做自動駕駛處理器不是一件容易事，它需要滿足高算力、高穩(wěn)定性、高安全性、低功耗等相互之間很難平衡的特性。在這個領域，目前業(yè)內知名的供應商就只有 Mobileye 和英偉達（NVIDIA）這兩家。前者是絕對的老大，后者是后起之秀，意圖彎道超車。

身為老大，Mobileye 的技術自然穩(wěn)穩(wěn)領先，這也決定了這家公司的技術體系相當封閉——廠商想合作，只能整套購買他們的解決方案，而就算買了，他們的數(shù)據(jù)和技術細節(jié)也不開放給你。

2017 年 8 月，英特爾通過用約 153 億美元收購 Mobileye 的方式，直接打入自動駕駛領域。被收購后，Mobileye 就宣布了會在未來產(chǎn)品迭代過程中逐步開放其技術體系。去年底，他們開放了叫做 RSS 的模型，并且在全球范圍賣力推廣。兩個月前，它到了中國。

「實際上 RSS 就是代碼，它可以和所有不同的自動駕駛車基于 AI 的軟件兼容，也就是被別人的產(chǎn)品來使用，并且有不同的實施方式，例如可以在 CPU 上，也可以在 FPGA 上。」英特爾無人駕駛解決方案資深首席工程師、首席系統(tǒng)架構師 Jack Weast 解釋道。

英特爾無人駕駛解決方案資深首席工程師、首席系統(tǒng)架構師 Jack Weast

這么聽起來，Mobileye 似乎確實決定走出「閉關鎖國」的過去了，在他們終于想通要開放技術體系的背后，承受了哪些壓力？另一個角度說，他們將 RSS 代碼公布給業(yè)內，除了服務大眾，目的是什么？

來自英偉達的壓力

Mobileye 的戰(zhàn)略轉變部分出于來自競爭對手英偉達的壓力。這要從兩家企業(yè)的不同定位說起。

Mobileye 提供的是「全方位」的解決方案，主要做 L1 到 L3 級別的前裝 ADAS。 他們的硬件產(chǎn)品是基于 ASIC 架構的 EyeQ 芯片（從 2004 年開始推出），并配合有自己定制化的視覺感知算法。他們自動駕駛車的「大腦」包括四個部分：EyeQ 芯片、自動駕駛策略、安全的防護層 RSS、地圖技術 REM。

由于有長期的數(shù)據(jù)積累、功耗低、更符合車規(guī)級要求，目前為止，大部分前裝領域的高級駕駛輔助系統(tǒng)中使用的都是 Mobileye 的方案。

EyeQ 系列芯片已經(jīng)迭代到 EyeQ4，可以用 3-5W 的功耗實現(xiàn) 3.5 萬億次/秒的算力，在蔚來 ES8 上首次搭載，而 REM 也和上汽、四維圖新達成了合作。

Mobileye 本身的定位就是用整套方案服務于量產(chǎn)車，以實際應用量、市場占有率為優(yōu)勢。7 月 1 日，Mobileye 中國區(qū)總監(jiān) Boaz Sacks（伯恩賜）也驕傲地給出了數(shù)據(jù)：現(xiàn)在全球搭載 Mobileye ADAS 安全方案的車輛超過 2700 萬輛，使用 Mobileye 產(chǎn)品的 OEM 有 25 家，其中 13 家和 Mobileye 在自動駕駛上有合作。另外，現(xiàn)在 Mobileye 的市場份額超過 70%，幾乎是「孤獨求敗」的狀態(tài)。

Mobileye 中國區(qū)總監(jiān) Boaz Sacks（伯恩賜）

這樣就導致一種現(xiàn)象：面對 Mobileye 的封閉體系和稱霸前裝的地位，車廠實際上沒有什么選擇余地和議價權。然而，現(xiàn)在車廠對技術層面的興趣和野心都在逐步增加?！缚蛻舨粌H要求產(chǎn)品好用，還想知道好用的原因，而且想自己改進和調整，這些 Mobileye 都無法滿足，想改進只能買他們下一代整套產(chǎn)品。」

恰好英偉達能滿足這種需求。2015 年，英偉達發(fā)布了應用于自動駕駛汽車環(huán)境信息識別處理的 DRIVE PX，比 Mobileye 晚了 11 年進入這個領域。目前，他們的硬件產(chǎn)品主要基于通用的 GPU 架構。

英偉達通用的計算芯片 GPU 并不是專門為自動駕駛設計，所以在應用時有高功耗、高成本的問題；而在量產(chǎn)車所追求的安全性、穩(wěn)定性、制作效果上也難以和 Mobileye 的產(chǎn)品競爭。與之同時，英偉達的優(yōu)勢實際上在于開放的技術體系，例如他們賣的產(chǎn)品有芯片、驅動、軟件開發(fā)包、應用工具等。

出于上面的原因，英偉達集中于前瞻領域，采取了彎道超車戰(zhàn)略。他們和車企提前深度合作來研發(fā)較高級別的自動駕駛功能。 目前，英偉達的后裝技術主要被放在車廠 L4、L5 級別的概念車、自動駕駛測試車里。

可以說，Mobileye 占領的是「現(xiàn)在」，而英偉達在「未來」更有潛力。業(yè)內認同的 L4 級以上自動駕駛技術的量產(chǎn)時間是 2021 年左右，Mobileye 能夠眼睜睜看著英偉達布局未來市場無動于衷？為了贏得客戶信任，實際上 Mobileye 正被迫走向開放。

開放 RSS 模型

RSS 模型是 Mobileye 技術系統(tǒng)開放的一環(huán)。

RSS 是什么？它的英文全名是 Responsibility Sensitive Safety，翻譯成「責任敏感安全模型」，關于它的原理 GeekCar 有過介紹。簡單地說，RSS 就是融合了數(shù)學公式和計算方法的代碼，能兼容任何的自動駕駛車基于 AI 的軟件/解決方案。它通過數(shù)學公式為人類界定安全駕駛的概念，讓自動駕駛汽車能自我判斷安全狀態(tài)，避免發(fā)生可能的事故。

Mobileye 方面稱，發(fā)布 RSS 模型是因為，行業(yè)在通過已有的技術來判斷自動駕駛的安全性上存在相當大的困難。目前人類駕駛的事故概率是 10^-6 ，要想你的無人駕駛的安全性被外界廣泛認可，至少要達到目前航空業(yè)的安全水平—— 10^-9 的事故率。目前業(yè)內驗證的方法主要有兩種：

第一、統(tǒng)計學方法。 這種方法意味著你的行駛里程越長越安全，如果要證明致死率夠低，大概需要行駛 300 億英里，這是沒有經(jīng)濟性、不可能實現(xiàn)的。而且在驗證中行駛的車輛所處環(huán)境單一，也讓這種方法不實際。

第二、基于 AI 的規(guī)劃算法。Mobileye 認為這種方法的缺點不安全、不透明。

1）它是對于自動駕駛汽車應當如何采取行動的最優(yōu)推測，是概率性的；

2）它和你所培訓的人工智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)相關，而 AI 總會遇到?jīng)]有接觸過的場景，是無法被充分驗證的；

3）它的效果取決于訓練時所用數(shù)據(jù)的質量；

4）把安全嵌入 AI 算法會導致汽車行為過于保守，無法行駛；如果用上百個 TB 的海量駕駛數(shù)據(jù)打破這種保守，經(jīng)濟性又很低，所以 AI 算法僅限于統(tǒng)計學論據(jù)，無法被正式地驗證。

Jack Weast 告訴我們，在 RSS 的模擬測試中，自動駕駛的數(shù)學公式完全是根據(jù)人類駕駛的方式和習慣設定的，所以基于 RSS 的自動駕駛車的駕駛反應是擬人的，這也更有利于發(fā)生事故時的責任判定。目前，RSS 的自動駕駛車輛上有兩套獨立并行的感知系統(tǒng)，來降低感知的錯誤率。一套是地圖、攝像頭等自動駕駛感知系統(tǒng)；另一套是無線電雷達、激光雷達。

Mobileye 所希望的是，通過與當?shù)卣献鳎瑢?RSS 定義為一個「開放、透明、技術中立的行業(yè)規(guī)范」。他們也是這樣介紹 RSS 的：RSS 可以提供一個保障無人車安全及認證責任的統(tǒng)一標準，并且只需要參與各方分享少許安全數(shù)據(jù)而不觸及核心知識產(chǎn)權就可以實現(xiàn)。

盡管 RSS 解決了在驗證安全性時對時間長度上的數(shù)據(jù)要求，但是并沒有解決從空間寬度上的數(shù)據(jù)需求問題，它還是需要大量數(shù)據(jù)的。想把這個技術和數(shù)據(jù)體系做到一種規(guī)范級別的普及，也不可能只靠 Mobileye 他們一家公司，或幾家合作伙伴。

走出數(shù)據(jù)瓶頸

Mobileye 現(xiàn)在需要的是什么數(shù)據(jù)？答案是當?shù)氐男旭偳闆r數(shù)據(jù)。

Mobileye 在 RSS 中使用了深度學習、機器學習、增強學習等各種人工智能方法。在自動駕駛車的認知、計算機視覺方面主要用了深度學習；在駕駛策略方面采用的是增強學習，這其中有獎勵機制，可以做到汽車自主駕駛的定制化。

RSS 代碼的數(shù)學公式中，有一部分是常數(shù)，另一部分屬于變量，這個變量更需要因地制宜。例如汽車變道距離是一個變量，在中國設置這個數(shù)字時需要把它留短點。另外，政府從道路監(jiān)管方面可以接受的風險也要通過變量的設置來調整，例如在住宅小區(qū)里的限速低，而高速公路上限速會高很多。

「這也是為什么我們要和中國的高校、中國政府機構合作，我們希望能夠有更多中國的交通數(shù)據(jù)?！笿ack Weast 說。當然，設立的這個法規(guī)框架，Mobileye 也需要政府同意，才能把駕駛時的責任問題分清楚?！改壳?RSS 已經(jīng)在以色列耶路撒冷進行車輛路測，很快也會在美國進行相應路測，我們希望通過和中國各組織的合作，把 RSS 帶到中國?！?/p>

上個月，英特爾 Mobileye 和清華大學、中國科學院自動化研究所合作，成立了英特爾智能網(wǎng)聯(lián)汽車大學合作研究中心。根據(jù)合作協(xié)議，各方將圍繞創(chuàng)新性的車聯(lián)網(wǎng)應用以及平行駕駛等領域展開聯(lián)合研究。

Mobileye 的 RSS 現(xiàn)在由于數(shù)據(jù)不足，缺乏試驗，可以說只是一個雛形。 在耶路撒冷、中國這種復雜路況下路測，Mobileye 希望使 RSS 的安全場景更全面，得到進一步完善。

「目前主流廠商都稱他們達到 L3 級以上自動駕駛的時間點是 2020 到 2021 年，所以 RSS 的第一次正式部署應該也在 2021 年左右，具體要看我們客戶的時間點。從現(xiàn)在到 2021 年，RSS 確實還需要做大量路測?！?/p>

其實，RSS 這種模型不是新概念，在工業(yè)自動化系統(tǒng)、航空系統(tǒng)造就的存在， 在汽車技術行業(yè)也已經(jīng)有很多類似于 RSS 的模型存在。 所以，RSS 并不是 Mobileye 所獨有的創(chuàng)意和技術，這種共享也不完全算他們放寬了對技術的保護，重點還是在于新數(shù)據(jù)的獲取。

他們也承認這一點：「這也是為什么我們把 RSS 拿出來和業(yè)界共享的原因。我們覺得存在類似的模型是好事情，業(yè)內可以互通有無，最后共同建立一個大家都遵守、政府也支持的責任模型?！?/p>

另一方面，深度學習等 AI 方法被應用到汽車自動駕駛行業(yè)是從 2015、2016 年開始，這些技術顛覆了傳統(tǒng)的對視覺圖像進行人工手動標識的方法——此前 Mobileye 一直是這么做的，讓機器收集數(shù)據(jù)、獲取數(shù)據(jù)的能力迅速增強。

英偉達就是第一批這么做的公司，它的快速追趕讓 Mobileye 多年積累的數(shù)據(jù)優(yōu)勢越來越不明顯。無論是 REM 還是 RSS，都能幫 Mobileye 跳出數(shù)據(jù)瓶頸，而為了未來考慮他們也會越來越開放。

殊途同歸

隨著全行業(yè) L4、L5 級別自動駕駛汽車的上路，Mobileye 自我技術體系將逐漸開放，并且專注于更高級別自動駕駛技術的研發(fā)、應用；英偉達也將實現(xiàn)量產(chǎn)。兩家巨頭在行業(yè)內的定位和作用開始趨同。

可能了解 Mobileye 的人會說，他們只做純視覺方案，而英偉達激光雷達、毫米波雷達、視覺什么都做，所以還是有差異的。不過最近 Boaz Sacks 已經(jīng)明確表示，未來他們會告別純視覺。

Mobileye 采用純視覺方案的原因主要有下面兩點：

1）成本問題。 這一點和他們服務量產(chǎn)車的定位相關，激光雷達的高成本并不適合量產(chǎn)——這也是特斯拉拒絕激光雷達的主要原因。

2）技術問題。 實際上，目前激光雷達的技術在實現(xiàn)車規(guī)級量產(chǎn)時遇到了壁壘。目前為止，法雷奧是全球唯一一家實現(xiàn)車規(guī)級激光雷達量產(chǎn)的企業(yè)，他們的車規(guī)級激光雷達 Scala 在去年搭載于新奧迪 A8 上，首次落地。

現(xiàn)在，Mobileye 在無人車的正面采用長焦、中焦、廣角鏡頭的三目方案，來確保大部分探測區(qū)域都有多顆攝像頭來負責感知，形成傳感器冗余。Boaz Sacks 最近明確表示：「機器視覺技術已經(jīng)高度成熟且便宜，因此在技術路線上，我們會優(yōu)先發(fā)展物美價廉的純視覺感知方案。 日后，若激光雷達等傳感器的成本明顯下降，Mobileye 也會采用其作為安全冗余?！?/p>

另外，從戰(zhàn)略層面來看，英特爾收購 Mobileye 就是想讓它在自動駕駛領域來跟英偉達競爭的，他們下賭注在這家創(chuàng)業(yè)公司身上，就算 Mobileye 未來出于喜好還執(zhí)著于純視覺，英特爾應該也不會允許了。

未來兩巨頭必定殊途同歸。一種第三方的觀點是，當 L4、L5 的量產(chǎn)落地，英偉達強大的算力和開放的技術體系，將讓他形成巨大優(yōu)勢，做到彎道超車。不過至少還有三年，英特爾已經(jīng)想明白了，應該也會抓緊轉型的。