每股 63.54 美元，總價(jià)值 153 億美元(約合 1056 元人民幣)，在被路透社爆料后，英特爾和 Mobileye 共同確認(rèn)了這則并購協(xié)議。買入 Mobileye，也讓英特爾畫上了自家自動駕駛領(lǐng)域布局的畫龍點(diǎn)睛之筆。

說是畫龍點(diǎn)睛之筆，與 Mobileye 的作用不無關(guān)系。這家創(chuàng)建于 1999 年的以色列公司，主要致力于汽車計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)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。

在此次收購后，英特爾將會把自動駕駛部門并入 Mobileye，建立與汽車 OEM、一級供應(yīng)商、和半導(dǎo)體廠商的合作伙伴關(guān)系，開發(fā)先進(jìn)的駕駛輔助系統(tǒng)，以及部分自動、全自動的駕駛系統(tǒng)。

在 2016 年 8 月，英特爾就收購了自動駕駛汽車安全工具 Yogitech、車載計(jì)算機(jī) OTA 技術(shù)公司 Arynga、視覺處理芯片初創(chuàng)公司 Itseez 和 Movidus，而在收購 Mobileye 后，補(bǔ)全了英特爾在自動駕駛領(lǐng)域只有硬件沒有方案的缺失，成為了自動駕駛領(lǐng)域的一個(gè)絕對不可忽視的巨頭。

Mobileye 使用的是視覺處理的方案，但事實(shí)上，視覺處理方案在自動駕駛領(lǐng)域，并不是萬能的.

所謂視覺處理，就是對攝像頭拍攝來的圖像進(jìn)行識別和分析，進(jìn)而通過處理作出決策的過程。在自動駕駛技術(shù)中，視覺處理的優(yōu)勢非常明顯，首先是成本低，使用攝像頭作為駕駛輔助或者自動駕駛的傳感器，在成本上要遠(yuǎn)低于目前技術(shù)水平下十分昂貴的激光傳感器，也就是出現(xiàn)在不少全自動駕駛車上的“蘑菇”，其次對比 LIDAR 激光和毫米波雷達(dá)，攝像頭的可見范圍更遠(yuǎn)，這也就意味著自動駕駛汽車可以提前收集到更多的環(huán)境信息。

(Mobileye 與車廠的合作進(jìn)程)

得益于攝像頭的這些優(yōu)勢，Mobileye 在 ADAS(高級輔助駕駛系統(tǒng))和自動駕駛領(lǐng)域都取得了不錯的進(jìn)展。在自動駕駛并未普及的今天，Mobileye 的技術(shù)早已經(jīng)用在了各大汽車廠商的駕駛輔助功能中，其特有的 EyeQ 視覺識別芯片以及 ADAS 軟件被應(yīng)用于多家汽車廠商，其中的 EyeQ3 芯片幾乎賣給了所有的知名汽車廠商，目前 EyeQ 芯片已經(jīng)開發(fā)到了第 4 代產(chǎn)品。

然而攝像頭視覺識別的缺點(diǎn)也是很明顯的。在當(dāng)時(shí)被炒得很熱的那起 Tesla 撞上高速上轉(zhuǎn)向的大卡車致死事故中，由于系統(tǒng)沒能正確識別橫向來的卡車，自動輔助駕駛中的緊急剎車功能沒能正常啟用導(dǎo)致的，當(dāng)時(shí) Autopilot 攝像頭采集的畫面，誤判橫行而過的卡車是橫在路上的路牌，于是系統(tǒng)就沒有啟動剎車。

(不同自動駕駛傳感器的優(yōu)劣對比)

總得來說，Mobileye 攝像頭的弱點(diǎn)在于以下幾點(diǎn)：

1、攝像頭接受是光的反射，如果攝像頭效果受影響，例如在黑暗場景中沒有了光線，那么識別能力大打折扣。

2、Mobileye 所使用的單目攝像頭獲取的僅僅是 2D 平面數(shù)據(jù)，所以需要圖像識別加工才會得到 3D 場景。

3、Mobileye 所收集的內(nèi)容經(jīng)過處理會有一定延遲，這也就意味著攝像頭方案對于道路變化的反應(yīng)能力有限。

這么來看，英特爾收購 Mobileye 的 153 億確實(shí)有點(diǎn)貴，因?yàn)閱尉拓?cái)報(bào)數(shù)據(jù)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(shí)，Mobileye 的市值為 106 億美元，153 億美元的收購總價(jià)確實(shí)溢價(jià)不少。

在被爆料即將被英特爾收購后，Mobileye 的盤前股價(jià)又上漲了 33%，也可見市面上對于自動駕駛技術(shù)的看好和狂熱。

事實(shí)上，比起攝像頭視覺處理方案，對于英特爾來說，收購的意義在于 Mobileye 其實(shí)是一家以 AI、圖像識別技術(shù)為基礎(chǔ)提供自動駕駛所需高精度地圖的技術(shù)供應(yīng)商。這能有助于優(yōu)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(jīng)闡述了自己作為供應(yīng)商要在自動駕駛領(lǐng)域中所要做的事情：以攝像頭收集來的畫面為基礎(chǔ)，通過具備深度學(xué)習(xí)能力的圖像識別體系，構(gòu)建能夠優(yōu)化自動駕駛決策的高精度地圖。

用更方便理解的話說，就是通過攝像頭這一“眼睛”，不斷學(xué)習(xí)駕駛過程，熟悉路線讓無人車成為老司機(jī)。

這個(gè)計(jì)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(shè)備裝到各種車輛上，收集數(shù)據(jù)，作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的來源。

從 2007 年 Mobileye 自主研發(fā)的首款芯片 EyeQ1 正式亮相并在沃爾沃上完成首次商務(wù)化使用開始，到 2013 年 10 月，Mobileye 賣出了第 100 萬臺產(chǎn)品。從 2013 年 10 月到 2016 年 1 月，他們賣出了 900 萬臺產(chǎn)品，累計(jì)銷量達(dá)到 1000 萬臺。其中前裝產(chǎn)品占 80%，后裝產(chǎn)品占 20%。

(裝在普通汽車上帶有 ADSD 功能的 Mobileye 硬件)

如果從車輛安裝來看，從 2007 年開始，駕駛輔助系統(tǒng)芯片 EyeQ 芯片被安裝到汽車中，到 2012 年 EyeQ 芯片全球部署規(guī)模突破 100 萬。截至 2016 年，全球有 330 萬輛汽車安裝了 EyeQ 系列芯片。

這個(gè)龐大的裝機(jī)量，給 Mobileye 帶來的數(shù)據(jù)量可以說是在業(yè)內(nèi)有絕對領(lǐng)先優(yōu)勢的。對比 Google 自己造車自己路試自己積累數(shù)據(jù)，Mobileye 這樣的方式，效率更高且更為實(shí)際。

(Google 無人車看著很“未來”，但只靠自己爬向未來，效率太低)

舉個(gè)例子：現(xiàn)在大部分 ADAS 產(chǎn)品的視覺識別是跟著車道線讓車輛保持正常行駛的，但在加入了深度學(xué)習(xí)功能之后，不同司機(jī)開著的不同品牌型號但又同樣裝有 Mobileye 設(shè)備的車型經(jīng)過一段道路后，系統(tǒng)就會記錄并學(xué)習(xí)司機(jī)的駕駛習(xí)慣，當(dāng)車道被遮擋后，整個(gè)系統(tǒng)也可以根據(jù)之前學(xué)習(xí)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，可以說英特爾基本實(shí)現(xiàn)了在自動駕駛領(lǐng)域完整的布局。并且基于 Mobileye 的技術(shù)，即使在短期內(nèi)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(qiáng)并且有極高車廠覆蓋率的駕駛輔助技術(shù)盈利并繼續(xù)積累自動駕駛路書和改進(jìn)算法。

從最近幾年來自動駕駛領(lǐng)域頻繁的大公司交叉合作也可以看出：與傳統(tǒng)科技公司閉門造車守住核心技術(shù)爭取寡頭利益不同，汽車領(lǐng)域?qū)τ谇把丶夹g(shù)有著更為開放和共贏的態(tài)度。

另外，在 CES 上 Mobileye 展示自動駕駛軟件技術(shù)的同時(shí)，英特爾還公布了自家的自動駕駛平臺 Intel GO，可以預(yù)見的是，在未來并入 Mobileye 的英特爾自動駕駛部門，會結(jié)合英特爾本身的芯片、5G 等硬件技術(shù)，以及 Mobileye 和 here 所優(yōu)化的自動駕駛地圖和決策算法等軟件技術(shù)，讓全自動駕駛技術(shù)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(shù)進(jìn)步，但總會高估未來 3 到 5 年的技術(shù)發(fā)展。

自動駕駛技術(shù)完全到來前，高級別駕駛輔助仍然有極大的優(yōu)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 年那么樂觀。