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[導(dǎo)讀]每股 63.54 美元,總價值 153 億美元(約合 1056 元人民幣),在被路透社爆料后,英特爾和 Mobileye 共同確認(rèn)了這則并購協(xié)議。買入 Mobileye,也讓英特爾畫上了自家自動駕駛領(lǐng)域布局的畫龍點睛之筆。

每股 63.54 美元,總價值 153 億美元(約合 1056 元人民幣),在被路透社爆料后,英特爾和 Mobileye 共同確認(rèn)了這則并購協(xié)議。買入 Mobileye,也讓英特爾畫上了自家自動駕駛領(lǐng)域布局的畫龍點睛之筆。

說是畫龍點睛之筆,與 Mobileye 的作用不無關(guān)系。這家創(chuàng)建于 1999 年的以色列公司,主要致力于汽車計算機視覺領(lǐng)域的研究,早期特斯拉的高級駕駛輔助 Autopilot 就使用的是 Mobileye 提供的視覺輔助方案。

 

在此次收購后,英特爾將會把自動駕駛部門并入 Mobileye,建立與汽車 OEM、一級供應(yīng)商、和半導(dǎo)體廠商的合作伙伴關(guān)系,開發(fā)先進的駕駛輔助系統(tǒng),以及部分自動、全自動的駕駛系統(tǒng)。

在 2016 年 8 月,英特爾就收購了自動駕駛汽車安全工具 Yogitech、車載計算機 OTA 技術(shù)公司 Arynga、視覺處理芯片初創(chuàng)公司 Itseez 和 Movidus,而在收購 Mobileye 后,補全了英特爾在自動駕駛領(lǐng)域只有硬件沒有方案的缺失,成為了自動駕駛領(lǐng)域的一個絕對不可忽視的巨頭。

Mobileye 使用的是視覺處理的方案,但事實上,視覺處理方案在自動駕駛領(lǐng)域,并不是萬能的.

所謂視覺處理,就是對攝像頭拍攝來的圖像進行識別和分析,進而通過處理作出決策的過程。在自動駕駛技術(shù)中,視覺處理的優(yōu)勢非常明顯,首先是成本低,使用攝像頭作為駕駛輔助或者自動駕駛的傳感器,在成本上要遠低于目前技術(shù)水平下十分昂貴的激光傳感器,也就是出現(xiàn)在不少全自動駕駛車上的“蘑菇”,其次對比 LIDAR 激光和毫米波雷達,攝像頭的可見范圍更遠,這也就意味著自動駕駛汽車可以提前收集到更多的環(huán)境信息。

 

(Mobileye 與車廠的合作進程)

得益于攝像頭的這些優(yōu)勢,Mobileye 在 ADAS(高級輔助駕駛系統(tǒng))和自動駕駛領(lǐng)域都取得了不錯的進展。在自動駕駛并未普及的今天,Mobileye 的技術(shù)早已經(jīng)用在了各大汽車廠商的駕駛輔助功能中,其特有的 EyeQ 視覺識別芯片以及 ADAS 軟件被應(yīng)用于多家汽車廠商,其中的 EyeQ3 芯片幾乎賣給了所有的知名汽車廠商,目前 EyeQ 芯片已經(jīng)開發(fā)到了第 4 代產(chǎn)品。

 

然而攝像頭視覺識別的缺點也是很明顯的。在當(dāng)時被炒得很熱的那起 Tesla 撞上高速上轉(zhuǎn)向的大卡車致死事故中,由于系統(tǒng)沒能正確識別橫向來的卡車,自動輔助駕駛中的緊急剎車功能沒能正常啟用導(dǎo)致的,當(dāng)時 Autopilot 攝像頭采集的畫面,誤判橫行而過的卡車是橫在路上的路牌,于是系統(tǒng)就沒有啟動剎車。

 

(不同自動駕駛傳感器的優(yōu)劣對比)

總得來說,Mobileye 攝像頭的弱點在于以下幾點:

1、攝像頭接受是光的反射,如果攝像頭效果受影響,例如在黑暗場景中沒有了光線,那么識別能力大打折扣。

2、Mobileye 所使用的單目攝像頭獲取的僅僅是 2D 平面數(shù)據(jù),所以需要圖像識別加工才會得到 3D 場景。

3、Mobileye 所收集的內(nèi)容經(jīng)過處理會有一定延遲,這也就意味著攝像頭方案對于道路變化的反應(yīng)能力有限。

 

這么來看,英特爾收購 Mobileye 的 153 億確實有點貴,因為單就財報數(shù)據(jù)顯示,2016 年 Mobileye 的全年總收入雖然比 2015 年漲了將近 50%,但也不過 3.582 億元,2014 年上市時,Mobileye 的市值為 106 億美元,153 億美元的收購總價確實溢價不少。

在被爆料即將被英特爾收購后,Mobileye 的盤前股價又上漲了 33%,也可見市面上對于自動駕駛技術(shù)的看好和狂熱。

事實上,比起攝像頭視覺處理方案,對于英特爾來說,收購的意義在于 Mobileye 其實是一家以 AI、圖像識別技術(shù)為基礎(chǔ)提供自動駕駛所需高精度地圖的技術(shù)供應(yīng)商。這能有助于優(yōu)化英特爾最終自動駕駛方案中最為重要的駕駛策略。

 

在 2017 年的 CES 上,Mobileye 就已經(jīng)闡述了自己作為供應(yīng)商要在自動駕駛領(lǐng)域中所要做的事情:以攝像頭收集來的畫面為基礎(chǔ),通過具備深度學(xué)習(xí)能力的圖像識別體系,構(gòu)建能夠優(yōu)化自動駕駛決策的高精度地圖。

用更方便理解的話說,就是通過攝像頭這一“眼睛”,不斷學(xué)習(xí)駕駛過程,熟悉路線讓無人車成為老司機。

這個計劃,用到 Mobileye 身上,具體的落地方式也很簡單:與各大車廠合作,把自家設(shè)備裝到各種車輛上,收集數(shù)據(jù),作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的來源。

 

從 2007 年 Mobileye 自主研發(fā)的首款芯片 EyeQ1 正式亮相并在沃爾沃上完成首次商務(wù)化使用開始,到 2013 年 10 月,Mobileye 賣出了第 100 萬臺產(chǎn)品。從 2013 年 10 月到 2016 年 1 月,他們賣出了 900 萬臺產(chǎn)品,累計銷量達到 1000 萬臺。其中前裝產(chǎn)品占 80%,后裝產(chǎn)品占 20%。

 

(裝在普通汽車上帶有 ADSD 功能的 Mobileye 硬件)

如果從車輛安裝來看,從 2007 年開始,駕駛輔助系統(tǒng)芯片 EyeQ 芯片被安裝到汽車中,到 2012 年 EyeQ 芯片全球部署規(guī)模突破 100 萬。截至 2016 年,全球有 330 萬輛汽車安裝了 EyeQ 系列芯片。

這個龐大的裝機量,給 Mobileye 帶來的數(shù)據(jù)量可以說是在業(yè)內(nèi)有絕對領(lǐng)先優(yōu)勢的。對比 Google 自己造車自己路試自己積累數(shù)據(jù),Mobileye 這樣的方式,效率更高且更為實際。

(Google 無人車看著很“未來”,但只靠自己爬向未來,效率太低)

舉個例子:現(xiàn)在大部分 ADAS 產(chǎn)品的視覺識別是跟著車道線讓車輛保持正常行駛的,但在加入了深度學(xué)習(xí)功能之后,不同司機開著的不同品牌型號但又同樣裝有 Mobileye 設(shè)備的車型經(jīng)過一段道路后,系統(tǒng)就會記錄并學(xué)習(xí)司機的駕駛習(xí)慣,當(dāng)車道被遮擋后,整個系統(tǒng)也可以根據(jù)之前學(xué)習(xí)所繪制出的地圖來正常行駛,不受干擾。

這所謂的地圖也就是在 CES 上 Mobileye 所說的路書“Roadbook”。

先是與車廠合作收購了 15% Here 地圖的股份,再加上這次收購 Mobileye,可以說英特爾基本實現(xiàn)了在自動駕駛領(lǐng)域完整的布局。并且基于 Mobileye 的技術(shù),即使在短期內(nèi)全自動駕駛依然無法正式推出,英特爾也可以靠 Mobileye 逐漸增強并且有極高車廠覆蓋率的駕駛輔助技術(shù)盈利并繼續(xù)積累自動駕駛路書和改進算法。

從最近幾年來自動駕駛領(lǐng)域頻繁的大公司交叉合作也可以看出:與傳統(tǒng)科技公司閉門造車守住核心技術(shù)爭取寡頭利益不同,汽車領(lǐng)域?qū)τ谇把丶夹g(shù)有著更為開放和共贏的態(tài)度。

 

另外,在 CES 上 Mobileye 展示自動駕駛軟件技術(shù)的同時,英特爾還公布了自家的自動駕駛平臺 Intel GO,可以預(yù)見的是,在未來并入 Mobileye 的英特爾自動駕駛部門,會結(jié)合英特爾本身的芯片、5G 等硬件技術(shù),以及 Mobileye 和 here 所優(yōu)化的自動駕駛地圖和決策算法等軟件技術(shù),讓全自動駕駛技術(shù)更快落地。

不過有句話在文章末尾還是要說:

人們總是低估未來 10 年的技術(shù)進步,但總會高估未來 3 到 5 年的技術(shù)發(fā)展。

自動駕駛技術(shù)完全到來前,高級別駕駛輔助仍然有極大的優(yōu)化空間,全自動駕駛的到來,恐怕也沒有目前幾乎所有廠商都在鼓吹的 2020 年那么樂觀。

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