一年一度的CES（國際消費類電子產(chǎn)品展覽會）向來是全球科技創(chuàng)新的風(fēng)向標(biāo)。作為全球最具影響力的科技展會之一，CES 2025再次聚焦于未來出行的前沿技術(shù)，尤其是自動駕駛和智能出行領(lǐng)域。隨著全球?qū)χ悄芙煌ㄏ到y(tǒng)的需求日益增長，自動駕駛技術(shù)正從實驗室走向現(xiàn)實，成為改變未來交通格局的核心驅(qū)動力。

作為全球自動駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，Mobileye在這場科技盛會中，再次站在了舞臺的中央，重點展示了Mobileye SuperVision™、Chauffeur™和 Drive™三大核心智駕平臺。SuperVision™作為Mobileye最先進(jìn)的輔助駕駛系統(tǒng)之一，已經(jīng)在極氪、極星等品牌的車型上實現(xiàn)量產(chǎn)，能夠在高速公路上提供“可脫手（Hands-off）”駕駛體驗。而Chauffeur™則通過激光雷達(dá)和成像雷達(dá)的融合，在特定設(shè)計區(qū)域范圍內(nèi)，實現(xiàn)了 “可脫手（Hands-off）” 同時“可脫眼（Eyes-off）”駕駛功能，預(yù)計將在2年內(nèi)正式推出。此外，Drive™系統(tǒng)則瞄準(zhǔn)了無人駕駛出租車和物流配送領(lǐng)域，展示了Mobileye在完全自動駕駛技術(shù)上的雄心。

Mobileye的4D成像雷達(dá)和EyeQ™芯片也成為了展臺的焦點。其中，4D成像雷達(dá)對Mobileye實現(xiàn)真正冗余（True Redundancy）意義重大，而EyeQ™系列芯片則以其高效的計算能力和低能耗設(shè)計為自動駕駛系統(tǒng)提供了強(qiáng)大的硬件支持。

Mobileye 創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官 Amnon Shashua 教授于CES 2025期間發(fā)表主題演講 圖片來源：Mobileye

在展會的喧囂之中，Mobileye 創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官 Amnon Shashua 教授亦登上演講臺，圍繞“要實現(xiàn)未來出行領(lǐng)域的變革，究竟需要做對什么？(What does it take to revolutionize transportation?)”這一核心議題，分享了他對自動駕駛技術(shù)如何徹底改變?nèi)藗兂鲂蟹绞降纳羁潭匆姟Ｔ谒年U述中，Mobileye在技術(shù)上的最新突破，以及其通過創(chuàng)新的解決方案應(yīng)對行業(yè)挑戰(zhàn)的思路也得到的充分展示。

自動駕駛系統(tǒng)精確度與召回率的平衡之道

在自動駕駛的復(fù)雜技術(shù)體系中，精確度和召回率是兩個關(guān)鍵的概念，共同支撐著系統(tǒng)的可靠性與實用性。

精確度，主要關(guān)乎自動駕駛系統(tǒng)的安全性能，以平均故障間隔時間（MTBF）作為重要衡量指標(biāo)。它反映了系統(tǒng)在運行過程中保持穩(wěn)定、避免故障或是事故發(fā)生的能力。一個高精確度的系統(tǒng)意味著在長時間的運行中，出現(xiàn)關(guān)鍵故障的頻率極低。

然而，Shashua 教授指出，設(shè)計一套足夠安全的自動駕駛系統(tǒng)，僅僅依靠提高M(jìn)TBF 是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還需要有處理不合理風(fēng)險（unseasonable risk）的能力。在現(xiàn)實場景中，即便碰到諸如嬰兒躺在路上這類不合理卻極度危險的狀況，自動駕駛系統(tǒng)也必須像人類駕駛員一樣迅速且正確地做出反應(yīng)。此外，由于人類駕駛過程中存在酒駕、分心駕駛等非法或不負(fù)責(zé)任行為，使得統(tǒng)計數(shù)據(jù)存在偏差，而自動駕駛系統(tǒng)則不存在這些問題，故直接拿兩者的MTBF進(jìn)行對比是不合理的。針對自動駕駛系統(tǒng)，應(yīng)該有更高的安全標(biāo)準(zhǔn)。

召回率則與系統(tǒng)的可用性緊密相連，其涵蓋了設(shè)計運行區(qū)域（ODD）、地理可擴(kuò)展性和成本等多個關(guān)鍵維度。Shashua 教授在演講中提到，ODD決定了系統(tǒng)所能適應(yīng)的駕駛場景范圍，包括不同的天氣條件，各類道路類型，以及復(fù)雜多變的交通狀況。地理可擴(kuò)展性體現(xiàn)了系統(tǒng)在新地理區(qū)域部署時的適應(yīng)能力，若系統(tǒng)能夠在全球各地迅速投入使用，且無需進(jìn)行大規(guī)模的重新校準(zhǔn)工作，便能極大地提高其可用性。而成本因素，涵蓋了硬件采購、后續(xù)維護(hù)和系統(tǒng)升級等各個環(huán)節(jié)，較低的成本能夠使系統(tǒng)更易于普及，進(jìn)而提升其在市場中的競爭力。例如，一輛能夠在各種環(huán)境下穩(wěn)定運行且成本合理的自動駕駛汽車，其召回率必然處于較高水平。

精確度和召回率之間存在著相互制約又相互促進(jìn)的復(fù)雜關(guān)系。在一定程度上，提高精確度可能需要增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本，這可能會對召回率產(chǎn)生影響；反之，過度追求召回率而忽視精確度，可能會導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)安全隱患。因此，在自動駕駛技術(shù)的研發(fā)過程中，如何在兩者之間找到一個最佳的平衡點，是所有企業(yè)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。

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在自動駕駛技術(shù)的賽道上，不同公司采取了截然不同的策略，這也直接反映在他們在精確度和召回率方面的發(fā)展現(xiàn)狀和未來規(guī)劃中。

與業(yè)界其他主流技術(shù)路線不同，Mobileye采取了一種“漸進(jìn)式”的策略，其技術(shù)演進(jìn)圍繞著多個關(guān)鍵系統(tǒng)逐步推進(jìn)。以即將推出的 SuperVision™ 62系統(tǒng)為例，它主要基于攝像頭構(gòu)建感知體系，并搭配少量雷達(dá)輔助，預(yù)計明年（2026年）推向市場。其在精確度和召回率方面，較之2024年推出的SuperVision™ 52系統(tǒng)有顯著提升。

Chauffeur™ 系統(tǒng)則是 Mobileye 邁向更高自動駕駛水平的關(guān)鍵一步。計劃于 2027 年推出的 Chauffeur™ 系統(tǒng)，在初期會聚焦于高速公路等特定場景，通過犧牲一定的召回率來實現(xiàn)高精確度和“脫眼”駕駛功能，后期再逐漸提升召回率。

從長遠(yuǎn)來看，Mobileye 與行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)一樣，將大規(guī)模布局 L5 級自動駕駛系統(tǒng)作為終極追求。在這個理想狀態(tài)下，系統(tǒng)能夠達(dá)到近乎 100% 的召回率和 近乎100% 的精確度，車輛能夠在幾乎所有道路和駕駛環(huán)境條件下實現(xiàn)完全自動駕駛，無需人類干預(yù)，真正實現(xiàn)出行領(lǐng)域的變革。

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Shashua 教授認(rèn)為實現(xiàn)高精確度和高召回率的關(guān)鍵在于有效攻克泛化問題。泛化問題主要源于兩個方面的挑戰(zhàn)：一是眾多的邊緣情況：在實際駕駛中，可能會出現(xiàn)突然闖入道路的動物、道路上的臨時障礙物、非標(biāo)準(zhǔn)的交通標(biāo)志等意外情況，這些邊緣情況若不能妥善處理，將嚴(yán)重影響系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性；二是地理擴(kuò)展時的分布外情況：由于不同地區(qū)的地理環(huán)境、交通規(guī)則和文化習(xí)慣存在差異，當(dāng)系統(tǒng)從一個地區(qū)推廣到另一個地區(qū)時，可能會遭遇數(shù)據(jù)不適用的問題，導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，Mobileye在設(shè)計自動駕駛系統(tǒng)時遵循了一套獨特的原則。首先，積極收集足夠多樣化的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)囊括了全球各地不同的駕駛場景、天氣條件和道路類型等信息，為系統(tǒng)的訓(xùn)練和優(yōu)化提供了豐富的素材，從而提高其在不同場景下的適應(yīng)性和泛化能力。

其次，在系統(tǒng)架構(gòu)方面，Mobileye 采用冗余系統(tǒng)設(shè)計，在某個子系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，其他子系統(tǒng)也可以提供支持和保障。Mobileye還將一些先驗知識和抽象概念注入所有的子系統(tǒng)，將原本復(fù)雜多變的分布外情況和邊緣情況轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)能夠理解和處理的典型情況，減少了對大量數(shù)據(jù)的依賴，提高了系統(tǒng)的處理效率和準(zhǔn)確性。

真正的冗余：Mobileye自動駕駛系統(tǒng)的安全之盾

為實現(xiàn)精確度和召回率的“雙高”，Mobileye在系統(tǒng)設(shè)計層面進(jìn)行了深入探索。其中，在冗余系統(tǒng)設(shè)計方面的創(chuàng)新，為提升整個自動駕駛行業(yè)的技術(shù)可靠性提供了寶貴的經(jīng)驗。

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在Mobileye提出的安全架構(gòu)下，有四類錯誤需要規(guī)避和應(yīng)對，即規(guī)劃類錯誤（planning），可復(fù)制型錯誤（reproducible errors），可識別型錯誤（identifiable errors），以及“黑天鵝”事件（black swans）。而冗余系統(tǒng)對于處理后兩類錯誤至關(guān)重要。

從應(yīng)對硬件與軟件故障（即可識別型錯誤）的角度來看，無論是傳感器的突發(fā)失靈，還是軟件代碼的潛在漏洞，都可能瞬間打破系統(tǒng)的正常運行節(jié)奏。冗余系統(tǒng)通過多重備份與交叉驗證，在故障發(fā)生時及時介入，確保關(guān)鍵功能的持續(xù)運行。

Shashua 教授舉了一個硬件冗余的典型應(yīng)用案例： Mobileye Chauffeur™ 系統(tǒng)采用雙電路板設(shè)計，每個電路板配備獨立的EyeQ™ 6芯片，確保在一個電路板故障時，另一個仍能接管車輛控制，實現(xiàn)安全駕駛。

同樣，在面對那些罕見且難以理解的 “黑天鵝” 事件時（多為AI漏洞），冗余系統(tǒng)亦是關(guān)鍵的補(bǔ)救措施。通過軟件冗余、傳感器模態(tài)冗余等多種手段，提高整個系統(tǒng)的容錯能力、可靠性和MTBF。

盡管冗余系統(tǒng)在提升自動駕駛安全性與可靠性方面具有顯著優(yōu)勢，但在實際應(yīng)用中，如何在多種子系統(tǒng)間實現(xiàn)高效融合卻是一個巨大的挑戰(zhàn)。不同子系統(tǒng)之間可能存在數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、時間戳不一致等問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合時出現(xiàn)誤差，影響系統(tǒng)的整體性能。

為解決該問題，Mobileye也提出了一系列創(chuàng)新思路。Shashua 教授強(qiáng)調(diào)， Mobileye 在系統(tǒng)設(shè)計之初就將冗余設(shè)計作為核心考量，通過精心的架構(gòu)設(shè)計，從源頭上提升了系統(tǒng)的精度和可靠性，而非被動地依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動迭代。此外Mobileye 規(guī)定系統(tǒng)只有在兩個及以上的子系統(tǒng)同時出現(xiàn)故障時才會失效，這使得系統(tǒng)的容錯能力得到了顯著增強(qiáng)。

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在多維度冗余來源方面，Mobileye 也進(jìn)行了全面的布局。在傳感器層面，實現(xiàn)了攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)的冗余配置。攝像頭能夠提供豐富的視覺信息，雷達(dá)在惡劣天氣下具有優(yōu)勢，激光雷達(dá)則可以提供高精度的三維環(huán)境感知，三者相互補(bǔ)充，形成強(qiáng)大的感知網(wǎng)絡(luò)。

在算法層面，除了基于外觀與幾何的計算機(jī)視覺算法冗余外，還采用了感知算法冗余。其中基于外觀的算法擅長識別物體外觀特征，基于幾何的算法能利用距離、角度等精準(zhǔn)定位。而感知算法則能通過機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)先建立的模型來提升感知和理解能力。它們相互配合，與計算機(jī)視覺算法一同提高了算法的準(zhǔn)確性和魯棒性。

在感知架構(gòu)層面，Mobileye采用了分解式與端到端感知架構(gòu)相結(jié)合的方式。分解式架構(gòu)將復(fù)雜的感知任務(wù)分解為多個子任務(wù)，每個子任務(wù)由專門的模塊負(fù)責(zé)處理。而端到端架構(gòu)則將感知任務(wù)從數(shù)據(jù)輸入到結(jié)果輸出視為一個整體，通過一個統(tǒng)一的模型來完成。二者優(yōu)勢互補(bǔ)，形成了架構(gòu)冗余。

Mobileye獨特的系統(tǒng)設(shè)計原則以及多維度冗余來源布局已然為系統(tǒng)的可靠性奠定了堅實基礎(chǔ)。然而，如何將這些冗余組件高效整合并使其在復(fù)雜的自動駕駛場景中精準(zhǔn)協(xié)同運作，成為了進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能的關(guān)鍵所在。為此，Mobileye提出了主系統(tǒng) - 監(jiān)護(hù)系統(tǒng) - 備用系統(tǒng)（Primary - Guardian - Fallback，PGF）創(chuàng)新融合方法，它作為 Mobileye 冗余體系中的核心協(xié)調(diào)機(jī)制，在實現(xiàn)多源信息的智能融合與保障系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定運行方面發(fā)揮著重要作用。

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具體而言，主系統(tǒng)率先提供預(yù)測結(jié)果，對車輛的行駛狀態(tài)和周圍環(huán)境進(jìn)行初步的判斷和分析。監(jiān)護(hù)系統(tǒng)則肩負(fù)著檢查職責(zé)，依據(jù)嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)和先進(jìn)的算法對主系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行全面細(xì)致的驗證。一旦監(jiān)護(hù)系統(tǒng)判定主系統(tǒng)失效，就會立即轉(zhuǎn)向備用系統(tǒng)，由備用系統(tǒng)及時提供決策方案。在自動駕駛系統(tǒng)的實際運行過程中，許多決策并非簡單的二元選擇。這種分層決策模型將多數(shù)法則擴(kuò)展至非二元決策，從而增強(qiáng)系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的可靠性和適應(yīng)能力。

例如，在車輛跟隨場景中，攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)持續(xù)收集環(huán)境感知信息，當(dāng)傳感器信息發(fā)生矛盾時，例如攝像頭因光線干擾或視野遮擋判斷前車距離驟減，而雷達(dá)和激光雷達(dá)顯示前車狀態(tài)穩(wěn)定，PGF架構(gòu)開始發(fā)揮作用。主系統(tǒng)可能基于攝像頭信息初步判斷需緊急制動，但監(jiān)護(hù)系統(tǒng)會綜合雷達(dá)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，發(fā)現(xiàn)主系統(tǒng)的決策存在誤差。此時，系統(tǒng)切換至備用系統(tǒng)，重新評估行駛狀態(tài)，并做出更合理的決策，如保持速度繼續(xù)跟隨或適當(dāng)調(diào)整車速和跟車距離。

PGF融合技術(shù)不僅應(yīng)用于不同的傳感器模態(tài)，還貫穿于整個軟件棧。 Shashua 教授還著重表示，“該技術(shù)的核心目的是提升系統(tǒng)精確度。只有在成本對消費者友好的前提下實現(xiàn) 近乎100% 的精確度，并且具備足夠的召回率，我們才能真正引發(fā)自動駕駛領(lǐng)域的革命，否則它充其量只能算一個不錯的產(chǎn)品。”

復(fù)合人工智能系統(tǒng)助力自動駕駛技術(shù)規(guī)模化落地

自動駕駛技術(shù)正從以技術(shù)競爭為主的上半場邁向商業(yè)化落地的關(guān)鍵下半場。在這個轉(zhuǎn)變過程中，企業(yè)不僅需要持續(xù)創(chuàng)新技術(shù)，更要探尋切實可行的商業(yè)模式以實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。復(fù)合人工智能系統(tǒng)（CAIS，Compound AI System）便是 Mobileye為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)提出的重要解決方案。

Mobileye 在復(fù)合人工智能系統(tǒng)中巧妙地融合了深度學(xué)習(xí)、端到端等前沿 AI 技術(shù)與自身長期積累的視覺算法優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在處理大量的圖像和傳感器數(shù)據(jù)時發(fā)揮了關(guān)鍵作用，它能夠自動學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)中的特征和模式，從而實現(xiàn)對不同交通場景的準(zhǔn)確識別和分類。端到端技術(shù)則直接建立了從原始圖像輸入到駕駛決策輸出的高效映射關(guān)系，大大提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和決策效率。而 Mobileye 傳統(tǒng)的視覺算法優(yōu)勢在圖像預(yù)處理、特征提取和目標(biāo)物識別等環(huán)節(jié)依然起著重要的支撐作用，確保了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的決策提供了可靠的基礎(chǔ)。

Shashua教授通過生動的演示，展示了復(fù)合人工智能系統(tǒng)在自動駕駛領(lǐng)域的實際應(yīng)用效果。

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在該案例中，通過 11 個攝像頭（7 個長距攝像頭和 4 個泊車攝像頭）采集的像素信息輸入到轉(zhuǎn)換器，實現(xiàn)從圖像到控制指令輸出的端到端過程。

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而在 Vidar（視覺激光雷達(dá)）的案例中，從攝像頭這端輸入的信息，經(jīng)由特殊AI模型的處理，可直接輸出類似激光雷達(dá)的 3D 感知結(jié)果。在實際駕駛中，比如在復(fù)雜的路口或有障礙物的場景下，僅依靠外觀圖像可能會誤判物體的距離和位置，但 Vidar 能提供準(zhǔn)確的 3D 信息，與傳統(tǒng)的基于外觀的圖像查看方式形成冗余。

與那些依賴大量昂貴傳感設(shè)備和復(fù)雜架構(gòu)的自動駕駛方案相比，Mobileye的復(fù)合人工智能系統(tǒng)通過精心的傳感器選型和高效的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，實現(xiàn)了有效的成本控制。在大規(guī)模量產(chǎn)的過程中，這種成本優(yōu)勢將轉(zhuǎn)化為市場競爭力，使得更多的汽車制造商能夠在不同車型上采用自動駕駛技術(shù)，從而加速自動駕駛技術(shù)在市場上的普及速度。

EyeQ™ 6 芯片設(shè)計哲學(xué)：效能為王

作為Mobileye獨家的車規(guī)級系統(tǒng)集成芯片，EyeQ™ 系列被視為其自動駕駛系統(tǒng)的心臟和大腦。此次于CES期間的展示，EyeQ™ 6 芯片無疑是焦點之一。

Mobileye始終秉持著“不迷信算力，注重成本與效率平衡”的理念，這一點在其芯片設(shè)計中得到了充分的體現(xiàn)。基于在計算機(jī)視覺算法方面的深厚積累，并結(jié)合在AI深度學(xué)習(xí)方面的前沿突破，Mobileye在芯片設(shè)計中采用了完全異構(gòu)的計算架構(gòu)。這種架構(gòu)的精妙之處在于，它能夠根據(jù)卷積、transformer 等不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及視覺運算的多樣化計算場景，將適合的運算任務(wù)精準(zhǔn)地分配到與之適配的核上進(jìn)行處理。如此一來，芯片的利用率得到了極大提升，實現(xiàn)了整體計算的有效加速。

得益于此，在處理高清圖像和復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法時，相比上一代 EyeQ™ 5H 芯片，EyeQ™ 6H僅有其兩倍的算力，但是FPS（每秒傳輸幀數(shù)）指標(biāo)卻是前者的十倍。這意味著 EyeQ™ 6 芯片在實際運行過程中能夠更快速、流暢地處理大量的圖像數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計算任務(wù)。

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EyeQ™ 6 芯片的高效率對MTBF的提升也起到了關(guān)鍵的作用。通過Shashua教授的展示，可以得知，搭載兩塊EyeQ™ 5H芯片的第一代產(chǎn)品（GenⅠ），MTBF僅為5至10個小時，而基于冗余架構(gòu)并搭載兩塊EyeQ™ 6H芯片的第二代產(chǎn)品（Gen II），僅在攝像頭系統(tǒng)上，MTBF就暴增至500至1000個小時。也就是說，EyeQ™ 6H的算力是上一代的10倍，但由于冗余設(shè)計的加持，10倍算力可以轉(zhuǎn)化為MTBF的100倍。

Shashua教授還透露，該第二代產(chǎn)品將于 2026 年率先在保時捷和奧迪的車型上亮相。隨后，配備三塊EyeQ™ 6芯片的Chauffer™系統(tǒng)會首發(fā)應(yīng)用于奧迪的車型。

4D 成像雷達(dá)：兼具性能與成本優(yōu)勢

此次CES展會上，Mobileye特別設(shè)置了展區(qū)，集中展示其4D成像雷達(dá)。

早在 2018 年，Mobileye 便開啟了對理想傳感器的探索，旨在為攝像頭尋找強(qiáng)有力的補(bǔ)充。彼時，激光雷達(dá)雖被部分人視為理想之選，但 Mobileye卻認(rèn)為其與攝像頭在故障發(fā)生模式上存在諸多共性，如在惡劣天氣（暴雨、大雪、濃霧）條件下，二者的性能均會大打折扣。相比之下，雷達(dá)與攝像頭的故障原理截然不同，具有獨特優(yōu)勢。然而，傳統(tǒng)雷達(dá)由于分辨率和性能的限制，難以獨立構(gòu)建起全面的環(huán)境感知體系。因此，Mobileye毅然投入到了成像雷達(dá)的研發(fā)之中。

據(jù)Amnon Shashua教授介紹，Mobileye的4D成像雷達(dá)在技術(shù)參數(shù)和性能表現(xiàn)方面相比同類產(chǎn)品均有顯著優(yōu)勢。在技術(shù)規(guī)格上，其虛擬通道分辨率高達(dá) 48×32，遠(yuǎn)超其他競品成像雷達(dá)的 16×16，能夠捕捉到更精細(xì)的環(huán)境細(xì)節(jié)。動態(tài)范圍達(dá)到 100 分貝，而市場上其他同類產(chǎn)品僅為 60 分貝，這使其在復(fù)雜光線和多目標(biāo)場景下，具備更強(qiáng)的信號處理能力與目標(biāo)識別能力。無論是區(qū)分車輛附近的行人，還是靠近護(hù)欄的微小木塊等不同物體，都能精準(zhǔn)判別，為自動駕駛車輛提供準(zhǔn)確的環(huán)境感知信息。

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除了上述高分辨率和大動態(tài)范圍，其遠(yuǎn)距離檢測精度也令人印象深刻。面對多種危險物檢測場景，如面向車輛方向的假人、與車輛呈90°的小木塊、兩輛車之間的兒童及成人的假人等，西方主機(jī)廠設(shè)定的檢測距離要求均為大于 130 米。而 Mobileye 成像雷達(dá)在某主機(jī)廠的實際測試中，在多數(shù)場景下的檢測距離遠(yuǎn)超此要求，其中最低檢測距離 136 米亦高于該標(biāo)準(zhǔn)。這對為高速行駛的自動駕駛車輛提供了充足的安全預(yù)警距離十分有意義。

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此外，作為冗余傳感器，該4D成像雷達(dá)能夠在攝像頭或激光雷達(dá)出現(xiàn)故障時，及時填補(bǔ)感知空白，確保系統(tǒng)的持續(xù)運行，從而提高系統(tǒng)的可靠性。

而在成本方面，Mobileye 的4D 成像雷達(dá)也展現(xiàn)出了較強(qiáng)的市場競爭力。Shashua教授透露道，構(gòu)建一個由一個 BSR（前向長距 / 中距雷達(dá)）和四個 BSRC（角雷達(dá)）組成的 360° 感知系統(tǒng)的總成本能夠控制在 1000 美元以內(nèi)。

目前，Mobileye 已成功研制出該成像雷達(dá)的 B款樣件，并預(yù)計于 2025 年正式投入量產(chǎn)。

數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)品化進(jìn)程

在自動駕駛領(lǐng)域，技術(shù)的最終歸宿是市場，唯有經(jīng)消費者檢驗，方能彰顯其真正價值。Mobileye 在產(chǎn)品化進(jìn)程中全力以赴，于關(guān)鍵維度持續(xù)深耕，力求契合市場所需。

圖片來源：Mobileye

從地理可擴(kuò)展性來看，與超過 50 家主機(jī)廠的緊密合作，以及他們應(yīng)用的智能路網(wǎng)系統(tǒng)對美國和歐盟 95% 以上道路的廣泛覆蓋，使其擁有了海量且豐富的數(shù)據(jù)資源。這些數(shù)據(jù)成為了 Mobileye 不斷優(yōu)化自動駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵支撐，確保其能夠適應(yīng)多樣的地理環(huán)境和交通狀況，極大地提升了系統(tǒng)的可靠性與普適性。

在應(yīng)對多種車型和主機(jī)廠需求方面，Mobileye 展現(xiàn)出了高度的靈活性與適配性。其DXP（駕駛體驗平臺） 的應(yīng)用使得主機(jī)廠能夠根據(jù)自身品牌定位和用戶偏好，對影響駕駛體驗的系統(tǒng)元素進(jìn)行個性化編碼和精細(xì)調(diào)控，滿足不同消費者對于駕駛感受的獨特要求。

模塊化人工智能棧則為傳感器設(shè)計提供了豐富的可能性，無論是增加或減少攝像頭數(shù)量，還是選擇是否配備雷達(dá)等傳感器，都能較輕松實現(xiàn)，并且能夠迅速適應(yīng)傳感器在車輛上的不同布局變化，有效縮短了產(chǎn)品研發(fā)周期，降低了開發(fā)成本。

嚴(yán)格遵循行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)是 Mobileye 產(chǎn)品化的重要保障。其產(chǎn)品滿足車規(guī)級、功能安全（FuSa）、預(yù)期功能安全（SOTIF）等高標(biāo)準(zhǔn)要求。Shashua教授表示，Mobileye的ADAS產(chǎn)品已成功搭載于超過 50 家主機(jī)廠的 1200 款車型，EyeQ™芯片出貨量更是超過 1.9 億顆，并構(gòu)建了透明的安全架構(gòu)。

在先進(jìn)產(chǎn)品的推進(jìn)與部署方面，Mobileye 成績斐然。SuperVision™52 已在極星、極氪等品牌車型上實現(xiàn)部署，并逐步拓展至歐洲和美國市場；SuperVision™62 與保時捷、奧迪、賓利等車企合作，涉及 17 款車型的開發(fā)；Chauffeur™63 也與多家豪華品牌展開合作，涉及 10 款車型的研發(fā)。Mobileye Drive™64 項目同樣吸引了大眾、舍弗勒、本特勒、Verne 等眾多合作伙伴參與。2024年，共有313 款配備 EyeQ™芯片的車型上市，82 個軟件量產(chǎn)（SOP）項目順利交付，80 個活躍的 ADAS 項目持續(xù)推進(jìn)，全年交付軟件版本超過 460 個。

寫在最后：

Mobileye的愿景不僅僅是推動自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，更是徹底革新人們的出行方式。從基礎(chǔ)ADAS系統(tǒng)，到“可脫手/需注視”的SuperVision™，再到“可脫眼/可脫手”的Chauffeur™，最終邁向無需駕駛員的Mobileye Drive™，Mobileye通過漸進(jìn)式的技術(shù)路線，逐步實現(xiàn)從輔助駕駛到完全自動駕駛的跨越。

Mobileye 憑借對精確度與召回率獨特的理解與實踐，走出了一條與眾不同且穩(wěn)健的發(fā)展道路。在成本把控上，無論是相對親民的 ADAS 系統(tǒng)，還是功能更強(qiáng)大的后續(xù)產(chǎn)品，其適配大批量生產(chǎn)的成本設(shè)計，為技術(shù)走進(jìn)千家萬戶提供了可能。地理可擴(kuò)展性方面，通過智能路網(wǎng)技術(shù)等積累的海量數(shù)據(jù)與廣泛覆蓋，讓自動駕駛的種子在全球各地生根發(fā)芽。

此次CES的展示既是對Mobileye過往成果的總結(jié)，也將為其后續(xù)的發(fā)展開啟下一個篇章。正如Mobileye所堅信的，只有通過高精確度、高召回率和低成本的技術(shù)創(chuàng)新，才能真正實現(xiàn)出行領(lǐng)域的革新，邁向一個更加智能、更安全和更高效的未來。