Mobileye將與意法聯手合作研發下一代將用于自動駕駛的EyeQ5芯片。盡管這個消息是在一次電話會議上提到，2018年才能開始提供工程樣品，最終的成品出來之后很有可能與現在有所區別，但是從這塊芯片，以及Mobileye近期的其他動作來看，能夠看出Mobileye的一些自動駕駛布局。

　　關于Mobileye在自動駕駛的路線規劃，在拉斯維加斯的CES上，其創始人兼CTO Amnon Shashua第一次做了詳細介紹與解讀。在一個小時的演講里，Shashua將重點放到了自動駕駛所需要的高精度地圖以及車輛的決策之上。在CES上公布已經與通用、大眾在Roadbook數據采集上進行合作之后，二月份表示與日產達成合作協議。

　　從時間點來看，雖然對于這款產品何時亮相還有些疑問，但是至少從Mobileye公布的時間點來看，EyeQ5很有可能將會在Mobileye于2019年提供的系統級解決方案中起到很重要的作用。如果進度順利，EyeQ5能夠在2018年上半年提供工程樣品，供給車企進行測試調整，到下半年可以提供首批包含全套應用程序以及SDK，2019年上車使用就有了可能。而且，消息中并沒有提到，這個方案具體如何應用。一般來說，這套方案肯定會在樣車上進行測試，如果當時直接用在量產車型上，也只能說明，測試這個環節，已經在之前悄悄完成了。那么，除了EyeQ5之外，Mobileye還要做什么呢？

　　其實，早在CES的演講中，Shashua就提到，關于自動駕駛的實現，一共包含三個方面：感知、地圖與駕駛策略，將這三個方面的內容加起來，就是Mobileye想為自動駕駛提供的答案。具體在這三方面怎么做，咱們一個一個看。

　　感知環節的重要性

　　以攝像頭起家的Mobileye，環境感知的重要性不言而喻。在CES的會議上，Shashua的重點放在了地圖上，捎帶講了講駕駛策略，關于感知則沒有提及。在四月中旬高盛的一次會議上，Shashua通過半個小時的演講，重點講了下Mobileye在感知這塊具體想做什么。在演講中，Shashua提到，感知的作用主要在四個方面：

　　1、識別道路上移動/固定的物體

　　2、識別出道路分割線以及其他交通標識

　　3、在道路上沒有分割線或者分割線不清晰的情況下，分辨出那些是可以通過的空間，并勾勒出可通過空間與其他部分的隔離線

　　4、可駕駛的路徑：在識別出可通過空間之后，找到一條可供于駕駛的路線

　　其實單看這四個作用的話，基本上就是人類的眼睛以及大腦中的圖像處理所起到的作用，總體來說，就是看清楚周圍都有什么，然后知道該怎么開車。前面兩條相對來說實現較為簡單，難度在于如何保證準確率和實時性，而后面兩條則是重中之重，也是難點所在。在道路車道線清楚，各類標識清晰的道路上實現自動駕駛是相對簡單的，但是道路本身缺少車道線的情況也并不少見，并不只是在國內，國外同樣如此。在道路全部符合自動駕駛的要求之前，實現自動駕駛，就要靠系統的智能化。Mobileye的深度學習算法在下段時間的重點也放在了這里。

　　在Mobileye的規劃里，做到這件事情，需要8個攝像頭。因為在安全自動駕駛狀態下，車輛需要能夠看到360°環境下的事情，尤其在城區內，周圍環境相當復雜，不能有任何忙點，因而在每個角度都必須要有攝像頭用以監控。不過，Shashua也表示，并不是指8個攝像頭就可以讓車輛擁有完全自動駕駛的功能，而是說車輛要自動駕駛至少要有這樣一套傳感器系統。因為從攝像頭起家，目前已經量產的各項ADAS功能也都是基于攝像頭產品，所以在固有的認知中，提到Mobileye和感知，想到的就是攝像頭，但并不代表，Mobileye的方案中，不會用到其他類型的傳感器。

　　這次演講中，Shashua就明確提到，感知環節需要有冗余設計，在不同的層面，需要的冗余設計不同。在探測其他物體時，需要的冗余是激光雷達與毫米波雷達；在車道識別的時候，需要的是高精度地圖，有時候也需要激光雷達；在最后的駕駛路徑上，同樣需要高精度地圖。去年3月份，Mobileye與法雷奧達成合作協議，除了共同研發駕駛輔助技術之外，兩家還建立獨家合作伙伴關系，將法雷奧的激光掃描技術與Mobileye的圖像處理技術合并到一起，共同研發視覺與激光掃描技術，并將新技術用在自動駕駛汽車之上。雖然Mobileye自己并沒有激光雷達或者毫米波雷達產品，但是這并沒有妨礙，他已經為自己找到了一個合作伙伴。從這個角度來說，EyeQ5芯片支持多種傳感器，并有傳感器融合技術，也很好理解了。

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