自动驾驶的“数据新纪元”

未来汽车，90%以上的数据都是由传感器产生。

过去，谈论ADAS大多是关于视觉、雷达和数据处理。现在，由于域控制电子架构的出现，中央计算平台能够接收和处理更多的数据。比如，多传感器融合、高精地图、交通流等等数据源。

考虑到基于高清晰度地图来辅助自动驾驶导航，这意味着新的汽车数据资产的出现。近日，Mobileye母公司英特尔以9亿美元收购了MaaS（出行即服务）解决方案公司Moovit，基于102个国家的3100个城市，拥有超过8亿用户，这是另一大庞大的交通数据集。

在此之前，包括大众、宝马和日产等汽车制造商都将他们的数据交给了Mobileye进行开发。Mobileye表示，每天已经从公共道路上的车辆收集了600万公里（370万英里）的传感器数据。

有了Moovit的加入，数据收集范围进一步扩大，从单车采集进一步延伸至交通领域，这意味着工程师能够为自动驾驶汽车编写预测算法。

英特尔有处理器，Mobileye有视觉感知及处理器、算法，Moovit有交通数据，这标志着智能汽车发展史上的一个新纪元。

一、数据价值的变现

长久以来，Mobileye深耕于算法领域，在识别精度和数据类别广度方面有独特的优势。摄像头可以对道路信息进行高精度识别和分析，在这个过程中数据将获得大量获取并实时更新。

通过配备Mobileye技术的车辆对路网数据进行采集，随后数据被合规并匿名上传到云端，与合作伙伴的GIS图层进行叠加，最后为最终用户提供深度并实时分析，最终被应用于自动驾驶车辆。

在这一系列的过程中，数据量可以达到每公里10kb，精度控制在10cm以内。同时，支持端到端的完整方案以及实现实时的超高刷新率。

Mobileye大中华区总经理童立丰表示，除了在自动驾驶车辆提供数据的应用之外，Mobileye在非车辆领域可为公共企事业单位提供数据服务，这些服务越来越被市政当局认可，并进行大范围的推广。

这些数据分为三个类别：

1、车队行为数据

该类数据不仅可以实时分析驾驶员的驾驶行为，判断驾车风险。车队管理者更是利用分析数据可以制定管理方案减少并避免车队危险驾驶。此外，对保险公司来说，降低驾驶员危险驾驶行为，便是降低理赔率的关键。

2、路网静态数据

该项数据，也称为是城市路网资产数据。无论是路上的交通信号灯，道路标志线，电线杆，窨井盖或是道路积水，道路路况评分等，皆可通过搭载Mobileye技术的车辆获取，从而形成城市数字化内容，轻而易举实现实时监测与更新。为监管和实时部门，优化人工使用，提高效率，实现城市的精细和数字化管理模式。

3、交通动态大数据

可以随时实时地勘测城市的各个角落，公共设施，车流动向，行人出行密集度以及拥堵预测，停车位监控等。比如，通过实时更新的停车位信息，做到小时级的车位信息更新，为城市交通管理打造出行数据平台，共享信息资源，提升出行效率。

这些数据除了可以反哺感知系统的算法迭代，同样也在产生新的衍生价值。

从2019年5月份开始的与英国的政府项目，Mobileye发现通过正确绘制公共基础设施和施工区域，可以使市政当局的工程利润提高20-30%。

与此同时，伦敦市政部门预测该项合作可为50个本地客户带来每年7000万美元的潜在收入，到2024年，静态数据的的潜在市场可以带来7.5亿美元的收入。

二、数据服务战略

数据的另一个价值体现，则是帮助提升自动驾驶系统的安全冗余。

相比于特斯拉的纯视觉“激进策略”，行业内把凯迪拉克的超级巡航作为ADAS系统的黄金标准。比如，基于美国和加拿大超过13万英里的高速公路高精度地图。系统只会在这些道路上运行，这就大大降低了系统被混淆和犯危险错误的可能性。

按照Mobileye的定义，类似拥有高清地图的ADAS系统（如Super Cruise）为“2+级”，比普通ADAS系统高出一小步。

在向汽车制造商出售技术的同时，Mobileye也在和这些客户探讨传感器数据的合作。按照该公司的预计，到2020年底，其欧洲车队将拥有超过100万辆汽车，明年将在美国拥有100万辆汽车。

目前，Mobileye已经有了可以自动生成时速超过45英里的道路高清地图的软件。该公司希望明年将这一功能扩展到所有道路。

这一点意义重大，因为采集高清地图数据一直是部署自动驾驶技术的主要障碍之一。Mobileye采取的众包+自动化模式，所产生的数据价值数十亿美元。这意味着，传统的地图采集车时代逐渐淡出，要知道一辆专门采集数据的测绘车成本超过100万美元。

童立丰表示，基于目前市场上自动驾驶系统的投资回报，对自动驾驶车辆的监管和验证的前期准备，支撑自动驾驶汽车规模化的高精地图技术条件还尚未搭建。

如果要实现自动驾驶的商业化落地，Robotaxi是通往消费级自动驾驶汽车的必经之路。而高精地图的实时性与精准性的挑战，让数据成为自动驾驶以及未来出行的关键。

即便是特斯拉神经网络足够优秀，一旦出现传感器故障，高精度地图仍然可以提供冗余的道路环境分析，从而实现安全靠边停车。

童立丰表示，按照计划，Mobileye正逐步在全球开展数据服务战略布局。这背后，正是Mobileye与汽车制造商的现有合作关系，意味着能够从庞大的车队获得的大量有价值的数据集。

而未来的地图数据商业模式，将重新定义自己的角色：“基于和客户的约定，聚合传感器数据，进行更新并相应地发布这些更新。”

此外，数据除支持自动驾驶之外，还对城市的数字化精细管理，能源资源效用，城市发展洞察、规划等起到推动作用。

文章来源：高工智能汽车