特斯拉和新造车空前的现金储备，正割裂自动驾驶计算芯片市场。
Mobileye受到的冲击尤为明显，这家以色列公司以打包提供视觉感知芯片和算法著称，几乎斩获了汽车摄像头市场全部利润，在2017年被英特尔斥资153亿美元收入麾下。但是在2020年，国内新造车头部公司全部收获上百亿融资后，Mobileye的方案则被放弃。
蔚来、理想汽车和小鹏汽车等都在搭建自动驾驶自主研发体系，这就需要一个更开放和灵活的计算平台，承载自己的算法堆栈，而不是把命运交给Mobileye。因此出现了，英伟达一家公司包揽新造车三强的自动驾驶芯片订单，其下一代芯片Orin被三家公司以不同形式宣布“首发”。
不过，在Mobileye产品及战略执行副总裁Erez Dagan看来，除了特斯拉和头部公司有能力开发自己的软件算法堆栈，更多汽车公司开始意识到，建立自主算法体系的投入风险。
“除了那些资金充足的公司能够承担冒险和失败，实际上整个市场现在明白了开发整个堆栈的方案是一场高成本、高风险的游戏。”Erez告诉媒体，“我们看到对全栈解决方案的需求越来越大。”
而Mobileye的优势就在于此，Erez说，“我们做的是经过数百万车辆长期测试的项目，我们的核心解决方案已经在路上运行了十年。”
除了芯片和感知算法，Mobileye还沉淀了众包高精地图技术REM，RSS决策算法等。Mobileye CEO Amnon Shashua将此梳理为三位一体战略，包括路网信息管理™（REM™）高精地图技术，基于规则的责任敏感安全模型（RSS）驾驶策略，以及基于摄像头、雷达和激光雷达技术打造的两个独立的传感子系统。
针对Mobileye擅长的视觉体系，Amnon Shashua的要求是要自成一个感知系统，而不是一开始就把所有的传感器结合起来，做一个简单的低级融合，“我们抛开了激光雷达。这项工作真正核心是要解决独立的，端到端的仅摄像头的能力，然后再把雷达和激光雷达作为一种附件加进去。”
而在REM地图中，Mobileye的这项技术已经推出5年多，官方表示，REM在全球已经绘制了近10亿公里的高精地图，每天绘制的高精地图里程超过800万公里，且能够做到自主大规模地构建高精地图，而不需要人工。“所有的数据都是来自于我们的量产车辆，而我们有着成千上万的量产车辆，我们现在正在绘制全球的地图，而所有的一切都是在云端自动完成的。”Amnon Shashua公开表示。
在需求和经济性之间做平衡也是Mobileye擅长的。Mobielye副总裁Erez告诉36氪，虽然有造车公司在追求大算力，蔚来轿车ET7配置的计算平台已经达到1016TOPS，但这只是一个落后的数字竞赛，而在量产汽车上，需要寻求处理速度、客户需求、以及成本等各个方面之间的平衡，“这是真正的汽车产品业务和宣传、作秀以及研究的区别。”
除此之外，Mobileye也在借助母公司英特尔的能力，加固自己的护城河，例如，英特尔将利用其XPU战略以及在硅光子领域的专长和制造能力，为Mobileye打造一套自动驾驶汽车激光雷达系统集成芯片（SoC），并于2025年投入使用。而与此同时， Mobileye也计划开发一款专门用于自动驾驶汽车的软件定义雷达（Software-defined Radar）。
英特尔和Mobileye开发的激光雷达系统芯片，官方供图
量产自动驾驶技术的竞争刚刚开始，自研自动驾驶技术和采用Mobileye的全栈方案之间，势必会有一场持久之战。
以下是36氪等媒体与Mobileye产品及战略执行副总裁Erez Dagan对话，略经摘编：
问：越来越多的汽车厂商他们都在自发自研芯片，包括像特斯拉，蔚来、比亚迪等等，您怎么看待这个事情？
Erez Dagan：除了特斯拉，我不知道还有谁在开发自己的SoC。他们所做的开发尝试当中，很少有尝试开发自己的软件堆栈。而Mobileye的价值主张是独一无二的，我们做的不是一个科学项目或是过度的资源开发，后面再缩减考虑经济成本问题；而是经过数百万车辆长期测试的项目，我们的核心解决方案已经在路上运行了十年。
我们在这个行业看到的趋势实际上是，除了那些资金充足的公司能够承担冒险、承担失败市场，实际上整个市场是通过收购策略在整合。他们没有资金，他们现在明白了开发整个堆栈的方案是一场高成本高风险的游戏。我们看到对全栈解决方案的需求越来越大，比如我们的SuperVision™系统。对于该系统和这种价值主张来说，吸引力是巨大的。我们非常乐观地认为，最大、最著名的主机厂的整合行为，会采用久经测试的具有灵活性的全栈解决方案。
当然我们还为SuperVision™配置了OTA差异化功能，这一层掌握在我们的手上。EyeQ®5和EyeQ®6芯片以及相关平台都能支持SuperVision™，我们还留了联合开发和添加差异化价值的空间。这些SoC是可编程的，我们给客户提供了两个世界的最好的东西。
问：您认为汽车自动驾驶的芯片会朝什么方向发展，会有什么样的趋势？
Erez Dagan：就像我说的，曾经有一个非常不准确的衡量标准来评估芯片的性能。TOPS作为SoC能力的一个数字指标太过于简单。我们现在就有事实证明，我们使用两个EyeQ®5或一个EyeQ®6就可以提供一个非常强大的方案，并可以在任何地方提供流畅的驾驶体验。这都是以我们的安全模型和强有力的驾驶策略研究为基础的。
当然，这一方案可以向上和向下拓展。例如向下拓展成更基础的辅助驾驶，只用关闭某些内容和OTA更新即可；向上拓展就需要再添加一些硬件单元，实现我们目标的消费级自动驾驶市场，这一市场预计在2025年将会释放开来，并做到可接受的经济成本价格。Mobileye完全准备好了拥抱这一趋势，我们的SoC及一体化的软件开发，关于SoC和嵌入式软件耦合开发的重要性已经被强调很多遍了。有些系统很简单却很关键，比如飞机的起落架；一个非常简单的系统需要非常安全；也有一些复杂的系统不需要非常安全，比如智能手机。
自动驾驶将两者结合在一起。任何试图分解或从零开始组合的尝试都会招致很多风险，包括安全、效率和经济性。所以硬件和软件之间的紧密耦合和深度集成是关键，并不是随便一个衡量指标就能说明SoC更强。在这种情况下，判断一套解决方案是否成功，远不应止于TOPS这样的衡量标准。
问：听说Mobileye跟蔚来之间好像在合作上有一些不愉快，有这样的事情吗？想请您分享一下。
Erez Dagan：仅去年，我们就给蔚来提供了5万套系统，包括三目系统和消费级自动驾驶市场的高级ADAS。我们必须做出一个决定，一个艰难的决定，那就是选择谁作为领导者将我们的解决方案引入中国市场，我们的选择是与更大更强的吉利汽车集团合作。
在此方面，随着更先进功能的引入，我们需要选择比蔚来更强大和有实力的OEM。当然，我们跟蔚来的关系还是很好的，我们跟蔚来还有出行即服务（MaaS）运营车队供应的合同和三目方案的延长合同。
问：我们采用的激光雷达的优势是性价比高，功耗低，体积小，还比较容易上车；缺点就是成本比较高，元件需达到高精度要求，且达到这个高精度元件的厂商较少，想知道Mobileye是如何解决这个问题的？
Erez Dagan：在性能方面，我们引入的激光雷达与市场上的其他解决方案相比，没有任何劣势。在性能方面，我们的激光雷达的设计原则有几条：
第一条是从距离、方位角和仰角的三维采样转变为包括FMCW（调频连续波）多普勒测量在内的4D采样，这是我们正在做的方向。正如我之前所说，这么做的目的是希望使激光雷达系统做到独立、完整。
视觉是一个系统，激光雷达是第二个系统，雷达将是第三个系统。我们在努力提升包络效果，以确保激光雷达有多普勒测量，这可以让我们获得实时的航向测量；保证所有扫描的点都有充分的接触时间；当目标相邻时，简化了基于多普勒信号的聚类和跟踪，这是无多普勒测量的激光雷达存在的一个问题。
第二，增强了激光雷达的功率效率，使我们能够以显著更低的发射能量达到相同的测距。功率效率是可以调整的，可以针对高级驾驶辅助系统（ADAS）市场与Robotaxi业务指定解决方案或衍生解决方案。这会增强我们的ODD（运行设计域），因为FMCW的灵敏度更高，或者说信噪比更高，让我们可以获得更高的有效动态范围，这意味着我们有更多的原始测量数据。然后我们就可以对全球进行高精地图绘制，这样我们就可以对来自激光雷达的更多信息进行后处理。所以，我们有更高的灵敏度，并将利用这一点来提高ODD和实现更高的有效动态范围。我们的设备绝对支持高分辨率采样。这是另一个我们想要达到领先世界的领域，每秒两百万点，每度立体角六百点。这将让我们对所处环境获得准确的感知。这些都是性能方面的情况。我们激光雷达的性能预计会超过市场上任何已知的解决方案，做到激光雷达本身可以用作一个单一的、完整的、独立的感知系统。
至于这些设备的成本，确实，如果没有相应的资产和能力，这个项目耗资巨大。幸运的是，我们在英特尔有足够的知识产权、专业知识和晶圆厂，知道如何将有源激光组件、无源激光组件和波导放到芯片上。借此我们可以把这些都集成到SoC，交给英特尔硅光子部门在新墨西哥的一家独特工厂制造，这是全球独一无二的资产。从这个意义上说，这将使我们能够实现非常激进的成本目标，并且实现第二个目标，即将解决方案引入消费级别自动驾驶汽车的功能。
问：蔚来刚发布的计算平台甚至达到1016TOPS，您是怎么看行业都在往大的算力平台发展的，您认为算力和需求之间应该怎么匹配？
Erez Dagan：好问题。就像我之前说的，但我会讲得更清楚一点。Mobileye从事汽车产品制造已经有20年的历史了，我们对成本敏感度有非常清晰的认识，同时我们也非常清楚要推出一款安全关键的汽车产品，需要满足哪些高性能要求。这种专业知识是一种资产，它让我们能够从一个经过实战测试的驾驶员辅助系统中获得模块，以打造非常高效的解决方案。在性能和成本方面，这些都是固定的解决方案。
我想再次说明一下，TOPS数字不过是过去的数值竞赛。如果你需要一个非常强大的计算机，那意味着你其实不知道自己想要什么，而这只不过是一个探索的阶段。一旦你需要满足经济性的要求，就要在处理速度、客户需求、以及解决方案成本各个方面找寻平衡，而这些都是至关重要的。这是真正的汽车产品业务，和广告、作秀或者研究之间的区别。
