作者| 耿磊
1998年，Amnon Shashua像往常一样应邀去日本做学术演讲，介绍如何用单目摄像头探测三维物体。
作为计算机几何图形建模方向的研究人员，这个话题是他最近的研究成果。如果说这次会议有什么特别的话，那就是丰田找了上来。
一直以来，丰田都在试图用传统的立体视觉技术加强计算机辅助驾驶的性能，耗费的成本也不小。但Shashua的研究成果则完全打破了丰田的认知，如果用一个摄像头就能提取出三维物体的深度信息，也将意味着汽车安全成本将大大降低。
抱着这个想法，丰田希望Shashua能将这个理论转化为商业化现实，相应的，启动资金是10万美元。
Shashua用了一个很形象、也很学术的组合表达了两家的目标：Mobileye，为汽车装上眼睛。
自此，一个统治了十数年的智能芯片巨头开始悄然积蓄起能量。
值得注意的是，这个开场白中，成本、安全易用是最核心也最简单的唯二诉求。事实证明，两者也像基因一样深深刻在了Mobileye的发展历史中，甚至于多年后即使因为过于执拗这两点导致市场失速之时，Mobileye还在一口咬定这种判断的重要性。
尽管相信“慢即是快”，身边的压力还是陡然升高。
靠“傻瓜芯片”敲开车企大门
1999年成立后的前五年里，Mobileye一直都还提供的是基于视觉算法的纯软件方案。
从2004年开始，其开始将自家的视觉算法固化到芯片上，并发布了180nm工艺的第一代芯片——EyeQ1。此时的Mobileye，还在车企供应商里名不见经传。
转机出现在2007年，这一年，宝马、通用和沃尔沃首批配装 Mobileye 芯片。后者开始一跃成为车企眼中ADAS高阶辅助驾驶的代名词。
Shashua打动各家车企的核心与当初丰田慧眼识别到的一样：低成本解决安全问题。
过去的方案想实现三维立体物体检测和碰撞预警，必须使用昂贵的雷达传感器，或者至少需要两个摄像头以及三角测量法的立体视觉方案，这令方案成本居高不下。
而Mobileye竟然只用1颗摄像头+1块芯片+自家算法解决了上述所有问题，有其对海外车企来说，还在追求更高安全性的阶段，如此低廉的解决方案自然充满了诱惑力。
此后，Mobileye也没有辜负期望，在ADAS领域首个实现了车道偏离预警（LDW）、交通标志识别（TSR）、行人自动紧急制动（AEB）、前方碰撞预警（FCW）、自动巡航（ACC），产品一时风靡市场。
对于当时还没有“狼子野心”的车企们来说，一个功能齐全、成本低廉、便携易装turn-key一揽子方案就是最好的选择。
2012年，EyeQ芯片出货量100万；2017年，出货量达到 870 万台，开始遥遥领先；到2018年，出货量已经达到1240万。在2019年之前，Mobileye 几乎垄断了ADAS市场90%的份额。
国内车企中，蔚来ES6、ES8、EC6、理想ONE都曾使用了EyeQ4芯片。Mobileye一时风光无两。
2017年，Intel以153亿美元的天价收购Mobileye，并将自己的激光雷达以及雷达开发团队并入后者，更是在2020年5月份斥资9亿美元收购以色列城市交通数据初创公司Moovit，以完善Mobileye自动驾驶服务。
至此，Mobileye这样一个以视觉算法和芯片为核心业务的公司在短时间内补全了自动驾驶最后一块拼图。快速成长为一家全栈自研自动驾驶平台公司。
在站起来的地方倒下去
近几年，当看到国内一众智驾方案商因车企自研而失去生意或开发费时，Mobileye的心里一定也涌起了几分相似的苦涩。
在最巅峰的5年里，Mobileye在产品质量上做错了什么吗？似乎也没有。
甚至于如今在中低算力芯片里面去找EyeQ系列产品的性能和安全问题也几乎很难。
但Mobileye就是肉眼可见的慢了下来。2018-2020年，其营收规模从6.98亿美元增长到9.67亿美元，年复合增长率仅为17.7%。而在此前的2014-2016年间，Mobileye的营收年复合增长率高达57%。
站在如今这一节点回忆过去，两个原本赖以为生的特点，却在潜移默化中给了Mobileye致命一击。
其一就是逐渐失去“民心”的黑盒方案。当时的Mobileye可能也难以理解，明明是你们最喜欢、最省心的产品，为何最后成了诋毁我的标签。
一个重要的原因在于其给自己的定位过于侧重L2级别的辅助驾驶，最终的落脚点很简单，辅助人类驾驶安全。从这个角度来理解，也就能部分领会Mobileye“黑盒”思路为什么在很长一段时间都没有产生太多实质性的转变。
至于智能化飞速发展过程中衍生出来的区别于其他厂商的品牌价值、以及车企自身的实力增长，这些并不在自己的考虑范围内。
Mobileye的初心是只想做好一个L2级别低成本辅助驾驶方案供应商的角色，就算有部分想法特殊的车企，也并不会影响到太多自身的市场份额。
这一想法并不完全错误，直到今天，那些宣称自研芯片的车企大多距离完全替代还有很远的距离，芯片供应商的Tier2角色依然重要。
但Mobileye忽略了第二个重要的因素：友商的穷追不舍。
2012年，深度学习技术开始显示出在智能驾驶领域的重要作用，这是一个相对于图像算法道路之外的第二路线，包括特斯拉在内的一众新对手开始在这一领域深耕。
而这一年，正是Mobileye五年巅峰的第一年。在一个产品爆火、整个公司重心集中在经营扩张的阶段，任意一家公司可能都不会把太多精力放在新技术路线的投入上，Mobileye也不例外。
以特斯拉为首的各家厂商则在自动驾驶算法上展现出完全不同于Mobileye的热情。
2016年1月9日，Tesla通过OTA更新了7.1版本车上软件，使用了Autopilot系统，科技圈为之哗然。与此同时，失速最严重的国内市场也有诸多玩家在积蓄力量。
虽然没有恶意，但很重要且必须提到的一点是，国内车企在竞争智能化芯片早期，对国产芯片供应商的车规标准要求并没有严格统一的标准。这也意味着，早期的国产Mobileye竞争者们拥有一片更肥沃、更百花齐放的生长土壤。
这一基础上，通过提供更有自主权的白盒方案、解决过程需求的优质驻场服务、同时以一个合理的价格切入拥有更多新兴思想的新势力主机厂，三板斧几乎把Mobileye砍的接连败退。
也正是在这一时机，国产芯片厂商开始蓬勃生长。另一边拥有大量传统车企用户的Mobileye，即使改变了自己的脑筋，也很难再向这部分老传统们解释自己打算怎样通过OTA提供一个更开放的方案。
车企退水，时代落幕
2016年5月份，一辆特斯拉Model S在Autopilot模式下行驶，未能识别一辆横穿马路的白色拖挂车，导致车辆直接撞上拖车底部，驾驶员因头部受到致命伤害而死亡。
特斯拉的Autopilot系统当时使用了Mobileye的EyeQ3芯片和图像处理技术。其认为，事故的原因主要是摄像头和雷达的识别错误。
Mobileye则强调，自己的产品功能有限，是特斯拉激进的权限开放和宣传，导致车主的使用超出了功能极限。
之后，特斯拉结束了和Mobileye的合作。
比如宝马2016年就开始和Mobileye合作开发自动驾驶汽车。但是到了2021年，宝马却开始和高通合作推进“下一代自动驾驶平台”，并采用高通骁龙Ride视觉系统级芯片，以及骁龙Ride平台计算控制器。
国内的情况也不容乐观，蔚来2018年发布的第一款车型ES8，搭载的就是来自Mobileye的EyeQ4智能驾驶芯片。
2019年底，蔚来宣布与Mobileye共同打造L4级别自动驾驶车型，以实现在量产车型上落地L4级别自动驾驶的目标。
2021年春节前，一款蔚来ES8在L2级别的自动驾驶辅助系统（NIO Pilot）下行驶，由于Mobileye的视觉算法未能正确识别前方的车辆，毫米波雷达过滤掉了低速和静止目标，导致车辆未能及时采取避让措施，最终撞上了前方车辆。
由于Mobileye的算法封闭，蔚来无法自行对其进行调整或改进。即便蔚来意识到系统存在问题，也无法迅速采取措施进行修正，只能等待Mobileye提供解决方案。然而，在第一起事故后，Mobileye未能及时提供算法更新或修正，导致类似的情况在2021年8月份再次发生。
如今，蔚来已经把英伟达的自动驾驶芯片Orin作为亮点进行宣传。
更重要的是，极氪的最新车型也开始投向英伟达阵营。
8 月 13 日，极氪发布了 2025 款极氪 001 和 007，除了入门版 001WE 后驱版延续了 Mobileye 方案外，其余版本搭载了英伟达 OrinX 平台。
作为 Mobileye 高阶智驾产品线 SuperVision 的全球首发，极氪 001 在过去三年里帮 Mobileye 贡献了 20 多万台的出货量。
然而，随着极氪 001 转向英伟达阵营，国内留给 Mobileye 的市场空间又少了一块儿。即使Mobileye的老板和英特尔都投资过极氪汽车，如今也很难拴住这个大客户。
算力与自研的命题下，Mobileye还有多少机会
即使是落寞的Mobileye，受到的批评无非是两点。其一是大算力方面比不上英伟达，难以在习惯于冗余追高阶的时代打动车企用户；其二是主机厂的控制欲越来越强，不仅要能改动，甚至还要自己做，这意味着Mobileye姗姗来迟的低开放更没了优势。
对于前一个原因，EyeQ6系列最高算力的EyeQ6 High，算力为34TOPS，将于明年初进入批量生产。而英伟达侧重于深度学习和人工智能，其Orin 芯片的单颗算力达到 254TOPS，是EyeQ6 High的8倍。
同为消费电子芯片巨头的高通也推出了 Snapdragon Ride 平台，单颗芯片算力分为 10、20、30、60TOPS 四种版本，并且可以采用多芯片组合方案，再搭配上 300TOPS 的 AI 加速器，整体算力可以超过 700TOPS。
国内的竞争对手则更是细分明显，地平线、爱芯元智等形成了丰富的产品矩阵，且本土芯片厂商还拥有地缘、成本、政策优势。
但Mobileye仍有自己的想法。今年北京车展时，Mobileye副总裁兼中国区董事总经理Elie Luskin面对质疑表示，“我们认为市场看待智驾芯片的衡量角度也许应该调整一下，不能只看数字本身，而要看成本、安全、性能等，从这些维度来思考。”
按照Elie的总结，从高端维度竞争看，英伟达等厂商的SoC集成的芯片系统并不是为了ADAS而设计诞生的，在面对车企更多需求、更低成本要求时，灵活度不如Mobileye。
从低端维度竞争看，一些企业为了降本忽略了安全，采用非车规级系统，且搭载上车后又加装了激光雷达等产品，安全性和成本不如Mobileye的纯视觉方案。
这几句话已经很能说明Mobileye至今坚持的定位以及转身之慢的背后思维。
不过历史好像偏偏要给其开一个玩笑，如今无论是头部还是腰部车企，对于大算力芯片反而满怀热情，甚至还敢于豪掷更多资金自研大算力芯片；而在中低端性价比芯片供应商的选择中，车规标准也许并不是最大的考量。
如果Elie Luskin能了解这些信息，不知又会作何感想。
当然，当前的产业阶段并未走向终局，对车规标准与算力效率的讨论也在随着时局发展而被提上日程，这些未来才可能被重点考量的特质竟是拖慢Mobileye的关键要素。基于此，也很难说清Mobileye的失速是目光短浅还是布局深远。
但Mobileye的故事应该尚未讲完，失速如此仍有当前的体量，也足可见此前产品方案的底蕴深厚，当然，等到对手真正成熟之时，这些Mobileye赖以为继的优势，很难保证不会被一一赶上。
无论是坚守本心还是改变策略，Mobileye都需要加快步伐。
作者| 耿磊
1998年，Amnon Shashua像往常一样应邀去日本做学术演讲，介绍如何用单目摄像头探测三维物体。
作为计算机几何图形建模方向的研究人员，这个话题是他最近的研究成果。如果说这次会议有什么特别的话，那就是丰田找了上来。
一直以来，丰田都在试图用传统的立体视觉技术加强计算机辅助驾驶的性能，耗费的成本也不小。但Shashua的研究成果则完全打破了丰田的认知，如果用一个摄像头就能提取出三维物体的深度信息，也将意味着汽车安全成本将大大降低。
抱着这个想法，丰田希望Shashua能将这个理论转化为商业化现实，相应的，启动资金是10万美元。
Shashua用了一个很形象、也很学术的组合表达了两家的目标：Mobileye，为汽车装上眼睛。
自此，一个统治了十数年的智能芯片巨头开始悄然积蓄起能量。
值得注意的是，这个开场白中，成本、安全易用是最核心也最简单的唯二诉求。事实证明，两者也像基因一样深深刻在了Mobileye的发展历史中，甚至于多年后即使因为过于执拗这两点导致市场失速之时，Mobileye还在一口咬定这种判断的重要性。
尽管相信“慢即是快”，身边的压力还是陡然升高。
靠“傻瓜芯片”敲开车企大门
1999年成立后的前五年里，Mobileye一直都还提供的是基于视觉算法的纯软件方案。
从2004年开始，其开始将自家的视觉算法固化到芯片上，并发布了180nm工艺的第一代芯片——EyeQ1。此时的Mobileye，还在车企供应商里名不见经传。
转机出现在2007年，这一年，宝马、通用和沃尔沃首批配装 Mobileye 芯片。后者开始一跃成为车企眼中ADAS高阶辅助驾驶的代名词。
Shashua打动各家车企的核心与当初丰田慧眼识别到的一样：低成本解决安全问题。
过去的方案想实现三维立体物体检测和碰撞预警，必须使用昂贵的雷达传感器，或者至少需要两个摄像头以及三角测量法的立体视觉方案，这令方案成本居高不下。
而Mobileye竟然只用1颗摄像头+1块芯片+自家算法解决了上述所有问题，有其对海外车企来说，还在追求更高安全性的阶段，如此低廉的解决方案自然充满了诱惑力。
此后，Mobileye也没有辜负期望，在ADAS领域首个实现了车道偏离预警（LDW）、交通标志识别（TSR）、行人自动紧急制动（AEB）、前方碰撞预警（FCW）、自动巡航（ACC），产品一时风靡市场。
对于当时还没有“狼子野心”的车企们来说，一个功能齐全、成本低廉、便携易装turn-key一揽子方案就是最好的选择。
2012年，EyeQ芯片出货量100万；2017年，出货量达到 870 万台，开始遥遥领先；到2018年，出货量已经达到1240万。在2019年之前，Mobileye 几乎垄断了ADAS市场90%的份额。
国内车企中，蔚来ES6、ES8、EC6、理想ONE都曾使用了EyeQ4芯片。Mobileye一时风光无两。
2017年，Intel以153亿美元的天价收购Mobileye，并将自己的激光雷达以及雷达开发团队并入后者，更是在2020年5月份斥资9亿美元收购以色列城市交通数据初创公司Moovit，以完善Mobileye自动驾驶服务。
至此，Mobileye这样一个以视觉算法和芯片为核心业务的公司在短时间内补全了自动驾驶最后一块拼图。快速成长为一家全栈自研自动驾驶平台公司。
在站起来的地方倒下去
近几年，当看到国内一众智驾方案商因车企自研而失去生意或开发费时，Mobileye的心里一定也涌起了几分相似的苦涩。
在最巅峰的5年里，Mobileye在产品质量上做错了什么吗？似乎也没有。
甚至于如今在中低算力芯片里面去找EyeQ系列产品的性能和安全问题也几乎很难。
但Mobileye就是肉眼可见的慢了下来。2018-2020年，其营收规模从6.98亿美元增长到9.67亿美元，年复合增长率仅为17.7%。而在此前的2014-2016年间，Mobileye的营收年复合增长率高达57%。
站在如今这一节点回忆过去，两个原本赖以为生的特点，却在潜移默化中给了Mobileye致命一击。
其一就是逐渐失去“民心”的黑盒方案。当时的Mobileye可能也难以理解，明明是你们最喜欢、最省心的产品，为何最后成了诋毁我的标签。
一个重要的原因在于其给自己的定位过于侧重L2级别的辅助驾驶，最终的落脚点很简单，辅助人类驾驶安全。从这个角度来理解，也就能部分领会Mobileye“黑盒”思路为什么在很长一段时间都没有产生太多实质性的转变。
至于智能化飞速发展过程中衍生出来的区别于其他厂商的品牌价值、以及车企自身的实力增长，这些并不在自己的考虑范围内。
Mobileye的初心是只想做好一个L2级别低成本辅助驾驶方案供应商的角色，就算有部分想法特殊的车企，也并不会影响到太多自身的市场份额。
这一想法并不完全错误，直到今天，那些宣称自研芯片的车企大多距离完全替代还有很远的距离，芯片供应商的Tier2角色依然重要。
但Mobileye忽略了第二个重要的因素：友商的穷追不舍。
2012年，深度学习技术开始显示出在智能驾驶领域的重要作用，这是一个相对于图像算法道路之外的第二路线，包括特斯拉在内的一众新对手开始在这一领域深耕。
而这一年，正是Mobileye五年巅峰的第一年。在一个产品爆火、整个公司重心集中在经营扩张的阶段，任意一家公司可能都不会把太多精力放在新技术路线的投入上，Mobileye也不例外。
以特斯拉为首的各家厂商则在自动驾驶算法上展现出完全不同于Mobileye的热情。
2016年1月9日，Tesla通过OTA更新了7.1版本车上软件，使用了Autopilot系统，科技圈为之哗然。与此同时，失速最严重的国内市场也有诸多玩家在积蓄力量。
虽然没有恶意，但很重要且必须提到的一点是，国内车企在竞争智能化芯片早期，对国产芯片供应商的车规标准要求并没有严格统一的标准。这也意味着，早期的国产Mobileye竞争者们拥有一片更肥沃、更百花齐放的生长土壤。
这一基础上，通过提供更有自主权的白盒方案、解决过程需求的优质驻场服务、同时以一个合理的价格切入拥有更多新兴思想的新势力主机厂，三板斧几乎把Mobileye砍的接连败退。
也正是在这一时机，国产芯片厂商开始蓬勃生长。另一边拥有大量传统车企用户的Mobileye，即使改变了自己的脑筋，也很难再向这部分老传统们解释自己打算怎样通过OTA提供一个更开放的方案。
车企退水，时代落幕
2016年5月份，一辆特斯拉Model S在Autopilot模式下行驶，未能识别一辆横穿马路的白色拖挂车，导致车辆直接撞上拖车底部，驾驶员因头部受到致命伤害而死亡。
特斯拉的Autopilot系统当时使用了Mobileye的EyeQ3芯片和图像处理技术。其认为，事故的原因主要是摄像头和雷达的识别错误。
Mobileye则强调，自己的产品功能有限，是特斯拉激进的权限开放和宣传，导致车主的使用超出了功能极限。
之后，特斯拉结束了和Mobileye的合作。
比如宝马2016年就开始和Mobileye合作开发自动驾驶汽车。但是到了2021年，宝马却开始和高通合作推进“下一代自动驾驶平台”，并采用高通骁龙Ride视觉系统级芯片，以及骁龙Ride平台计算控制器。
国内的情况也不容乐观，蔚来2018年发布的第一款车型ES8，搭载的就是来自Mobileye的EyeQ4智能驾驶芯片。
2019年底，蔚来宣布与Mobileye共同打造L4级别自动驾驶车型，以实现在量产车型上落地L4级别自动驾驶的目标。
2021年春节前，一款蔚来ES8在L2级别的自动驾驶辅助系统（NIO Pilot）下行驶，由于Mobileye的视觉算法未能正确识别前方的车辆，毫米波雷达过滤掉了低速和静止目标，导致车辆未能及时采取避让措施，最终撞上了前方车辆。
由于Mobileye的算法封闭，蔚来无法自行对其进行调整或改进。即便蔚来意识到系统存在问题，也无法迅速采取措施进行修正，只能等待Mobileye提供解决方案。然而，在第一起事故后，Mobileye未能及时提供算法更新或修正，导致类似的情况在2021年8月份再次发生。
如今，蔚来已经把英伟达的自动驾驶芯片Orin作为亮点进行宣传。
更重要的是，极氪的最新车型也开始投向英伟达阵营。
8 月 13 日，极氪发布了 2025 款极氪 001 和 007，除了入门版 001WE 后驱版延续了 Mobileye 方案外，其余版本搭载了英伟达 OrinX 平台。
作为 Mobileye 高阶智驾产品线 SuperVision 的全球首发，极氪 001 在过去三年里帮 Mobileye 贡献了 20 多万台的出货量。
然而，随着极氪 001 转向英伟达阵营，国内留给 Mobileye 的市场空间又少了一块儿。即使Mobileye的老板和英特尔都投资过极氪汽车，如今也很难拴住这个大客户。
算力与自研的命题下，Mobileye还有多少机会
即使是落寞的Mobileye，受到的批评无非是两点。其一是大算力方面比不上英伟达，难以在习惯于冗余追高阶的时代打动车企用户；其二是主机厂的控制欲越来越强，不仅要能改动，甚至还要自己做，这意味着Mobileye姗姗来迟的低开放更没了优势。
对于前一个原因，EyeQ6系列最高算力的EyeQ6 High，算力为34TOPS，将于明年初进入批量生产。而英伟达侧重于深度学习和人工智能，其Orin 芯片的单颗算力达到 254TOPS，是EyeQ6 High的8倍。
同为消费电子芯片巨头的高通也推出了 Snapdragon Ride 平台，单颗芯片算力分为 10、20、30、60TOPS 四种版本，并且可以采用多芯片组合方案，再搭配上 300TOPS 的 AI 加速器，整体算力可以超过 700TOPS。
国内的竞争对手则更是细分明显，地平线、爱芯元智等形成了丰富的产品矩阵，且本土芯片厂商还拥有地缘、成本、政策优势。
但Mobileye仍有自己的想法。今年北京车展时，Mobileye副总裁兼中国区董事总经理Elie Luskin面对质疑表示，“我们认为市场看待智驾芯片的衡量角度也许应该调整一下，不能只看数字本身，而要看成本、安全、性能等，从这些维度来思考。”
按照Elie的总结，从高端维度竞争看，英伟达等厂商的SoC集成的芯片系统并不是为了ADAS而设计诞生的，在面对车企更多需求、更低成本要求时，灵活度不如Mobileye。
从低端维度竞争看，一些企业为了降本忽略了安全，采用非车规级系统，且搭载上车后又加装了激光雷达等产品，安全性和成本不如Mobileye的纯视觉方案。
这几句话已经很能说明Mobileye至今坚持的定位以及转身之慢的背后思维。
不过历史好像偏偏要给其开一个玩笑，如今无论是头部还是腰部车企，对于大算力芯片反而满怀热情，甚至还敢于豪掷更多资金自研大算力芯片；而在中低端性价比芯片供应商的选择中，车规标准也许并不是最大的考量。
如果Elie Luskin能了解这些信息，不知又会作何感想。
当然，当前的产业阶段并未走向终局，对车规标准与算力效率的讨论也在随着时局发展而被提上日程，这些未来才可能被重点考量的特质竟是拖慢Mobileye的关键要素。基于此，也很难说清Mobileye的失速是目光短浅还是布局深远。
但Mobileye的故事应该尚未讲完，失速如此仍有当前的体量，也足可见此前产品方案的底蕴深厚，当然，等到对手真正成熟之时，这些Mobileye赖以为继的优势，很难保证不会被一一赶上。
无论是坚守本心还是改变策略，Mobileye都需要加快步伐。
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