Mobileye掉队，一个时代落幕了

曾经的自动驾驶小巨头，正在大面积丢失客户。

来源：车东西（ID：chedongxi）
作者：晓寒 昊晗 编辑：肖涵
原标题：Mobileye掉队，一个时代落幕了

在智能电动汽车和自动驾驶的新时代，曾经的 ADAS 霸主 Mobileye 掉队了。

近日，高通在 2021 投资者大会上宣布与宝马达成合作，后者的新车从 2025 年开始使用高通骁龙 Ride 自动驾驶平台（含芯片）。

宝马在 2016 年与 Mobileye 组建了自动驾驶联盟，并在旗下车型中大量搭载 Mobileye 的 EyeQ 系列芯片，甚至双方还共同持有一些技术专利，堪称铁哥们。

这个铁哥们的离开，既意味着宝马-英特尔-Mobileye 联盟的终结，又宣告了 Mobileye 称王的 ADAS 时代结束了。

在过去 20 年里，Mobileye 以视觉感知技术为基础，推出了算法+EyeQ 系列芯片组成的一系列解决方案，可以帮助车企实现从 L0 级的碰撞预警，到 L1 级的 AEB 紧急制动、ACC 自适应巡航，再到 L2 级的 ICC 集成式巡航等各种功能。

毫无疑问，Mobileye可以说是过去20年间的汽车ADAS技术的主要奠基者和引领者。

但随着谷歌、苹果、百度、华为、滴滴、特斯拉等科技巨头，还有一众自动驾驶创业公司开始用深度学习算法开发新一代的 L4 自动驾驶技术，量产车搭载的 L2 系统也越来越向着 L4 自动驾驶的技术架构看齐。

Mobileye 提供的算法+芯片解决方案，已经不能满足自动驾驶公司和车企们的需求了。

于是我们看到了特斯拉用的 FSD 芯片取代了 Mobileye，理想从 EyeQ4 换装了地平线征程 3…

更可怕的是，2022年以及以后将上市的新款车型中，尤其是智能电动汽车，几乎清一色的选择了英伟达、高通和华为这种科技巨头的自动驾驶芯片…

目前全球已知使用 Mobileye 最新一代 EyeQ5 芯片的车型，只有极氪 001 和宝马 iX 两款，并且宝马还宣布未来换高通 Ride。

属于 Mobileye的那个时代，已然落幕。

宝马和 Mobileye 合作可以追溯到 2007 年，当时 Mobileye 的视觉解决方案支撑了宝马的 5 系、6 系等搭载的车道偏离预警和自适应巡航功能，此后 Mobileye 和宝马的关系一直走得很近。2016 年，宝马还高调宣布与 Mobileye、英特尔合作研发 L4 自动驾驶汽车，成为一组名副其实的「铁三角」组合。

此时正是 Mobileye 的巅峰时刻。

该联盟成立没多久，英特尔就宣布以 153 亿美元（约合 974 亿元人民币）的天价收购 Mobileye，震惊整个科技圈和汽车产业。

宝马此前与英特尔、Mobileye 达成合作

在科技行业，如果不能跟上最新的技术趋势，触顶之后自然就要走下坡路了。

车东西粗略汇总了几个曾使用 Mobileye 芯片的车企信息，可以发现一个明显的趋势：Mobileye在过去很强势，现阶段正在被取代，未来则是严重丢掉了市场。

部分车企自动驾驶芯片更迭表

在过去，这些车企不仅有多款车型搭载 Mobileye 的解决方案，并且还是使用了多代产品，可见其技术之领先。但到了 2020 年左右，特斯拉、蔚来等对自动驾驶技术有更高要求的车企，开始选择更换芯片。

而到了 2022 年和未来，这些车企清一色的选择了英伟达、高通和华为等大型科技企业的产品。

部分新车型自动驾驶芯片情况

更可怕的是，上面还只是部分曾经用过 Mobileye 产品的车企。

如果放眼整个新车市场，未来几年的智能电动汽车大部分都选择了英伟达、高通和华为的产品。

当然，未来还有一部分自主品牌还会选择地平线、黑芝麻提供的芯片。

那么 Mobileye 这两年为什么会快速丢失客户呢？通过与来自车企、自动驾驶和 Tier1 公司的多位业内人士进行交流后，车东西找到了答案。

在与多位自动驾驶人士谈起 Mobileye 为何会丢失客户时，对方几乎同时指出了其封闭性太强这一问题。

Mobileye 给车企提供的自动驾驶解决方案是芯片加感知算法的打包方案，EyeQ 芯片内部写好了 Mobileye 的感知算法，工作时 EyeQ 会直接输出对外部车道线和车辆等目标的感知结果，然后车企的算法基于这些结果做出驾驶决策。

这种模式看上去挺好，但问题是 Mobileye 的系统是封闭的，车企无法对内部的算法进行修改与调整。

一位自动驾驶公司工程师告诉车东西，在自动驾驶算法中，系统识别车道线都是通过函数来表示的。例如一条笔直的道路对应的就是就是一次函数，转弯的道路对应的就是二次或三次函数。

系统识别车道线演示图

而 Mobileye 提供的方案中，描述车道线的弯曲程度的函数只能以他们给出的函数类型为准，车企不能进行修改或自定义。

「如果跟宝马一样付几个亿的研发费，Mobileye 倒是可以改。」该自动驾驶工程师打趣道。

除了函数表达无法自定义，Mobileye 提供的感知结果类型也是固定的。

比如要实现 NOA 自动导航辅助驾驶，上下匝道口的点位数据非常关键，而 Mobileye 的方案里并不提供最早和最晚下匝道的点位数据。

用该自动驾驶公司的从业人士的原话来说，「Mobileye 给什么，车企就只能用什么。」

另外，一位在国内某知名自动驾驶 tier1 工作多年的从业者告诉车东西，之前某公司在与 Mobileye 签订合作合同时，其中 Mobileye 在一项条款中明确规定了，不允许该家公司在使用 Mobileye 方案的同时，自行开发视觉感知算法。

而像国内的华为、地平线的方案则是可以直接根据客户的各种需求进行深度自定义。

用这位在国内某知名自动驾驶 tier1 工作多年的从业者的话来说，「客户需要什么，他们就能做什么，全方位满足需求。」

在这一点上，Mobileye 显然没有它的竞争对手们做得好。

既然大家都知道 Mobileye 封闭，那为什么一开始还要选择呢？从蔚来、理想的操作中就能看出逻辑。

在两家车型上市之初，蔚来、理想都曾选择 Mobileye EyeQ4，而小鹏早期则是跟博世合作打造 L2。因为在 2019 年那个时间节点，这三家的 L2 都属于起步阶段，选择一个相对可靠且完整的方案是当时速度最快，且最稳妥的方案。

Mobileye 除了相对封闭之外，算法迭代慢，更新周期长也是其被车企抛弃的重要原因。

EyeQ 内嵌的感知算法想要升级迭代，需要大量的实际行驶数据。

在过去，国内车企会给 Mobileye 反馈国内实际行驶中遇到的一些问题，然后由以色列的总部统一考虑后决定是否迭代算法。

但 Mobileye 作为一个给全球车企供货的企业，需要满足全球不同路况，以及大小不同客户的需求。

「中小车企即使发现问题，Mobileye 可能也不会及时给你迭代。」一名车企的自动驾驶工程师向车东西说道。

从蔚来在今年出现的两起 L2 事故中也能看出这方面的问题。

2021 年春节前和 8 月份，蔚来先后出现两起 L2 事故。其事故现场几乎一致，前方有静止/缓行的不规则异形车辆，Mobileye 的视觉算法没有识别到，而毫米波雷达又过滤掉了低速和静止目标，所以车辆就径直撞上去了。

8 月份发生的蔚来 L2 事故

蔚来方面当然知道系统存在这一感知问题，但无奈 Mobileye 是封闭算法，蔚来自己无法修改，Mobileye 也没有及时修改。所以在第一起事故后，8 月份又出现了一起事故，驾驶员也不幸离世。

当然，这并不是说 Mobileye 的责任，因为 L2 系统是人类负责，不管系统是否能处理该场景，人类司机都应该随时留意路况准备接管。

与此同时，因为 Mobileye 在国内并没有研发团队，从团队上来说也确实难以对中国市场做出快速和定制化的升级。

位于以色列耶路撒冷的 Mobileye 总部

此外，目前 Mobileye 的这套研发体系，还面临我国的数据监管问题。

今年 9 月，工信部发布了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，《意见》中提到，在中华人民共和国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当按照有关法律法规规定在境内存储。需要向境外提供数据的，应当通过数据出境安全评估。

而自动驾驶相关的道路数据显然与国家安全有关。所以如果国内车企选择 Mobileye 的方案，将会面对实际数据无法外传，系统难以迭代的风险。

如果 Mobileye 相对封闭的方案还可以说是有利有弊的话，那么单论性能，EyeQ 系列芯片可以说已经跟不上时代了。

EyeQ 系列芯片的历史可以追溯到 13 年前。2008 年，Mobileye 推出了第一款芯片 EyeQ1。到 2020 年发布的 EyeQ5 芯片，已经是第五代产品。

这五代产品中，应用最为广泛的则是 EyeQ4 芯片，曾搭载在蔚来、小鹏、理想、宝马、大众等车企的部分车型上，EyeQ4 采用 28nm 的 FD-SOI 工艺，内部有 5 颗核心处理器、6 颗 VMP 芯片、2 颗 MPC 核心和 2 颗 PMA 核心，算力为 2.5TOPS，Mobileye 官方称其可以处理八个摄像头同时产生的数据。

历代 EyeQ 芯片参数表

但是，目前有一部分车企在车辆的感知硬件上展开了「军备竞赛」，激光雷达、800 万像素的高清摄像头纷纷上车，在这种情况下，EyeQ4 的性能显得略微捉襟见肘。

虽然 Mobileye 官网表示 EyeQ4 可以处理多路 800 万像素摄像头的数据，但一位自动驾驶工程师则向车东西表示：「处理是能处理，但是只有 Mobileye 自己能做到，其他公司想要这么做，必须得对算法进行极致地压缩才行，用起来非常不方便。」

而 EyeQ4 的升级版 EyeQ5 发布于 2020 年，在今年第四季度才首次搭载在吉利汽车旗下的极氪 001 车型上，EyeQ5 采用了 7nm FinFET 工艺，算力达到了 24TOPS。

Mobileye EyeQ5 芯片

但是，EyeQ5 可谓是生不逢时，在 EyeQ5 发布的时候，英伟达的 Xavier 芯片就已经开始大批量装车，而当 EyeQ5 开始装车时，英伟达的下一代自动驾驶芯片 Orin 芯片也将于 2022 年开始批量上车。

国外头部自动驾驶芯片产品

要知道，英伟达的 Orin 芯片的单颗算力达到 254TOPS，已经超过 EyeQ5 算力的 10 倍，而同为消费电子芯片巨头的高通也推出了 Snapdragon Ride 平台，单颗芯片算力分为 10、20、30、60TOPS 四种版本，并且可以采用多芯片组合方案，再搭配上 300TOPS 的 AI 加速器，整体算力可以超过 700TOPS。

除了英伟达、高通等众多国际竞争对手，Mobileye 还正面临着来自中国众多自动驾驶芯片厂商的围攻，像地平线的征程 5、华为的昇腾 610 都是属于与 Mobileye EyeQ5 的同期产品，前两者的各方面性能已经全面超越 EyeQ5。

而 Mobileye 的下一代芯片 EyeQ6 可能要等到 2023 年才能上市，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 Erez Dagan 之前曾表示，1 个 EyeQ6 芯片的算力比 2 个 EyeQ5 芯片算力之和还要高很多，但是截至目前 Mobileye 方面没有透露出关于 EyeQ6 芯片的更多参数。

即使按照 3 倍来看，EyeQ6 也只有 72TOPS，并且目前全球还没有任何一家车企宣布将搭载 EyeQ6。

国内头部自动驾驶芯片产品

虽说在整个自动驾驶系统里，芯片算力的大小并不是唯一的评判标准，但是可以在一定程度上决定该套系统的上限。

所以，Mobileye 的 EyeQ 系列芯片的算力较低，也成为 Mobileye 被「抛弃」的原因之一。

虽说 Mobileye 的掉队有多方面原因，但最本质的原因则是时代变了。

在 2016 年之前，量产的 L2 自动驾驶系统还多沿用了过去 L0、L1 这种 ADAS 系统的开发思路与架构。但最近 5 年里，在特斯拉的示范作用下，全球车企都看到了采用 L4 自动驾驶架构的算法是多么强大。与此同时，汽车市场的核心竞争力也从机械制造的优异程度转向了智能化方面。

于是蔚小理，还有新出现的智能电动汽车企业纷纷走上全栈自研之路，紧跟特斯拉的模式，希望用海量数据不断提升自己的感知和规划决策算法，用智能化能力实现弯道超车。

而这种开发模式，自然就需要更加强大甚至是无上限的自由算力支持，以及快速迭代调整的灵活性。Mobileye 作为 ADAS 时代嵌入式系统的代表，在软件和硬件方面显然都无法满足车企在新时代的需求。

这时候如果再故步自封，不及时求变，自然会被时代所抛弃。

在技术快速迭代的科技行业，更是如此。

*头图来源：车东西