自动驾驶背后的秘密

英特尔公司副总裁、英特尔子公司Mobileye产品及战略执行副总裁ErezDagan公布了全球著名半导体公司英特尔的自动驾驶之路，分享英特尔在以153亿美元(约合1056亿元人民币)收购以色列信息技术公司Mobileye的四年间，以计算机视觉和机器学习、数据分析、定位和城市路网信息管理等技术为基础，以计算机视觉和机器学习、数据分析、定位和城市路网信息管理等技术赋能高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶智能解决方案落地的实践经验，剖析加速出行即服务(MobilityasaService)的实践经验。

根据国际数据公司IDC的预测，全球自动驾驶市场发展迅速，2020-2024年复合增长率(CAGR)将达到18.3%；到2024年，L1-L5级自动驾驶车的出货量将达到5425万辆左右，其中L1-L2级自动驾驶车的市场份额将分别为64.4%和34.0%。

伴随着人工智能、大数据、云计算的成熟和深应用，自动驾驶汽车行业进入了一个快速发展时期。面对未来，性能和规模都呈指数级上升趋势。因此，一些从业者将其生动地比作行走智能手机。因此，作为全新智能汽车的幕后推手，半导体公司英特尔进入这一领域也是意料之中的。

2017年，英特尔实现了自动驾驶布局的重要一步，宣布以每股63.54美元的价格收购汽车计算机视觉领域的老手Mobileye，在与汽车OEM、一级供应商、半导体制造商建立更深层次的合作关系的同时

2021年7月，一辆带有Mobileye标志的测试车在美国纽约繁华纽约繁华的街道上成功运行，挑战北美路况最复杂的城市(见图1)。在纽约这样一个路况复杂的城市进行路测，是检验自动驾驶系统能力，促进自动驾驶技术商业化的关键一步。英特尔高级副总裁、英特尔子公司Mobileye总裁兼首席执行官AmnonShashua教授说。

同时，英特尔公司副总裁、英特尔子公司Mobileye产品和战略执行副总裁ErezDagan在一次采访中说：纽约市的驾驶环境非常复杂，路上有许多专业司机，每个司机都有自己的驾驶习惯，这也是我们压力测试的重要环节。

在目前常见的应用场景中，ErezDagan表示，很多人可能认为自动驾驶和驾驶辅助系统没有太大区别，但回顾它从概念到应用到实践，在激烈的变化过程中也经历了反复整改。

山东济南汉码未来觉得：传统认知中，汽车产品都是基于物理模型的技术，比如雷达等。所以，在人工智能技术渗透到汽车工业的初期，并不顺利，因为尽管经过了验证，人工智能本身已经足够安全，但也需要证明，利用人工智能机器学习技术能够比基于模型的技术获得更多的市场价值和更好的性能，这就要求AI机器学习能够比基于模型的技术更有市场价值，而这一点需要不断地得到实践，才能与车厂建立良好关系，这是智能驾驶产业发展历程中最重要的一步。

此外，智能驾驶还有一大突破，OEM从传统的价值链结构转变为更多的动态协作结构，使其能够直接接触到许多破坏性技术。

Mobileye主要采用三位一体的战略布局:一是加大路网信息管理(REM)高精度地图技术的扩张；二是加强基于规则的责任敏感安全模型(RSS)驾驶策略；第三，基于世界领先的摄像头、雷达和激光雷达技术的两个独立而真正冗余的传感子系统。

这也是英特尔与其他制造商自动驾驶技术解决方案的区别。同时，在三位一体的战略布局和自动驾驶系统的开发过程中，还包括以下重要因素。

众包高精度地图。在自动驾驶系统中，这是接收数据的重要方面。汽车制造商通常希望获得高精度地图，可以覆盖任何地区。

系统冗余。Mobileye设计开发了两个独立的感知系统:一个完全基于摄像头；另一个由激光雷达和雷达组成，至少可以达到三个数量级以上的关键安全性能。这是一个极具挑战性的尝试，用来解决跨越人类的故障，从而带来完全独立的驾驶体验。

RSS(ResponsibilitySensitiveSafety，责任敏感安全模型)。这是一个由数学公式定义的驾驶决策模型，通过制定一系列逻辑上可行的规则和适当应对危险情况的规定，明确了自动驾驶车如何实现安全驾驶。这对Mobileye动态控制挑战性环境和道路的能力也很重要。

RegulatoryFramework是一个迫切需要解决的重要问题。当前，中国和德国在制定和实施自动驾驶相关法规方面处于世界领先地位，对其他地区政策的实施具有很好的示范作用。

要克服的第二个重大挑战是无人或自动驾驶的地理可扩展性(GeographicScalability)，能够在任何地方自动驾驶，我们看到欧洲和中国正朝着正确的方向迈出了重要一步。

三要素是自动驾驶系统的验证。自动驾驶系统的测试和验证是在正式上市前的一项工作。无论失败的可能性极高，也无论失败的可能性极小，都需要测试以产生适合该特定问题的验证技术。这包括对系统体系结构的考虑，并且需要确保整套系统从设计开始就考虑验证测试需求。