Mobileye CEO：EyeQ5晶片開放架構 要自己生產感測器
本文轉載自AutoR智駕
Ammon Shashua： Mobileye現在是英特爾的一部分，英特爾比之前單槍匹馬的Mobileye要實力雄厚得多。英特爾有自己的矽光子生產線，可以生產雷達所需的晶片。該生產線還有一個負責雷達通訊的部門，可以調整來做汽車視覺雷達。所以展望未來，我們有能力自己生產感測器。
為了贏得汽車市場份額，Mobileye將開放架構。
在以色列Mobileye總部，英特爾公司高階副總裁、英特爾子公司Mobileye執行長兼首席技術官向智駕君表示，“在今年12月Mobileye推出的EyeQ5晶片將是開放架構的，到時我們的客戶，如寶馬、克萊斯勒就可以在晶片上編寫自己的程式碼，自己來做融合。”
Mobileye的構架是建立在不同的模組上的。
其中一個模組是感知，微處理器會不斷處理感測器傳遞過來的資訊，而微處理器通過處理資料來解讀周圍的環境，例如：其他車輛的位置、行人的位置、交通指示燈和交通指示牌等物體的資訊。
這個系統是關閉的。
Mobileye也沒有理由說為什麼要開放這個系統，就像Gmail的系統也是關閉的一樣。
這就是Mobileye處理視覺資訊的演算法。
另外是融合和駕駛決策的演算法，就融合方面，Mobileye把雷達和鐳射雷達等感測器收集的資訊進行融合。
接下來是最複雜的部分，即駕駛決策，駕駛決策指的是車輛自己的行駛判斷。一旦車輛明白了周圍的環境，它需要判斷採取什麼樣的措施，比如：是否需要變道？是否繼續行駛？是否達到了安全距離？如果要變道的話，需要超越哪輛車？需要給哪輛車讓行？
這一套演算法分成兩個部分，一個是負責決策執行的演算法，另一個演算法是保證決策後的行駛安全模式。
在這部分，整個行業仍然是不透明的狀態。比如Waymo的汽車，你並不知道決策後面的方案細節。比如汽車變道，是否有相關的測量方式來衡量駕駛員小心還是不小心？
而Mobileye則是唯一一家決定對外公佈開放檔案的公司，這就是Mobileye的RSS（Responsibility Sensitive Safety 責任敏感安全模型）。
Mobileye希望通過建立數學公式的手段，來使得自動駕駛汽車有能力判斷自身的安全狀態。
Ammon Shashua認為這是整個行業內的一大革命舉措。
為什麼呢？
因為當人們在談自動駕駛的時候，通常會想到技術，以及計算機視覺和人工智慧演算法是如何工作的？
如何進一步加強機器學習和深度網路？
自動駕駛汽車其本身實際是一臺機器，而這臺機器有可能會威脅到人們的生命。那麼我們要對社會如何交代？如何處理這臺機器給社會帶來的影響？
你不能僅僅說這臺機器應該遵紀守法。為什麼不能這樣說呢？
因為如果我們仔細研讀的話，你會發現有一些法律法規是寫的非常明確的，但是其中有一條則是有很大的解讀空間，即“注意義務”（duty of care）。
這條法律規定人們必須要履行相應的注意義務。雖然有法律規定，但是你也有注意義務。
如何理解保持注意（義務）則是開放的。
其定義與社會規範有關，與判例有關，比如之前發生過某事件，法官是如何裁量判決的，這將成為後面案件參考的判例。
但是我們不可能在還未把法闡釋清楚前，就讓一臺機器上路行駛。
例如，我換道，然後一輛車從後面撞了我的車，那麼兩方將會各執一詞。我會說對方開車不專心，對方會指責是我開車魯莽大意，而只有法官才能夠最終裁定。法官會問我如何理解“保持注意”，並看我的解讀是否符合社會規範。
Ammon Shashua認為，我們必須要提前防範，必須把這一操作進行公式化，必須明確地界定出“保持注意”的意義
這一解讀應當有三個維度。
第一，合理性。即要滿足人們對“保持注意”的理解，滿足人們對“保持注意”的判定，而不是天方夜譚地瘋狂定義。
第二，有效性。因為可能我們有了一個合理的定義，但是這個定義可能是完全無用的。舉個例子，假設我想變道，現在我們規定一個聽起來還不錯的定義：在我變道的時候，其他道行駛的車輛都不允許改變速度，不應該受到我變道的影響。這一定義貌似聽起來挺好的，挺“小心”的。但是這樣的話，在中國你不可能變道，在以色列也不可能變道。
為什麼呢？因為實際變道的時候，其他車輛必須減速讓你插入換道。所以我們有可能做出了一個無用的定義。這也就是為什麼我說有效性是第二個緯度。
第三，維度是可驗證的，效率上必須可以進行驗證。即必須把我下的定義同機器進行實際結合，驗證我的定義是否正確和有效。我必須證明沒有蝴蝶效應。
什麼是蝴蝶效應呢？
蝴蝶效應指的是我現在做一個很小的無心之舉，通過系統中其他動作的作用，最後導致了一場事故。這場事故最終發生的原因其實是因為我開始時一個小小的無心之舉。如果類似事件真的會發生，就意味著我在驗證我的動作時，我必須推算出未來。
舉一個蝴蝶效應定義的例子。假設在我所作的定義裡面有這樣一條規定，如果我後方的車輛離我太近，那我就提速。
現在後方的車輛離我非常近，我立馬提速。這聽起來很合理，很多人也確實這樣做。但是如果我們對這一定義進行驗證的話，我們會發現沒辦法驗證。
因為我們必須推算未來，那麼多重因素和事件都會牽涉其中。所以每一個做出的定義，必須合理、有效且能夠通過數學的形式進行驗證。
Ammon Shashua說，Mobileye是自動駕駛行業最“開放”的公司，因為我們相當於在業內奠定了一塊基石，幫助推動整個行業的發展。我們現在同主機廠合作，同行業供應商合作，同美國甚至中國的監管機構進行合作。
百度4個月前正式宣佈採用Mobileye的RSS模型。我們正在做的是開放的、透明的、並有利於整個自動駕駛行業發展的事。因為如果沒有這些的話，沒有哪一家車企或技術供應商敢讓這臺機器上路，否則一旦發生了事故，我們怎麼辦。
當然，Ammon Shashua教授提到這個RSS讓我們想到阿西莫夫機器人三定律，是不是代表著自動駕駛汽車也需要這麼一個機器人三定律。是不是整個產業要對安全策略有一個共識？
RSS是基於模型的思維，與統計性思維不同。
統計性思維想的是我要如何說服社會相信我的機器是安全的。為此我會開很長的里程，比如我讓車隊開1000萬公里、1億公里，沒有發生事故。
里程越長，我的系統也更成熟。這種統計性思維的問題在於，只有在你證明你的數量級比人類更有優勢的情況下，該系統才能真正發揮作用。
這方面的問題在於你需要收集的資料量將是非常龐大的。
我們來看看人類的資料。人類開車一小時內死亡的概率是三百萬分之一，這個是人類的資料。
現在假設我們希望結果提高10倍？
有一篇中國的報告稱說只有在車輛表現比人類好100倍的時候，社會才會開始接受自動駕駛。那麼現在我們假設成100倍。這就意味著要開1億小時。
假設一個小時開30公里，那麼行駛的距離共計30億公里。這完全是不可行的。統計性思維的第二個問題在於它不是透明的、不是公開的。
如果發生了事故的話，我不知道怎麼解釋事故發生的原因，因為它是一個黑匣子，只有資料。而我們的是基於模型的思維，每一個部分都是開放透明的，你能完全理解車輛為什麼做出這種判斷決策，每一步都經過數學驗證的，完全開放。要獲得社會信任的話，透明是非常重要的。
那麼如何應對監管機構呢？
監管機構有兩個監管方面的極端，一是過度監管，即監管方想要的超過了技術公司能夠提供的，於是監管方不斷給技術公司施壓，這可能會毀掉整個行業。
二是無監管或非常少的監管，即只用通過非常少或基礎的準備，車輛就可以上路行駛了。
這是美國的方式。
美國監管方稱我們不想幹擾科技革命，所以我們不會過度監管；而我們又不是真正地懂技術，我們也不知道如何監管。
所以我們只頒佈非常基本的準則，科技公司自己去試，畢竟也是你們科技公司自己的生意。那麼結果是什麼呢？
如果發生了事故，是你公司自己的責任。機器和人類之間發生的事故會引起社會很大的關注。所以我們認為，正確的定位應該在這裡。不是過度監管。
“這裡”指的是同監管者一起對“注意義務”進行定義。
例如，這個定義的內涵是什麼？為什麼我們要“保持注意”？
這是因為我們在做一件事情的時候，我們並不知道其他人在幹什麼，這就導致了不確定性。那麼我們如何解決這個問題呢？
我們要對其他人會做什麼進行合理的假設，並在此前提下對可能發生的事情做最糟糕的假設。
舉個例子，假設我在開車，我前面有一輛車，我需要跟它保持安全距離，為什麼呢？
因為我做了一個最糟糕的假設，就是前面的車瞬間破成碎片，保持安全距離可以保護我不受前車碎片傷害。
現在我還需要假設它的破斷拉力是多大。如果它的破斷拉力是無窮大的，那麼車應該基本就是停止不動的，而我需要保持的安全距離則太過於長，並沒有任何實際意義，因為其他車輛總會超過我。
所以我需要假設下前車最大的破斷拉力，是0.6G？還是0.8G？這些就是我們做的假設。而我們還要同監管方共同探討這些假設，因為這些假設都是我們建立的開放模型的一部分，幫助我們實現三個緯度的考量，並優化“注意義務”的定義。
同監管方就“注意義務”的定義達成一致意見：這是很困難的。
為什麼呢？
因為律師更傾向法律的開放解讀，這也就是為什麼我們有法官、法院。監管機構是律師，如果我們逼他們把法律的定義進行模式化，肯定會遭到他們的拒絕。如果發生事故的話，他們希望你能去法院解決，這也是法院存在的原因。
所以我們必須得讓監管者認識到，不這樣做就會走向兩個極端，一個是過度監管毀掉整個行業，一個這是監管過少造成行業難以發展，或者有了初步的發展，但是發生幾起事故之後，行業死亡。
前兩天有一個非常重要的新聞，那就是Mobileye和大眾宣佈共同合作首個自動駕駛網約車服務（也可稱為出行即服務，MaaS）。這個專案的重點在於，以色列將推出全球第一個由政府參與的自動駕駛MaaS專案。政府提供其監管架構，支援MaaS發展。以色列政府承諾將成立專門的委員會，開始討論監管壁壘和研究相關事項。
這才是這個專案真正的重要之處。
特別之處並不是在以色列落地MaaS，在任何國家，美國、歐洲並沒有什麼差異。不同之處在於每個國家監管方式是不同的。
美國的方式是，你想做就去做吧，我們不會阻止你；歐洲的方式是重重監管，所以整個行業很難真正起步。
以色列的方式則是，我們希望能夠促進MaaS的發展，我們是一個面積很小的國家，我們是一個創新力很強的國家，我們甚至希望能夠在監管上進行創新。
所以我們在做的不僅是技術創新，更是監管創新。我們稱為“創新型監管”（制度創新）。這就是以色列在做的，這就是為什麼這個合作專案如此重要。
我相信中國現在的思維也是一樣的，雖然我們兩國的規模不一樣，但是中國現在的思維也是要不斷進行創新。
Ammon Shashua想強調的是，創新不僅僅是技術上的，也是監管（制度）上的。我們要做律師們之前很少做的事情。
這就是我們稱的新的“學科”。為什麼是新的“學科”呢？是因為這個部分如果要給出一個合理的定義的話，哲學家和律師們可以做到。
要給出一個有用的定義，哲學家、律師、心理學家可以做到；這個部分主要是數學構成，需要非常嚴密的數學邏輯來證明歸納原則的準確性。
我把這三個部分合在一起稱為“法規科學”（regulatory science）。
這是一門把法律和高等數學結合在一起的學科。我們這樣做是為了實現我們的目標。這是Mobileye正在做的一個非常具有創意的方式。
也是從第一個“封閉”的問題開始，其實整個行業是“封閉”的，我們公司是“開放”的，我們同行業夥伴和監管者一起開放合作。
在以色列宣佈的這個專案其實是整個全球方式中的一部分，要做的是擁抱監管機構，讓他們認識並參與進來。
Ammon Shashua認為如果一個國家的監管者沒有這種思維的話，那個國家是沒辦法做無人駕駛的。它會朝著兩個監管極端發展，而這兩個極端都會毀掉無人駕駛行業。
Ammon Shashua稱，“保障”這個詞其實有點複雜。並不是科技公司想要政府給予保障，科技公司想做的是去澄清什麼世按照駕駛規則行駛的意義。
當然，遵照法規意味著不能跨過雙實線，不能闖紅燈，這些都是非常清楚的。但是法律規定說要“小心”，要“保持注意”。這什麼意思？
這就是監管應當入手的地方。
用模式正式界定“保持注意”的含義。而要做到這種界定則非常複雜，這就需要我們提到的三個緯度。這是其中最最複雜的部分，要解釋“保持注意”的定義，並確保其定義是可驗證的。這便是我們將其稱為“法規科學”的原因。它不僅是法律，它是法律加數學。
但我們在談論安全時，共有兩種形式的安全，而很多人常把兩者混為一談。一是，功能安全－FUSA（functional safety），二是，名義性安全（nominal safety）。
功能安全指的是確保整個系統是否完整？是否有程式故障？是否有硬體故障？
如果有的話，是否可以彌補？
這就意味著你必須把一些部分擴大備份處理，這樣一旦一個零件出現問題的話，有備份方案可以替代上去。
這包括輔助通道、故障安全操作、在不同的晶片上將核心功能進行備份。這些簡稱為SOBD，都是自動駕駛文化當中確保安全的組成部分。
RSS是名義性安全，指的是系統的設計。即在開始設計系統的時候要確保不會給社會造成安全事故隱患，這與備份或冗餘系統並不一樣。我在變道的時候撞車了，這與冗餘系統無關。事故發生是要麼是因為我決策失誤，要麼是對方決策失誤，而不是冗餘系統的關係。
這是與系統的設計掛鉤的。我是如何設計系統規則的？我是如何估測危險的？以及在估測之後採取什麼措施？
所以這並不是功能安全，RSS是名義性安全。人們還尚未探討過名義性安全。在汽車行業，人們還是關注資料，崇尚開的里程越長越好。但是這個方法是不對的，它既不透明，而且你還需要行駛30億公里，這完全沒有意義。
我們來看看價值鏈。這是價值鏈，這部分是矽＋軟體。矽也就是我們EyeQ家族晶片，就自動駕駛而言是我們的EyeQ5晶片。
軟體是感知，或者我們稱為計算視覺；感測器融合；駕駛決策，既駕駛時做的決定，我們稱為駕駛決策；地圖，設計高清地圖，既你開車時在手機上看到了各種線，這就是預測模擬出的交通地圖實況。
就軟體角度來說，這是端對端的，從感測到動作，我們在這裡加上車輛控制。當我們同主機廠合作時，我們有時候提供全套解決方案，有時候只提供部分解決方案，比如只提供感知的方案，主機廠自己做融合。
這種情況下價值鏈只延伸到了晶片。這部分是開源計算的。我們的一些客戶購買我們感知處理的晶片，然後自己開發融合方案。
另外一條價值鏈的模式是包括上述全部，再加上硬體子系統。他們購買的不是原始晶片，而是從感知到行駛決策的硬體打包產品。相當於一塊硬體，你可以假設有臺電腦，你購買的硬體可以插入電腦。
第三種模式是全套硬體，好比負責所有內容的整一臺電腦。
第四種模式是加上感測器，攝像頭、雷達和鐳射雷達。可以是我們從第三方採購的雷達和鐳射雷達，或者是未來我們自己設計製造的雷達和鐳射雷達
Mobileye現在是英特爾的一部分，英特爾比之前單槍匹馬的Mobileye要實力雄厚得多。
英特爾有自己的矽光子生產線，可以生產雷達所需的晶片。該生產線還有一個負責雷達通訊的部門，可以調整來做汽車視覺雷達。