mobileye|Mobileye，什么都想要( 三 )

这降低了“假阴性”（未检测到而撞上障碍物）的概率，是好事，但也增加了“假阳性”（没有障碍物白白刹车）的概率。如果车辆不断对“空气”作出反应，那就不是一个可用的系统。
沙书亚意识到MTBF不会成倍增加，但会逐渐“变好”。大多数其他团队在传感器融合中尝试更复杂的东西，而不是一个“或”。它们试图在不同层面上对反馈进行融合，从基本的传感开始，有时会一直持续至完成分类。
只有从软件工程的角度出发，Mobileye的方法才会显得更有优势。因为它可以把两个不同的团队放在一项工作上，且不用太担心工作整合的问题。
如果关闭所有的摄像头，或关闭所有的激光雷达，系统的表现会如何？
沙书亚表示，他的系统正在许多城市进行测试，它们的性能比纯粹的基于摄像头的系统要高得多。关于纯视觉系统，他说：“如果关闭了传感器的一个子集，它能继续吗？我认为不能。”
Mobileye也在创造一个“VIDAR”——一个虚拟的激光雷达，试图利用机器学习从二维摄像头图像中做出类似激光雷达的点云。
特斯拉在内的许多企业都在研究“VIDAR”，虽然有迹象表明该技术正朝着好的方向发展，但它的可靠性还不足以赌上消费者的安全。所以，大多数公司也同时在用激光雷达。
虽然Mobileye新的成像雷达和激光雷达只透露了部分信息，但已然令人印象深刻。
它做过一个实验，用深度学习把成像雷达转换成一个视频影像，如果你知道雷达的分辨率有多低，就会意识到这有多难。
雷达可以“看穿”各种天气是一个很大的优势。而雷达的另一大优势是可以知晓所有回波的速度，这一点FMCW激光雷达同样具备。
事实上，FMCW激光雷达各方面都不亚于雷达，甚至优于雷达。除了“看透”天气，它还更便宜（Mobileye计划只配备一个前视激光雷达）。它还可以“看”到“隐身”的物体，因为雷达波可以从车底反弹，探测到前方被大卡车完全挡住的车辆。
沙书亚很看好他的成像雷达技术。它可以被开发为一个独立的传感器，而今天的雷达不是一个独立的传感器。在未来，它可以与激光雷达竞争，然后不再有360度的激光雷达，只有一个正向激光雷达，成本也会大大降低"。

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REM地图

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秉承着“不冒尖，不垫底”的态度，虽然Mobileye的地图系统没有Waymo等公司的高清细节，但也不像特斯拉那样完全不在意。
Mobileye表示，REM地图每英里只需要大约10KB，这个成本符合客户车辆中出行数据的预算。
在REM系统中，车辆通过芯片定位重要的道路元素，包括三维物体、道路标志、车道边界、交通信号等。这些元素被压缩，并在发生变化时上传。
此外，车辆还会报告驾驶轨迹（可以准确地放置在地图上）。这些轨迹不仅揭示了道路情况，还揭示了大量汽车实际驾驶的情况。在人类的驾驶习惯中，不在车道上居中或不按既定的出口走都是比较常见的。
Mobileye注意到，在不适用REM的情况下，转弯之前，车辆不确定转弯路口的具体位置，只能提前减速，直到司机或摄像头能够看到需要转弯的地方。
使用REM数据，汽车可以提前知道车辆开到什么位置正好能看到转弯的路口或出口，从而形成一个更像人类的驾驶模式，减少了不确定性。这也收集了一些“不成文”的道路规则，这些都是由人类的驾驶行为促成的，它们也将成为地图的一部分。
装备了Mobileye系统的车队规模是最大的，很快它们就能涵盖所有的道路变化情况。