2017/3/14 【合作媒體】iFanr愛範兒
每股 63.54 美元，總價值 153 億美元（約合 4732 億元新台幣），在路透社爆料後，英特爾和 Mobileye 共同確認了這則 併購協議 。購入 Mobileye，也讓英特爾為自家自動駕駛領域佈局落下畫龍點睛之筆。
說是畫龍點睛，與 Mobileye 的作用不無關係。這家創立於 1999 年的以色列公司，主要致力於汽車電腦視覺領域的研究，早期特斯拉的高級駕駛輔助 Autopilot 就使用的是 Mobileye 提供的視覺輔助方案。
在此次收購後，英特爾將會把自動駕駛部門併入 Mobileye，建立與汽車 OEM、一級供應商、和半導體廠商的合作夥伴關係，開發先進的駕駛輔助系統，以及部分自動、全自動的駕駛系統。
在 2016 年 8 月，英特爾就收購了自動駕駛汽車安全工具 Yogitech、車載電腦 OTA 技術公司 Arynga、視覺處理晶片新創公司 Itseez 和 Movidus，而 在收購 Mobileye 後，補全了英特爾在自動駕駛領域只有硬體沒有方案的缺失，成為自動駕駛領域的絕對不可忽視的巨頭。
Mobileye 使用的是視覺處理的方案，但事實上，視覺處理方案在自動駕駛領域，並不是萬能的。
所謂視覺處理，就是對鏡頭拍攝來的圖像進行辨識和分析，進而透過處理作出決策的過程。在自動駕駛技術中，視覺處理的優勢非常明顯，首先是成本低，使用鏡頭作為駕駛輔助或者自動駕駛的感應器，在成本上要遠低於目前技術水準下十分昂貴的雷射感應器，也就是出現在不少全自動駕駛車頂上的「蘑菇」，其次對比 LIDAR 雷射和毫米波雷達，鏡頭的可見範圍更遠，這也就意味著自動駕駛汽車可以提前收集到更多的環境資訊。
得益於攝影鏡頭的這些優勢，Mobileye 在 ADAS（高級輔助駕駛系統）和自動駕駛領域都取得了不錯的進展。在自動駕駛並未普及的今天，Mobileye 的技術早已經用在各大汽車廠商的駕駛輔助功能中，其特有的 EyeQ 視覺辨識晶片以及 ADAS 軟體被應用於多家汽車廠商，其中的 EyeQ3 晶片幾乎賣給了所有的知名汽車廠商，目前 EyeQ 晶片已經開發到了第 4 代產品。
然而鏡頭視覺辨識的缺點也是很明顯的。在當時被炒得很熱的那起 Tesla 撞上高速上轉向的大卡車致死事故 中，由於系統沒能正確辨識橫向來的卡車，自動輔助駕駛中的緊急剎車功能沒正常啓動，而當時 Autopilot 鏡頭採集的畫面，誤判橫行而過的卡車是橫在路上的路牌，於是系統就沒有啓動剎車。
總的來說，Mobileye 鏡頭的弱點在於以下幾點：
鏡頭接受是光的反射，如果鏡頭效果受影響，例如在黑暗環境中沒有了光線，那麼辨識能力大打折扣。
Mobileye 所使用的單眼鏡頭獲取的僅僅是 2D 平面數據，所以需要圖像辨識加工處理才會得到 3D 場景。
Mobileye 所收集的內容經過處理會有一定延遲，這也就意味著鏡頭方案對於道路變化的反應能力有限。
這麼來看，英特爾收購 Mobileye 的 153 億確實有點貴，因為單就財報數據顯示，2016 年 Mobileye 的全年總收入雖然比 2015 年漲了將近 50%，但也不過 3.582 億元，2014 年上市時，Mobileye 的市值為 106 億美元，153 億美元的收購總價確實溢價不少。
在被爆料即將被英特爾收購後，Mobileye 的盤前股價又上漲了 33%，也可見市面上對於自動駕駛技術的看好和狂熱。
事實上，比起鏡頭視覺處理方案， 對於英特爾來說，收購的意義在於 Mobileye 其實是一家以 AI、圖像辨識技術為基礎提供自動駕駛所需高精度地圖的技術供應商。這能有助於優化英特爾最終自動駕駛方案中最為重要的駕駛策略。
在 2017 年的 CES 上，Mobileye 就已經闡述了自己作為供應商要在自動駕駛領域中所要做的事情： 以鏡頭收集來的畫面為基礎，透過具備深度學習能力的圖像辨識系統，構建能夠優化自動駕駛決策的高精度地圖。
用更方便理解的話說，就是透過鏡頭這隻「眼睛」，不斷學習駕駛過程，熟悉路線讓無人車成為資深司機。
這個計劃，用到 Mobileye 身上，具體的落地方式也很簡單： 與各大車廠合作，把自家設備裝到各種車輛上，收集數據，作為學習數據的來源。
從 2007 年 Mobileye 自主研發的首款晶片 EyeQ1 正式亮相並在沃爾沃上完成首次商務化使用開始，到 2013 年 10 月，Mobileye 賣出了第 100 萬台產品。從 2013 年 10 月到 2016 年 1 月，他們賣出了 900 萬台產品，累計銷量達到 1000 萬台。其中前裝產品佔 80%，後裝產品佔 20%。
如果從車輛安裝來看，從 2007 年開始，駕駛輔助系統晶片 EyeQ 被安裝到汽車中，到 2012 年 EyeQ 晶片全球部署規模突破 100 萬。截至 2016 年，全球有 330 萬輛汽車安裝了 EyeQ 系列晶片。
這個龐大的裝機數，給 Mobileye 帶來的數據量可以說是在業內有絕對領先優勢的。對比 Google 自己造車、自己路測、自己積累數據，Mobileye 這樣的方式，效率更高且更為實際。
▲Google 無人車看起來很「未來」，但只靠自己爬向未來，效率太低，photo credit: Google
舉個例子：現在大部分 ADAS 產品的視覺辨識是跟著車道線讓車輛保持正常行駛的，但在加入了深度學習功能之後，不同司機開著的不同品牌型號但又同樣裝有 Mobileye 設備的車型經過一段道路後，系統就會記錄並學習司機的駕駛習慣，當車道被遮擋後，整個系統也可以根據之前學習所繪制出的地圖來正常行駛，不受干擾。
這所謂的地圖也就是在 CES 上 Mobileye 所說的路書「Roadbook」。
先是與車廠合作收購了 15% Here 地圖的股份，再加上這次收購 Mobileye，可以說英特爾實現了在自動駕駛領域完整的佈局基礎。並且以 Mobileye 的技術，即使在短期內全自動駕駛依然無法正式推出，英特爾也可以靠 Mobileye 逐漸增強並且有極高車廠覆蓋率的駕駛輔助技術盈利，並繼續積累自動駕駛路書和改進演算法。
從最近幾年來自動駕駛領域頻繁的大公司交叉合作也可以看出： 與傳統科技公司閉門造車守住核心技術爭取寡頭利益不同，汽車領域對於尖端技術有著更為開放和共贏的態度。
另外，在 CES 上 Mobileye 展示自動駕駛軟體技術的同時，英特爾還公佈了自家的自動駕駛平台 Intel GO，可以預見的是，在未來併入 Mobileye 的英特爾自動駕駛部門，會結合英特爾本身的晶片、5G 等硬體技術，以及 Mobileye 和 here 所優化的自動駕駛地圖和決策演算法等軟體技術，讓全自動駕駛技術更快落地。
不過有句話在文章末尾還是要說：
人們總是低估未來 10 年的技術進步，但總會高估未來 3 到 5 年的技術發展。
自動駕駛技術完全到來前，高階駕駛輔助仍然有極大的優化空間，全自動駕駛的到來，恐怕也沒有目前幾乎所有廠商都在鼓吹的 2020 年那麼樂觀。
2017自駕車
2017lens
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