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4 年内让 L4 自动驾驶变为可能?谈谈 Mobileye 的光荣与梦想

所属栏目: P生活书 时间:2020-06-05 浏览:593
4 年内让 L4 自动驾驶变为可能?谈谈 Mobileye 的光荣与梦想

2017 年 Mobileye 被英特尔 153 亿美元鲸吞后实力大增,本届 CES 成了绝对的明星。主题演讲中,Mobileye 联合创始人兼 CEO Amnon Shashua 宣布要在中国大干一场:Mobileye 已经与北京公交集团及北太智慧达成合作,要在公共交通领域投下重量级炸弹。

此外,Mobileye 还与英国国家地理测绘机构 Ordnance Survey 达成合作,双方将推动高精细地理资料商业化。Mobileye 的云平台已有 100 万辆「小蜜蜂」,它们正热情地提供各种地图资料。

背后有英特尔撑腰后,Mobileye 团队也快速壮大,两年前约 780 人,但现在仅以色列总部就有 1,400 人了(其中 300 人来自英特尔)。

Mobileye 的耶路撒冷新园区正在建设(Mobileye 总部在特拉维夫),能容纳 2,500 名员工。以色列城市佩塔提克瓦也在盖 Mobileye 办公室,也能容纳数百名工程师和资料科学家。

在 CES 发表主题演讲后,外媒 Venturebeat 的记者「拦截」到 Shashua,问了他不少有关英特尔汽车解决方案的讯息。採访中,Shashua 还「一不小心」透露 Mobileye 在以色列的自动驾驶测试、自动驾驶系统如今面临的挑战,以及如何说服乘客信赖自驾车。

Shashua 字里行间可满是 Mobileye 的光荣与梦想。

自动驾驶测试

2020 年初,Mobileye 与福斯集团、以色列汽车进口商 Champion Motors 合作的首个自驾计程车服务将在以色列落地。

Champion Motors 负责车队营运和管控,福斯提供车辆,Mobileye 负责自动驾驶系统。以色列政府对此计画非常支援,会分享基础设施和交通资料。

届时,自动驾驶版的福斯车会在预先挑选的特拉维夫道路接送乘客,整个服务区域限定在 11 平方公里面积内。不过,这只是第一阶段。

到 2022 年,Mobileye 準备在公路部署更多车辆(几十台),它们将不再受限制。2023 年,服务推广到以色列所有城市。

如果一切顺利,Mobileye 未来 4 年还会联合其他合作伙伴,共同推动自动驾驶测试在中美两国落地。

Mobileye 的合作伙伴名单中还有 BMW、Volvo 和现代汽车等巨头,目标只有一个:让自动驾驶技术儘快商业化。

Shashua 还强调,到专案后期,Mobileye 会取消车内的安全驾驶员。到时就能实现真正的 Level 4 自动驾驶,在特定情况下只需有限的人类输入和监督就能达成目标。

至于可捨弃一切外部条件达成自动驾驶的 Level 5,则暂时不在 Mobileye 的蓝图里。原因并不複杂,Shashua 认为最强大的自动驾驶系统也很难在恶劣天气下正常执行,Mobileye 也不例外。

「这也是大家普遍选择凤凰城部署自驾车的原因。」他补充。

当然,Shashua 看来自动驾驶并非不可实现,至少现有的机器学习技术已能创造足够条件了。最关键的问题其实是感测器,它们现在处理雪花、雨滴、大雾等干扰物还有些力不从心。

「你得用到双感测器,它们还得在恶劣环境下有足够解析度。」Shashua 解释。「不过,镜头一旦遇到下雪,就看不到道路边缘或路标了。」

当然,Shashua 依旧对自动驾驶信心十足,他认为我们面对的挑战会在未来 5~10 年完全克服,廉价雷达和高传真光学雷达将扮演至关重要的角色。最近几年业界也诞生不少新思路,AEye 公司的 iDAR 就结合光学雷达和镜头,而像 Luminar 新创公司则在研发远端光学雷达,以儘快补齐短处甩开对手。

「感测器技术总有一天会成熟。」Shashua 说。

地图测绘

光靠不断提升的感知能力,我们当然无法解锁全自动驾驶系统,这也是 Mobileye 联手 Ordnance Survey 打造高画质道路资料库的原因。

身为与福斯、Champion Motors 合作计画的一部分,2019、2020 年 3 家公司将採集特拉维夫 33 公里的道路资料。第一阶段完成后,之后两年会再测绘另外 111 公里道路。

「一颗前视镜头最多几百美元,却能提供持续不断的高画质地图资料。」Shashua 说。「这就解决了地图规模的问题」。

高画质地图能为车辆和车队营运商提供持续现金流。有了这些资料,市政公司甚至能足不出户就了解井盖、电话亭和灯柱的状况,而电信商则能根据资料搭建新的无线或地下光纤。

「使用地图提升执行效率,让我们离智慧城市更进一步。」Shashua 说。

基础设施

CES 时,百度 V2X Apollo 智慧汽车基础设施协同系统平台赢得不少目光,搜寻巨头準备为基础设施「插上」感测器的翅膀,以协助自驾车导航。

不过,Shashua 并不认为这是一条可行之路。

问题并不在 V2X 的功效(美国交通部研究 2004~2008 年的事故资料发现,如果 V2X 当时就派上用场,就能减少 450 万起车祸),而是实在太贵了。NHTSA 认为,2020 年时 V2V 零件价格也要 341~350 美元。

「记得二三十年前,就有人吵着要把压力计装在路上,但现在呢,我可是什幺都没看到。」Shashua 说。

在他看来,路上只要有红绿灯回应器就够了,它能透过无线讯号告知车辆是否能安全通过。当然,这只能算是複本,因为车辆早就该学会如何通过十字路口。

能干的「司机」

为了广泛部署,搭载 Mobileye 自动驾驶系统的车辆一直擅长各种颇具挑战性的动作,比如一直困扰 Waymo 的无保护左转,以及在拥挤的车流中变线。同时,侧边车道、窄车道和减速带对它们来说也是小菜一碟。

「在耶路撒冷它们已能完成这些动作了,只要调教激进点就好。」Shashua 说。

需要注意的是,达成这效果 Mobileye 可是只用了镜头,其他自动驾驶系统通常还要用到光学雷达和雷达等资料採集装置。

Flir 这类公司也有类似的「折衷方案」,建议汽车厂商为车辆配备热成像镜头,再辅以机器学习演算法。另一家波士顿新创公司 WaveSense 则更偏向探地雷达,认为这是整个感测器堆叠最合理的附加值。

不过,Mobileye 还是坚定支持镜头不动摇,于是就有了我们熟悉的 EyeQ 系列晶片,其中最新产品 EyeQ5 将于今年第一季做好量产準备,搭配使用的则是 Mobileye 的影像处理演算法。7 奈米的 EyeQ5 将拥有执行感测器融合的完整能力,完成车辆周边 360 度无死角视野。

虽然 Mobileye 非常重视镜头,但 EyeQ5 依然支援雷达和光学雷达。Shashua 表示,虽然公司重心在视觉,但今年上半年还是要用雷达和光学雷达打造冗余系统。

「我们正将镜头处理能力推向极限」,他说。

到 2020 年中,Mobileye 就开始交付自己的「白盒子」子系统,比如环视计算视觉套件。当然,多晶片交钥匙解决方案、自动驾驶套件等产品也都在紧锣密鼓準备中。

自驾车和安全

如果得不到大众信任,自动驾驶技术的进步根本派不上用场。

去年夏天 3 家权威机构的调研就显示,大多数人都不信任自驾车的安全。超过 60% 受访者表示不太敢坐自驾车,70% 受访者甚至不愿和自驾车共用一条道路,更有 59% 认为自驾车并不比人开车安全。

他们心里都有天秤,毕竟谁也不会忘了那辆要了路人命的 Uber 测试车和频繁追撞的特斯拉 Autopilot。

那幺,怎样才能说服满腹狐疑的大众呢?这就无法不提到 Mobileye 的「终极杀招」──数学模型 RSS(责任敏感安全)。

2017 年 10 月的世界知识论坛 Mobileye 抛出 RSS 概念。不那幺抽象的来说,它是一种路上决策的「常识」,帮车辆形成良好习惯,比如保持安全车距,必要时给予其他车辆通行权等。

能从 RSS 获益的不单自驾车的乘客。不久前一篇文章,Shashua 就讲述增强版的自动剎车功能,系统能利用公式确定车辆什幺时候会进入危险地带。Shashua 相信,只需一颗前置镜头,就能避免大量追尾事故。

如果真有如此强大效能,那幺 Mobileye 的机器学习事故预防技术确实能将驾驶风险降到最低,毕竟 94% 车祸都是人类失误造成。2016 年交通伤亡三大杀手就是开车分神、醉酒驾驶和超速。

「我们的目标是让汽车以符合人类操纵习惯的方式执行。」Shashua 解释。「我们要围绕它建立一个联盟。」


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