[CES 2021] 为什么我们将会见证2025年消费级自动驾驶的落地？

Mobileye的CEO Amnon Shashua在周二的CES2021上的演讲中对于自动驾驶预测是可信的。这是广受尊敬的汽车行业分析师Egil Juliussen的论断。Juliussen指出家用自动驾驶汽车是自动驾驶应用的拓展，其到来会晚一到两年。但2025年是个很好的目标。

在两个CES的演讲中，Shashua教授承认技术和商业上阻碍了自动驾驶汽车的销售。自动驾驶行业还需要要证明商业的可行性。

关键是自动驾驶汽车的开发者如何摆脱他们的自动驾驶研究仍是属于科研项目的印象。

Shashua认为Mobileye的竞争对手们缺乏一套坚实的理论来帮助他们说服法规制定者。他也认为目前没有可以覆盖不同区域的高精地图产品足以让车辆来理解世界。同时我们也缺乏能被社会广泛认可的正真安全冗余。

Shashua教授把以上三个要素称作“Mobileye的三位一体”，这也是他认为Mobileye鹤立鸡群的原因。

无人车的MTBF

Shashua教授使用MTBF（Mean time between failures，平均故障间隔时间）这一概念来阐述他的观点。行业分析师Juliussen先生指出，“Mobileye所说的MTBF不仅仅指硬件，更指的是软硬件结合”。

与自动驾驶开发者们常用的行驶里程或者脱离次数不同，Shashua教授对比了机器系统和人类司机MTBF的区别。

在去年的一次独家访问中，Shashua教授承认人类的驾驶技术其实很难被超越。提到原因时他对比了自动驾驶汽车和人类的驾驶表现数据。他提到“我们的社会可以没有自动驾驶汽车，但不能没有人类司机”。

谈到自动驾驶和辅助驾驶的区别的时候，Shashua教授在演讲中提到“我们不是用功能来区别他们的”。他解释到自动驾驶并不意味着他可以比辅助驾驶有更加复杂的功能。对于Mobileye来讲，首要的衡量标准是MBTF。

当安全员在场的时候，汽车制造商可以有L4或L5的能力。但这种不是真正的L4或L5。Shashua认为这其实是L2。

那么没有司机的时候会发生什么？

Shashua指出，如果没有司机，“我们需要极端高的MTBF”。

这个见解让Mobileye对于“冗余”有了不同的理解。Shashua教授认为安全冗余的目标应该是“MTBF提升到天文数字级别”。

于是，Mobileye开发了两套独立的感知系统，一套是基于纯视觉的，另一套是结合一颗激光雷达和数颗毫米波雷达。Mobileye的研发团队使每套子系统高度独立工作。

Shashua教授指出，为了做到这点，Moblieye花了比市场上的低层次的融合更多的努力。所谓低层次融合也就是今天大多数自动驾驶公司做的将摄像头、毫米波雷达等的融合。

Robotaxi首先落地，然后是消费级自动驾驶汽车

Mobileye准备在2022年进入自动驾驶市场。在自动驾驶出租车的第一阶段，Shashua指出，“我们从Luminar得到了最好的ToF激光雷达，结合360度环绕的毫米波雷达。激光雷达和毫米波雷达的结合已经被证明足以提供很高的MTBF。

但是Mobileye的目标会更高。Shashua教授指出“在2025年我们想让我们的自动驾驶汽车渗入消费级的市场。”

Mobileye坚持研发消费级的自动驾驶汽车的原因有两个。Mobileye正在致力于解决两个自动驾驶汽车的永久的问题。一个问题是自动驾驶汽车高昂的成本，而另一个问题是自动驾驶汽车目前只能在特定区域工作，或者说是在所谓的ODD（Operational design domain）中工作。除非自动驾驶行业可以造出更便宜的车，否则自动驾驶汽车很难落地。同样的，如果一辆自动驾驶汽车的ODD不能拓展，人们就不会购买自动驾驶汽车。

Shashua没有说很多，但是Mobileye认为这两个问题很关键，高成本和地域局限，这两个问题大多数自动驾驶汽车公司都不愿意直面。

软件定义毫米波雷达

Mobileye将会在其第一版的自动驾驶汽车上使用毫米波雷达。但是为了有三个不同的冗余，Shashua教授希望每个前向的传感器（摄像头、激光雷达和毫米波雷达）都可以作为“独立的系统”进行工作。他特别指出，“我们想要从毫米波雷达中获得更多的信息。目前的毫米波雷达不能在复杂环境下提供分辨率和动态距离信息。总的来说，Mobileye寄希望于毫米波雷达可以有革命性的迭代。

由于激光雷达的成本是毫米波雷达的10倍，性能改善后的毫米波成像雷达作为独立系统工作将会成为自动驾驶汽车降本的关键。

正如许多行业分析师指出的，当今毫米波雷达最大的问题在于他们有太多的干扰信号。除了增加分辨率和动态距离以外，更具有技术含量的是如何处理旁瓣信号的回波。“我们需要过滤掉旁瓣的回波而只留下真正的目标”来增加感知数据的精确度，Shashua解释道。对于毫米波雷达而言产生“一些有用的，像激光雷达或是摄像头产生的图像”是关键的一步。

Mobileye正在研发的新一代的毫米波雷达基于48收48发的2304个虚拟通道的芯片，这绝非易事。挑战在于更多的收发器意味着更多的计算复杂度。

Shashua提到如果是一般毫米波雷达芯片需要处理100terabytes的数据。但Mobileye已经开发出了“非常先进的AI算法和估值方法”，这些方法可以将处理数据的数字降到11terabytes。

Shashua透露，Mobileye正在和Intel合作进行毫米波雷达的开发。他们目标在2024年或2025年量产新的毫米波雷达芯片。“我们已经有样片了，但量产还需时日”。

FMCW激光雷达

另外Mobileye正在研发其自己的FMCW激光雷达。Juiliussen认为Mobileye选择FMCW技术并不奇怪。当基于多普勒效应的FMCW激光雷达开始进入市场，如今基于ToF的激光雷达公司可能会被淘汰。

Aurora，一个全栈式自动驾驶汽车公司在2019年收购了位于Montana的FMCW激光雷达公司Blackmore。多普勒效应激光雷达的优势据说是同时可以探测距离和速度的能力。

而FMCW激光雷达可以在长距离范围内探测目标，这对于自动驾驶汽车尤为重要，比如在高速公路上行驶的自动驾驶卡车。

在去年的一个专访中，Waymo有提到他们准备将FMCW激光雷达作为其第二代自研的激光雷达。

也有其他的公司瞄准了FMCW激光雷达，其中包括加州的SiLC Technology。SiLC去年在CES上展示了其特有的硅光子激光雷达，同时他们将这个激光雷达集成到了由Varroc Lighting System研发的汽车大灯中。

考虑到由FMCW激光雷达公司拥有的专利，这些激光雷达可能很昂贵。Mobileye依靠其母公司Intel理所当然，Intel有丰富的硅光子知识，包括在墨西哥的硅光子工厂，还有其高超的制造技术和IP。

Shashua认为FMCW激光雷达是“下一代激光雷达的先驱”，并将其称作一项非常艰难的技术。对于2025年落地的自动驾驶汽车来讲，长距离的FMCW激光雷达是很好的消息。FMCW激光雷达的优势是其提供独特回波信号的能力，这样激光雷达之间的信号相干的情况会大大减少。

Moblileye在CES2021上的演讲透露了其自动驾驶汽车详细的计划和战略。以及其研发下一代毫米波雷达和激光雷达的雄心。和许多很难落地的初创公司不同，Mobileye的过往经历都证明了其所具备的非凡落地能力。

---

from A to B