Mobileye要IPO,500亿估值缩水成170亿,专利看昔日智能驾驶霸主技术底蕴几何!

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04专利维度看Mobileye

从专利维度看,Mobileye的专利主要布局于其子公司Mobileye Vision Technologies。

在德高行全球专利数据库中,Mobileye全球专利1656件,其中,中国专利155件、美国专利797件、欧专局专利222件、PCT专利153件、日本专利62件、韩国专利46件

Mobileye Vision Technologies当前的专利布局,主要集中于处理器、导航系统、驾驶员辅助、图像捕获设备、自动车辆等技术领域。

其实,从公司披露的技术材料而言,这公司在自动驾驶新时代可能落伍了,但在辅助驾驶年代,属于当之无愧的王者。

有很多高价值辅助驾驶的智能判断技术方案,比如实时警告的车队安全系统,Mobileye的防碰撞系统通过声音和视觉报警实时警示驾驶员潜在的危险,使他们有时间避免或减轻碰撞。

之前,在2022 CES上,Mobileye 分享的自家最新产品技术,重温下!

Mobileye的(REM)地图

简单来讲,就是通过视频采集车,开过路上采集视频处理然后把数据发送云端,云端算法进行数据融合,造型,语义识别添加标签,最后形成REM地图。

Mobileye地图特点是,可拓展性强,只需要普通汽车搭载摄像头采集,而且数据量小,一公里大概10kb的地图数据,众包实时更新。

当然Mobileye 觉得其REM地图不但可以服务自动驾驶未来还支持智慧城市建设,例如通过其视觉地图,可以了解公共设施的数量以及路面损坏情况,城市拥堵道路情况等。

谈到地图,在中国肯定会想到政策限制问题,所以Mobileye宣称其视觉地图是和上汽,以及蔚来等合作,数据等是和紫光集团合作全部存储在中国境内,所以可以规避各种数据风险。

基于视觉为主导

雷达和激光雷达为冗余的自动驾驶方案

谈及视觉处理,其实在自动驾驶还未铺开之前的主动安全,靠摄像头识别算法起家的然后开发出专门EyeQ芯片的Mobileye早已经做为T2的方式雄霸了汽车市场的视觉主动安全,特斯拉的视觉方案源头就是来自于Mobileye。

所以对于其视觉处理算法以及芯片毋庸置疑是有竞争力的。

CES上Mobileye发布了其最新芯片 EyeQ 6 系列,其中EyeQ ultra 算力为176TOPs。

显然,单个芯片从算力上不及Nvidia现有的Orin其算力达254TOPS,未来Nvidia Altan系列更达到1000TOPS的洪荒之力。所以Mobileye只能是喊出算力不是唯一标准。好标准且看下文Mobileye给的三条。

另外基于其视觉主导,多种传感器冗余的方案,所以Mobileye未来会量产雷达和激光雷达来支持其方案达到优配比方案,而且mobileye 喊出其单视觉和单雷达和激光雷达两套方案都能够支持自动驾驶,但为了高冗余和安全性所以量产的时候是双套方案都上。

所以未来mobileye对自动驾驶硬件布局会有自动驾驶芯片,也会有雷达和激光雷达。

那对于Mobileye的雷达到底有什么亮点呢?同样Mobileye的优点软件和硬件的结合。

Mobileye叫他软件定义的成像雷达。

一般的雷达(了解雷达优缺点点击自动驾驶中的传感器以及组合方案)主要是他很难判断物体的边缘,你可以认为他分辨率低,所以他很难用于AI运算标签和识别。

所以mobileye的成像雷达可以在软件的配合下达到与普通激光雷达的效果。

Mobileye的激光雷达是全固态式也就是里面没有运动原件,采用FMCW技术。

以上芯片,雷达,激光雷达就构成了此次Mobileye 发布的自动驾驶硬件矩阵,而且mobileye 预测2025年左右采用其方案的自动驾驶全套成本在3万元之内。

“Responsibility-Sensitive Safety”

(RSS) 模型为准则的自动驾驶安全控制逻辑

以最优算力需求达到高等级安全

对于Mobileye来讲,他觉得好的解决方案是最优的算力而非简单借助算力这种洪荒之力。

Mobileye 根据自己经验和算法定义了RSS模型(RSS模型请自行搜索)来帮助在需求的真实和算力之间找到了平衡。

RSS模型主要定义了以下几个方面:

定义了其他道路用户合理的边界;

根据定义的详细边界,去考虑评估最坏的结果;

这个边界包含了人类做的合理假设的常识;

超出定义边界的任何行为都不可合理假设;

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