雷丰网（公共号码：雷凤旺）新志奇（微信编号：AI-Drive）按：作为移动式的灵魂，Amnon Shashua热衷于讨论技术。所以你会发现他说话的时间，他的分享没有与“技术”相关的例外。

　　在他看来，技术非常令人兴奋，它可以改变生活，改变流量，改变城市的设计， 等等。具体来说，他指的是“技术”是一种自动驾驶技术。毫无疑问，Mobileye创建了自动驾驶技术的另一种可能性， 从计算机开始。

　　在今年在韩国举行的世界知识论坛上，Mobileye首席执行官Amnon Shashua发布了自治车辆的主题：关于实现安全可扩展的平台演讲，主要讨论了该行业是最有关的问题：自动推动安全保证和更经济， 大规模生产的自动驾驶平台。

　　经过近40分钟的纯技术，Shashua还回答了“White Mobileye为什么选择英特尔作为收购”的问题。他回答说：“加入英特尔，不是因为它有吸引力的购买价格，但它有一个宝贵的资源。“

　　莎莎说，当我们谈论自动驾驶时，我们谈论的不是产品，但整个行业。我们不是在谈论计算机愿景， 人工智能， 芯片系统，但基础设施， 云计算， 汽车制造商， 监管机构， 5G网络， 数据中心。一家只有650名员工的公司如何做到这一点？所以，移动式需要加入商业巨头，打开一个新章。

　　这就是他认为：现在似乎是一个风驾驶行业，它不仅仅是一种强大的力量，单身可以成功。相比之下，自动驾驶需要在一起工作，合作，并最终实现了世界各地。

　　本文是2017年世界知识论坛的Mobileye Ceo Amnon Shashua的演讲，鑫志琪， Xinzhi的汇编， 雷峰。COM。

　　

　　在演说之前希望每个人都要注意这个问题：如何从目前的实验室项目开始自动驾驶技术，气体大规模产品？这是我们现在需要解决的问题。

　　回答这个问题，我们首先需要看到两个基本问题：， 自动驾驶的安全保障（安全保证），另一个是自动驾驶（经济可扩展性）的经济性和可扩展性。

　　我们经常说机器可以使人性受益。可以拯救生命，但另一方面，机器可能会带走生活。社会可以接受机器的积极作用，但你不能接受它的负面影响。所以， 我们需要弄清楚公认的社交驾驶技术水平，我想让社会真正接受自动驾驶技术。所以，安全保证是一个非常基本的问题。

　　第二个基本问题是可伸缩性问题。我们需要基础设施，汽车成本， 汽车维修， 是否需要额外的外部基础架构，例如， 通信设备， 地图， 等等。即使你安全开车，社会要宽容，如果成本太高，然后自动驾驶车辆的开发也将面临巨大的障碍。我们通常可以看到视频中自动驾驶原型的视频。但我们从未见过大规模生产的自动驾驶汽车。

　　如果我们无法合理地解决上述两个问题，然后我们的自动驾驶技术不能产生大规模的生产。

　　总是说，仿文自动驾驶技术有三大支柱：感应， 贴图和驾驶政策。

　　

　　首先，自动驾驶汽车需要被世界所察觉，所以， 它需要传感设备，如相机， 雷达， 和激光雷达 - 它们可以允许汽车接收数据（例如其他车辆， 行人， 红绿灯， 等等。），让汽车有360度的观点。所以，没有传感设备，没有自动驾驶技术。

　　第二，地图也非常重要。通常，导航时我们需要一张地图。但对于自动驾驶汽车，即使您不需要导航，地图也至关重要，因为它与驾驶安全密切相关。

　　地图地图，自动驾驶汽车所需的地图非常细致，准确。它需要反应环境的每个细节。同时地，如果环境更新，地图也需要更新。然后何时创建一个可以使用环境更新的地图？这需要技术和运输共同的力量。

　　第三，查看周围的环境，并且知道你在你的位置，自动解决的最重要问题，仍然如何开车。感知和定位是辅助手段。其落实仍然是最终运作 - 需要与各方谈判。做出正确的决定。所以，自动驾驶汽车制造的驾驶策略也是至关重要的。

　　

　　在驾驶汽车的车之前，我们需要提高自动驾驶的决策能力。

　　首先，我们需要使他们的决策能力与人类相媲美。因为如果自动驾驶汽车如此尴尬， 非常保守，然后在驾驶期间会很慢。和妨碍交通。

　　实际上，在路上驾驶汽车时，这是这样的。如果自动驾驶汽车决策能力低，所以驾驶一个或两个测试可能不会影响流量，但是在路上百分之一次自动驾驶汽车，有必要导致交通堵塞。因此，当时， 没有城市愿意允许自动驾驶汽车。

　　所以，我们需要提供具有可比决策能力的自动驾驶汽车。同时地，我们还需要使自动驾驶汽车的决策能力高于人类。因为在驾驶期间可能发生错误而可能发生人类。所以，我想驾驶自动驾驶汽车安全安全。其决策能力必须比人类更好。

　　当汽车纳入交通时， 路径， 转身， 拒绝，司机需要做出正确的决定。在司机的帮助下，自动开车做出决定，通常非常困难。这是我们必须解决的。

　　

　　那么我们怎么检查事故？我们必须解决的基本问题是：如何提供自动驾驶车辆和人类决策能力，同时， 社会将接受在路上的自动驾驶汽车。

　　

　　

　　让我们现在看看白皮书。这篇白皮书于2017年发表。

　　自动驾驶汽车，“安全”是指整体系统。“多智能经纪人安全”是指事故避免率。一般来说，事故主要是两个原因。个是计划错误，第二个是一个感情的错误。

　　

　　然后提供安全的安全？

　　首先，我们有一个共识。这是驾驶和驾驶里程的熟练程度，如果司机的里程在一定程度上达到了一定程度然后他将对汽车驾驶绩效和道路交通具有良好的反应。事故的机会也更小，那是， 我们传统意义上的“成熟幸福”。

　　但我想指出，使用这种方法确保驾驶安全性，这是非常错误的。如果您继续通过此方法安全安全，然后我们的道路上永远不会自动。

　　为什么这个方法错误？

　　

　　对于非自动驾驶司机，驾驶一个小时的死亡概率是10 ^ 6的死亡概率。乍一看，这种死亡率非常低。但是让我们看看下一组数据会发现这是非常低的死亡率也很糟糕。相关信息表明，美国年度交通事故中死亡的死亡人数为3。50000。

　　如果自动驾驶汽车的驾驶率也是10 ^ 6，很明显，社会不接受。所以，自动开车去路上，其事故死亡率必须低于非自动驾驶。那么它需要什么？10000？1000？

　　答案是，还是很远，可以由于自动驾驶汽车杀死的人数每年10至100。这样，开车一个小时的死亡率不得高于10 ^ 9。如果您想确保死亡率不高于P，然后必须每次更新驱动程序，在一小时内至少驾驶p。

　　所以，如果您想将死亡率降至10 ^ 9，然后司机必须驱动10 ^ 9小时，为了确保数据的有效性。驾驶10 ^ 9小时，里程即将接近30亿公里，所以， 系统将产生3000亿公里的数据。

　　但我需要指出，收集300亿公里的数据，这是非常荒谬的。让我们来看看数据的成本。

　　

　　由一小时生成的数据（包括摄像机， 雷达和激光雷达）约为5兆字节，所以， 驱动器10 ^ 9小时生成的数据将达到5 * 10 ^ 18字节。那是， 500万公斤。1千兆字节的成本约为400美元，000。所以， 500万千杆的成本近2万亿美元。

　　让我们来看看设备的成本。收到300亿公里的数据，我们每天需要让400万辆自动驾驶车辆。一整年开车。如果测试车辆成本为100美元，000，所以400万美元共有4000亿美元。同时地，您还必须雇用400万司机，这笔费用也是如此。

　　所以，使用“煮熟的能量”方式来制作自动驾驶汽车是非常罕见的。因为它背后的成本几乎无法计算。

　　所以，我们要指出的是：确保自动驾驶的安全性，我们需要另一种方式，该方法基于该模型，可以解释。

　　

　　在提出之前，我要指出的问题是安全是不可能的。图中的蓝色汽车被车辆包围，如果左边的绿色汽车击中它，这不是相当的，因为它的三面戒指。

　　这种情况在路上非常普遍，我们无法避免它。所以，我们无法保证100％的安全概率。但我们可以保证另一种可能性：一旦车祸，有关部门将开始调查。找出谁是负责任的派对。

　　所以，我们必须确保如果发生车祸，负责任的方没有自动驾驶，但其他因素。这是保证自动驾驶安全性的国王。

　　

　　确保自动驾驶汽车不是负责任的派对，首先，我们必须提前制定“事故责任”规则。而不是等待事故开始调查谁是负责任的党派。如果您之后开始调查，然后媒体将专注于自动驾驶汽车，这将导致社会的感觉。对一波自动驾驶安全带来怀疑，监管机构将加强自动驾驶的政策。这将阻碍自动驾驶汽车的发展。

　　第二，我们必须确保自动驾驶车辆处于“安全状态”。也就是说，除非有其他因素，否则自动驾驶汽车不会引起事故。

　　使自动驾驶汽车处于“安全状态”，我们需要指定自动驾驶车辆和周围环境的“安全距离”。如果此指定适用于所有城市，然后自动驾驶汽车完全在路上将参考这。

　　

　　让我们来看看如何计算“安全距离”。如图所示，它由四个因素组成：

　　自动驾驶汽车反应时间;

　　道路状况（干燥， 湿的， 等等。）;

　　车速;

　　更大减速。

　　如果自动驾驶汽车以100km / h的速度开车，反应时间为200毫秒，更大减少为0（以恒定速度移动），然后它是一个安全的距离是5。5米。但如果其他因素是不变的，更大减少为50km / h，那么安全距离是33米。所以，自动驾驶汽车驾驶非常快，您还可以保证安全。

　　相同的，超车时，我们还可以计算安全距离。超车时，如果我们知道减少多少，什么是反应时间？我们可以在超车期间计算安全距离。一旦计算安全距离，当在改变期间改变自动驱动的速度时，可以实现在多大程度上。通过这种速度限制，自动驾驶安全系数将增加。

　　

　　通常，当我们过超车假设时，道路上的汽车速度是一样的。如果是这样的话，然后汽车无法改变。因为路上有很多车道，这辆车没有空间改变。

　　所以，我们需要做另一个假设：超车时，汽车的速度很慢，这使您可以在汽车上进行光滑。所以，我们需要咨询相关监管机构。超车时的安全距离，让自动驾驶汽车在变体和超车期间也可以处于“安全状态”。

　　

　　在处理突然过马路的车辆或行人时，我们也可以使用同样的方式。如果你撞到了在驾驶自动驾驶汽车前面前面的行人。负责任的派对可能是你。然后避免这种情况？

　　如果我们可以计算保证的车辆的更大速度或行人安全性。问题将得到解决。一旦计算了更大速度， 它不超过这种速度的状态。然后， 即使有一种车辆和行人即将穿过它们。你不会打它们。

　　我们可以与相关的监管机构进行谈判，促进各个城市的这种速度，改为规定。因此，自动驾驶汽车的安全将大大改善。

　　

　　上图是“路由优先级”（由于时间关系，轻微地）。

　　

　　美国高速公路安全管理局（NHTSA）进行了调查。覆盖99。4％的交通事故。

　　通过表格， 我们可以发现交通事故的原因是各种多样化。例如， 前车加速， 前车突然停止， 等等。那么你如何排除这些原因，让自动驾驶安全？

　　

　　根据以上描述，每个人都应该已经知道自动驾驶汽车的“安全状态”。那么我们如何将它们保持在“安全状态”中？很明显，预测未来的所有条件是不可能的。

　　有时，驾驶自动汽车时会发生“蝴蝶效应”。也就是说，作为司机，我们没有巨大的缓服，但这个动作似乎无关紧要，实际上， 它将在未来带来巨大的灾难。

　　所以，我们需要确保自动驾驶汽车的任何小行动，不会带来“蝴蝶效应”。

　　

　　首先，我们来了解两个概念：

　　“默认紧急政策”，是指在紧急情况下自动驾驶汽车制定的决策决策。在做出这个决定时，自动驾驶汽车不会导致事故负责;

　　“谨慎的命令”，这意味着无论外部环境如何，您可以保证自动驾驶车辆处于“安全状态”命令。

　　所以，我们可以获得一个保证自动驾驶汽车安全的框架：自动驾驶汽车以“安全状态”开头，在驾驶过程中使用了“默认应急策略”和“谨慎指挥”。然后它永远不会让自己作为一个负责任的事故。

　　

　　上图是自动驾驶模拟器。图表显示汽车流入两点，白色汽车开车到左路，红色汽车驱动到右路。从速度，你会发现他们就像人类驾驶行为。虽然车辆非常密集，然而， 每辆车都驾驶好，没有错误和事故。

　　所以，您可以让自动驾驶汽车驱动器如人类。同时地，不需要开车30亿公里，它还可以保证车辆的安全性。此外，因为我们可以向社会解释这个模式，社会和监管机构将接受此模型。

　　自动驾驶安全问题摘要

　　

　　让我们总结自动驾驶安全问题。我们将此模型称为RSS模式。

　　首先，RSS模式不是基于经验模型+模拟器的形式。它基于保证措施。

　　第二，RSS需要相关的监管部门制定政策。接受“交通事故责任”的方法，这将确保自动驾驶的安全性。

　　再来一次，RSS模式下的自动驾驶汽车不会导致事故作为负责任的派对。

　　最后，如果事故是由传感误差引起的，因此，驱动3个传感设备的自动驾驶汽车10 ^ 5小时，可以收集足够的数据，这确保了自动驾驶车辆的死亡率不高于1/10 ^ 9。

　　让我们谈谈自动驾驶车辆的经济性和可扩展性。即使你安全开车，如果你不合理地解决经济问题，然后自动驾驶车辆的发展将面临巨大的障碍。

　　

　　这个问题包括许多因素。其中一个重要因素是地图。我们需要非常高的精度（定位精度为10厘米）。

　　马上，我们的许多制作地图的方式是基于手动操作。如果您在实验室学习，此地图仍然可用。但如果我们想将地图用到整个自动驾驶行业，然后我们需要高端， 具有成本效益的地图。

　　

　　马上，驾驶艾滋病的目的是避免事故。在一些，每辆车都安装有前置摄像头作为驾驶辅助设备。大多数技术来自Mobileye。2017年，我们销售近900万芯片，我们的技术安装在近900万辆汽车。

　　相机可以收集到非常重要的数据。一方面， 它是外部环境的数据。例如， 附近车辆， 建筑物， 红绿灯， 路标， 等等。 另一方面， 这是路上的标记线。

　　驾驶1公里将收集10，000字节的数据，100公里是100万字节，芯片可以计算和存储这些数据。如果你开车20，一年000公里，然后芯片可以收集2000亿个数据的数据。并将2000亿字节的数据上传到云，只需0。5美元。

　　数据发送到云后，将用于制作非常高的精度。

　　

　　REM（道路排调管理，道路体验管理）背后有三个建筑：收获， 集成数据（聚合）和位置。

　　首先，收集道路（线条， 红绿灯， 等等。）和地标信息，从10中创建数据，000字节/ km;

　　第二，将所有数据移动到云的路标并集成;

　　最后，使用路标和实时地标检测系统来准确地定位车辆，它的确切程度符合相关政策的要求。

　　为了了解REM更直观，让我们拍几张照片。

　　

　　上图显示了在拉斯维加斯的路上驾驶的自动驾驶汽车。左半部分是汽车的前视觉视觉。右半部分是谷歌地图上的汽车状态。

　　紫线是道路上的真实线条。你会发现它非常简单，这表明地图的准确性非常高。因为如果准确性不高，然后紫线将变成弯曲。

　　

　　以上图是日本公路上三年级自动驾驶技术的日产汽车的视图，这是一项由汽车制造商发起的项目。目的是自动驱动高速公路驾驶提供指导。

　　

　　

　　

　　这个项目有很多合作伙伴，包括宝马， 日产， 还有许多其他汽车供应商。在驾驶期间，这种自动驾驶汽车可以不断收集数据。这些数据可用于创建地图。2018年， 将生产200万辆自动驾驶汽车。这些车可以收集和发送数据，帮助创建地图。

　　创建自动驾驶地图并不断更新，如果您想使用特殊设备，实际上非常昂贵。但，这种方法不需要其他特殊设备，所以它可以控制成本。

　　所以，通过联合李子，使用自动驱动总线收据的数据来创建地图。这是降低自动驾驶地图成本的好方法。

　　营销型网站建设

　　马上，Mobileye的EyeQ系列芯片非常强大。

　　我们发布了EYEQ3，它的长度为40 nm，4创新矢量微码六核处理器（VMP）和4个CPU，它于2014年11月正式投入生产。EYEQ4芯片长度28 nm，6 VMP， 2可编程宏阵列（PMA）和4 CPU，将于2018年3月正式生产，对于宝马， 大众， 日产， 福特， 一般的， 本田和其他汽车。

　　EYEQ4芯片是可扩展相机系统的重要组成部分。不仅将用于避免避免系统，用于单眼镜图像处理，满足欧洲新车评估测试（NCAP）， 公路安全局（NHSTA）， 和其他区域法规，网站维护与建设它还将用于三对焦相机结构以实现一些高端客户需求。例如， 半自动驱动功能。

　　EYEQ4芯片可以与雷达传感器和扫描束含量完全兼容。为用户带来更多服务体验。

　　

　　EYEQ5仅为7纳米，二手先进半导体生产过程 - 10纳米甚至更精密的FinFET新电气架构过程，它的加速器核心已被优化。如计算机愿景， 信号处理， 机器学习任务， 和深度神经网络。EYEQ5是异构，完全可编程的加速器，芯片内置的四种类型的加速器已经通过其系列算法进行了优化。

　　5级级别（SAE）的自动驱动器将使用两个EYEQ5芯片和Intel CPU的支持。EYEQ5样品将于2018年8月发布，它将在2020年3月投产。

　　总结

　　

　　我谈了两个非常基本的问题，但是每个人都经常被大家忽略这两个问题。

　　通常，说到自动驾驶，我们将讨论与传感器相关的问题，但这些问题实际上并不复杂。真的很复杂，如何让社会接受自动驾驶技术。

　　如果社会不被接受，然后自动驾驶汽车永远不会产生大规模。因此，我们需要确保自动驾驶汽车的安全性，这需要在汽车行业和监管机构中合作。

　　同时地，我们还需要解决自动驾驶经济和可扩展性的问题，因为即使你安全开车，如果人们不接受其成本，自动驾驶汽车不会大规模。

　　我列出了几种方法来减少自动驾驶费用。要创建地图， 优化驾驶策略， 设计芯片。由于时间关系，我仍然没有说过的方法（低功率SOC），如果你感兴趣，你可以下载相关论文。

　　

　　问：我们今年3月知道，移动式被英特尔收购。你能谈谈为什么英特尔作为购买方吗？

　　答：加入英特尔，不是因为它有吸引力的购买价格，但它有一个宝贵的资源。

　　移动式成立于1999年，今年是18岁。2014年8月，移动式在纽约证券交易所上市，当时的市场营业额已达到5美元。50亿。我们将协助驾驶（基于转发ADA，从毫米波雷达开始，成为该行业的。

　　但，我们意识到我们谈论自动驾驶时，我们谈论的不是产品，但整个行业。我们不是在谈论计算机愿景， 人工智能， 芯片系统，但基础设施， 云计算， 汽车制造商， 监管机构， 5G网络， 数据中心。

　　然后，只有650名员工的公司可以做到这一点？我们知道，是时候加入国内巨人了。和一个强大的工程师文化公司。

　　实际上，我们不是金钱，但资源，包括人力资源， 基础设施资源， 等等。我们需要与相关监管机构进行谈判。但凭借移动式的大小，我们只能与以色列国内监管机构谈判。不能与其他监管机构谈判。

　　但是用英特尔的规模，它可以与全世界的监管机构谈判。所以，我们清楚地知道：Mobileye需要加入商业巨头，打开一个新章。

　　英特尔有一个致力于自动驾驶的部门。他们与我们达成了共识。所以我们选择加入。同时，英特尔以色列近10个，000名员工。以色列非常大。这也是英特尔吸引我们的原因。截至两个月前，英特尔以色列的200名工程师加入Mobileye，从事下一代芯片eyeq5的开发。

　　马上，我们创造了一支100辆汽车的自动驾驶团队，它们收集数据后侧执行自动驾驶测试。如果你做自己的力量，我们无法建立这样一个巨大的自动驾驶团队。但是用英特尔的力量，这是抢夺。

　　问：在许多文化中，失败意味着完成。但在硅谷，失败有另一个含义。所以，你能谈谈“失败”的主题？

　　答：这个主题非常有趣，因为它与文化兴趣密切相关。有一个关于以色列称为“创业国：以色列 - 初创”的着名书，但它的作者不是以色列人。但两名美国人。

　　作为“权威粉丝，烟花，外国人观察以色列，可以给我们一个不同的视角。在读书时，有两个意见让我感到非常惊讶。其中一个是关于失败，在以色列文化中，由于粗心大意，失败是值得批评的。但是因为你想尝试一件新的东西， 你会失败。这是不舒服的。

　　如果您尽力创建公司，但失败了，人们不会批评你，但是你会说你有经验。然后你下次不会犯同样的错误。所以，这种失败不会让你失去信仰。

　　此外，以色列没有级别系统。以色列公司文化非常平坦，如果我的员工使用理由原因， 我指出了我的错误。然后他不会被驳回，反而， 它可以促进。这种缺乏水平体系的文化使员工可以自由地讲话。创建启动时非常重要。

　　问：目前的自动驾驶场是刮风，激烈的比赛，哪家公司会赢？

　　答：我认为获胜者不仅仅是一个。谷歌等技术公司， 苹果， 超级器就像谷歌一样， 苹果， 和优步。还有梅赛德斯 - 奔驰， 普遍的这样的汽车公司。其他公司与Mobileye等供应商合作，例如， 宝马。去年，宝马与移动式合作，创建2021年生产的自动驾驶汽车。

　　捡起，我们还将宣布与更多公司合作。有这样的合作，我们可以影响整个行业。所以，我认为赢家不仅仅是一个。

　　你看看航空领域，我会发现飞机有点差异。每个航空公司也接近。我认为自动驾驶的最终模式将类似于航空场。每个人都会一起赢。

　　问：你能谈谈Tesla的自动驾驶技术吗？

　　答：，特斯拉的自动驾驶仪系统是基于基于移动的技术。TESRA的目前的自动驾驶技术仍处于自动驾驶等级2级，它被称为“半自动驾驶”。levle 2的问题是，我们必须通知驾驶员的自动驾驶仪系统的极限。司机必须随时掌握。在系统退出时随时接管。如果司机释放方向盘，让汽车驾驶自己，然后你会面临一个问题。

　　一般来说，但是当我们谈论“自动驾驶”时，我们不是在谈论第二层。至少三年级或更长度。我们与奥迪合作开发A8型号是3级的自动驾驶技术。

　　此外，我们还与日本合作， 本田和其他汽车制造商开发三年级技术。如果自动驾驶级别达到第三级，因此在某些环境条件下，司机可以放弃控制，自动驾驶系统被移交。

　　如果系统需要驱动程序进行一些操作，驾驶员偶尔可以干预方向盘中。司机不需要注意汽车之外的情况。这个级别的特点是，一些系统完全责任控制整个车辆。

　　4级更先进，在某些环境和特定条件下的自动系统，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境，但在某些特定的环境中，它无法完成任务。

　　但，5级可以解决这个问题，这种自动驱动系统级别可以覆盖所有情况，所有可以在所有条件下完成的驱动任务，它是更高水平的自动驾驶技术。

　　问：当汽车自动驾驶汽车会做出决定时，是做出决定的云，还是有没有办法做出决定？

　　- 答：自动驾驶汽车正在做决定，时间非常关键。

　　首先，我们不能让云做出决定，云可以做与地图相关的事情， 收集其他车辆数据， 更新规划路线， 等等。这就像我们现在使用的地图，例如， 谷歌地图， 等等。在环境中不断收集数据，更新，然后重新计划路线。

　　自动驾驶汽车应该做出决策是人工智能，它可以帮助解决许多问题。如传感， 收集和处理传感原始数据， 了解像人类这样的虚拟世界。人工智能也可以规划和驾驶决定性。做这些决定时，时间非常关键。您没有时间向云发送信息。然后等待它反馈。

　　马上，高性能计算机将安装在自动驾驶汽车中。携带人工智能技术。因为自动驾驶汽车应该做出决定，只有很短的时间，所以它必须在汽车中做出决定，没有云。

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