Mobileye副总裁及中国区董事总经理Elie?Luskin
文 / 腾讯科技 李海丹
近日，腾讯科技独家对话了Mobileye副总裁及中国区董事总经理Elie?Luskin、自动驾驶业务常务副总裁Johann?Jungwirth。两位高管纷纷感叹这七年自动驾驶的发展，认可了中国自动驾驶行业市场的领先地位：“现如今，中国已经是世界上开发自动驾驶技术最先进的市场之一。中国市场加速向高端智驾系统、多摄像头系统、多传感器配置的高端架构发展的方向迈进，也是最大、发展最快的NOP市场”。
Mobileye作为ADAS时代的“霸主”曾辉煌一时，在2014年推出EyeQ3芯片后，一举成名，市值高达80亿美元并且成功登陆纽交所。2017年3月，Mobileye被英特尔以153?亿美元的价格收购，也是以色列科技公司有史以来最大的一次收购。
时隔七年，Mobileye的命运可谓是起伏跌宕，估值一路下跌。从一开始在行业里具备先发优势，到现在随着更多新玩家的入场，可以说处境维艰。虽然多年以来，Mobileye等供应商们凭借多年的技术验证，享有一席之地。但为了能够更好地控制成本，对产品的性能和集成有更完整的控制，OEM厂商逐渐认识到掌握核心技术的重要性。比如特斯拉、蔚来等开始逐步转向自研。这直接压缩了供应商的利润空间。
此外，从去年生成式AI兴起的火爆，让不少自动驾驶企业都看到了新的变革点和发展潜力，开启了一场“群雄竞逐”。竞争激烈的当下，供应商的未来增长点究竟在哪里？大模型对于自动驾驶，发挥着怎样的角色？
以下为本次独家对话专访实录：
01???一些中国车商为降低成本，自动驾驶安全性几乎触底
腾讯科技：Mobileye是偏向于纯视觉的方向，但现在随着激光雷达整个的成本越来越低，有些国产厂商把价格压得特别低。并且，现在很多OEM公司都在自研自动驾驶的系统，近两年新能源车企很多在“价格大战”，大部分的主机厂商他们都是在各种想尽办法的压缩成本。Mobileye如何考虑过成本优势的周期，对中国的市场定位是什么？
Elie?Luskin：在AV市场，中国车企初期采用了昂贵的传感设备和多功能集成芯片系统，但这种模式并不可持续。面对成本压力，这些企业正在考虑简化传感器配置，特别是在需要实现部分自动驾驶（需持续监视但可脱手）的解决方案中。
首先可能被削减的是激光雷达和其他高成本传感器，以提高成本效益，同时保持核心功能和车辆安全性。目前我们确实观察到一些中国车商，针对前置摄像头采用非常低成本的集成芯片系统。这样做成本确实降下来了，但同时安全性也降下来了，这方面已经有第三方的测评数据，在安全性方面已几乎快要触底，而且完全非车规，我们认为这样的做法是不可持续的。Mobileye和这些车商们打交道已经有二十年了，我们非常了解他们的技术诉求，就三点：安全、成本、可扩展性。对于车企来说他们一直要做的就是控制成本，但同时他们还要做到自己的差异性，这也是为什么Mobileye推出了下一代的DXP平台（DXP代表的是驾驶体验平台），车企从Mobileye购买SuperVision或者Chauffeur系统回去之后，可以根据自己的品牌特性来进行调优。比如保时捷和奥迪的车，它们各自在车加速时、变道、刹车时候的感觉等方面风格是不同的。
腾讯科技：您刚提到一些中国车商的做法，成本和安全性的平衡是一大问题。您认为成本应该控制在怎样合理的范围内才能保持安全性？
Elie?Luskin：智驾应用中的集成芯片系统（SoC）比较复杂，涉及到芯片本身以及和各类设备、部件的耦合，不同供应商的技术成熟度和定价也不同，因此无法直接用一个成本数字或范围划定车规级和非车规级的边界。但我们认为，相比具体的成本数字，重点是汽车品牌和主机厂使用的是否是足够安全的系统和方案。
至于成本趋势，目前中国的车企面临着价格方面的压力，因此我们认为他们急需高性价比和高可扩展性的方案。我们希望汽车品牌和主机厂能够做到安全和成本兼顾。
另外我想强调的是，许多中国车企已将眼光瞄准海外，对于想要抓住出海机遇的中国车企，如果选择非车规级的、性能有差距的产品，最直接的结果就是达不到海外市场监管机构的要求，届时给企业带来的损失将是巨大的。
腾讯科技：说到安全问题，前段时间，美国的福特，通用汽车等辅助自动驾驶系统，被美国的公路安全保险协会（IIHS）总体被评级为“较差”，并且参与测试的汽车整体得分都是比较低的，您如何看待这个评级的分数，为什么整体会有这么低的评级？
Johann?Jungwirth：我看了这个报告，不光是福特的，还有特斯拉其他等一些汽车评分都比较低，好像只有一款车型是达到了“及格”线，其他的都低于“及格”线的分数。我认为主要是因为，IIHS测评的这些车，所载用的大多都不是高级的智驾系统，比如没有NOA，或者NOP这些功能。
02??大模型对于自动驾驶应用，是端到端系统的关键组件
腾讯科技：近日，OpenAI投资的自动驾驶公司Ghost倒闭了。Ghost致力于探索多模态大语言模型（LLM）用于自动驾驶。Ghost联合创始人OJohn?Hayes认为，LLM为自动驾驶提供了解决“边缘场景”的新方法，多模态大语言模型可以处理更复杂的场景，这在当时也曾引起争论。您如何看待自动驾驶和多模态大模型的关系？您认为LLM的兴起对汽车产业格局对带来怎样的变化？
Johann?Jungwirth：近来盛行的AI技术领域，如端到端大模型，BEV/BEVformer，mapless方案，自监督学习等等。对Mobileye来说，我们在自己的技术栈里已经涉猎或使用过几乎每一项技术。如自我监督的概念，早在10年前就被用在Mobileye的方案中；又如Mobileye与保时捷和奥迪将于今年年中开始量产车型上的方案中，就使用了两个端到端子系统。
具体到端到端大模型方案，其实这并不是一个新概念。早在2016年，Mobileye创始人、总裁兼首席执行官Amnon?Shashua教授和Mobileye首席技术官Shai?Shalev-Shwartz教授就发表过一篇阐释端到端系统的论文。我们认为端到端技术带来的好处非常明显，问题只在于：是不是仅依赖端到端技术就能够解决智驾应用的所有问题。
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