凭什幺这幺值钱?英特尔153亿美元买下自动车之眼Mobile

2020-06-19
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凭什幺这幺值钱?英特尔153亿美元买下自动车之眼Mobile
REUTERS/Brendan

每股 63.54 美元,总价值 153 亿美元,在路透社爆料后,英特尔和 Mobileye 共同确认了这则 併购协议 。购入 Mobileye,也让英特尔为自家自动驾驶领域布局落下画龙点睛之笔。

说是画龙点睛,与 Mobileye 的作用不无关係。这家创立于 1999 年的以色列公司,主要致力于汽车电脑视觉领域的研究,早期特斯拉的高级驾驶辅助 Autopilot 就使用的是 Mobileye 提供的视觉辅助方案。

在此次收购后,英特尔将会把自动驾驶部门併入 Mobileye,建立与汽车 OEM、一级供应商、和半导体厂商的合作伙伴关係,开发先进的驾驶辅助系统,以及部分自动、全自动的驾驶系统。

在 2016 年 8 月,英特尔就收购了自动驾驶汽车安全工具 Yogitech、车载电脑 OTA 技术公司 Arynga、视觉处理晶片新创公司 Itseez 和 Movidus,而 在收购 Mobileye 后,补全了英特尔在自动驾驶领域只有硬体没有方案的缺失,成为自动驾驶领域的绝对不可忽视的巨头。

Mobileye 使用的是视觉处理的方案,但事实上,视觉处理方案在自动驾驶领域,并不是万能的。

所谓视觉处理,就是对镜头拍摄来的图像进行辨识和分析,进而透过处理作出决策的过程。在自动驾驶技术中,视觉处理的优势非常明显,首先是成本低,使用镜头作为驾驶辅助或者自动驾驶的感应器,在成本上要远低于目前技术水準下十分昂贵的雷射感应器,也就是出现在不少全自动驾驶车顶上的「蘑菇」,其次对比 LIDAR 雷射和毫米波雷达,镜头的可见範围更远,这也就意味着自动驾驶汽车可以提前收集到更多的环境资讯。

得益于摄影镜头的这些优势,Mobileye 在 ADAS和自动驾驶领域都取得了不错的进展。在自动驾驶并未普及的今天,Mobileye 的技术早已经用在各大汽车厂商的驾驶辅助功能中,其特有的 EyeQ 视觉辨识晶片以及 ADAS 软体被应用于多家汽车厂商,其中的 EyeQ3 晶片几乎卖给了所有的知名汽车厂商,目前 EyeQ 晶片已经开发到了第 4 代产品。

然而镜头视觉辨识的缺点也是很明显的。在当时被炒得很热的那起 Tesla 撞上高速上转向的大卡车致死事故 中,由于系统没能正确辨识横向来的卡车,自动辅助驾驶中的紧急剎车功能没正常啓动,而当时 Autopilot 镜头採集的画面,误判横行而过的卡车是横在路上的路牌,于是系统就没有啓动剎车。

总的来说,Mobileye 镜头的弱点在于以下几点:

  1. 镜头接受是光的反射,如果镜头效果受影响,例如在黑暗环境中没有了光线,那幺辨识能力大打折扣。
  2. Mobileye 所使用的单眼镜头获取的仅仅是 2D 平面数据,所以需要图像辨识加工处理才会得到 3D 场景。
  3. Mobileye 所收集的内容经过处理会有一定延迟,这也就意味着镜头方案对于道路变化的反应能力有限。

这幺来看,英特尔收购 Mobileye 的 153 亿确实有点贵,因为单就财报数据显示,2016 年 Mobileye 的全年总收入虽然比 2015 年涨了将近 50%,但也不过 3.582 亿元,2014 年上市时,Mobileye 的市值为 106 亿美元,153 亿美元的收购总价确实溢价不少。

在被爆料即将被英特尔收购后,Mobileye 的盘前股价又上涨了 33%,也可见市面上对于自动驾驶技术的看好和狂热。

事实上,比起镜头视觉处理方案, 对于英特尔来说,收购的意义在于 Mobileye 其实是一家以 AI、图像辨识技术为基础提供自动驾驶所需高精度地图的技术供应商。这能有助于优化英特尔最终自动驾驶方案中最为重要的驾驶策略。

在 2017 年的 CES 上,Mobileye 就已经阐述了自己作为供应商要在自动驾驶领域中所要做的事情: 以镜头收集来的画面为基础,透过具备深度学习能力的图像辨识系统,构建能够优化自动驾驶决策的高精度地图。

用更方便理解的话说,就是透过镜头这只「眼睛」,不断学习驾驶过程,熟悉路线让无人车成为资深司机。

这个计划,用到 Mobileye 身上,具体的落地方式也很简单: 与各大车厂合作,把自家设备装到各种车辆上,收集数据,作为学习数据的来源。

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Mobileye 的车载装置,REUTERS/Baz Ratner

从 2007 年 Mobileye 自主研发的首款晶片 EyeQ1 正式亮相并在沃尔沃上完成首次商务化使用开始,到 2013 年 10 月,Mobileye 卖出了第 100 万台产品。从 2013 年 10 月到 2016 年 1 月,他们卖出了 900 万台产品,累计销量达到 1000 万台。其中前装产品佔 80%,后装产品佔 20%。

如果从车辆安装来看,从 2007 年开始,驾驶辅助系统晶片 EyeQ 被安装到汽车中,到 2012 年 EyeQ 晶片全球部署规模突破 100 万。截至 2016 年,全球有 330 万辆汽车安装了 EyeQ 系列晶片。

这个庞大的装机数,给 Mobileye 带来的数据量可以说是在业内有绝对领先优势的。对比 Google 自己造车、自己路测、自己积累数据,Mobileye 这样的方式,效率更高且更为实际。

凭什幺这幺值钱?英特尔153亿美元买下自动车之眼Mobile
Google 无人车看起来很「未来」,但只靠自己爬向未来,效率太低

举个例子:现在大部分 ADAS 产品的视觉辨识是跟着车道线让车辆保持正常行驶的,但在加入了深度学习功能之后,不同司机开着的不同品牌型号但又同样装有 Mobileye 设备的车型经过一段道路后,系统就会记录并学习司机的驾驶习惯,当车道被遮挡后,整个系统也可以根据之前学习所绘制出的地图来正常行驶,不受干扰。

这所谓的地图也就是在 CES 上 Mobileye 所说的路书「Roadbook」。

先是与车厂合作收购了 15% Here 地图的股份,再加上这次收购 Mobileye,可以说英特尔实现了在自动驾驶领域完整的布局基础。并且以 Mobileye 的技术,即使在短期内全自动驾驶依然无法正式推出,英特尔也可以靠 Mobileye 逐渐增强并且有极高车厂覆盖率的驾驶辅助技术盈利,并继续积累自动驾驶路书和改进演算法。

从最近几年来自动驾驶领域频繁的大公司交叉合作也可以看出: 与传统科技公司闭门造车守住核心技术争取寡头利益不同,汽车领域对于尖端技术有着更为开放和共赢的态度。

另外,在 CES 上 Mobileye 展示自动驾驶软体技术的同时,英特尔还公布了自家的自动驾驶平台 Intel GO,可以预见的是,在未来併入 Mobileye 的英特尔自动驾驶部门,会结合英特尔本身的晶片、5G 等硬体技术,以及 Mobileye 和 here 所优化的自动驾驶地图和决策演算法等软体技术,让全自动驾驶技术更快落地。

不过有句话在文章末尾还是要说:

自动驾驶技术完全到来前,高阶驾驶辅助仍然有极大的优化空间,全自动驾驶的到来,恐怕也没有目前几乎所有厂商都在鼓吹的 2020 年那幺乐观。

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