3D 成像通常被稱為自動駕駛的先決條件，去年英特爾卻收購了Mobileye，后者是2D 相機系統的專家，芯片巨人是否買了一個過時的技術?還是說 2D 相機系統依然是自動駕駛中保持數據可控的必要步驟?下面就隨汽車電子小編一起來了解一下相關內容吧。

　　提到汽車產業，沒有汽車廠商能避開 Mobileye 這家公司。“我們在自動駕駛領域處在領先地位，”Amnon Shashua 自信地說道，這位 IT 專家在 1999 年創立了 Mobileye。如今，Mobileye 在全球汽車廠商的合作伙伴已經高達 27 家。

　　自動駕駛成像技術:3D成像or2D相機

　　不過，Mobileye 合作伙伴名單上少了一個名字——特斯拉。去年，一輛特斯拉 Model S 在 Autopilot 模式下遭遇了致命車禍，隨后 Mobileye 宣布與特斯拉分手，而在那輛 Model S 上沒能探測到卡車的攝像頭系統就來自 Mobileye。這次事故并非偶發，因為只搭載單目攝像頭的 EyeQ3 芯片本來就能力有限。

　　英偉達的方式：大幅提升計算能力

　　對 Elon Musk 來說，自動駕駛技術的發展還是不夠快。特斯拉的粉絲都在翹首以盼 Autopilot 2.0，這一版本的系統將大幅提升多項自動駕駛功能，而特斯拉的合作伙伴也換成了英偉達。這家以顯卡聞名的公司開發了價值數千美元的 PX2 計算平臺，其處理能力是此前系統的 40 倍，一次能搞定 8 顆傳感器(相機、雷達和超聲波傳感器)傳輸的數據。

　　值得注意的是，英偉達的解決方案也是自動駕駛兩大門派之一，它的理念是通過強大的計算能力處理不斷增大的數據量。

　　在法律領域，全自動駕駛依然是一片空白，無論歐洲還是美國都只在法律上認可 Level 2 級別的駕駛輔助系統。

　　最近，德國議會也在爭論是否批準更高級別的自動駕駛，雖然該草案有許多問題亟待解決且審議時間短，但最終還是順利通過。

　　這就意味著，這些車輛很快就能短暫地接管方向盤(Level 3)。只要對道路交通法規進行相應修改，未來駕駛員就會像飛行員一樣，在飛行時負責監控自動駕駛系統。這項法案的通過也成了一針強心劑，無論汽車廠商還是科技公司都開始加速自家自動駕駛車輛上路的速度。

　　*英偉達 PX2 平臺

　　用上 PX2 平臺后，特斯拉已經在許多方面滿足了 Level 3 的要求，不過特斯拉依然缺乏設計周密的安全概念來應對故障出現時的場景。

　　“在 Level 3 以上的場景中，我們需要在電子轉向、動力供應和剎車等方面獲得一定安全冗余。”寶馬自動駕駛部門工程師 Elmar Frickenstein 說。“此外，我們還需要 26 個不同的傳感器，包括相機、雷達和激光雷達等。”眼下，特斯拉的 Autopilot 2.0 系統依然保留 Level 2 級別的功能，它會更加舒適，但明年德國的汽車廠商會在這一基礎上增加更多功能。

　　Mobileye 的方式：保證數據量可控

　　據了解，在自動駕駛市場，特斯拉、Uber 和 Lyft 都有一定的領先優勢，不過 Amnon Shashua 認為這樣的說辭未免有些過于簡單。

　　Shashura 代表了自動駕駛界另一撥思潮：盡可能多搜集數據且對其進行有效管理。“在搜集數據上有兩種方式，一種是簡單的搜集，但這種方式并不正確，Mobileye 的方式則是第二種方式。”Shashua 在最近的博世科技世界大會上說道。

　　Shashua 反對那種只靠大量數據來實現自動駕駛的做法。“硅谷就在走這條道路，它們的原型車研發實在太快了。利用 3D 成像技術，即使是只有 10 名工程師的新公司也能在半年內快速拿到大量數據。”56 歲的數學大神 Shashua 說道。

　　*英特爾、Mobileye 與寶馬結成同盟

　　Shashua 毫不猶豫的將這種依靠昂貴激光掃描儀“炫技”的方式看作死路一條。即使是最早涉足該領域的谷歌，在實踐中也只有判斷交通信號燈時使用攝像頭，其他則已經全面 3D 化。不過，這種處理方式的先決條件是自始至終都能用高精地圖來定位車輛。

　　“通過這種地圖，車輛無需看到各種標線就能找到路。”不過，高精地圖的繪制是用大量金錢堆砌出來的，因此即使從長遠目光來看，想將全世界每條道路都繪制成高精地圖也不太現實。從資金的角度來看，將高速公路 3D 地圖化較為現實。Shashua 表示：“想讓自動駕駛技術走上正軌，首先必須降低成本并讓它創造真正的經濟效益。”

　　2D 相機系統能降低計算工作量

　　鑒于以上問題，Mobileye 選擇繼續將“落后”的 2D 相機系統看作自動駕駛的基礎。“相機是唯一能看清道路和各種物體的傳感器，它能認出道路的輪廓和紋理。”Shashua 解釋道。

　　除此之外，使用三角測量法后，相機系統還能判斷車輛在兩個精確測量錨點間的位置。在相對簡單且低價的 2D 層級，我們依然能完成相關數據的處理，同時工程師還能將雷達和超聲波數據加入其中。因此，計算工作依然能保持在可控狀態。

　　對于那些喜歡化繁為簡的廠商來說，這樣就不用將“計算性能怪獸”平臺當成自家車輛的標準了。

　　*自動駕駛汽車要搭載大量傳感器

　　眼下，各家廠商都忙著將人工智能納入自家車輛的道路規劃功能中。“駕駛是個多主體的游戲，不過人這個主體卻很激進，而且免不了會犯錯誤。”Shashua 說。

　　在博世科技世界大會上，他展示了一段自動駕駛車輛在擁堵的高速路進出口連續變道的視頻。“道路規劃需要特殊的人工智能，因為每次我改變‘駕駛策略’，就會對周邊環境產生影響，因此數據需要重新進行搜集。”

　　算法要充分理解周邊環境

　　自動駕駛汽車不會總在一個環境模型中行駛，因此只是簡單的搜集大量傳感器數據可不行，而縱觀現有的輔助駕駛系統，能貫徹這一理念的并不多。汽車在自動駕駛時，對車輛狀態和周圍環境有一個清晰的理解更加重要，只有這樣才能在快速變化的情況下做出正確的判斷。

　　依靠自家的實時算法，Mobileye 已經在業界創下了性價比之最，而這恐怕是英特爾真正垂涎的。

　　無論哪個級別的自動駕駛，系統都必須“先知先覺”，這樣才能處理越來越復雜的情況。“它必須能明白自己到底看到了什么并預測下一步的動作，我們將這種能力稱之為‘意識增強’，它也是人工智能在城市交通中的落腳點。”Shashua 說。

　　Shashua 將這一困難稱為“殺手”，在這一方面，我們還有許多未知問題沒能解決。什么時候 Level 3 級別的自動駕駛系統能經受城市交通的考驗了，我們才能讓 Level 2 系統在高速公路上提供足夠舒適的體驗。只有做到了這一點，Musk 的洛杉磯至紐約全自動駕駛旅程才能正式成行。

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