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| 本文作者： Misty | 2019-02-08 16:51 |
雷鋒網(wǎng)新智駕（微信：AI-Drive）按：每年的 CES 上，Mobileye 不僅僅會回顧總結(jié)去年的發(fā)展、展望下一年的發(fā)展，還會對本行業(yè)的發(fā)展與未來進(jìn)行一個深入的分析。Mobileye CEO Amnon Shashua 作為 Mobileye 的靈魂人物和技術(shù)布道者，他每次的主題演講都是一大看點(diǎn)。
在本文中，你將了解到以下信息：
1、Mobileye 自動駕駛解決方案、自動駕駛策略；
2、地圖與 REM；
3、ADAS 的全球趨勢與進(jìn)化之路；
本文由雷鋒網(wǎng)新智駕根據(jù) Amnon Shashua 的演講整理而成（略有刪減）。
2018 年是 Mobileye 碩果累累的年份。
我們有 28 個新的參與到客戶的產(chǎn)品成功投入生產(chǎn)，包括 24 個汽車廠商，8 個 Tier1；其中 16 個來自中國，因此中國已經(jīng)成為 Mobileye 的主要戰(zhàn)略地區(qū)之一。
同時，我們發(fā)布了 20 個項目，覆蓋 78 個汽車型號。我們不僅僅為未來做準(zhǔn)備，還未現(xiàn)在的行業(yè)發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。
7 個項目安裝了我們的最新芯片 EyeQ4。EyeQ4 是一個相當(dāng)強(qiáng)大芯片設(shè)備，它已經(jīng)安裝在了寶馬的 X5 車型中。
下一個數(shù)字是 56，我們有 56 個汽車產(chǎn)品擁有高級輔助駕駛功能，為用戶帶來超越安全之外的價值。
我們來看下一張圖：2014 年到 2018 年 EyeQ 系列芯片銷量。
我們選擇 2014 年，是因?yàn)?2014 年我們首次公開募股。2014 年到 2018 年，我們實(shí)現(xiàn)了 46% 的連續(xù)增長。迄今為止，我們一共銷售了 3200 萬個 EyeQ 系列芯片，這說明有 3200 萬輛汽車是由 Mobileye 的技術(shù)驅(qū)動。
在 Euro NCAP 的五星級汽車中，有 13 款汽車搭載的是 Mobileye 技術(shù)。這說明我們在汽車領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)力越來越強(qiáng)大。
這是寶馬 X5，其中 3 個攝像頭是由 EyeQ4 支持，它能從各個方面增強(qiáng)識別能力，擁有紅燈警報、識別周圍汽車/自行車、緊急剎車等功能。
同時，我們和大眾集團(tuán)合作，專注打造結(jié)合前置攝像頭和 Roadbook 技術(shù)的 L2+。
說回到汽車，我們是如何讓地圖系統(tǒng)為汽車的發(fā)展提供更多價值的？
舉個道路識別的例子，如果汽車行駛在道路標(biāo)志特別不明顯，甚至是沒有標(biāo)志的城市道路上，那么地圖系統(tǒng)也能識別出道路。因?yàn)槁飞嫌泻芏嘬?，系統(tǒng)可以收集這些車的數(shù)據(jù)傳入到云端，從而實(shí)現(xiàn)道路識別。因此，就算道路上沒有道路標(biāo)識，我們也能識別道路。
再說說交通信號燈，地圖系統(tǒng)還能提高 ACC 和 LKA。我們預(yù)計在 2019 或 2020 年發(fā)布搭載 EyeQ4 和高級地圖識別系統(tǒng)的大眾汽車。
我們還和中國的長城汽車簽訂了協(xié)議，未來三至五年內(nèi)，長城汽車將把 L0-L2+的基于 Mobileye 技術(shù)的 ADAS 系統(tǒng)，集成到一系列車型上。為了適應(yīng)中國獨(dú)特的路況，雙方還將在集成 ADAS 的同時，共同開發(fā) L3 乃至更高級別的駕駛系統(tǒng)。
接下來，我們來看看 ADAS 的全球發(fā)展趨勢。
上圖的百分比表示 EuroNCAP 數(shù)據(jù)統(tǒng)計之下 ADAS 在汽車中的覆蓋率，2016 為 12.8%，2018 年為 17.6%，2020 年預(yù)計為 20.3%，2022 年預(yù)計為 26.5%。
我們可以看到，ADAS 的發(fā)展勢頭喜人，輔助駕駛的技術(shù)發(fā)展并沒有止步不前，它在不斷進(jìn)化，它在汽車中的比重越來越大。
這張 PPT 非常重要，它展示了我們的總體戰(zhàn)略。
我們的戰(zhàn)略總體來說分為兩類：自動駕駛和輔助駕駛。一方面，輔助駕駛是可以促進(jìn)自動駕駛的。另一方面，自動駕駛技術(shù)也能促進(jìn)輔助駕駛技術(shù)的發(fā)展。
我們一直在想，自動駕駛技術(shù)的每一種功能，如何遷移到輔助駕駛中來，從而促進(jìn)輔助駕駛的發(fā)展。在輔助駕駛中，我們有一個很明顯的限制：成本限制。輔助駕駛的成本非常之高，但對于自動駕駛來說，成本并不是一個問題。
那么 ，我們?nèi)绾巫屪詣玉{駛來促進(jìn)輔助駕駛的發(fā)展？
對于這個問題，我們想了很多。下面，我想跟大家分享其中一個想法。在自動駕駛領(lǐng)域，我們有兩個變革，但是人們喜歡將它們混為一談。
其中之一是交通的變革，它被自動駕駛深深影響。隨著自動駕駛的發(fā)展，交通發(fā)生了重大的變革，表現(xiàn)形式不勝枚舉：更加智能的城市、更少的停車場等等。
另一個變革，是一個拯救生命的變革，如果道路上的每一輛車都是自動駕駛汽車，那么沒有人將會因交通事故而死亡。
輔助駕駛，已經(jīng)開始變成了一種拯救生命的變革。雖然輔助駕駛還沒有完成這個變革，但是通過輔助駕駛，我們能夠創(chuàng)造一種正確的技術(shù)（我將在本次演講結(jié)尾處仔細(xì)說明），創(chuàng)造“零傷亡愿景（Vision Zero）"的未來。
“零傷亡愿景”意味著，如果每輛車都安裝自動駕駛系統(tǒng)，那么車輛事故的發(fā)生率可以忽略不計，可以為零。拯救生命的變革來自 ADAS，交通變革來自自動駕駛。
我們把兩種變革分開，這樣我們就知道每種變革各自需要的技術(shù)是什么。
下面，我們來說說我們的自動駕駛解決方案?？偟脕碚f，我們的解決方法分為四種：
Visual perception and sensor fusion（視覺感知和感知融合）
Compute platform（計算平臺）
Driving policy and RSS（駕駛策略和責(zé)任敏感安全模型）
Dynamic mapping（動態(tài)地圖）
視覺感知和感知融合與傳感器和數(shù)據(jù)相關(guān)，數(shù)據(jù)由攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器收集，進(jìn)入計算系統(tǒng)，創(chuàng)造360度環(huán)境模型，模型包括道路、交通燈、路標(biāo)等。
同時，我們還需要計算平臺來支持如此龐大的數(shù)據(jù)計算，這個平臺需要非常強(qiáng)大，因?yàn)橛嬎懔肯喈?dāng)巨大；同時考慮到成本問題，它還要十分高效。
此外，我們還需要駕駛策略和 RSS，這樣才能保證駕駛的安全，同時還能在安全在合法的范圍內(nèi)取得一個平衡。
最后，我們需要動態(tài)地圖，三年前我們創(chuàng)造了這個技術(shù)，說到地圖，我們便會談到它的升級，稍后我會提到它。
現(xiàn)在我們來說說 Mobileye 目前正在努力的五個方面：
Open EyeQ5(開放架構(gòu)的 EyeQ5)：英特爾有自己的硅光子生產(chǎn)線，可以生產(chǎn)雷達(dá)所需的芯片，同時，它是開放架構(gòu)的，到時我們的客戶可以在芯片上編寫自己的代碼，自己來做融合。
Closed EyeQ5(封閉 EyeQ5) ：它不僅僅包含 EyeQ5，還包含我們的舊代芯片 EyeQ4、EyeQ3，它正是我們目前輔助駕駛用的芯片。
Surround Vision（環(huán)境視覺）：不僅用在輔助駕駛中，還用在自動駕駛中。
AV Series（自動駕駛汽車系列）：包括 360 度視覺、地圖、駕駛策略、傳感器等等。
AV Series+Maas platform（自動駕駛系列和 Maas 平臺）：除了 AV Series，它還包括 Maas 軟件系統(tǒng)。
請大家記住，我們所有與自動駕駛相關(guān)的東西，都與這五個方面有關(guān)。
接下來，我們來談?wù)勔曈X識別（Visual Perception）。
視覺識別是個復(fù)雜的東西。現(xiàn)在，我只想說說它的基本原則，我把它稱為“真正的冗余”。目前，我們的關(guān)注點(diǎn)在攝像頭上，我們知道：攝像頭在自動駕駛車輛中起了非常重要的作用，我們的目標(biāo)是用攝像頭實(shí)現(xiàn)自動駕駛。
但是，僅僅依靠攝像頭實(shí)現(xiàn)自動駕駛，是相當(dāng)困難的，因?yàn)閿z像頭提供的，并不是直接的 3D 信息，它就像我們的雙眼，提供的數(shù)據(jù)很有限。
要實(shí)現(xiàn)自動駕駛功能，我們需要的是 3D 信息。雖然攝像頭擁有高分辨率，但在開發(fā)者看來，攝像頭提供的是一種“懶惰”的視覺。因此，我們還需要其他的傳感器，比如雷達(dá)、激光雷達(dá)等，來給我們直接的3D信息。
但這樣以來，便會出現(xiàn)一個問題：傳感器太多了，會造成冗余。因此，我們需要讓攝像頭的功能更加強(qiáng)大，讓它具有完整的、端對端的操作功能，這樣其他的傳感器加進(jìn)來才是真正的錦上添花，才能實(shí)現(xiàn)真正的冗余。
這就是我們的哲學(xué)，我們不是說攝像頭能解決所有問題，我們也不否認(rèn)雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器的必要性。
因此，我們正在做兩件事。
第一，我們要找到一個正確的方式，實(shí)現(xiàn)真正而非沒有必要的冗余。
此外，我們還在做一個更重要的事，就是將自動駕駛技術(shù)遷移到輔助駕駛中來，減少輔助駕駛的成本。
現(xiàn)在的傳感器是幾萬美元，樂觀估計一下，將來也許會下降到幾千美元，但是它的成本還是太高了，無法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模運(yùn)用。那么，如何減少成本，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的自動駕駛呢？
答案是攝像頭。雷達(dá)和激光雷達(dá)都相當(dāng)昂貴，但攝像頭很便宜，它是你所能想象到的最便宜的傳感器。20 美元就能買到一個質(zhì)量很好的攝像頭。
因此，要想減少成本，我們需要將重點(diǎn)放在攝像頭上。因此，如果你想要影響輔助駕駛的變革，我們先要走通較為困難的路：利用攝像頭實(shí)現(xiàn)自動駕駛。
在這條路走通了之后，我們再讓它影響輔助駕駛的發(fā)展。這是一種戰(zhàn)略性的思維，我們首先用真正的冗余實(shí)現(xiàn)自動駕駛，然后讓自動駕駛促進(jìn)輔助駕駛。
下面來說說自動駕駛策略。
如果你去到我們的展位，可以用 VR 體驗(yàn)到我們的自動駕駛汽車。汽車上一共有 12 個攝像頭（前方有 3 個攝像頭，角落里有 2 個攝像頭朝前方、2 個朝后，2 個朝側(cè)方，3 個用作停車），沒有其他的傳感器，沒有 GPS。
圖示上方是攝像頭所拍到的景象，右邊顯示的是道路狀況 3D 圖。我們重點(diǎn)看看右邊，藍(lán)色車代表自動駕駛汽車，我們可以看到它越過了一個十字路口，給一輛紅色的車讓路，同時停下車等待突然進(jìn)入道路的路人。這個 3D 圖也是靠攝像頭實(shí)現(xiàn)的。
談?wù)動嬎闫脚_
首先回顧下我們的芯片。EyeQ4 于 2018 年發(fā)布，EyeQ5 在剛剛過去的 2018 年 12 月推出，它比 EyeQ4 強(qiáng)大 10 倍。
目前，EyeQ5 已經(jīng)有了訂單量，我們將從 2021 年 3 月開始 EyeQ5 的批量生產(chǎn)。
總體來說，EyeQ5 是一個非常強(qiáng)大的芯片，低耗能，它是僅限硅的“開放式”芯片（允許第三方代碼運(yùn)行）——不僅能造福自動駕駛，還能造福輔助駕駛。
我們與安波福合作，為寶馬打造2021年的自動駕駛汽車量產(chǎn)，這也是搭載了 EyeQ5 芯片。
駕駛策略 和 RSS
安全可以分為功能安全（Functional safety）和名義性安全（Nominal safety），大部分人關(guān)注的是功能安全，而我們關(guān)注的是常規(guī)安全，也就是說如何讓我們的設(shè)計避免事故，即在系統(tǒng)設(shè)計之初就要確保不會給社會帶來安全事故隱患，實(shí)現(xiàn)安全駕駛。
去年，我們與監(jiān)管部門合作，提出了 RSS （Responsibility Sensitive Safety，責(zé)任敏感安全模型）模型，它是一整套數(shù)學(xué)公式，將人類對于安全駕駛的理念和概念轉(zhuǎn)化成為數(shù)學(xué)公式和計算方式，用來界定什么樣的駕駛行為才是安全的駕駛。
RSS 模型提出安全駕駛需要滿足以下三點(diǎn)：
1、合理性。即要滿足人們對“保持注意”的理解和判定，而不是天方夜譚地隨意去定義。
2、有效性。一個合理的定義也有可能是完全無用的。
譬如這樣一個聽起來還不錯的定義：在一車變道時，其他車道上行駛的車輛都不允許改變速度，不應(yīng)該受到該車變道的影響。但是這個聽起來挺“謹(jǐn)慎”的定義，在很多時候都不奏效，比如在你碰到恐怖分子的時候，甚至在加州繁忙的道路上，它都不可能實(shí)現(xiàn)。因?yàn)閷?shí)際在變道的時候，其他車輛必須要減速才能讓變道車輛實(shí)現(xiàn)換道。因此，安全駕駛不僅要合理，有效性也很重要。
3、可驗(yàn)證性，即該定義是可以進(jìn)行驗(yàn)證的。也就意味著，必須要把所下的定義與機(jī)器進(jìn)行實(shí)際結(jié)合，以驗(yàn)證該定義是否正確和有效，同時要證明沒有蝴蝶效應(yīng)。
這里的蝴蝶效應(yīng)是指，開始時一個很小的無心之舉，通過系統(tǒng)中其他動作的作用，最后導(dǎo)致了一場車禍。
下面我們來看看在 RSS 模型框架下的駕駛策略。
我們將駕駛策略分為四種：策略（strategy）、戰(zhàn)術(shù)（tactics）、路徑規(guī)劃（path planning）以及控制（control）。
舉個例子，策略表示“我想變道”，下面我們到戰(zhàn)術(shù)策略，也就是說我已經(jīng)決定了要變道，那么我需要決定我需要給哪輛車讓道，要哪輛車給我讓道，這兩輛車之間的距離就是我變道行駛的距離。
這種決策是實(shí)時變化的，比如我已經(jīng)決定了需要哪輛車給我讓道，但這輛車不給我讓道，那么如果我還是堅持我的想法，可能就會發(fā)生事故，所以我改變了主意。因此， 戰(zhàn)術(shù)策略是一種“瞬間性”的決策，它會隨著情況的變化而變化。
在以上兩種決策中，機(jī)器學(xué)習(xí)起了很重要的作用。
接下來，是路徑規(guī)劃，它正是 RSS 運(yùn)用的地方。它為執(zhí)行戰(zhàn)術(shù)策略而計劃車輛行駛軌跡，這個軌跡必須是安全的。那么，什么才是安全軌跡？這個時候，RSS 就派上用場了。
最后是控制，已經(jīng)計劃好軌跡之后，就需要汽車進(jìn)行控制，比如什么時候剎車。
所有這些策略，都是為了實(shí)現(xiàn)安全駕駛。
下面我給大家看一些例子，我想說明的一點(diǎn)是，我給大家看的所有例子，車內(nèi)視角都是靠攝像頭實(shí)現(xiàn)，不依靠任何其他的傳感器。當(dāng)然，這張是無人機(jī)視角鳥瞰拍攝。圖中道路上有一輛車停在了路中間，因此道路上的車紛紛開始變道，中間那兩帶著我們 Logo 的藍(lán)色車輛為自動駕駛汽車，我們可以發(fā)現(xiàn)，它的駕駛行為非常像人類，成功變道。
以上是車內(nèi)視角。我們看到右邊，帶著 Logo 的藍(lán)色車輛為自動駕駛汽車，前方紅色車輛為自動駕駛汽車決定讓道的車，綠色車輛為自動駕駛汽車決定“搶道”的汽車，這個決定，是戰(zhàn)術(shù)決策，是一個瞬間的決定。
自動駕駛汽車的變道距離，正是紅色車輛和綠色車輛之間的距離，如果綠色車輛不讓自動駕駛汽車搶道，那么自動駕駛汽車將會改變決定。
這并不是一個簡單的操作，但自動駕駛汽車處理地相當(dāng)優(yōu)秀。
下面還是類似的道路設(shè)定，唯一的不同是多了一位行人。雖然道路情況復(fù)雜，但藍(lán)色的自動駕駛汽車還是成功地避開車輛和行人完成了變道。
下面的道路設(shè)定是城市道路。我們可以看到自動駕駛汽車一路前行，周圍有正在行駛的汽車，也有停下來的汽車。
當(dāng)它行駛到了一條交叉路口，一位行人正在穿過道路。這時候，自動駕駛汽車停下來等待行人穿過，等行人過了馬路，自動駕駛汽車?yán)^續(xù)行駛。接下來，自動駕駛汽車給右邊過來的汽車讓路，然后再成功左轉(zhuǎn)。
這是車內(nèi)視角。
下面我們來看看部分道路被堵住時，自動駕駛汽車的處理方式。左邊停下來的卡車堵住了道路左側(cè)，自動駕駛汽車順利地從卡車旁邊駛過。
其實(shí)，這是一個比較困難的決策，因?yàn)樽詣玉{駛汽車需要判斷這道路是一個交通堵塞狀況，還是卡車停在了路旁。但是，基于道路上其他車輛的處理方法，自動駕駛汽車做出了正確的決策。
最后一個例子。自動駕駛汽車穿過十字路口直行，左側(cè)一輛公共汽車左轉(zhuǎn)進(jìn)入前方道路，自動駕駛汽車給公共汽車讓路，同時左側(cè)過來的另一輛小汽車給自動駕駛汽車讓了路。
因此，我們的自動駕駛汽車的處理方式與人類非常相似，它在 RSS 模型框架下，實(shí)現(xiàn)了安全駕駛。
我們與多方都成功進(jìn)行了合作，其中比較大型的合作包括法雷奧、百度和中國 ITS。
法雷奧是我們最近的的 Tier 1 合作伙伴，法雷奧和 Mobileye 簽署協(xié)議，表示未來會將 RSS 加入其自動駕駛研發(fā)項目并聯(lián)合其他工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)一起使用并同意共同制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
幾個月前，我們與百度簽署了合作協(xié)議。百度在今年年初宣布計劃在其 Apollo 開源項目及 Apollo Pilot 商用項目中部署 RSS 模型，Apollo 項目是 RSS 模型的首個開源應(yīng)用。
我們最大的合作是與中國 ITS(Intelligent Transport System, 中國交通部下屬的標(biāo)準(zhǔn)制定團(tuán)體—中國綜合智能交通產(chǎn)業(yè)與服務(wù)聯(lián)盟 ）簽訂的合作，ITS 已經(jīng)提議將 RSS 模型作為即將出臺的自動駕駛安全規(guī)范的框架。我們不僅僅與中國政府合作，還與包括蔚來、高德地圖、華為在內(nèi)的多家中國科技公司進(jìn)行了合作。
同時，我們的合作伙伴還在不斷擴(kuò)大之中。與中國智能交通系統(tǒng)的合作，是我們與監(jiān)管部門合作的絕佳例證。
其實(shí)，這些合作與 Mobleye 的技術(shù)無關(guān)，它與技術(shù)分離開來，它并不是說與我們合作的公司開發(fā)自動駕駛汽車需要安裝 Mobleye 攝像頭，也并不是說需要 Mobleye 的策略來實(shí)現(xiàn)自動駕駛，而是說在 RSS 這個安全框架之下，成功實(shí)現(xiàn)安全的自動駕駛。
下面來說說地圖和 REM（道路經(jīng)驗(yàn)管理）技術(shù)。
REM 是通過眾包的形式為自動駕駛汽車提供高精度地圖服務(wù)，也就是俗稱的“全球路書（Global Roadbook）”。
首先，我們說說 REM 數(shù)據(jù)處理過程。目前，所有的自動駕駛汽車都在前側(cè)安裝攝像頭，而大部分?jǐn)z像頭是由 Mobileye 的芯片驅(qū)動。
如果自動駕駛汽車安裝的 EyeQ4 芯片，那么首先它需要實(shí)現(xiàn)信息收集，也就是通過芯片驅(qū)動的攝像頭收集道路和路標(biāo)信息。
第二步，收集的信息被匿名化并被加密。
第三步，加密的信息儲存到云空間中，生成自動駕駛路書。
第四步，地圖信息分配到自動駕駛汽車中。
最后是定位，在10厘米的精確度范圍內(nèi)，自動駕駛汽車在路書中進(jìn)行定位。
目前，我們已經(jīng)與寶馬、尼桑等汽車公司進(jìn)行了合作，在自動駕駛汽車行駛過程收集信息并傳送到云端，讓路書更加強(qiáng)大。
我們看到這個視頻，左邊黃色長方形表示路標(biāo)，白色表示道路邊緣、車道標(biāo)識線、中心車道，攝像頭可以收集信息，傳送到云端，然后進(jìn)行高精確度的實(shí)時定位。右邊是相同數(shù)據(jù)在谷歌地圖上的成像。
目前我們的傳輸數(shù)據(jù)量是 1000 米 1000 字節(jié)，這個量是非常重要的。我們需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍切枰统杀镜?，目前我們的成本是一輛車一年僅花費(fèi) 1 美元。
如果成本較高，那么沒有汽車制造商將會采用這個系統(tǒng)。數(shù)據(jù)從云端傳輸?shù)狡嚨倪^程中，如果產(chǎn)生十億字節(jié)的數(shù)據(jù)，那么也將會造成成本過高的問題。
因此，我們的系統(tǒng)是低成本的系統(tǒng)。
目前，我們已經(jīng)和日產(chǎn)等企業(yè)合作，完成了在日本的高精度地圖采集，并計劃在不久的將來合作發(fā)行日產(chǎn)L3 自動駕駛汽車。24 小時之內(nèi)一鍵自動生成地圖，這與當(dāng)今的手動地圖相比，是一個巨大的進(jìn)步。
每公里 10 KB 壓縮收獲數(shù)據(jù)、最后的地圖壓縮至 400MB，每個紫色地圖圖塊代表 1 平方公里、平均瓦片大小僅為 30KB。數(shù)據(jù)精確度小于 10 厘米、整體收集超過 110 萬地圖特征，覆蓋 32 萬個信號、30 萬個信號燈、25 萬車道線、19 萬路障等。
我們還與寶馬合作，大部分寶馬自動駕駛汽車安裝了 EyeQ4 芯片，它們都將收集數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕?/p>
REM 的商業(yè)應(yīng)用主要分為三方面，第一個為自動駕駛地圖，第二個是 L2+/3/4 自動駕駛，這也是自動駕駛反哺輔助駕駛的表現(xiàn)，第三個是非機(jī)動領(lǐng)域應(yīng)用。
REM 在二級市場上也得到了應(yīng)用，首先我們與政府合作，簽訂了三個地圖協(xié)議；其次，我們啟動了三個智能城市項目；同時，我們還在歐洲和美國成立了自動駕駛車隊，覆蓋到 2 萬輛自動駕駛汽車。
我們的合作范圍覆蓋到上圖的國家、城市、公司和項目。
其中，值得一提的是我們與英國國家測繪機(jī)構(gòu)——英國地形測量局（Ordnance Survey）達(dá)成了一項合作協(xié)議，旨在為英國組織機(jī)構(gòu)和企業(yè)提供高精度定位數(shù)據(jù)。使用地圖改善企業(yè)與城市之間的協(xié)作有助于提升城市的智能化水平，讓城市道路更安全。
英國地形測量局領(lǐng)先的地理空間和技術(shù)專長將與 Mobileye 基于汽車攝像機(jī)的測繪能力相結(jié)合，為能源、基礎(chǔ)設(shè)施和其他領(lǐng)域的客戶提供全新、準(zhǔn)確和可定制的位置信息服務(wù)。
利用我們的技術(shù)，相關(guān)測繪車輛將收集大量關(guān)于公路網(wǎng)和路邊基礎(chǔ)設(shè)施的位置數(shù)據(jù)，然后將收集的數(shù)據(jù)與現(xiàn)有的地理空間數(shù)據(jù)庫相互參照對比，從而以驚人的細(xì)節(jié)和精度繪制英國道路和周圍地區(qū)的精確地圖。
依靠雙方的合作，英國測繪局可以和我們一起提供基于位置情報數(shù)據(jù)的定制解決方案，使現(xiàn)有行業(yè)和發(fā)展中行業(yè)的公司能夠運(yùn)營更智能、聯(lián)系更緊密的業(yè)務(wù)。例如，公用事業(yè)公司可以利用這項服務(wù)，獲取其資產(chǎn)在地面上的準(zhǔn)確位置，如沙井蓋、燈柱、電線桿等。通過加強(qiáng)對地上和地下資產(chǎn)的了解，這些公司可以更有效地規(guī)劃和管理維護(hù)需求、支持其他必要的工作。
除了未來的自動駕駛汽車外，測繪創(chuàng)新還可以被應(yīng)用于其他領(lǐng)域。雙方的此次合作說明 Mobileye 獨(dú)有的測繪能力可以將位置數(shù)據(jù)的價值延伸到包括智慧城市在內(nèi)的新的細(xì)分市場。此外，本次合作的關(guān)鍵在于以匿名的方式向企業(yè)和政府提供此類數(shù)據(jù)以保護(hù)隱私，而 Mobileye 獨(dú)有的測繪方法就能實(shí)現(xiàn)該需求。
我們還與大眾和 Champion Motors 合作，計劃于明年初推出首款自動駕駛打車服務(wù)，分工如下：Champion Motors 負(fù)責(zé)運(yùn)營車隊，大眾將提供車輛，而 Mobileye 將提供自動駕駛系統(tǒng)。這個項目將于 2019 年初開始運(yùn)行，并逐步于 2022 年實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。
同時，我們與北京公交集團(tuán)進(jìn)行了合作，北京公交集團(tuán)是全球最大的城市公共交通公司，開展地面公共交通客運(yùn)業(yè)務(wù)、公共交通投融資和資產(chǎn)管理、汽車服務(wù)貿(mào)易等業(yè)務(wù)。
此次三方合作將通過利用北京公交集團(tuán)豐富的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)和 Mobileye 的自動駕駛工具——即一套具備第四級無人駕駛能力的、體系完整的自動駕駛系統(tǒng)，為中國公共交通的發(fā)展和部署提供可商務(wù)化的自動駕駛解決方案。
Mobileye 已經(jīng)將 RSS 模型重新針對 ADAS 產(chǎn)品進(jìn)行了開發(fā)，提議將其作為 AEB 技術(shù)的一種預(yù)防性補(bǔ)充和增強(qiáng)。
目前這項技術(shù)內(nèi)部代號為「APB 自動預(yù)防性剎車」，即「Automatic Preventative Braking」的簡稱。由于 RSS 模型的公式能夠判斷出車輛進(jìn)入危險環(huán)境的時刻，因此 APB 技術(shù)能夠通過主動施加輕微、幅度很小的預(yù)防性剎車來引導(dǎo)車輛回到安全位置。
APB 系統(tǒng)是自動緊急制動系統(tǒng)的增強(qiáng)版，可使用公式來確定汽車何時會發(fā)生危險狀況。并且在潛在危險發(fā)生時，可通過讓汽車減速、逐漸停止，來防止發(fā)生碰撞事故。
APB 通過采用幾乎不會讓人注意的預(yù)防性制動而不是突然制動，幫助車輛恢復(fù)到更安全的位置，從而防止碰撞事故發(fā)生。APB 不會理會阻礙交通的障礙物，而是主動調(diào)整車輛速度，以便在必要時保證安全，從而可在不影響交通的情況下提高安全性。
如果 APB 能夠應(yīng)用至任何一輛安裝有前置攝像頭的汽車上，它將能夠大幅降低因駕駛策略錯誤引發(fā)的追尾事故。而一旦給這些車輛增加環(huán)視感知的能力并將 REM 地圖應(yīng)用至該模型中，那么 APB 將有機(jī)會應(yīng)用至更多場景，這意味著幾乎所有因策略不當(dāng)引發(fā)的碰撞事故都可能被扼殺在搖籃里。
同時，配備環(huán)視攝像頭傳感和定位感知功能的 APB 系統(tǒng)可以消除「幾乎所有」的追尾事故。我們希望通過采用此類技術(shù)，可將因錯誤駕駛決策而導(dǎo)致的道路交通事故傷亡人數(shù)接近零。
我們近期發(fā)表了名為《Vision Zero: Can roadway accidents be eliminated without sacrificing traffic throughput?（零傷亡愿景：能否在不犧牲道路吞吐量的前提下消除道路交通事故？）》，提出了 APB 這樣的技術(shù)對 Mobileye「零傷亡愿景」的實(shí)現(xiàn)十分關(guān)鍵。
我們希望通過 APB 的大規(guī)模應(yīng)用來降低道路交通事故傷亡率。此外，APB 的使用也能夠降低類似限速帶等道路基礎(chǔ)設(shè)施的投入成本，因?yàn)樗诒匾獣r能夠主動調(diào)整車速保證安全，但并不會破壞正常交通流速造成擁堵。因此，「零傷亡愿景」是可以實(shí)現(xiàn)的，在我們的論文中，我們用數(shù)據(jù)證明了它的可能性。
在自動駕駛領(lǐng)域，我們可以進(jìn)行兩種變革，第一種交通變革，它是顯而易見的，是有價值的。另一種，是道路安全變革，也就是拯救生命的變革。它是可以依靠技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，而這個技術(shù)，其實(shí)并不昂貴，不需要成千上萬美元，它只需要幾百美元，卻能拯救生命。因此，我們可以實(shí)現(xiàn)道路安全變革。
這就是我這一小時的演講要傳達(dá)的主要信息。
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