從ADAS到無人駕駛，Mobileye的制勝之路

05-28

自動駕駛已經成為汽車公司和科技公司的戰略方向，而且越來越多的人開始嚮往自動駕駛帶來的安全性。無人駕駛涉及技術廣泛，參與者眾多，Mobileye 走的就是這條路——它在輔助駕駛領域深耕多年，希望通過技術的積累，逐步實現無人駕駛。Mobile憑藉其在計算機視覺領域的深耕切入ADAS市場，斬獲70%的市場份額。隨著深度學習技術在汽車領域的使用，由ADAS過渡到無人駕駛的路徑已經明晰。Mobileye與主機廠良好的合作關係將為英特爾提供合作路徑，更重要的是，其晶元和演算法的協同設計能力將極大的增強英特爾在汽車領域的競爭力。

Mobileye 是怎樣的公司？

據公開資料顯示，全球每年大約有 124 萬人死於交通事故，幾乎 50% 的死亡者是行人以及騎自行車、摩托車等的非汽車內人員。93% 的碰撞是由於人為因素造成的，其中 80% 是因為駕駛者分散注意力。這組數據說明了高級輔助駕駛系統 ADAS 提供預警甚至主動干預的重要性。

ADAS 的主要功能不在於控制汽車，而是利用安裝在車上的各種感測器，在第一時間收集車內外的環境數據，進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理，從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險，以引起注意和提高安全性的主動安全技術。ADAS 帶來的安全體驗對用戶有強大的吸引力，對車主買車和選配件的影響越來越大。

Mobileye 便是提供 ADAS 產品和技術的公司。

1999 年，以色列 Hebrew 大學教授 Amnon Shashua 和連續成功創業者 Ziv Aviram 共同創立了 Mobileye。主要致力於汽車工業的計算機視覺演算法和駕駛輔助系統的晶元技術的研究。目前公司擁有 500 多個員工，研發人員佔三四百人。

Mobileye 進入市場時間很早，但直到 2007 年才獲得首個訂單。這家公司並沒有急於變現，而是將前 9 輪融資數十億美元全都投入到研發中，專註在演算法技術上，這為日後 Mobileye 的成功奠定了基礎。

據公開資料顯示，2014年掛牌紐交所，市值80億美元。上市不到3年，Intel以153億美元收購，溢價高達31.73% 。我們認為公司的高溢價來源於：1.高增長市場中行業龍頭溢價，2.晶元和演算法協同開發產生的低成本優勢，3.與主機廠深度的合作關係，4.高精度地圖布局。截止到 2015 年底，Mobileye 全球累計銷售 1000 萬，覆蓋超過 20 家車企的 273 款車型。其中前裝產品占 80%，後裝產品占 20%。目前來看，因為價格的因素，Mobileye 仍主要存在中高端車型之上，寶馬、通用、沃爾沃、現代等多家全球汽車公司選配了該系統。近年來，Mobileye 在後裝市場也越來越活躍，幫助用戶不用換車也能達到提高安全系統的目的。

Mobileye 起家：專註演算法和自研晶元

Moblileye 的系統由 3 個部分組成：攝像頭組件（包含攝像頭，揚聲器，主控晶元），EyeWatch（顯示器）和 PS3(接線盒)。

「我們最大的優勢就在於所有應用只使用一個攝像頭就可將多個路況探測應用捆綁起來，內置在攝像頭的 Eye Q 晶元同時在處理信息，大大節省了在車體內的佔用空間和成本。」Mobileye 首席執行官 Ziv Aviram 在一次採訪中表示。

Mobileye 的「獨門絕技」在於，使用單一攝像頭，採集路面信息，對周圍環境進行精細解讀，實現前碰撞預警（FCW）、前方車距監測與預警系統（HMW）、車道偏離預警系統（LDW）、行人探測與防撞系統（PCW）、城市前碰撞警告 (UUFCW 與智能遠光燈控制系統（IHC）等功能，準確預測前方道路可以出現的障礙和危險。

這些功能的實現，得益於 Mobileye 晶元和演算法的強大。

EyeQ 晶元由 Mobileye 和意法半導體公司共同開發。第一代晶元 EyeQ 1 從 2004 年開始研發。目前最新量產產品 EyeQ 3 的處理性能是前代的 6 倍，垂直水平視野和成像清晰度都有明顯提升。

2014 年開發的 EyeQ 4 基於多核架構，擁有超級計算機的性能，運營功率低至 3W，大幅提升了視覺處理和數據解讀的性能，將於 2018 年量產。Mobileye 公司從多年研發中積累了大量有關計算機視覺處理的先進知識和寶貴經驗，並有效優化了晶元結構，較低的功耗就可以完成高強度密集運算處理。

Mobileye 的視覺處理器系統級晶元 EyeQ 使用自家公司開發的演算法。從 2007 年開始使用在汽車上，8 年來 100 萬的銷量、安裝在 237 款車型，積累了 700 萬公里的不同環境、氣候、路況的使用場景，配合公司走技術路線，Mobileye 才開發出這套獨特演算法。

晶元和演算法的先進，其目的是為了保障對外界信息獲取的及時有效和正確的分析處理，並在準確的時間推送給用戶。

首先是對信息的採集和處理。外界光線因素和路況的複雜性，這都考驗著 Mobileye 對外界數據的快速獲取和強大的運算能力。Mobileye 可以有效地分辨是前往物體是否有威脅。在沒有標誌線的道路上，Mobileye 則利用道路邊界線來確定位置，甚至還可以在雨天和夜晚下工作。

其次是在準確的時間報警。系統需要獲取汽車準確的絕對速度以及相對其他車的相對速度，並考慮道路的曲率、坡度、行駛軌跡等綜合因素，才能做出恰時的精準警報。這其實就是用戶體驗的細膩表現，報早了被認為是誤報，報晚了起不到預防作用，影響著駕駛員的使用感受。Mobileye 設定了 2.7 秒的值，被認為是合適的設計。

晶元和演算法確保信息正確傳達給駕駛員是至關重要的，同時，產品購買成本和使用成本問題也是用戶是否接受的關鍵。早在 2000 年左右，考慮到可靠性、易用性和性價比，Mobileye 公司 CTO Shashua 就堅定了單鏡頭這條路。獲得的投資都用於技術研究，將尺寸、功耗、造價都控制在合理範圍內，成本從十幾萬美元降到幾百美元。

汽車廠商在某個型號里加入這樣的駕駛輔助系統所需要的周期非常長，從初步溝通、到評估、到整合開發、到加入生產線、到正式的生產線升級到批量生產每個都需要 1-2 年，總計要 6 年以上的時間。而且每個型號一旦投產，生產周期都有 5 年之久。任何競爭對手要想挑戰 Mobileye，至少也需要經歷同樣長的周期。如此之長的適配周期構成了第一道門檻。

另外，Mobileye 以其演算法的可靠性、精準度遠遠高於其他公司而獨佔鰲頭，他們花了 15 年的時間才達到 99.99% 的精準識別率，使其產品在成熟度上遙遙領先。十五年磨一劍，這也從側面證明了這個行業的壁壘之高。

在國內，甚至有本土 ADAS 公司開始自嘲：Mobileye 的演算法領先我們那麼多年，同行們黑它已經成為政治方針。

Mobileye 市場位置：

　　高增長市場中的行業龍頭

　　據Jefferies研究報告，未來十年ADAS應用量的複合增長率在28%，而隨著無人駕駛的發展，對各子系統要求提升，單價的增長還存在巨大空間。

　　Mobileye是ADAS領域的龍頭企業，市場份額高達70%。收入從4000萬美元到3.58億美元，Mobileye僅用了5年，年均複合增長率高達72%。除去高增長率，公司還擁有極高的毛利率和凈利率，根據2016年年報，公司毛利高達75.62%，凈利率高達34.91%。

　　業務模式：定位二級供應商

　　按營收劃分，公司的業務可分為前端市場和後端市場。

　　在前端市場公司定位為二級供應商，為如博世、德爾福等一級供應商提供演算法和晶元，再由一級供應商將演算法和晶元集成到主機廠生產的汽車當中。當主機廠有定製化需求時，公司會獲得來自主機廠的研究經費支持，再通過一級供應商完成系統的集成。

　　在後裝市場，公司採用代理銷售的模式，目前覆蓋超過50個國家，擁有100多個經銷商，客戶包括保險公司，商業車隊等等。

　　根據公司年報，2016年77%收入來自前裝市場，23%來自後裝市場，毛利率分別為76.38%和71.46%。

低成本解決方案是關鍵

　　汽車行業對成本極度敏感，因此在前裝市場，有成本優勢的技術才能應用至大眾市場。Mobileye的EyeQ晶元在前裝市場的售價僅為45美金，價格如此低的原因在於採用了具備明顯成本優勢的單目攝像頭方案，並通過演算法和晶元的協同開發提高計算資源的使用效率，降低了硬體要求。

　　ADAS發展的路徑遵循感知-決策-執行的邏輯鏈條。感測器是實現各類行車輔助的基礎。目前主流感測器的選擇集中在雷達、攝像頭和激光雷達三方面。

　　雷達成本低、反應及時、演算法簡單且適應全天候工況，是目前運用最廣泛的感測器，但雷達對非金屬物敏感度較低，探測距離較短，主要應用在前車碰撞預警，因此雷達可以作為整個感知系統的補充部分。

　　激光雷達是通過掃描一個物體返回的激光來確定物體的距離，可以形成精度高達厘米級別的3D環境地圖，因此它在ADAS及無人駕駛系統中將扮演重要的角色。

　　目前機械式的多線束激光雷達是主流方案，受制於價格高昂的因素尚未普及開來。google的子公司Waymo製作的16位激光雷達成本約為7500美金，百度無人車上使用的64位激光雷達則高達10萬美金。

　　與前兩者相比，攝像頭作為主要感測器具備高解析度和低成本的優勢，可以獲取足夠多的環境細節，幫助車輛進行環境認知。缺點在於受光線影響較大，而攝像頭方案的應用效果可通過演算法提高。

單目攝像頭，系統結構相對簡單，安裝方便，且成本較低，缺點在於必須不斷更新和維護一個龐大的資料庫，才能保證系統達到較高的識別率，這需要付出較多的時間和金錢。但通過常年的積累，龐大的資料庫成了Mobileye可持續的競爭優勢。

　　圖靈獎獲得者Alan Kay，曾經說過：如果你要嚴肅地思考你的軟體，就必須做你自己的硬體。晶元是演算法的載體，是實現低功耗，低成本，高性能解決方案的根本。通過對晶元的定製化開發，Mobileye實現了運算速率的提升。Mobileye開發了EyeQ系列晶元，目前已經推出四代，第五代EyeQ晶元將在2018年推出。

廣泛的客戶合作關係是壁壘

　　汽車零部件多，結構複雜，整車從設計到生產需要經歷概念-提案-開發-工程-生產準備這些流程。Mobileye在提案階段開始參與，在設計方案贏得評選之後通常需要1-3年整車才能進入市場，整車產品生命周期通常為三年。即使有新競爭者進入市場，其產品從設計到大規模的驗證通常需要五年以上的時間。

　　Mobileye是經歷過一級供應商嚴苛訓練的方案提供商，產品可靠性高，前裝經驗會成為下一次合作洽談的資本，從而擴大與競爭者的優勢。

　　目前公司與全球27家主機廠建立了深度合作關係，合作車型達到287款，手握5個L3和5個L4車企合作項目。

流量優勢構築高精度地圖

　　Mobileye的先發優勢還體現在其龐大的裝機量上，截止到2016年年底，公司的產品在全球範圍內共應用於1570萬輛車。2017年Mobileye表示，將以攝像頭收集來的畫面為基礎，通過具備深度學習能力的圖像識別體系，構建能夠優化自動駕駛決策的高精度地圖。

　　高精度的作用類似於駕駛者對路況的記憶，是實現無人駕駛的關鍵技術之一。Mobileye憑藉其龐大的裝機量，以車載攝像頭監控的畫面為基礎，採集畫面中的車道線、路標、交通燈和攝像頭等數據（即REM技術），從而作為深度學習的資料。與Google自己造車在路上行駛收集數據的方式相比，Mobileye的採集速度更快、成本更加低廉。

　　迄今為止，在 REM 技術方面，Mobileye 已經和 Here、日本 Zenrin、大眾、寶馬等公司達成了合作。

Mobileye的機遇挑戰：

行業趨勢

未來 ADAS 市場將繼續高增長，這一點毋庸置疑。

知名調研機構 ABI Research 發布最新報告預測，到 2020 年，ADAS 全球市場規模將由 2014 年的 111 億美元飆升至 920 億美元。

據水清木華研究中心統計，歐美國家已有近 8% 的新車配備 ADAS 功能，相比中國僅為 2% 左右。隨著技術的逐步成熟和產品價格的下降，這一數字將會提升。

目前 ADAS 正逐步由高端車型向中端車型滲透，同時許多低成本技術應用於入門級乘用車領域。根據 Lux Research 的預測，全球 ADAS 將從當前的 3% 的滲透率上升至 2020 年的 57%，到 2030 年將進一步上升至 92%。

Mobileye 作為市場的領先者，需求量也會越來越大。最新研發出的晶元 EyeQ 4 推出後，已經獲得超過 100 萬的訂單量。

中國本土 ADAS 系統研發公司雖然發展晚，技術相對落後，但市場前景好促使越來越多的公司參與進來。對於中國複雜的道路和車型的了解，本土 ADAS 公司比 Mobileye 也更有優勢，在提高產品質量、安全性、降低成本的同時，中國本土 ADAS 公司的競爭力也將會越來越強。

無人駕駛作為高級輔助駕駛系統的高級階段，是未來汽車發展的一個方向。

谷歌目前發展無人駕駛技術的途徑是利用高精準地圖，實現高度智能化駕駛，未來一步到位不失為一種方式，但成本極高，短期內實現相對困難。

Mobileye 走得則是通過簡單方式輔助駕駛、逐漸增加感測器和改進演算法，提高精準度和發展智能化，穩步實現到無人駕駛的進階。這是一條更平穩、順應發展趨勢的道路。

近期，Mobileye 宣布，正在和意法半導體合作開發 EyeQ 5 晶元，可以整合多種感測器的數據，計劃在 2018 年發布樣片。Mobileye 聯合創始人、首席技術官、董事長 Amnon Shashua 教授表示：「EyeQ5 將用於未來全自動駕駛汽車上，它擁有超強的計算能力，可處理約 20 個高解析度感測器。」

毫無疑問，Mobileye 開始瞄準全自動駕駛汽車了。

　　汽車所有權未來將向出行服務商集中

　　當完全的無人駕駛技術成為現實時，汽車的使用可以做到按需分配，就如現在的滴滴一樣：無人駕駛汽車可以在接送完一個乘客之後，再根據訂單行駛到另外一個地方，接送另外一個乘客。

　　現在的黑車、的士、拼車和租車服務都將合併成為一種低成本、按需分配的無人駕駛服務。當無人駕駛汽車具備了低成本和高方便性時，無人駕駛汽車將會成為普通人出行的主要交通工具。

　　出行工具選擇的變化將徹底改變目前高度分散的汽車所有權結構。出行服務商將成為汽車的主要採購者。模式將類似於現在的共享單車，ofo和摩拜單車向生產商訂購，通過平台提供出行服務。主機廠以個人消費者為終端客戶的商業模型將會被極大的改變。

　　漸進式陣營與越級式陣營

　　實現這一設想的前提是無人駕駛成為現實，行業參與者對於實現路徑存在分歧。

　　無人駕駛技術路線目前可以清晰的劃分為兩個陣營：以主機廠為代表的「漸進式」陣營和以谷歌、百度為代表的「越級式」陣營。

　　漸進式陣營以傳統汽車廠商為主，包括一級和二級供應商，核心的驅動因素在於降低技術風險、分擔研發成本、縮短研發時間和鎖定客戶。這個陣營的路徑將是隨著ADAS功能完善逐步提升至智能駕駛。

　　越級式陣營以科技公司為主，依靠強大的技術背景和巨額的研究投入，實現越級式發展。目前由於主機廠掌控著軟硬體架構，實現成本較高、導致商業化路徑不明確。

合作和兼并是主旋律

　　由於無人駕駛涉及技術廣泛，參與者眾多，前期投資巨大，合作和兼并已經成主旋律。目前參與者主要有四大巨頭，分別是主機廠、一級供應商、晶元廠商和技術公司。

　　汽車製造業呈寡頭壟斷狀態，主機廠是整個行業的利潤分配的核心，很大程度上決定汽車的架構，即搭載怎樣的系統和使用哪方的硬體。主機廠控制著流量的入口，並可通過ADAS逐步完善無人駕駛所需的數據，包括高精度地圖和乘客駕駛習慣。

　　主機廠主要採用與技術公司合作設立子公司的方式研究演算法。比如福特投資nuTonomy，並計劃在未來五年投資10億美金投資子公司Argo AI 布局無人駕駛技術。通用與Lyft合作，10億收購Cruise Automation。Google與本田合作，開發「情感引擎」學習駕駛者的操控習慣，將在2020年實現在高速公路無人駕駛。

　　在感測器深耕的一級供應商也紛紛布局無人駕駛，在2015年德爾福與奧迪合作的SQ5在美國行駛了3000公里，其中99%的時間為自動駕駛。博世則依靠其深厚的底盤電子控制技術佔據具有物體識別的ECU市場，合作對象包括谷歌、特斯拉和保時捷。

　　晶元供應商在無人駕駛領域一定會有一席之地，GPU是每一家公司構築深度學習系統必不可少的基石。車載娛樂系統、無人駕駛、車聯網、高精度地圖和計算機視覺技術的發展，對車載晶元的計算能力提出了更高的需求。

　　目前英偉達、因特爾、高通和三星紛紛與主機廠、系統集成商建立深度合作關係。如與英偉達合作的公司就包括Tesla、奧迪、賓士、博世、沃爾沃、豐田和大眾。

安全評級與監管政策是行業的驅動因素

　　ADAS系統有逐漸從高端車型向中低端車型發展的趨勢。以歐美為代表的很多國家和地區，早在數年前就開始將ADAS列入汽車安全性能評價，並出台了相應法律法規。

　　中國目前在立法和市場發展上均落後於發達國家，不過也在逐步追趕。2016年的新機動車安全運行技術規定，11米以上客車需強制安裝LDW（車道偏離預警）與FCW（前車碰撞預警）。C-NCAP（中國新車評價規程）正遵循著2018-2020規劃，逐步引入FCW和行人AEB（自動緊急剎車），並將AEB加入安全考核評分當中。

Moblieye的啟示

　　後市場和新興主機廠是破局的關鍵

　　ADAS技術成熟依賴於產品大規模運用和數據大規模採集，但傳統汽車的生產受制於成本、機械實驗周期、研發和供應鏈管理等因素，產品周期長達五年到十年不等。因此形成了主機廠-一級供應商-二級供應商的金字塔供應體系。對於初創的汽車領域創新公司，目前的供應體系極其不「友善」，創新公司的產品需要較長時間才能滲透，成為體系的一部分。

　　但是隨著電動車出現，零部件的減少和製造門檻的降低，傳統的供應鏈體系存在變革的機會。新興的主機廠有更大的意願應用新技術，Tesla在無人駕駛領域的狂飆突進可以作為一個明證。國內ADAS領域的創新公司可以嘗試著和新興主機廠展開技術合作，合作推出具有用戶吸引力的車型。

　　在前裝市場推進速度較緩，後裝市場可以成為一個主攻的方向。國內乘用車市場存量約為2.9億輛，存在海量的機會。此外由於ADAS系統可以降低出現事故的概率，提高安全性，對於長途公交，長途運輸，租車公司、出行服務商具備一定的吸引力。

　　軟硬體協同開發

　　ADAS功能的提升和無人駕駛的實現依賴車載晶元的運算，隨著對安全要求的提升，對計算能力提出了更高的要求，意味著更高的成本。而汽車業恰恰對成本極度敏感，所以對於ADAS領域的創新公司，除去提高產品的魯棒性之外，最重要的是提供一個低成本的解決方案。因此，通過軟硬體的協同開提升計算效率是降低成本的關鍵。