Mobileye童立丰：数据很重要，自动驾驶数据的价值要逐步释放给用户 | CCF-GAIR 2020

2020年8月7日，全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。CCF-GAIR 2020峰会由中国计算机联合会(CCF)主办，香港中文大学(深圳)和雷锋网(微信官方账号:雷锋网)联合承办，鹏程实验室和深圳人工智能与机器人研究所协办。

作为中国最具影响力和前瞻性的前沿科技活动，CCF-GAIR大会已经走过了四个精彩而辉煌的历程。CCF-GAIR 2020延续了以往的强大阵容，提供了15场专场(人工智能前沿场、机器人前沿场、智能驾驶场、AIoT场、AI芯片场、视觉智能、城市IoT场、爱源创场、AI+艺术场、企业服务场、工业互联网场、AI金融场、医疗科技场、智慧城市场、联邦学习和大数据隐私场)。

在智能驾驶专场，Mobileye大中华区总经理童做了“启动未来出行的数据引擎”的主题演讲。

由于自动驾驶的复杂性，现阶段短期内个人消费者无法接受。Mobileye大中华区总经理童莫砺锋认为，自动驾驶出租车是实现自动驾驶的必由之路。

与此同时，童莫砺锋也认为数据对于自动驾驶非常重要。

未来，通过大量的数据赋能，Mobileye可以通过摄像头实时识别红绿灯，其合作伙伴可以基于海量数据知道城市中哪些红绿灯坏了，并将这些数据发送给城市管理者进行精准维护。依托大量的动态数据信息，借助高精地图技术，可以准确知道哪条车道拥堵。合作伙伴在车身上获得的数据应用到非汽车领域，可以打通整个行业。这种商业模式也可以加速自动驾驶。

除了前端业务，Mobileye还将与大量智慧城市合作，如数据平台公司、亚马逊、本地车联网平台等。这样Mobileye数据的技术和价值才会最终释放给用户。

以下是童的讲话全文。雷锋新智经编辑不改初衷:

大家好！很高兴今天有这样一个机会，和不同行业、不同领域的朋友们交流关于自动驾驶的经验。

先简单介绍一下英特尔子公司Mobileye。Mobileye成立于1999年，是一家以色列公司，2014年在纽约证券交易所上市。2017年，Mobileye被英特尔收购，成为英特尔的全资子公司。截至去年11月，Mobileye的EyeQ系列芯片全球出货量已经超过5000万，全球主流汽车厂商都是我们的客户。

自动驾驶的技术演变

第一阶段，整体商业化比较完善，我们的目标是实现消费级自动驾驶。正如大众想象的那样，未来当我们需要自动驾驶汽车时，可以通过打车的方式将乘客从A点送到B点。但是，这个过程有很多阶段。我们在考虑自动驾驶技术的落地时，必须考虑如何通过逐步商业化来实现自动驾驶的落地。两者之间有一个非常重要的环节，就是Robotaxi阶段。

为什么Mobileye认为自动驾驶出租车是实现自动驾驶的必由之路？

第一，目前无论是自动驾驶车辆还是技术，从复杂程度和成本来看，个人消费者短期内都没有办法接受；第二，自动驾驶的发展除了技术、落地、商业模式本身，还需要外部环境的支持，包括大家对自动驾驶的理解和认知，以及相关部门的监管措施。自动驾驶出租车等特定场景下的自动驾驶有利于上述考虑。

放眼全球，我们认为在各国的政策中，中国政府在推动自动驾驶出租车的落地方面是非常有执行力，非常领先的，我们希望自动驾驶出租车的落地也是全球最快的。

自动驾驶如果要落地，需要大范围更新高精地图，但目前各方面还没有完全满足自动驾驶的需求。如何低成本实现高精地图的大规模更新，是下一个大挑战。

因此，Mobileye与整车及行业合作伙伴共同打造了一个模型。配备Mobileye技术的车辆可以实时识别所有与自动驾驶技术相关的信息。这些信息被匿名传输到云端并整合，根据不同的应用场景进行应用。这些应用主要分为三种，其中最重要的部分是自动驾驶汽车的实时应用；二是升级完善功能；第三部分是在未来，从车辆接入端口获得的数据可能有助于在非汽车行业的应用。

这是一段搭载Mobileye技术的车辆实时分析视频。可以看出，Mobileye摄像头可以识别车道线、限速标志等。这些道路基础设施的数据也可以被智慧城市的公共企事业单位使用。

自动驾驶的数据应用

在数据服务领域，我们可以根据行业的发展和数据的逐步发展，将其分为三个阶段。

第一阶段是众所周知的车队行为或驾驶员行为的数据应用。一般来说，个人车手和车队车手的驾驶习惯与安全系数高度相关。因为ADAS的所有数据都与驾驶员行为和车辆安全行为高度相关。这方面可以结合GPS定位对司机进行评分，从而提高车队的安全水平。

通过六到七个系数的综合比较，可以计算出驾驶员行为模式的模型。在美国ADAS的研究中，我们可以看到车道偏离和行人碰撞的有效事故分析。此外，我们还可以与车辆数据平台合作，进一步定位和分析数据。

本来这些数据分析结果只是用于车队内部管理，但是随着越来越多行业应用的介入，我们可以让数据产生更多的价值。比如车队管理数据可以和保险对接，可以降低驾驶员行为风险，提高安全性，进而降低保险成本。通过保险理财计划，ADAS的计划可以在全球范围内更快落地。

在过去的十年里，在我们国内外的应用中，这些评分数据已经从仅仅针对车队，发展到整个行业甚至整个城市管理。通过高科技手段和数据产品的应用，提高城市的安全性，为城市的安全管理乃至智慧城市的建设提供新的方向。

第二部分是功能的扩展。传统的ADAS主要是为了满足法律法规的要求而开发的，但其实我们知道，智能摄像机可以识别的远不止这些。除了车辆，智能摄像头还可以识别道路上的红绿灯、限速标志等标志，这是车辆配置过程中的一个功能和研究方向。

比如调查红绿灯，任何一个城市的红绿灯从建设到维护都存在管理问题。目前交通灯的维护都是人工验证，但是人工验证的成本很高，效率很低。

通过Mobileye的技术，我们可以利用道路上原有的车辆，实时调查红绿灯的使用情况。合作伙伴可以基于海量数据知道城市道路上哪些红绿灯坏了，并将这些数据发送给城市管理者进行精准维护。

此外，比如车位调查、电信案例调查等，可以通过与合作伙伴合作，将从车身获得的数据应用到非汽车领域，打通整个行业。

除了车队行为和静态数据，我们还可以获得很多出行的动态大数据。通过REM(路网资产管理)技术，我们可以准确知道哪条车道拥堵。

自2018年以来，Mobileye与英国国家测绘机构(英国地形测量局)合作，在英国伦敦进行了为期两年的试点项目。试点过程中，城管方对我们提出了需求。两年多的测试结果，有一些数据分享给大家。

英国伦敦每年有超过60000次的基础设施关闭，这导致了高昂的间接管理成本，因为这些设施关闭很多都是由于信息不匹配造成的。

在试点期间，伦敦记录了超过48%的基础设施信息不匹配的案例，这些数据中有80%以上是不准确的，或者前期是正确的，但后期由于施工等原因导致信息缺失或添加。如果我们使用我们的实时快速眼动技术，我们可以与我们的合作伙伴分享这些信息。通过数字化的方法，加强资产管理，减少损失，可以为城市节约20%到30%。

Mobileye数据服务的战略布局

基于未来自动驾驶的发展和智慧城市的应用，我们与全球一些主要城市签署了一系列合作方向……。

例如，2018年，我们与韩国第四大城市大邱签署协议，帮助大邱建设自动驾驶计划，包括自动驾驶技术在大邱的落地，以及数据服务如何通过数字化的方式帮助大邱改善城市管理。

此外，在过去的两到三年里，全球有十个城市与我们建立了不同领域的合作。通过Mobileye的解决方案，自动驾驶技术可以逐步应用到日常生活中，逐步让大家意识到自动驾驶在当前情况下应用的好处。

综上所述，Mobileye的定位和其他地方不一样。

第一，我们一直强调自动驾驶是一个全过程。在整个落地过程中，要通过商业化、技术进化、再商业化、再技术进化来逐步发展。保证所有的技术都是有效的，对行业都是有提升的，让大家意识到自动驾驶的技术与社会息息相关。

除了前端业务，我们还有很多智慧城市的合作，和数据平台公司的合作，比如和亚马逊的合作，和本地车联网平台的合作。通过这些方式，最终将Mobileye的技术和数据的价值释放给用户。

明确定位，在Mobileye的历史发展过程中，我们早期在每个具体项目上的定位都是核心技术提供者，在落地的过程中，我们和合作伙伴一起把这些好的技术放到现有的场景中。我们希望在运营和场景设计上与更多的合作伙伴合作，开发出更适合中国国情和每个人生活的ADAS技术。

(雷锋网)雷锋网2020年8月7日，全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。CCF-GAIR 2020峰会由中国计算机联合会(CCF)主办，香港中文大学(深圳)和雷锋网(微信官方账号:雷锋网)联合承办，鹏程实验室和深圳人工智能与机器人研究所协办。

作为中国最具影响力和前瞻性的前沿科技活动，CCF-GAIR大会已经走过了四个精彩而辉煌的历程。CCF-GAIR 2020延续了以往的强大阵容，提供了15场专场(人工智能前沿场、机器人前沿场、智能驾驶场、AIoT场、AI芯片场、视觉智能、城市IoT场、爱源创场、AI+艺术场、企业服务场、工业互联网场、AI金融场、医疗科技场、智慧城市场、联邦学习和大数据隐私场)。

在智能驾驶专场，Mobileye大中华区总经理童做了“启动未来出行的数据引擎”的主题演讲。

由于自动驾驶的复杂性，现阶段短期内个人消费者无法接受。Mobileye大中华区总经理童莫砺锋认为，自动驾驶出租车是实现自动驾驶的必由之路。

与此同时，童莫砺锋也认为数据对于自动驾驶非常重要。

未来，通过大量的数据赋能，Mobileye可以通过摄像头实时识别红绿灯，其合作伙伴可以基于海量数据知道城市中哪些红绿灯坏了，并将这些数据发送给城市管理者进行精准维护。依托大量的动态数据信息，借助高精地图技术，可以准确知道哪条车道拥堵。合作伙伴在车身上获得的数据应用到非汽车领域，可以打通整个行业。这种商业模式也可以加速自动驾驶。

除了前端业务，Mobileye还将与大量智慧城市合作，如数据平台公司、亚马逊、本地车联网平台等。这样Mobileye数据的技术和价值才会最终释放给用户。

以下是童的讲话全文。雷锋新智经编辑不改初衷:

大家好！很高兴今天有这样一个机会，和不同行业、不同领域的朋友们交流关于自动驾驶的经验。

先简单介绍一下英特尔子公司Mobileye。Mobileye成立于1999年，是一家以色列公司，2014年在纽约证券交易所上市。2017年，Mobileye被英特尔收购，成为英特尔的全资子公司。截至去年11月，Mobileye的EyeQ系列芯片全球出货量已经超过5000万，全球主流汽车厂商都是我们的客户。

自动驾驶的技术演变

第一阶段，整体商业化比较完善，我们的目标是实现消费级自动驾驶。正如大众想象的那样，未来当我们需要自动驾驶汽车时，可以通过打车的方式将乘客从A点送到B点。但是，这个过程有很多阶段。我们在考虑自动驾驶技术的落地时，必须考虑如何通过逐步商业化来实现自动驾驶的落地。两者之间有一个非常重要的环节，就是Robotaxi阶段。

为什么Mobileye认为自动驾驶出租车是实现自动驾驶的必由之路？

第一，目前无论是自动驾驶车辆还是技术，从复杂程度和成本来看，个人消费者短期内都没有办法接受；第二，自动驾驶的发展除了技术、落地、商业模式本身，还需要外部环境的支持，包括大家对自动驾驶的理解和认知，以及相关部门的监管措施。自动驾驶出租车等特定场景下的自动驾驶有利于上述考虑。

放眼全球，我们认为在各国的政策中，中国政府在推动自动驾驶出租车的落地方面是非常有执行力，非常领先的，我们希望自动驾驶出租车的落地也是全球最快的。

自动驾驶如果要落地，需要大范围更新高精地图，但目前各方面还没有完全满足自动驾驶的需求。如何低成本实现高精地图的大规模更新，是下一个大挑战。

因此，Mobileye与整车及行业合作伙伴共同打造了一个模型。配备Mobileye技术的车辆可以实时识别所有与自动驾驶技术相关的信息。这些信息被匿名传输到云端并整合，根据不同的应用场景进行应用。这些应用主要分为三种，其中最重要的部分是自动驾驶汽车的实时应用；二是升级完善功能；第三部分是在未来，从车辆接入端口获得的数据可能有助于在非汽车行业的应用。

这是一段搭载Mobileye技术的车辆实时分析视频。可以看出，Mobileye摄像头可以识别车道线、限速标志等。这些道路基础设施的数据也可以被智慧城市的公共企事业单位使用。

自动驾驶的数据应用

在数据服务领域，我们可以根据行业的发展和数据的逐步发展，将其分为三个阶段。

第一阶段是众所周知的车队行为或驾驶员行为的数据应用。一般来说，个人车手和车队车手的驾驶习惯与安全系数高度相关。因为ADAS的所有数据都与驾驶员行为和车辆安全行为高度相关。这方面可以结合GPS定位对司机进行评分，从而提高车队的安全水平。

通过六到七个系数的综合比较，可以计算出驾驶员行为模式的模型。在美国ADAS的研究中，我们可以看到车道偏离和行人碰撞的有效事故分析。此外，我们还可以与车辆数据平台合作，进一步定位和分析数据。

本来这些数据分析结果只是用于车队内部管理，但是随着越来越多行业应用的介入，我们可以让数据产生更多的价值。比如车队管理数据可以和保险对接，可以降低驾驶员行为风险，提高安全性，进而降低保险成本。通过保险理财计划，ADAS的计划可以在全球范围内更快落地。

在过去的十年里，在我们国内外的应用中，这些评分数据已经从仅仅针对车队，发展到整个行业甚至整个城市管理。通过高科技手段和数据产品的应用，提高城市的安全性，为城市的安全管理乃至智慧城市的建设提供新的方向。

第二部分是功能的扩展。传统的ADAS主要是为了满足法律法规的要求而开发的，但其实我们知道，智能摄像机可以识别的远不止这些。除了车辆，智能摄像头还可以识别道路上的红绿灯、限速标志等标志，这是车辆配置过程中的一个功能和研究方向。

比如调查红绿灯，任何一个城市的红绿灯从建设到维护都存在管理问题。目前交通灯的维护都是人工验证，但是人工验证的成本很高，效率很低。

通过Mobileye的技术，我们可以利用道路上原有的车辆，实时调查红绿灯的使用情况。合作伙伴可以基于海量数据知道城市道路上哪些红绿灯坏了，并将这些数据发送给城市管理者进行精准维护。

此外，比如车位调查、电信案例调查等，可以通过与合作伙伴合作，将从车身获得的数据应用到非汽车领域，打通整个行业。

除了车队行为和静态数据，我们还可以获得很多出行的动态大数据。通过REM(路网资产管理)技术，我们可以准确知道哪条车道拥堵。

自2018年以来，Mobileye与英国国家测绘机构(英国地形测量局)合作，在英国伦敦进行了为期两年的试点项目。试点过程中，城管方对我们提出了需求。两年多的测试结果，有一些数据分享给大家。

英国伦敦每年有超过60000次的基础设施关闭，这导致了高昂的间接管理成本，因为这些设施关闭很多都是由于信息不匹配造成的。

在试点期间，伦敦记录了超过48%的基础设施信息不匹配的案例，这些数据中有80%以上是不准确的，或者前期是正确的，但后期由于施工等原因导致信息缺失或添加。如果我们使用我们的实时快速眼动技术，我们可以与我们的合作伙伴分享这些信息。通过数字化的方法，加强资产管理，减少损失，可以为城市节约20%到30%。

Mobileye数据服务的战略布局

基于未来自动驾驶的发展和智慧城市的应用，我们与全球一些主要城市签署了一系列合作方向……。

例如，2018年，我们与韩国第四大城市大邱签署协议，帮助大邱建设自动驾驶计划，包括自动驾驶技术在大邱的落地，以及数据服务如何通过数字化的方式帮助大邱改善城市管理。

此外，在过去的两到三年里，全球有十个城市与我们建立了不同领域的合作。通过Mobileye的解决方案，自动驾驶技术可以逐步应用到日常生活中，逐步让大家意识到自动驾驶在当前情况下应用的好处。

综上所述，Mobileye的定位和其他地方不一样。

第一，我们一直强调自动驾驶是一个全过程。在整个落地过程中，要通过商业化、技术进化、再商业化、再技术进化来逐步发展。保证所有的技术都是有效的，对行业都是有提升的，让大家意识到自动驾驶的技术与社会息息相关。

除了前端业务，我们还有很多智慧城市的合作，和数据平台公司的合作，比如和亚马逊的合作，和本地车联网平台的合作。通过这些方式，最终将Mobileye的技术和数据的价值释放给用户。

明确定位，在Mobileye的历史发展过程中，我们早期在每个具体项目上的定位都是核心技术提供者，在落地的过程中，我们和合作伙伴一起把这些好的技术放到现有的场景中。我们希望在运营和场景设计上与更多的合作伙伴合作，开发出更适合中国国情和每个人生活的ADAS技术。

(雷锋网)雷锋网

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