驶出租车商业运营、2021年在巴黎投放一批有安全员的自动驾驶汽车，2022年撤掉安全员，进行商业部署。2021年在韩国大邱市部署Robotxi，2022年开始进行商业部署。”
根据Mobileye计划，到2022年Robotxi所有传感器硬件成本大约在1万-1.5万美元，到2023年Mobileye推出EyeQ6，据悉，一个EyeQ6芯片就相当于6个EyeQ5芯片，所以到2025年Mobileye可以把系统成本降到5000美元以下。
现在，Mobileye正在通过一辆搭载了12个摄像头以及两个EyeQ?5芯片的自动驾驶汽车进行前期的测试。
在CES现场，Mobileye对外公布了该自动驾驶汽车穿梭街头的视频，从这个视频可以看出Mobileye希望通过环绕计算机视觉系统技术实现L2+级别以上自动驾驶的各种功能。
也就是说，Mobielye希望通过摄像头实现全栈式自动驾驶，即从头到尾的全栈，仅用摄像头来实现自动驾驶的一切功能，不需要雷达、激光雷达等传感器。
为了保障摄像头实现自动驾驶的安全性，Mobileye提出了犯错几率低至平均每一万小时驾驶出现一次错误的目标。
简单的讲，如果你每天驾驶两个小时，要十年才达到一万小时。
数据显示，人类驾驶致伤的事故几率大约是0.0001，也就是每一万个小时发生一次，致死的驾驶事故发生几率大约是0.000001，也就是每一百万个小时发生一次。
Amnon Shashua认为，“安全界限计算在内，最理想的数字是0.0000001，每一千万个小时发生一次安全事故。”
到底怎样才能实现这个数字？
Mobileye采用的方法是冗余设计，与其他自动驾驶公司不同，Mobileye自动驾驶系统冗余设计并未使用传感器融合方案，而是采用了传感器分离方案。

Amnon Shashua解释道，“因为这些系统都几乎各自独立，所以整合起来再加上安全界限就能达到0.00000001的概率，但因为它们在数据上并不是完全独立的，所以我们再减去一些，最后我们的数字就是0.0000001。”
为了验证该方案的有效性，Mobileye做了两套独立的系统，一套是纯视觉方案，另一套是传感器融合方案，结果显示，通过计算机视觉系统，Mobileye能达到0.0001界限。
除此之外，Mobileye已经可以通过6种视觉引擎来分析路况，4种计算方法将2D信息转化为3D信息，其中很重要的一种计算就是“视觉雷达（VIDAR）”的技术，它与激光雷达（LIDAR）功能相似，使用多个摄像头，然后通过经典的三角互证原理来生成三维图像。
比如，Mobileye加强了对大型车辆的跟踪能力，当一辆大卡车或巴士距离你很近时，这个是从外观入手通过侧面的摄像头进行物体跟踪。
针对更为复杂的路况，比如一条双向道路有迎面车流、有堵塞，这个时候就需要全图像识别技术。

通过低廉的硬件成本、传感器分离技术、多重视觉传感方案，Mobileye在L4级别自动驾驶领域实现多重突破，用Amnon Shashua来说，“要想让自动驾驶汽车进入消费级，必须要经历Robotxi这个环节。”
在CES展上，Mobileye宣布与韩国大邱广域市达成了合作，双方将共同测试和部署一项基于Mobileye自动驾驶汽车技术的自动驾驶出租车移动出行解决方案。
Mobileye会将其行业领先的自动驾驶系统部署在这些车辆中，以实现自动驾驶的移动出行即服务（MaaS）运营，而大邱广域市也将制定一系列监管措施确保自动驾驶出租车队的运营得以顺利进行。
RSS+REM构建自动驾驶基础
如果说L2+级别自动驾驶与Robotxi是实现完全自动驾驶的一个过程，那么RSS+REM就是构建这个过程的基础能力。
2018年，Mobileye开发了RSS责任敏感安全模型，以期通过数学的方式来界定“安全状态”。
其目标是通过一些数学公式从理论上来保证自动驾驶汽车的安全行驶，并通过形式化以下人类驾驶中比较具有主观性的几个常识确保自动驾驶汽车永远不会主动导致事故发生。
经过两年时间的发展，即将出台的IEEE标准就是在RSS模型的基础上创建的，该标准已经批准了一项在自动车辆模型决策方面的标准，该标准的目的是为自动化车辆决策定义参数化的正式模型，使行业和政府都可以根据通用定义来定义自动化车辆安全驾驶在安全性和实用性之间的含义。
除此之外，RSS已经实现中国的标准化，将在2020年3月生效。
Mobileye的REM?技术由于采用了众包和低带宽上传的模式，能够快捷迅速且经济高效地进行路网信息管理，这些解决方案可被应用于增强型ADAS以及未来的高级别自动驾驶汽车当中。
两年前，Mobileye宣布了参与REM数据收集计划的三家汽车制造商：宝马、日产和大众。

Amnon Shashua表示，“目前已有6家合作OEM为我们提供数据，2020年完成欧洲和美国的地图绘制，2021年就能实现所有道路地图制作的自动化。”
在中国Mobileye已经与四维图新、紫光、蔚来、上汽集团达成合作，根据Mobileye同上汽集团的合作，“乘用车”将会变成“数据采集车”，并为全球“路书”的绘制做出重大贡献。
未来，Mobileye 将联合 Ordnance Survey 和其它合作伙伴为当地公司提供基于高精地图的位置服务，预计到 2030 年，地图数据就价值 35 亿美元。
从驾驶辅助系统到自动驾驶系统，现在的Mobileye它更像是一个自动驾驶汽车推手，中国，将成为Mobileye发展中最重要的一环。
可能有人会问在中国Mobileye的员工为什么只有20人左右，Amnon Shashua在采访中给出了他的答案。
他说，“大多数的业务都是直接与车厂对接，或者是车厂的一级供应商，因此我们在销售方面不需要太多的人力，Mobileye是一家精益管理型公司，大部分的人力资源都投入到开发上，不需要太多的销售和市场人员。”
当然，这个市场Mobileye不是唯一的存在，面对竞争者，Amnon Shashua表示，“自动驾驶不仅仅关乎芯片，而是一个系统，我认为我们的EyeQ5和EyeQ6芯片是目前这个领域最顶级的芯片。”
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

3. 英特尔将自动驾驶部门Mobileye估值为200亿美元，为什么这么高？

从经济角度来看，美孚2021第四季度的营业利润为3.56亿美元，同比增长7%。
一个季度的净销售额数据与2016年3.58亿美元的净销售额相当。同时，该公司2021的年收入将增至14亿美元，增长43%，2018-2021的综合年增长率将高达26.1%。事实上，2018年，英特尔已经为Moovit的最后一轮D-Round贡献了5000万美元。据以色列媒体报道，在此次收购中，部分收购成本将用于引进人才，即员工将获得最终金额的10%作为定金。
当然，为英特尔收购Moovit无疑弥补了其在自动驾驶领域的不足，正如业内人士所知，英特尔于2017年收购了汽车芯片制造商Mobiley，并进入了自主汽车芯片领域。据报道，Mobileye芯片已向25家汽车公司的300款车型交付了EyeQ系列芯片，ADAS已部署在近6000万辆汽车上，随着特斯拉和其他汽车公司开始开发自己的芯片，以及英伟达、高通和其他汽车芯片的迅速崛起。
Mobiley在该行业的地位已经削弱，因此，在收购Moovit之后，Amnon Shashua在接受外国媒体采访时表示：收购Moovite填补了Mobiley发展的一个中心空白。Amnon嘴里的“空白”无疑是自动驾驶-旅行信息的关键。
从销售角度来看，Moblieye在12月13日开启了一个历史性时刻-Mobileye EyeQ芯片的累计出货量超过1亿！自2007年在宝马、通用和沃尔沃批量生产EyeQ1芯片以来，EyeQ系列芯片的销量持续增长。

4. 智能驾驶商业化落地风向生变，那些威胁到Mobileye的黑马正在夺单

作者 / 姚旭阳
编辑 / 王德芙
出品 / 汽车之心
智能汽车时代，产业链的玩法正在发生微妙的变化。
过去供应商与主机厂合作的惯例是：
由主机厂定义需求，Tier 1 组局集成 Tier 2 的技术，最后形成整体打包方案提供给车企。
而在新一代用于自动驾驶的软件上，因为其技术实现极为复杂，车企迫于竞争压力又希望尽早将自动驾驶功能开放给用户。
所以在这个过程中，就需要自动驾驶软件能够实现迅速上车，并不断迭代优化。
敏捷开发的需求催生出更紧密的产业链协同关系，而掌握核心软件技术的供应商正成为关键的新变量。
区别于各层供应商之间层次分明、阶梯式的合作关系，车企正开始与 Tier 2 以及 Tier 1 共同协作来开发新一代的自动驾驶技术。
其中，视觉感知又是各类供应商中最活跃的派系。
1、视觉感知是自动驾驶量产的基石

9 月 24 日，吉利与 Mobileye 宣布达成合作。
Mobileye 将在 2021 年量产的纯电车型领克 ZERO concept 上提供基于视觉感知的自动驾驶系统?SuperVision。

紧接着，不到一个月后，国内智能驾驶系统方案供应商智驾科技 MAXIEYE 宣布获得乘用车企L2+智能驾驶系统量产的项目定点。
MAXIEYE 将为该车企提供包括全速自动巡航等功能在内的智能驾驶系统方案产品。同时，其将与该 OEM 实现从感知算法到控制系统算法全技术链条的 OTA。
据汽车之心了解，MAXIEYE 与另外几家乘用车企的合作也在快速推进。
视觉感知技术在自动驾驶研发中一贯扮演了意义非凡的角色。
以特斯拉为例，这家公司采用了以视觉感知为主的技术路线，在2014 年就投产 Autopilot 并在次年开放了软件功能，目前 Autopilot 是公认最成熟的量产自动驾驶系统。
在当时的条件下，激光雷达还没有量产，实际上到 2020 年低价可靠的激光雷达都没有量产，也难怪 Elon Musk 在视觉感知上「一条道走到黑」。
Musk 坚信，只靠视觉算法便可以实现全自动驾驶。
当年帮助特斯拉开辟自动驾驶量产先河的，是 Mobileye 基于 EyeQ3 芯片实现的感知技术。
虽然后来特斯拉与 Mobileye 的合作终止，2016 年前者转向自研全栈的自动驾驶技术和芯片，但 Mobileye 从此一飞冲天。
凭借视觉感知技术以及包括 EyeQ4 在内的系列芯片，Mobileye 拿下了中德美日各大市场几乎全部的主流车企。
在行业量产 L1/L2 级自动驾驶的发展初期，Mobileye 是当之无愧的市场王者。
2019 年全球汽车总销量大概是在 9000 万台级别，Mobileye EyeQ 芯片当年的出货量可以做到?1740 万片，占整个市场盘子的近?20%。
实际上，如果只算带有 ADAS 和自动驾驶功能的车型的话，Mobileye 所占有的市场规模要远远超过 20%。
一定程度上，Mobileye EyeQ 芯片量产的速度以及感知技术迭代的速度，影响了全球自动驾驶量产的进程。
随着这家公司在市场上日渐强大，其在与车企的合作过程中也逐步暴露出一些问题。
以 2019 年为例，Mobileye 的视觉产品覆盖 300 多个车型。
在过往与车企的合作中，Mobileye 已经形成了通用平台化的解决方案。不过，车企在该方案的基础上很难进行深度二次开发，进而使得采用 Mobileye 方案的车企很难在不同车型的自动驾驶功能上做出差异化和个性化。
其次，因为要支持、适配 300 多个车型，Mobileye 本身的技术方案难以做到快速迭代。由于在感知数据层面与 OEM 的共享也比较敏感，所以 OEM 也较难主导技术方案的快速迭代。
至于全球各个市场的本土化，则是更加艰巨的挑战。
于是，在市场上，谁能够提供技术实力相当的解决方案，同时解决现存的痛点，便有机会拥有一席之地。
2、夺单背后的关键
实际上，这几年，围绕视觉感知的技术路线，国内已经涌现出了一大批公司，如 MAXIEYE、极目智能、自行科技、MINIEYE 等等。
这些公司以前视感知技术、环视感知技术、DMS 等不同的角度来切入自动驾驶市场。
早年，部分公司为了更快地实现上车，采用了主打后装市场的方式，并迅速实现商用车或乘用车的配套量产。
真正的挑战在前装市场，尤其是乘用车的前装定点。
如果我们以拿到车企的前装量产订单来衡量，最终跑出来的公司仅仅是少数。
能够从 Mobileye 强势的市场垄断中拿下 L2+ 智能驾驶系统的量产订单，MAXIEYE 自有其核心优势。
MAXIEYE 创始人周圣砚师从 MIT 自动驾驶科学家 Karl Iagnemma。
Iagnemma 也是今天主导安波福与现代汽车合资的 L4 自动驾驶公司 Motional 的 CEO。
MAXIEYE 的公司高管及核心团队拥有较深厚的无人驾驶学术积累和乘用车前装量产的基因。
周圣砚分享，有几个核心的因素驱动了 MAXIEYE 在前装智能驾驶市场的成功：
第一，产品迭代速度快。
MAXIEYE 研发的深度学习智能视觉产品——「IFVS前向智能视觉系统」。
从 2016 年成立至今已经迭代了 3 个量产版本，第四代产品将在今年年末推出。「每一代产品的性能，都在上一代产品基础上有颠覆性的突破。」
以去年 11 月发布的最新一代产品 IFVS-500为 例。这代产品实现了虚拟激光雷达算法的集成，可实现精准测距、测速等功能，支持三维环境立体构建，且凭单目视觉可以实现 5% 以内的精度误差。
根据行业人士统计，全球单目视觉产品的平均精度误差表现在 10%。
第二，性能强大，可识别场景丰富。
除了常规的车辆、车道线、行人和非机动车辆检测之外，MAXIEYE 对可行驶区域、静态障碍物和红绿灯/交通标示等的检测也同样强大。
比如，其产品可以识别包括圆形、箭头等各种形态的红绿灯，并能识别限高牌、限速牌等交通标志。
第三点是，前装量产经验。
在拿下乘用车量产订单之前，MAXIEYE 在商用车市场中积累了大量经验，并且已经形成造血能力。
目前 MAXIEYE 在业务上，是客车、卡车、乘用车并举。
2019 年，MAXIEYE 的前视产品已经占领了?80%?以上的客车前装市场份额。
2020 年， MAXIEYE 在国内排名 TOP10 的商用车 OEM 中，拿下项目定点和量产合作。
截至目前，MAXIEYE 在商用车市场的 ADAS 产品单月出货数万套，预计年度出货将达到十几万套。
最后，愿与主机厂深入合作，协同开发。
MAXIEYE 拥有丰富的产品线，包括前向智能视觉传感器系统，传感器融合方案，ADAS驾驶辅助系统、自动驾驶系统方案等，可以实现 Level 1 至 Level 4 多场景的落地应用。
但如何将这套产品真正应用在量产车上，需要 MAXIEYE 拥有很强的协同开发意愿和能力。
在项目合作的过程中，MAXIEYE 不止向车企提供 L2+ 自动驾驶技术方案，还会帮助车企一起建立相关控制策略等软件研发迭代的能力。
据汽车之心了解，目前在已定点的 L2+ 智能驾驶系统项目中，MAXIEYE 将提供从传感器感知融合、到系统功能开发的软硬件一体化解决方案。
其支持的自动驾驶功能将包括非常实用的 TJA 拥堵状态下的辅助驾驶以及 ILC 交互式变道等。
同时，基于从 Sensing 到 System 模块的完整技术布局，MAXIEYE 打通了 OTA 在线升级技术在感知和控制模块的全覆盖，能够满足车企在未来几年内面向高阶自动驾驶渐进技术升级的需求。
3、车企智能化进入三岔口
当前，包括自动驾驶在内的智能化技术，已经成为影响许多消费者购车的关键因素。
今天的汽车消费者正越来越在意：
谁家的汽车能够更舒适地帮助他完成每天的通勤，以及不时的长短途旅行；什么车型能在拥堵跟车时带来更加舒适可靠的体验；以及在自动巡航时支持更流畅的脱手时间。
今天的智能汽车市场上，特斯拉独树一帜，中国的汽车品牌正在智能化的路上加速追赶。

在美国，特斯拉 FSD 的 Beta 版本已经面向一小撮的用户完成推送。
在中国，造车新势力们正在拥抱具有核心软件能力的新晋供应商。
而据汽车之心了解，自主品牌中其实已经有公司开始尝试摆脱 Mobileye，正在尝试基于英伟达的开放计算平台进行自动驾驶软件的自研。
原因无他，这是车企在智能汽车时代实现功能差异化的唯一道路。
不过，主流趋势仍是，一部分自主品牌，如吉利、长城正与 Mobileye 合作，并希望利用 Mobileye 的解决方案在短期内推出具有 L2/L2+ 自动驾驶功能的车型。
所以，在未来几年，行业的格局或趋向于：特斯拉是智能汽车的领头羊，Mobileye 是自动驾驶解决方案的头号玩家，而更多的新兴力量迅速崛起。
2021 年 1 月 1 日，随着国内自动驾驶分级标准法规正式启用，车企将越发加快在智能驾驶赛道上的脚步。在巨大的淘金机遇中，供应链也将迎来一轮新的洗牌。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。