第二届“光”+智能驾驶技术高峰论坛于2019年9月6日举办，本次论坛邀请了政府部门、咨询机构、整车企业、激光雷达制造商、红外夜视、摄像头等传感器重点企业及知名科研院所等到会研讨，共话光与汽车电子行业市场前景。以下为Mobileye中国区汽车业务地区经理 Elie Luskin 现场演讲实录：

Mobileye中国区汽车业务地区经理 Elie Luskin

今天非常高兴来到这里。Mobileye正在引领高级驾驶辅助系统，这是驾驶安全的变革，过去几年它在自动驾驶的变革也是处于领先的地位，我在这里会给一个简单的例子。

Mobileye是1999年成立的，我们的摄像头激光雷达在全球地区进行发布，我们还有AEB、ACC，同时我们也继续引领这个行业在汽车领域，通过HD地图，在日本和欧洲地区推出，还有在以色列推出。这个公司不断持续发展，过去20年在汽车发展领域引领行业，我们和中国的厂商等都有很亲密的合作。

今天在道路上有4亿多辆汽车安装了我们的Mobileye的设备，占据70%的全球份额使用我们的产品。同时这也是在快速发展，在中国我们同16家设备厂商进行合作，我们的合作正在慢慢往深度进行。我们设计28个产品获得很好的成功，我之前谈到我们在汽车领域有非常亲密的合作，比如GAC这些都是我们的合作伙伴。中国的份额在未来几年会有快速发展。如何做到这点呢？为什么我们这么成功？

2018年的时候，75%的车企都达到了五星级的安全等级，通过Mobileye的产品实现五星评级，有些汽车并没有，但是有些只有视觉的，这就意味着你只能依靠纯视觉达到五星评级。这对视觉有非常高的要求。我们花的每笔人民币或者每笔美金都非常重要，我们需要有性价比的摄像头安全解决方案。这对行业而言是非常大的新消息。

ADAS这个高级的辅助系统正在不断发展成长，它的份额增长在2016年是12%左右，现在几乎翻倍。它多特性以及复杂性也加入新的复杂特性，应用在不同场景下，用于不同的场景支持。我们找到了4个最重要的参数，应用这些参数去做出全新的变革和改变，从而能够去引领行业，然后再实现这些软件的商业化。Mobileye现在已经有相应的芯片组了，我们也有相应的软件去进行相应的处理。第三方面是我们有高清晰的地图，这个用自动驾驶方面。我们还可以用于L1、L2、L3这些等级的全自动驾驶等级汽车方面。

决策系统，从科学上，我们每天都会做决策，汽车也需要做决策。硬件的电脑必须得有4个参数是可扩展的，一是材料成本；二是功效必须得达到一定的程度，对ADAS必须达到比较高的高度，才能实现及时处理信息，实现及时的控制；三是尺寸也是重要的地方，车载的摄像头必须是尺寸相对而言比较小；四是功耗必须非常低，要考虑到热能这些方面，当然，这也是用来节省我们的能量。

这是我们最主要关注的四个参数的主要部分，软件部分，Mobileye现在有非常强的视觉的感知，我不会说最强的，至少是性价比比较高的软件。它仅仅只用摄像头的，然后L1、L2的等级都是应用的。大多数的汽车都是会应用到这些参数的。如果想说大幅度提升我们的功能，比如ACC去支持一个非常急速的急转弯，我们就要考虑REM，高清地图，就是我们所谓的REM。Mobileye在今天的市场已经有一个版本，每秒达到比较高的处理量。EyeQ4目前在市场上已经在路上，如果你想要DMS又想要高REM，你可以在一个EyeQ上拥有这些功能，这是高性价比的方案对设备厂商而言。EyeQ5已经有些样本，很快就会推出来。

视觉感知的概念我想讨论机器学习以及以对象为基础的处理。当我们谈到汽车的监测、动物的监测和物体对象的监测的时候，我们都需要教育算法，让算法进行侦测，这是比较经典的侦测。我们可以应用到不同的场景下。这是一个汽车，在公路上沿线行驶，我们可以检测到行人，这都是通过机器学习实现的。另外一面有一个后台的分析以及机器学习，后台的分析可以用来侦测过弯的角度和路线。基本上都是用后台的分析。还有信号处理，信号处理是一种光流，它意味着象素的改变匹配到我们的预测，所以我们预测光流，任何同我们预测的光流不一样就可以推测出来它前方可能有障碍物或者物体。在左下角的图片可以看到的物体有5厘米的宽度，我们虽然不会将算法分类，但是可以让算法进行侦测，当然我们不会说做这么大的分类。运用到光流之后，我们就可以用到这套分析方法来侦测这套物体。

运用这些科技去环视设置，在耶路撒冷我们可以开全自动驾驶的汽车在一些地区，如果在城市的地区，我们都已经做了一些测试，所取得的效果都是很不错的。车上面也是装了摄像头，仅仅只运用摄像头。这点是非常重要的，因为考虑到真实的呈现，有激光雷达就可以测距，但是摄像头是不可以实时的测距，即便你试着从摄像头那里测距，那么你就必须用到雷达。如果有真实的眼镜就可以看到3D景象，摄像头就不重要了。如果你需要测距就需要两个摄像头，这是在两个方向架起来的，这点我觉得是不太能实现的。这对于全自动驾驶最基本的要求。我想再讨论一点，Mobileye不仅致力于全自动驾驶，也致力于ADAS高级辅助驾驶这块。ADAS对成本是非常敏感的，但是自动驾驶就不那么敏感了。可能ADAS这块最多只能花一两百美金的成本。

高清地图，这对自动驾驶是非常重要的需求。今天的全自动驾驶有的时候是要面临非常长距离的情况，所以高清地图现在已经可以用到L1以及L2的全自动驾驶等级上。如何处理呢？首先我们先去收取数据，通过EyeQ芯片收集数据，不仅仅是收取图像或者其他，我们收取的是二进制的数据，这也就意味着光其实是特别近的。每个汽车都有400M的闪存，所以我们直接收取数据，然后进行处理，发送到云端上，发送到云端上就可以自动进行集成，从云端再发回高清的地图。这个车就会在这个图上进行精细化，所以这些就是我们的优点。首先数据带宽会很高，我们会看到每公里是10KB，而且它的持续时间很长，还会让整个数据量很轻。我们不仅仅把这个应用于自动驾驶的车，而且也用辅助驾驶ADAS的车。

我们在做地图的时候，其实很多时候会有人为的因素，但是我们这个场景下就完全不会用人为的东西。所以它的精度和客观性都是相当高的。我们可以用不同角度的激光雷达或者镜头，当然，你也可以只使用镜头，它其实是众包的过程，把很多接收器的数据全部采集过来。所以我们的效应时间就是很短，而整个地图更新的速度也会提升，而中国10%的路面每年都会变。假如有一个人把自己周边的路给改了，如果不适用这样的高精度地图，没有更新地图，那很可能就没有办法再使用ACC自动巡航系统。使用我们的地图可以随时更新、随时可以使用ACC和自动泊车系统。

我们的高精度地图到底怎么回事？我们可以看摄像机实时的图，晚上下雨的时候拍的，一般正常来说摄像机是晚上、下雨的情况下很难抓取到图像，但是我们可以用REM的产品可以监测到车道，我们看不到车道，但是我们知道车道就在这里。当车道内部移动的时候还可以使用ACC这样的系统。右边的图也是我们从俯瞰整个精度地图，我们可以看到一系列的地标，也可以看到我们的车在道路上行驶的实时情况。这不仅是说全自动驾驶，也想说它对于L2、L2.5和L2+的优点，首先是垂直性会非常好，我们可以看到如果车子的高度很高，我们的镜头仍然可以看到很高的车子。而且这种场景下可以安全使用ACC。

二是非常清晰的可见度，之前我们说了下雨和雨污缭绕的情况下，ADAS系统不太好用，但是使用我们的REM系统就可以正常运行。另外边线清晰度非常高，也会极大增强安全性。而且使用这样的系统可以更好的使用LCC系统，帮助我们保持车道中间的位置。有些路面没有标记出来，地面没有画任何的车道，所以这个车可能不知道这个地方是一条道还是两条道，所以不知道车道中心在哪里。因为我们的系统录下了所有路面上开过去车子的数据，我们就可以把车刚好放在中间的位置。对于没有标记出来的路面，我们也是可以使用ACC等的。

这是简单的总结。高清图在ADAS系统的优势，我们公司已经开始使用，我们给欧洲已经做了高清图。我给大家做演讲的同时我们的地图也不断更新。这是慕尼黑的图，如果拉近一点会看到更多的东西。再聊聊关于RSS，主要是关于怎么做决策，怎么让运营变得更加敏捷、更加安全，我知道大家很难相信欧洲的司机开车的路子比中国的司机更野，为了保持行驶的安全性，我们有时候是需要稍微野一点，但是还是以安全为最低底线。我们这个RSS的系统就可以帮助大家决定什么时候变道，如果你想要变道，你要先想一想你要把哪条道拿出来变，要变到哪条道去，需要让出哪条道，占哪条新的道。你要采用怎么样的轨迹，怎么样进行便道。这部分看视频可能更好了解。（视频播放）

中间有一个车停了，这是真实的情况，后面黑色的车是我们的车，每个车经过停下来的车都需要变道。黑车是全自动的，他把自己很安全的切换到左边的道上去。我们可以看一下这个图，这是我们自动的车，如果是上面的箭头绿色，就意味着我们可以变道。我们需要给车装上RSS系统，如果前车停下来或者后车想要超车，我们车辆做出下一步变道的决策也是会改变的。整个感知必须非常准确才可以，所以我们可以看到，如果这个位置旁边有车经过就没有办法变道。所以自动驾驶的车会自己判断是不是安全变道，如果说判断周围环境是安全的，就可以非常敏捷的进行变道。

非常感谢大家！