cjch
2021-09-13
抹黑帖
特斯拉向左，Mobileye向右
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Day发布会上，这家公司的工程团队说了这样的话，“我们没有做太多的持续学习。我们训练系统一次，微调几次，然后就上车。我们需要一些稳定的东西，我们可以广泛地评估。所以我们不会做太多的持续学习……”</p>\n<p>而更关键的是，每一次硬件的升级，在软件上的变化似乎都会让特斯拉的系统发生性能上的“倒退”。有海外机构指出，此前特斯拉几次对于横向行驶车辆、路边停放车辆的碰撞，都使用了不同的硬件和软件版本。</p>\n<p>显然，特斯拉没有能够在现有的软硬件体系下找到快速、有效的解决方案。</p>\n<p>如果，特斯拉按照自己对外宣传的那样，进行了不断的数据训练和模型更新，应该不会在相隔几个月甚至一两年时间里，系统在非常类似的场景下发生同样的问题。显然，随着时间的推移，特斯拉的系统实际上并没有进步，只是变得越来越糟。</p>\n<p>一篇来自IEEE的论文这样解释道，这些结果说明，测试一个软件的版本，不太可能发现严重的缺陷。等到新的软件部署完成后才发现缺陷是致命的，这意味着跨多个车型和软件版本的更严格的监管认证不能缺失。</p>\n<p><b>就连特斯拉自动驾驶软件负责人CJ Moore也曾明确表示，马斯克关于自动驾驶能力的说法“与工程现实不符”。</b>显然，自我学习不是根本问题，考虑到特斯拉影子模式在过去5年时间里累计行驶了数十亿英里，但仍然分不清停在路边的警车。</p>\n<p>更多的证据是，Waymo声称拥有大约2000万英里的自动驾驶实际道路测试里程，但不可否认的是，这家公司也还远远没有准备好广泛部署Robotaxi。</p>\n<p>而对于RoboTaxi业务何时真正全面开放，该公司前任首席执行官John Krafcik曾表示，“我确实和你一样有不确定感，即使是在我的职位上。我不知道什么时候一切都会准备好。”</p>\n<p>此外，特斯拉之前发给加州机动车辆管理局的一份备忘录中已经明确表示，“Autopilot和FSD都不是自动驾驶系统，目前还没有任何功能是完全自动的，或让我们的汽车实现真正的自动驾驶。”</p>\n<p>此前，一家著名的机构发布报告称，自动驾驶汽车需要行驶数亿英里，甚至是数千亿英里，才能证明其安全方面的可靠性。显然，这样的指标，对于所有企业来说，都是不可能承受的时间成本。</p>\n<p><b>有业内人士指出，如果一个司机需要学习 大量的边缘（长尾）场景才能成为有经验的安全司机，那么任何人都不可能达到。事实证明，人类驾驶员达到良好的驾驶水平并不需要大量边缘场景的经验。</b></p>\n<p>二、</p>\n<p><b>本周，Mobileye进一步强化在L4自动驾驶领域的前瞻性布局。</b>该公司宣布，将于2022年在德国率先部署Robotaxi服务。<b>但和特斯拉不同的是，Mobileye没有去强化视觉的能力，而是为不同功能ODD定义不同路线。</b></p>\n<p>尽管两家公司都在寻求逐步改进他们的驾驶辅助系统，最终发展成完全自动驾驶的解决方案，但Mobileye首席执行官Amnon Shashua认为，特斯拉的方法是错误的。“通过在量产车上部署测试系统，然后不断改进、改进、再改进，听起来很合理，但实际上这是一种蛮力的方式。”</p>\n<p><b>目前，在技术架构方面，Mobileye已经形成了体系化组合</b>，在规模化量产方面，包括传统的满足新车评级要求的L2级及以下ADAS系统（基于单目视觉或者毫米波雷达融合），Mobileye SuperVision（基于360度视觉感知的解决方案）。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bc298907eb644a195d10d17ab1327cb9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"609\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>在面向L4级自动驾驶出行方面，则部署了视觉感知、雷达和激光雷达感知并行冗余的Mobileye Drive（满足L4级Robotaxi场景要求），同时还用上了高精地图REM众包以及RSS责任敏感安全模型，来实现在不同地域的快速适配。</p>\n<p>这其中，除了传感器配置和特斯拉的差异化，Mobileye再次强调了RSS责任敏感安全模型的重要性。作为一套通过数学公式定义的驾驶决策模型，RSS通过制定一系列逻辑上可行的规则和有关适当应对危险场景的策略，明确了自动驾驶怎样才算真正做到安全驾驶。</p>\n<p>按照Mobileye的说法，和数百万英里的实际日常行驶或者测试里程来进行验证不同，因为RSS是一个数学模型，只需要相应的场景测试来确保系统决策与规范匹配，从而大大减少了验证的负担。</p>\n<p><b>同时，Amnon Shashua认为，和特斯拉采集数据不同，Mobileye通过采集数据，重点是理解“道路的语义”。在过去的五年时间里，这家公司已经通过合作伙伴的车辆系统积累了超过500万英里的有效数据。</b></p>\n<p>有业内人士表示，某种意义上来说，特斯拉的马斯克对于自动驾驶的理解，更坚定地植根于自己的信仰，这适合一家汽车制造商的模式；而Mobileye更加务实，作为一家供应商，需要根据市场的变化、政策法规以及安全责任来进行灵活调整。</p>\n<p>这也可以从几年前双方“分手”时，对于各自的评论可见一斑。</p>\n<p>Amnon Shashua认为，全自动驾驶需要在复杂性和需要确保极高的安全性方面进行“范式转变”。特斯拉的做法，在很大程度上会对Mobileye的声誉和整个行业都有很大影响。“我们认为，在这个领域继续与特斯拉合作不符合公司的利益。”</p>\n<p>而马斯克表示，Mobileye与其他汽车制造商的协议使其无法跟上特斯拉的技术发展步伐。“因为他们作为第三方供应商，必须支持适配其他汽车制造商同行的数百款车型。”</p>\n<p>此外，和特斯拉相比，Mobileye的底气似乎更足。一方面，母公司<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>在芯片领域的实力和技术积累，可以在下一阶段帮助Mobileye实现芯片层面的技术迭代。同时，Mobileye还在部署下一代传感器的自主研发。</p>\n<p>而在数据采集方面，REM地图众包模式得益于更多品牌车企的支持。相反，Shashua认为，训练神经网络识别行人、车辆或交通锥等物体并不需要太多数据。“在这个基本的物体识别任务上，Mobileye的软件已经取得了比人类更好的表现。”</p>\n<p>先姑且不评论这种表现是否得到市场的长期验证，但Mobileye的确更像是一个实用主义者。</p>\n<p>不过，和Waymo等直接瞄准L4级自动驾驶的公司不同，Mobileye和特斯拉都在尝试渐进式的技术路线，只是各自的策略不太一样。</p>\n<p><b>殊途能否同归，现在还不能下一个明确的结论。但整个行业，的确仍在寻求基准的安全监管评估和功能体验差异化上“摸着石头过河”。</b></p>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>特斯拉向左，Mobileye向右</title>\n<style 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Shashua认为，和特斯拉采集数据不同，Mobileye通过采集数据，重点是理解“道路的语义”。在过去的五年时间里，这家公司已经通过合作伙伴的车辆系统积累了超过500万英里的有效数据。\n有业内人士表示，某种意义上来说，特斯拉的马斯克对于自动驾驶的理解，更坚定地植根于自己的信仰，这适合一家汽车制造商的模式；而Mobileye更加务实，作为一家供应商，需要根据市场的变化、政策法规以及安全责任来进行灵活调整。\n这也可以从几年前双方“分手”时，对于各自的评论可见一斑。\nAmnon 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