“我們試圖將自動駕駛和輔助假設這兩種革命的概念分開，拯救生命的革命通過發展ADAS技術就可以進行。”

Mobileye始終認為，在發展自動駕駛的過程中不能跳過輔助駕駛這一發展階段，輔助駕駛蘊藏著巨大的能量。

隨著ADAS技術和自動駕駛的日趨發展和成熟，其在保障駕駛安全方面的作用日益凸顯。但從ADAS起步，到進化為真正的自動駕駛平臺，還面臨著很大的挑戰。

作為汽車產業鏈上游企業，半導體公司Mobileye或許并不為消費者熟知，它的另一個身份是英特爾的子公司，也是英特爾在自動駕駛領域的主力軍。

本篇文章就來走近Mobileye公司，了解其在ADAS、自動駕駛等方面的進展和布局。

Mobileye概述

Mobileye由以色列希伯來大學的Amoon Shashua教授和Ziv Aviram于1999年創立，旨在開發和推廣一個視覺系統，以協助駕駛員在駕駛過程中保障乘客安全和減少交通事故。

Mobileye雖然成立于1999年，但直到2007年搭載Mobileye產品的車型才上市，從研發到正式商用，用了八年的時間。到2013年下半年，Mobileye賣出了100萬顆芯片；Mobileye于2014年7月成功上市，上市之后的Mobileye一路狂奔，競逐各大汽車廠商的智能汽車安全設備招標；到2015年，已賣出1000萬顆芯片，有超過25家汽車廠商的合作。

知名汽車大廠幾乎都是 Mobileye 的客戶，公司網站的資料顯示：奧迪、寶馬、雪鐵龍、福特、通用、本田、現代、捷豹、陸虎、尼桑、歐寶、雷諾、豐田和沃爾沃等一共17家汽車品牌都和Mobileye有合作關系。

2017年3月，英特爾以153億美元收購了Mobileye公司，并將原先的自動駕駛事業部IDG歸于Mobileye旗下。加入英特爾不到兩年的時間，Mobileye 迅速完成了與英特爾原有自動駕駛部門的整合，并形成了“扎根以色列，輻射全世界”的戰略布局，使得Mobileye自動駕駛商業化落地加速。

Mobileye的業務主要分為前裝和后裝兩塊，今年，整個后裝部門加上部分前裝業務團隊整合后成立了新的智慧出行解決方案事業部IMS。設立新部門的主要原因在于，自動駕駛整個產業發展方向已經不只局限于 OEM，還有來自政策法規層面的考慮。而且這項技術最終要落地，其中也涉及多場景應用的問題，智慧出行是能夠涵蓋最多觸點的應用。

機器視覺技術近年來高速發展，大多數商家企圖通過提高攝像頭的視力或者增加雷達來增強設備檢測物體的能力。而Mobileye另辟蹊徑，運用單攝像頭附帶傳感器和特有算法，將物體探測任務在單一硬件平臺上執行。這使得設備安裝程序大為簡化，成本也大大降低，從而受到各大車企的青睞。

優異的市場表現得益于Mobileye針對自動駕駛和輔助駕駛推出的路徑清晰、豐富成熟的產品家族。

ADAS系統（EyeQ?芯片）

基于攝像頭的高級駕駛輔助系統（ADAS），ADAS系統的范圍在于被動和主動。被動系統會警告駕駛員潛在的危險情況，以便駕駛員采取措施進行糾正。相反，主動安全系統會自動采取行動。

被動系統包括：前碰撞預警（FCW），表示在相對于前方車輛的當前動態下，即將發生碰撞。然后駕駛員需要制動以避免碰撞；車道偏離警告（LDW），警告駕駛員意外／未指示車道偏離；

主動系統包括：自動緊急制動（AEB），可識別即將發生的碰撞和制動，無需任何駕駛員干預；車道保持輔助（LKA）、車道對中（LC）、交通堵塞輔助（TJA）、交通標志識別（TSR）和智能遠光控制（IHC）等。

如果車輛路徑較慢，ACC會自動調整主車速度，使其達到預設值（如標準巡航控制）。LKA和LC自動駕駛車輛保持在車道邊界內。在交通擁堵條件下，TJA是ACC和LC的組合。 正是這些自動化功能構成了半／全自動駕駛的構建模塊。

作為一家視覺ADAS提供商，算法和硬件是Mobileye的核心，也是優勢所在。

Mobileye實現高級駕駛輔助系統主要是依靠攝像頭組件（攝像頭、揚聲器、主芯片）、EyeWatch（顯示器）和OBD接線盒等3個部分，其中，Mobileye的攝像頭是全套系統設計中最核心的部分，使用的專門定制的EyeQ視覺處理芯片，可以說在考慮絕對環境下，一個攝像頭就可以實現上述非常全面的輔助駕駛功能。

Mobileye的技術給整個汽車工業帶來了巨大影響。從2007年開始，Mobileye的EyeQ?技術被安裝到汽車中，開始在市場上取得成功，目前已被27家汽車制造商采用。EyeQ?系列片上系統（SoC）設備與競爭對手的不同之處在于，它能夠支持復雜的、高計算強度的視覺處理，即使安裝在擋風玻璃上，也能保持低功耗。

2015年，Mobileye發布了第四代EyeQ4視覺處理芯片，EyeQ4芯片采用了14個計算單元，其中10個為特質矢量加速器，好處在于大幅提升了視覺處理和數據解讀的性能，可實現每秒鐘25億的運算。搭載EyeQ4?芯片的全新產品Mobileye 8 Connect?已于2018年開始陸續應用在新型車中，Mobileye 8 Connect?是Mobileye的新一代后裝市場防撞系統，能夠更好地收集道路交通及周圍環境數據，進而生成高精地圖，基于EyeQ4?收集動態數據，從而讓城市更智能、更安全并且為自動駕駛做好準備?？梢钥吹?，EyeQ4讓Mobileye自動駕駛輔助系統再次迎來升級，同時在英特爾的支持下讓L4級別自動駕駛商業化落地成為可能。

Mobileye目前正在開發其第五代SoC——EyeQ5，作為視覺中央計算機，EyeQ5為將于2020年上路的全自動駕駛（5級）車輛執行傳感器融合。為了滿足功耗和性能目標，EyeQ?SoCs在最先進的超大規模集成電路工藝技術節點上進行了設計，第5代EyeQ5的FinFET達到了7nm，性能更是較EyeQ4?高出十倍。

未來Mobileye會把很多技術開放出來，具體分為硬件和軟件兩個層面。在今年CES上，Mobileye宣布開放EyeQ5平臺，這是一個大的突破點，能吸引更多合作伙伴。實際上Mobileye一直有提供核心芯片給Tier1，從ADAS計算或者自動駕駛傳感器計算完成之后的再融合，絕大部分是跟Tier1和車廠共同完成的，在這個過程當中Tier1或車廠會基于Mobileye的核心算法做二次開發。

2018年EyeQ?芯片的出貨量較2017年同比增長約42％，過去十年間有超過3000萬輛由Mobileye領先技術驅動的汽車上路。

路網采集管理?（REM?）

在 Mobileye 看來，在 L2＋～L4 級自動駕駛演進的過程中，地圖能否實時更新將起到關鍵作用。在商業化過程中，更需要高性價比、用戶可負擔得起的傳感器以及能夠快速更新并且性價比很高的地圖更新數據。今年英特爾成立的智慧出行解決方案事業部（IMS）已在全球范圍內聯合各大城市進行地圖更新層面的布局。

在 ADAS 研發上多年積累的know－how，以及關鍵的REM地圖技術（Road Experience Management）是Mobileye 的優勢所在。除了自動駕駛，REM能夠以最小的成本改善現有的ADAS使用體驗，還能夠為智慧城市提供實時數據，有助于城市規劃的基礎設施自動勘察。

目前Mobileye在全球范圍內完成了眾多和地圖更新相關的業務布局，包括各類試點證明技術的有效性，比如為各個城市優先做出具備實時更新功能的地圖，以吸引車企和自動駕駛初創企業前來路測。

在今年的CES上，L2＋的概念被許多廠商頻繁提及，Mobileye也宣布其與大眾汽車＊的合作已邁向L2＋級別。對Mobileye來說，在自動駕駛汽車上路的同時，Mobileye也將一部分精力下沉到輔助駕駛，但想要實現拯救生命的愿景，當前的輔助駕駛還遠遠不夠，于是，擁有更多可能的L2＋誕生了。

Mobileye推出的L2＋在L1到L2輔助駕駛功能的基礎上，有了進一步提升，也為當今的駕駛員提供更多便利。L2＋通過利用Mobileye的路網采集管理?（REM?）的地圖解決方案和路書?（Roadbook?）數據，在諸如城市道路等更復雜的駕駛場景中，實現自適應巡航控制、車道偏離修正和其他更高級別的操控功能，提高了車輛的半自動駕駛能力。改進后的功能，在縮小與更高自動化駕駛水平之間差距的同時，也顯著提高了駕駛的便利性和安全水平。

目前Mobileye在中國的出行領域，其路網采集管理?（REM?）已經覆蓋北上廣、香港、澳門、臺北，涵蓋商務車、貨運車、物流車、公交車＆長途汽車、共享汽車＆出租車、租賃車、房車＆休閑車、執法車等等。去年在中國的兩個智慧出行相關項目，合作對象分別是大眾和北京公交。大眾汽車已經可以通過搭載前置攝像頭和來自Mobileye的路書?技術，實現L2＋級別的自動駕駛。

責任敏感安全模型（RSS）

考慮到未來數十年間，無人駕駛汽車將于傳統有人駕駛汽車共享道路，那么由Mobileye所倡導的責任敏感安全（RSS，Responsibility Sensitive Safety）模型便是非常重要的一個環節。

英特爾和Mobileye于2017年提出了一個開放、透明、可驗證的形式化模型——責任敏感安全模型（ RSS，Responsibility Sensitive Safety），希望通過建立數學公式的手段，來使得自動駕駛汽車有能力判斷自身的安全狀態。該模型闡釋了如何通過規范事故過錯和車輛安全來推動自動駕駛行業發展。責任敏感安全模型是一種催化劑，它能夠推動行業組織、汽車制造商和監管機構進行跨行業討論。其中一個關鍵問題是：人類判斷出于法律、安全和文化等多方面考量，而RSS模型似乎只專注在法律層面。

RSS將人類安全駕駛概念具化為一個可驗證的模型，該模型具有邏輯上可驗證的規則，并定義了恰當的響應行為，該模型具有技術中立性，這能夠使全行業以此為出發點，來統一對安全自動駕駛的認識。當RSS能夠成為全行業接受和通用的公開標準之后，企業只要分享與RSS相關的數據即可，并不存在泄露核心知識產權的問題。

英特爾和Moibleye看來，押注自動駕駛領域，是為了推動行業達成共識——絕對有必要把判斷規則、責任和過錯規范化，以實現對社會的巨大效益。RSS不是一個規避責任的模型，而是一個創新模型，其目的就是能夠讓自動駕駛汽車按照最高安全標準來運行。而自動駕駛要想獲得成功，就要舉整個生態系統之力，讓科學實驗進入真正的市場。

目前，基于RSS，英特爾和Mobileye不僅同主機廠商、行業供應商展開合作，還于美國以及中國的監管機構積極接觸交流。今年7月，百度宣布將在其Apollo開源項目及Apollo Pilot商用項目中部署RSS模型，雙方還將針對中國市場獨特的駕駛風格和路況，共同驗證RSS模型，并根據合作中的新發現，更新完善RSS模型。

今年10月，Mobileye和大眾汽車宣布共同在以色列啟動首個自動駕駛網約車服務（也可稱為出行即服務，MaaS）。這個項目的重點在于，以色列將推出全球第一個由政府參與的自動駕駛MaaS項目，以色列政府承諾將成立專門的委員會，開始討論監管壁壘和研究相關事項。這不但實現了技術創新，更是促進了監管和制度創新。

后裝ADAS解決方案：Mobileye Shield＋

為進一步加強營運客車安全技術管理，有效遏制和減少因客車本質安全性能不足導致的道路運輸安全生產事故，2017年3月，交通部發布《營運客車安全技術條件》（JT／T1094－2016）標準，文件要求2018年4月1日起車長超過9米的營運客車都需要加裝LDW（車道偏離預警系統）和AEBS（自動緊急制動系統）的前撞預警功能，2019年4月1日起，新生產車應具有AEBS的其他功能。

這意味著商用車AEBS將迎來市場爆發，預計每年市場規模超過45萬套，在此基礎上，Mobileye發布了最新的后裝ADAS解決方案——Mobileye Shield＋。Mobileye Shield＋主要安裝在公共汽車、貨車等大型車輛上，這個ADAS解決方案主要應用了6個傳感器來檢測車道偏離、智能遠光燈控制、前部碰撞預警以及行人和騎車人預警等。過去的一年，Mobileye的防撞技術以及其針對城市大型車輛推出的Mobileye Shield＋等產品得到了多家廠商及政府部門的認可和裝配。

Mobileye Shield＋系統采用的人工視覺智能攝像頭陣列，就像駕駛員的第三只眼睛，實時監測各個盲區死角潛在的危險情況，通過不同的聲光警報給駕駛員足夠的時間去反應，避免碰撞事故的發生。通過利用人工視覺智能攝像頭去監測分析實時動態的駕駛道路環境，并且可以自動忽略靜止物體和安全區域內的行人，從而降低誤報率。

2017年9月初，Mobileye官方宣布與中國客車制造商宇通達成戰略合作Mobileye將會在之后生產的每一臺新能源大巴上安裝Mobileye的ADAS系統。

Mobileye主要圍繞EyeQ系列芯片和基于芯片的ADAS（先進駕駛輔助系統）拓展市場，通過傳感、視覺角度加強英特爾的自動駕駛能力。

ADAS和自動駕駛領域競爭加劇

Mobileye認為，只有當先進技術進入市場造福人類之時，才是技術真正發揮價值之時。

近年來，Mobileye通過多領域、全方位的合作，推動自動駕駛及輔助駕駛發展進程。與此同時，隨著汽車制造商和技術巨頭們爭搶著將無人駕駛汽車引入大眾市場，數百億美元的資金正涌入自動駕駛技術領域。

隨著這一領域競爭者的增多，市場爭奪也更加激烈。

傳統半導體廠商

Mobileye和恩智浦等傳統的車用半導體廠商有交集，但是相對基礎的微控制器等，英特爾就不涉及。

在自動駕駛攝像頭領域，投入的芯片公司至少就有十家以上，像是恩智浦、德州儀器、瑞薩電子與Infineon（英飛凌）等。Mobileye的優勢關鍵就在于它進入該領域的時間較早；其次，該公司特別針電腦視覺計算提出優化的運算架構，這種做法類似于“加速器件”的概念，對于攝像鏡頭的運算更能有效能與效率的提升，同時也能維持相當低的能耗表現。

隨著這一領域競爭者的增多，市場爭奪也更加激烈。

英偉達

英特爾和一直以來的對手英偉達在自動駕駛平臺上尚未有勝負，但兩者的切入方向不太一樣。英偉達主要針對Level 3以上的自動駕駛，而英特爾從Level 1到Level 5都有布局。

英偉達近年來在自動駕駛業務上動作頻頻，先是推出可供自駕技術運算的全球運算速度第22快超級計算機DGX SuperPOD，再宣布深化與沃爾沃集團合作開發自駕系統，可看出英偉達正積極建構自有自駕解決方案一站式購足生態系，并逐漸與英特爾旗下Mobileye形成全球開放性自駕處理器兩強相爭格局，與特斯拉封閉式自駕硬件發展互別苗頭。

至今已有多家汽車制造商和英偉達合作，采用英偉達的Drive自駕平臺，除了沃爾沃集團，日本豐田汽車（Toyota）、德國奧迪（Audi）、奔馳母公司戴姆勒（Daimler）也都是英偉達自駕平臺合作車廠；博世（Bosch）、Continental以及ZF等汽車零組件供應大廠，同樣與英偉達有合作關系；百度阿波羅（Apollo）自駕生態系同樣是英偉達合作伙伴。Uber自駕系統也有采用英偉達自駕硬件，只不過英偉達一直強調Uber未采用其Drive平臺。

如今英偉達再推出DGX SuperPOD自駕用超級計算機，提供給自駕開發客戶更完整的一站購足產品組合：此前英偉達推出Drive IX，主要支持人工智能（AI）車載信息娛樂系統；Drive Pegasus平臺提供車載全自駕功能運算所需；Drive Constellation可提供廣泛的自駕系統模擬，提高自駕系統安全性和效率。DGX SuperPOD可提供自駕技術開發商進行更真實的神經網絡訓練挑戰。

DGX SuperPOD內建96個英偉達 DGX－2H超級計算機，合計配置1536個英偉達 V100 GPU，并和英偉達 NVSwitch以及Mellanox網絡結構互聯，因而可提供運算能力達9．4萬億次每秒浮點運算次數（petaflop），有助汽車制造商、新創企業和研究人員訓練其自駕應用的神經網絡。英偉達于今年3月以69億美元買下Mellanox。

即使汽車業務目前仍只占英偉達整體營收個位數比重，但英偉達正在建構的自駕一站式購足產品組合戰略，勢必有助英偉達先行站穩因應未來自駕車變遷的產業發展腳步。

特斯拉

特斯拉已發表自制全自駕計算機Hardware 3（HW3），內建兩顆自研處理器，搭載兩顆SoC的原因是要建立冗余性，以及提供對行車結果判斷的交互參照，并非用來提升整體HW3效能。在兩顆Tesla自制SoC下方，各配置兩顆快閃存儲器用來儲存作業系統。

HW3兩顆SoC左右兩側各配置有兩顆LPDDR4存儲器芯片，合計共配置8顆，在兩顆SoC內部，Tesla配置有GPU、兩個神經網絡處理器單元（NPU）、CPU、影像訊號處理器等處理器單元，以及DRAM控制器。

Tesla下一代Hardware 4（HW4）自駕計算機，預期肯定會進一步提升行車安全性。外界預估，HW4的新一代SoC內建CPU可能采用Cortex－A75架構核心處理器，進一步提高SoC功耗表現及減少內部空間消耗，為配置其他重要零組件騰出更多空間。HW4存儲器芯片可能也會升級至LPDDR5，有助顯著加快速度及減少功耗消耗。HW4也可能進一步采用更優化的NPU，并配置更高容量SRAM支援；影像訊號處理器也可能升級。

Waymo

Waymo自駕系統采用英特爾Xeon中央處理器（CPU）和FPGA作為其自駕系統運算處理器，反而沒有采用Mobileye產品線，全仰賴自研自駕軟件和地圖。

至今Waymo自駕技術發展投入超過10年，Waymo首輛自駕車投入公共道路測試也有近4年時間，與Mobileye依賴攝像頭不同，Waymo大量使用激光雷達。Waymo自2011年以來便自主開發激光雷達（LiDAR）傳感器，發展至今甚至已達可商用外售階段。

Waymo重視激光雷達技術的采用，如Waymo自駕車上部署有3種不同激光雷達雷射掃視系統，其一可掃視行車前方范圍達3個足球場的環境、其二可掃視中等距離周遭、其三則負責短距離但更廣的掃視范圍。借由這些傳感器，提供更高程度的運算實力。

Waymo也重視運用機器學習的能力提升自有自駕技術水平，Waymo研發負責人Drago Anguelov認為機器學習是相當基礎設備密集的技術。Waymo主要運用機器學習技術和所有Google的能力，教育汽車如何自行判別行車道路環境。

對于公司未來的計劃，地平線上海芯片研發中心總經理吳征博士表示，在未來6－12個月將至少推出兩款車規級芯片。征程三代是專為自動駕駛和域控制器打造的新一代視覺感知SoC，搭載地平線高性能計算架構BPU3．0，符合AEC－Q100和ISO 26262車規級標準的新一代AI處理器。

地平線

去年，嵌入式人工智能公司的地平線（Horizon Robotics）發布了新一代自動駕駛處理器征程2．0架構，以及基于征程2．0處理器架構的高級別自動駕駛計算平臺Matrix1．0，是面向L3／L4的自動駕駛解決方案。

地平線征程系列芯片使用自研 BPU（Brain Processing Unit），可實現對車輛、行人和道路環境等多類目標的實時感知，目前已登陸美國助力國際頂尖Robotaxi車隊。

今天，在世界人工智能大會的現場，地平線重磅正式量產國內首顆車規級AI芯片——征程二代。據介紹，這顆搭載了地平線自研高性能計算架構BPU2．0（Brain Processing Unit）的芯片采用臺積電28nm工藝制造，可提供超過4 TOPS的等效算力，而典型功耗僅為2瓦；因為秉承了地平線一貫以來打造極致AI能效的理念，新量產的征程二代芯片具備極高的算力利用率和有效性，每TOPS AI能力輸出可達同等算力GPU的10倍以上；又因為只用了32位的DDR內存，所以能有效地降低系統成本。

相比于征程一代，征程二代芯片算力提升4倍，能更高效、靈活的實現多類AI任務，并具備對多類目標進行實時檢測和精準識別的處理能力，支持64類像素級語義分割。此外，征程二代可提供基于Linux的訓練框架和開發環境，為客戶定制提供可能性。

此外，征程二代作為一款面向汽車應用的芯片，從設計之初就嚴格按照汽車電子可靠性標準AEC－Q100的要求進行開發，正是這樣才成就了國內首顆車規級AI芯片。因為車規級芯片需要滿足“高安全性、高可靠性、高穩定性”的技術標準要求，并需要經過嚴苛的研發、制造、封裝、測試和認證流程，產品開發周期長，難度大。

在發布會上，地平線還詳細介紹了他們基于征程二代車規級芯片推出的、面向ADAS市場的征程二代視覺感知方案，同時發布了將于明年正式上市的性能更強大、可覆蓋不同等級自動駕駛需求的全新Matrix自動駕駛計算平臺。

據介紹，主打ADAS市場的地平線征程二代視覺感知解決方案，可在低于100毫秒的延遲下實現多達24大類的物體檢測以及上百種的物體識別，每幀高達60個目標及其特征的準確感知與輸出，車輛及行人測距測速誤差均優于國際同等主流方案。不僅如此，針對國內市場的特點，該解決方案還專門針對中國道路和場景進行了優化，如特殊車道線、紅綠燈倒計時檢測、車輛突然斜向插入等。

征程 2．0 架構加速的計算平臺——Matrix? 自動駕駛計算平臺，結合深度學習感知技術，具備強大的感知計算能力，能夠為 L3 和 L4 級別自動駕駛提供高性能的感知系統。

相比上一代Matrix，地平線此次發布的全新自動駕駛計算平臺在算力提升高達16倍的同時，功耗僅為原來的2／3，同時可支持高達800萬像素的視頻輸入，行人檢測距離高達100米，并滿足多個國家、不同場景下自動駕駛運營車隊以及無人低速小車的感知計算需求。

寒武紀

寒武紀涉及的自動駕駛產品主要有兩個：寒武紀1M處理器和寒武紀MLU100智能處理卡。其中，寒武紀1M基于寒武紀第三代高性能IP，具備更高性能、更低功耗與卓越完備性，在7nm工藝下能實現5TOPS／W能效比，支持個性化深度學習，適用于多路視頻實時處理，包括自動駕駛等領域。

而寒武紀MLU100則是基于寒武紀的MLUv01架構，主要可以用于自動駕駛的開發驗證領域，可提供較高性能、低功耗的算力支持。據悉海高汽車的智能駕駛運算域控制單元搭載的就是寒武紀的MLU100芯片。

MINIEYE

挑戰巨頭是獲取成就的“捷徑”之一。同樣趕上自動駕駛大潮，創業于ADAS領域的中國團隊MINIEYE是Mobileye的挑戰者之一。

這家成立于2013年的團隊，同樣是一家基于單目攝像頭提供ADAS主動安全技術的公司，前身為新加坡政府支持的高級駕駛輔助系統（ADAS）研發項目。目前，MINIEYE獨立研發的ADAS產品，功能包含前方車距監測（HMW）、前向碰撞預警（FCW）、車道偏離預警（LDW）、虛擬保險杠（Virtual Bumper）、前車啟動提醒（Stop ＆ Go）五項功能。

從名字到技術聚焦，MINIEYE顯然都在對標Mobileye。

MINIEYE產品包括：

智能安全視頻監控終端——東方紅

東方紅是一款集ADAS、DMS，多媒體無線傳輸、汽車行駛記錄儀、高清監控和視頻、WIFI通訊、北斗／GPS雙模高精度定位于一體的多功能車載視頻智能終端。

智能安全駕駛監控終端——長征3、長征5

長征3是一款專為商用車設計，具有高性價比的駕駛安全預警產品，具有ADAS、DMS、BSD等功能，支持4G傳輸、行車記錄、高清錄像存儲、北斗／GPS雙模高精度定位。

長征5是一款為出租車、網約車等乘用營運車輛打造的車載智能監控產品，具有ADAS、DMS、BSD等功能，支持4G傳輸、行車記錄儀、高清錄像存儲、北斗／GPS雙模高精度定位。

安全駕駛監控云平臺——佑駕

佑駕安全駕駛監控云平臺是基于駕駛安全報警數據、視頻實時傳輸以及車輛位置信息的數據服務平臺。

平臺面向普貨行業、兩客一危行業、公共交通系統、出租車網約車行業以及UBI車險行業等，集主動安全、視頻監控、位置監控、數據分析及運營管理等多功能于一體。

MINIEYE公司創始人劉國清表示，雖然目前MINIEYE的產品還沒有達到100％對標以色列的Mobileye，但已處于同一水平線。

作為ADAS技術廠商，MINIEYE想要分食未來自動駕駛的大蛋糕，必須與主機廠進行緊密合作，從前裝領域與車身的各項協議打通，實現真正的數據流動和智能化。據了解，MINIEYE已經與美國通用簽訂技術開發合同，與小鵬汽車開發視覺感知模塊的合作。

MINIEYE公司的目標就是在 ADAS 技術供應商市場贏取一席之地，不管在接下來的競爭中取得怎樣的成績，至少勇氣可嘉。

Mobileye的動作

為了贏得市場份額，Mobileye計劃開放架構，已經宣布開放EyeQ5平臺，就是說客戶可以在下一個芯片中添加自己的代碼。目前Mobileye的EyeQ芯片系列是一個封閉系統，所以客戶購買的芯片和軟件是單獨封裝。

允許汽車制造商編寫自己的代碼，隨之可以在Mobileye現有技術上添加激光雷達處理或驅動軟件等項目。

通過這種定制化芯片，Mobileye正嘗試向不斷增長的主要汽車客戶，揭開技術的神秘面紗。這些客戶正在這場自動駕駛競賽中努力地尋找各種方法，推出各自的自動駕駛汽車。

結語

自動駕駛技術是汽車產業與高性能計算芯片、人工智能、物聯網等新一代信息技術深度融合的產物，其本質是汽車產業的升級。

自動駕駛技術在人工智能和汽車行業的飛速發展下逐漸成為業界焦點。各大互聯網科技巨頭、大型傳統車企、技術型創業公司各自依托其資金、科技、渠道資源等優勢，紛紛抓住產業升級機會，切入自動駕駛領域。

在智能駕駛的概念熱炒和資本熱錢導致的紅利期過了之后，或許我們將見證到整個行業的激烈洗牌，誰能得到行業和市場的認同，最先實現規模商用，誰就能成為暴風雨中安然上岸的那一個。