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Mobileye副总裁及中国区董事总经理Elie?Luskin
文 / 腾讯科技 李海丹
近日，腾讯科技独家对话了Mobileye副总裁及中国区董事总经理Elie?Luskin、自动驾驶业务常务副总裁Johann?Jungwirth。两位高管纷纷感叹这七年自动驾驶的发展，认可了中国自动驾驶行业市场的领先地位：“现如今，中国已经是世界上开发自动驾驶技术最先进的市场之一。中国市场加速向高端智驾系统、多摄像头系统、多传感器配置的高端架构发展的方向迈进，也是最大、发展最快的NOP市场”。
Mobileye作为ADAS时代的“霸主”曾辉煌一时，在2014年推出EyeQ3芯片后，一举成名，市值高达80亿美元并且成功登陆纽交所。2017年3月，Mobileye被英特尔以153?亿美元的价格收购，也是以色列科技公司有史以来最大的一次收购。
时隔七年，Mobileye的命运可谓是起伏跌宕，估值一路下跌。从一开始在行业里具备先发优势，到现在随着更多新玩家的入场，可以说处境维艰。虽然多年以来，Mobileye等供应商们凭借多年的技术验证，享有一席之地。但为了能够更好地控制成本，对产品的性能和集成有更完整的控制，OEM厂商逐渐认识到掌握核心技术的重要性。比如特斯拉、蔚来等开始逐步转向自研。这直接压缩了供应商的利润空间。
此外，从去年生成式AI兴起的火爆，让不少自动驾驶企业都看到了新的变革点和发展潜力，开启了一场“群雄竞逐”。竞争激烈的当下，供应商的未来增长点究竟在哪里？大模型对于自动驾驶，发挥着怎样的角色？
以下为本次独家对话专访实录：
01???一些中国车商为降低成本，自动驾驶安全性几乎触底
腾讯科技：Mobileye是偏向于纯视觉的方向，但现在随着激光雷达整个的成本越来越低，有些国产厂商把价格压得特别低。并且，现在很多OEM公司都在自研自动驾驶的系统，近两年新能源车企很多在“价格大战”，大部分的主机厂商他们都是在各种想尽办法的压缩成本。Mobileye如何考虑过成本优势的周期，对中国的市场定位是什么？
Elie?Luskin：在AV市场，中国车企初期采用了昂贵的传感设备和多功能集成芯片系统，但这种模式并不可持续。面对成本压力，这些企业正在考虑简化传感器配置，特别是在需要实现部分自动驾驶（需持续监视但可脱手）的解决方案中。
首先可能被削减的是激光雷达和其他高成本传感器，以提高成本效益，同时保持核心功能和车辆安全性。目前我们确实观察到一些中国车商，针对前置摄像头采用非常低成本的集成芯片系统。这样做成本确实降下来了，但同时安全性也降下来了，这方面已经有第三方的测评数据，在安全性方面已几乎快要触底，而且完全非车规，我们认为这样的做法是不可持续的。Mobileye和这些车商们打交道已经有二十年了，我们非常了解他们的技术诉求，就三点：安全、成本、可扩展性。对于车企来说他们一直要做的就是控制成本，但同时他们还要做到自己的差异性，这也是为什么Mobileye推出了下一代的DXP平台（DXP代表的是驾驶体验平台），车企从Mobileye购买SuperVision或者Chauffeur系统回去之后，可以根据自己的品牌特性来进行调优。比如保时捷和奥迪的车，它们各自在车加速时、变道、刹车时候的感觉等方面风格是不同的。
腾讯科技：您刚提到一些中国车商的做法，成本和安全性的平衡是一大问题。您认为成本应该控制在怎样合理的范围内才能保持安全性？
Elie?Luskin：智驾应用中的集成芯片系统（SoC）比较复杂，涉及到芯片本身以及和各类设备、部件的耦合，不同供应商的技术成熟度和定价也不同，因此无法直接用一个成本数字或范围划定车规级和非车规级的边界。但我们认为，相比具体的成本数字，重点是汽车品牌和主机厂使用的是否是足够安全的系统和方案。
至于成本趋势，目前中国的车企面临着价格方面的压力，因此我们认为他们急需高性价比和高可扩展性的方案。我们希望汽车品牌和主机厂能够做到安全和成本兼顾。
另外我想强调的是，许多中国车企已将眼光瞄准海外，对于想要抓住出海机遇的中国车企，如果选择非车规级的、性能有差距的产品，最直接的结果就是达不到海外市场监管机构的要求，届时给企业带来的损失将是巨大的。
腾讯科技：说到安全问题，前段时间，美国的福特，通用汽车等辅助自动驾驶系统，被美国的公路安全保险协会（IIHS）总体被评级为“较差”，并且参与测试的汽车整体得分都是比较低的，您如何看待这个评级的分数，为什么整体会有这么低的评级？
Johann?Jungwirth：我看了这个报告，不光是福特的，还有特斯拉其他等一些汽车评分都比较低，好像只有一款车型是达到了“及格”线，其他的都低于“及格”线的分数。我认为主要是因为，IIHS测评的这些车，所载用的大多都不是高级的智驾系统，比如没有NOA，或者NOP这些功能。
02??大模型对于自动驾驶应用，是端到端系统的关键组件
腾讯科技：近日，OpenAI投资的自动驾驶公司Ghost倒闭了。Ghost致力于探索多模态大语言模型（LLM）用于自动驾驶。Ghost联合创始人OJohn?Hayes认为，LLM为自动驾驶提供了解决“边缘场景”的新方法，多模态大语言模型可以处理更复杂的场景，这在当时也曾引起争论。您如何看待自动驾驶和多模态大模型的关系？您认为LLM的兴起对汽车产业格局对带来怎样的变化？
Johann?Jungwirth：近来盛行的AI技术领域，如端到端大模型，BEV/BEVformer，mapless方案，自监督学习等等。对Mobileye来说，我们在自己的技术栈里已经涉猎或使用过几乎每一项技术。如自我监督的概念，早在10年前就被用在Mobileye的方案中；又如Mobileye与保时捷和奥迪将于今年年中开始量产车型上的方案中，就使用了两个端到端子系统。
具体到端到端大模型方案，其实这并不是一个新概念。早在2016年，Mobileye创始人、总裁兼首席执行官Amnon?Shashua教授和Mobileye首席技术官Shai?Shalev-Shwartz教授就发表过一篇阐释端到端系统的论文。我们认为端到端技术带来的好处非常明显，问题只在于：是不是仅依赖端到端技术就能够解决智驾应用的所有问题。
另外，去年9月，Amnon?Shashua教授和Shai?Shalev-Shwartz教授又发表了一篇题目是《自动驾驶是否即将进入“ChatGPT时代”？》的论文。这篇文章详细阐释了两种开发自动驾驶技术的路径，一种是完全依赖端到端大模型的解决方案，另一种是结合多种技术的混合式方案。文章对比了不同路径的风险、挑战和潜力。这篇论文前瞻性地展示了这些技术将以何种可能的方式革新我们的行业。但同时，我们必须小心地管理这些创新，使得它们的应用符合汽车行业对安全、可靠性、准确性、经济性和计算效率的严格要求。
在最近，两位教授又发表了一篇博客，题为《自主决策：自动驾驶技术中的偏差-方差权衡问题》，以严谨且易懂的方式对比了单一端到端方案和复合人工智能系统（Compound?AI?Systems）方案在自动驾驶应用中的差别和各自的逻辑。并指出，ChatGPT自2022年11月问世以来的多次升级，也证明其由只依靠多模态大语言模型的系统，正向复合式人工智能系统不断演进。
以?ChatGPT为代表的大语言模型产品最初以单一的端到端模型形式出现，而如今它已经演变成了“ChatGPT升级版”，即一种建立在包括作为基座的大语言模型、检索插件、代码解释器和图像生成工具等?AI?组件之上的工程解决方案，每个子系统都有其定义的角色、接口和开发策略，所有这些都是由人类工程师设计的，此外，还使用了“粘合代码”来完成子系统之间的协作，这种架构就是引起了很多讨论的“复合人工智能系统”，许多专家认为未来的人工智能将从单一大模型转向复合人工智能系统。Mobileye认为，考虑到自动驾驶应用中至关重要的安全因素，以及极高的精确性要求，这样的趋势显得更为必要。
相比具体走什么技术路线，Mobileye认为关键问题还在于MTBF（Mean?time?between?failures平均无故障工作时间），即一套智驾系统可以坚持多久才需要人工接管。
整体上，仅依靠端到端方案能从0很快地推进到95%，但完全依靠这一方案要达到99.9999999%，会面临问题。除此之外，它所需的巨大成本、数据量和工程量也不容忽视。以大语言模型为例，在从0?-?95%的层面，它们有非常大的飞跃，但不是100%准确的，有时候会犯一些匪夷所思的错误。仅依赖端到端要达到99.999999%是非常痛苦的，而对于事关生命安全的智驾方案来说，试错空间是极小的。所以我们并不认为单一方案就能解决所有问题。我们认为端到端可以作为系统当中的一个重要组件，所以在Mobileye的系统中，也有着类似的技术。
腾讯科技：Mobileye是如何利用AI大模型来推动ADAS技术创新的？
Johann?Jungwirth：人工智能在自动驾驶中的应用，具体涉及冗余和模块化开发两个方面。模块化开发指的是针对特定任务开发独立的子系统，如视觉或雷达子系统，借鉴了航空系统的开发经验。冗余设计则通过四个主要维度来实现：使用的传感技术（摄像头、雷达或激光雷达）、采用的技术方法（如基于模型的方法或机器学习）、系统的结构（可拆解或端到端的集成系统）、以及数据收集的依据（外观或物体的几何形状）。
所以通过这四个维度，我们可以灵活配置系统。例如，一个系统可能使用摄像头，采用机器学习，基于外观的分析方法，以端到端的形式集成。另一系统则可能在某些维度上有所不同，如采用基于物体几何形状的信息收集或可拆解的系统结构。总的来说，这些多维度的配置提供了强大的灵活性和鲁棒性，使自动驾驶技术能够更精准地识别和响应周围环境。比如Mobileye的成像雷达技术可以处理各种距离的监测需求，从超短距到长距离。它利用详细的地图数据预测周围车辆的行进方向，从而专注于对车辆安全至关重要的其他车辆，实现长距离判断。
03?回应财报问题：靠三大引擎，未来几年ADAS芯片出货量会是3亿个
腾讯科技：2017年，Mobileye被英特尔以153?亿美元的价格收购，也是以色列科技公司有史以来最大的一次收购。到现在时隔已有7年的时间，这七年中全球自动驾驶行业和公司各自发生了怎样的变化？
Elie?Luskin：在过去的几年里，无论是在辅助驾驶（ADAS）还是自动驾驶（AV）范畴，智能驾驶行业都发生了非常大的变化。而在这期间，我们共同见证了中国智驾行业的迅猛发展。
从全球视角来看，智驾行业的发展势头显而易见，体现在对可脱手（hands-off）智驾系统需求的不断增长。其中，中国市场不断涌现的创新和新产品影响着全球汽车主机厂（OEM），使得它们更多地考虑上市时间、成本以及整体性能，特别是安全性和便利性。
现如今，中国已经是世界上开发自动驾驶技术最先进的市场之一。中国市场加速向高端智驾系统、多摄像头系统、多传感器配置的高端架构发展的方向迈进，也是最大、发展最快的NOP市场。近年来，Mobileye也进行了关键的产品转型，从一家以前视摄像头和芯片为主要产品的公司，转向提供包括感知、驾驶策略以及传感器在内的系统方案。
腾讯科技：Mobileye近期刚发布了Q1的财报中，提到了营收下降主要是因为自动驾驶技术和芯片订单放缓。Mobileye未来的增长点在哪里？有哪些应对策略？
Johann?Jungwirth：首先，我们认为整个的ADAS和AV的市场仍然处于快速增长期。在前段时间举办的北京车展上，大家应该已经感受到了有很多厂商涌入到市场，潜力非常巨大。
AV领域，我们有三个核心的产品线：第一，Supervision产品线,?以摄像头为核心，客户可以自行备选是否要加装雷达，支持L3级别的自动驾驶。第二、Chauffeur系列，它是3D加持的，已经达到L3级别，配置方案中有摄像头、激光雷达和雷超声雷达。第三，Drive系列，主要是针对Robotaxi，就是无人驾驶出租车业务。 这三个业务方向，我们认为会有不错的增长潜力。比如刚提到的SuperVision产品线，其实在市场上我们原来是Tier2供应商，现在已经是Tier1供应商了——直接向OEM进行销售。以前做ADAS的产品，每台车给我们带来的平均收入是60-100美元，但现在我们做AV领域，基本上每台车是在1000-50000美金的区间的收益。
所以说，谈到我们营收的问题，从我们目前的合同订单数量来看，其实是非常饱满的。Mobileye在未来几年ADAS芯片出货量会是3亿个，持续到2032年左右。
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