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太尴尬了！Mobileye 自驾测试车居然在媒体眼前闯红灯
上周，英特尔以 150 亿美元买下的驾驶辅助系统明星公司 Mobileye 高调宣布加入全自
驾车的争夺战。伴随这条消息的是 Mobileye 庞大自驾测试车队（共有 100 台测试车）
亮相，这些测试车将在 Mobileye 老巢耶路撒冷的街道穿梭，更令人惊讶的是 Mobileye
放弃光学雷达和雷达这两样法宝，其他厂商恐怕想都不敢想。
好景不常，Mobileye 的测试车上周也闹了笑话。当地电视台 Channel 10 试乘过程中，
测试车带着记者直接玩了一把，直直从红灯下开过去，幸运的是这次闯红灯没有造成人员
伤亡。从记者的画面可看出，闯红灯时车上的安全驾驶员居然毫无反应，连煞车都没踩。
事情发生后，Mobileye CEO Shashua 赶紧出面解释，他表示，电视台摄影机的无线收发
装置造成电磁干扰，直接影响交通讯号灯的收发机，导致讯号异常。虽然车子已准确判断
号志灯转红，但它却无视该资讯，直接按收发机的讯号行驶。Shashua 表示，Mobileye
已修复了这问题。
“这情况实在太特殊了。”Shashua 说。“我们没有预见这个问题。”除了修复这问题，
Mobileye 还在改进硬件，以保证车载电脑免受电磁干扰，杜绝此类事件再发生。目前
Mobileye 的自驾车队还在营运，也没收到任何汽车制造商的投诉。
被英特尔收购后，Mobileye 成了芯片巨头在自动驾驶战略的重要棋子。英特尔还将 BMW
和飞雅特克莱斯勒拉入己方阵营。虽然耶路撒冷的测试车队现在只靠镜头打天下，但只要
这套系统验证成功，Mobileye 还是会考虑加入其他传感器以提高车辆冗余。他们看来，
雷达和 LiDAR 组合也能成为一套有独立运作能力的系统。如果两套系统协作，自驾车安
全性就能大幅提高。
不过，这种路线仍有漏洞，虽然双保证确实能在冗余有较大进步，但谁也无法保证这些感
测器的错误型态完全独立且毫不相关。
上周发表会，Shashua 还信心满满地表示，“Mobileye 的目标是让车辆更快更平顺地从
A 行驶到 B，至于成本要比人类司机更低。同时，我们的自驾车能适应所有地形地貌，安
全性比人类司机高 1 千倍，还不需要在路上做数十亿英里的验证测试。”不得不说，这
目标定得相当高。
如今，Waymo 测试里程已达 600 万英里，模拟里程更高达数十亿英里。与其相比，
Shashua 的想法更形式主义，他想将自动驾驶系统一分为二，然后分别验证感知和决策两
方面。
去年 10 月的白皮书， Shashua 还写道，“传感器系统的错误很容易验证，因为它们独
立于车辆动作，因此只用离线资料就能知道传感器系统是否发生严重错误。”
当然，也有业内人士猜测，Mobileye 不像 Waymo 一步一脚印测试，主要是其商业型态所
限。如果也大张旗鼓搞自驾出租车，恐怕会动摇其供应商地位，失去大批用户订单，况
且 Mobileye 也没有与 Waymo 相当的财力和时间。业界人士指出，如果 Mobileye 要沿
Waymo 的路走下去，恐怕 2020 年代下半段才能推出全自驾车，到时候菜都凉了。
Mobileye 另一个问题也让人不放心，就是自动驾驶模型的设想与真实世界差距较大。在
Shashua 看来，将两套传感器系统的资料融合不会产生新错误，但业界专家可不这样认为
，毕竟传感器融合可能会让错误率成倍上升。
对自驾车来说，交通号志灯一直都是感知技术的难题，2016 年末时，Uber 刚在旧金山上
路的测试车就堂而皇之的闯了红灯。那次 Uber 没有怪电磁干扰，而是直接把错推给精神
不集中的司机。
即使强如 Waymo，也在红灯前出过丑，不过 Waymo 却表示当时是人类司机在控制车辆，
为了顺利左转，司机闯了红灯。
要将自驾功能赋予海量的传统汽车到底要多久，还不得而知，业界发展也呈现参差不齐的
状态。领头羊 Waymo 的测试车在某些地区，已经做到取消安全驾驶员，反观 Uber，则因
一起致命事故而暂时停止自驾测试。
Mobileye 的测试车队在红灯前“翻车”也透露一个事实：现在没有厂商真正掌握自驾技
术。不过，这次乌龙不会阻挡 Mobileye 的脚步，毕竟这家公司在机器视觉有很大的领先
优势，且其 EyeQ 处理器系列也是汽车市场的佼佼者。
心得/说明：
Mobileye 原本是 Tesla 的供应商之一
后来因为理念不合而分手
(导致了 Tesla 半自动驾驶、全自动驾驶开发时程大大落后原计划)
(也让 Tesla 下决心开发自己的芯片)
然后不久就被 Intel 以153亿美元的高价收购
而这次因为受到摄影机干扰而闯红灯算是大大丢了一个脸
不过好在没有发生意外
要是没有这次意外，他们不晓得要多久才会发现这问题
如果是正式进到消费市场后才发现那就更糟了
从这角度来看，可以算是因祸得福
半自动驾驶/全自动驾驶目的都是要降低交通事故发生率跟伤亡人数
不可能做到完全消灭交通事故或是保证机械永远不会出错
但只要能做到比人类驾驶更安全许多，那就有发展的必要