智駕巨頭買下機器人公司，Mobileye物理AI版圖更加完整

作者 |德新

編輯 |王博

2026年，被Mobileye創始人兼CEO Amnon Shashua教授視為關鍵的一年，這年公司將會達成兩項重要的里程碑：

• 第一，Robotaxi實現 “去安全員”無人化駕駛；
• 第二，與保時捷合作的SuperVision（SV62）項目和與奧迪合作的Chauffeur（CH63）項目完成軟件棧開發，為量產做好準備。

除了對高級別駕駛自動化的雄心，Mobileye在全球L2+市場依然有極強的統治力。

在CES上，Mobileye宣布環繞式ADAS方案新增一家美國頭部車企的定點，加上之前大眾的定點，這套基于單Eye6H的L2+方案累計拿到了超過1900萬套的訂單。

而如果放眼整個EyeQ系列，全球已經有超過2.3億臺汽車搭載了EyeQ芯片，這個數字占到全球汽車保有量的1/8，從規模上來說已經極其龐大。

總的來說，這家有著20多年歷史的ADAS公司，正從L2出發，向L2++、L3以及L4全面進軍。并且同樣在CES期間，Mobileye還宣布將收購人形機器人公司Mentee Robotics，將業務版圖擴展至全面覆蓋物理AI領域。

老牌巨頭的業務擴張，正是AI向物理世界全面滲透的一個縮影——大模型推動L3、L4走向成熟，而人形機器人也開始在現實應用中萌芽。

我們在CES上采訪了Mobileye創始人兼CEO Amnon Shashua教授，這位在機器學習和計算機視覺領域耕耘多年的教授和企業領袖談到了環繞式ADAS對于接下來駕駛自動化水平持續提升的重要價值，也談到Robotaxi正面臨重要的商業轉折點，以及機器人將如何在結構化的環境中最先落地。

一、1900萬臺定點，L2+業務的全球機遇

在過去一年里，環繞式ADAS是Mobileye繼SuperVision之后推出的一大主打方案。

上年度Mobileye已經拿了大眾的定點，而這次的新定點來自一家位列全球前十大的美國車企，考慮到隸屬這一范圍的美國車企并不多，是哪家并不難猜。這次的定點規模也很可觀，生命周期內預計900萬臺，量產從2028年第二季度開始。

對傳統車企而言，過去大量車型配置的ADAS只有前視攝像頭和前毫米波雷達，環繞式ADAS復用了泊車的攝像頭，并且省掉了單獨的泊車ECU，因此對車企而言成本可控——大約幾百美金級，但是功能可以升到高速領航輔助駕駛，主動安全方面還能一次性滿足未來多年的法規要求。

更為重要的是，“我們相信環繞式ADAS是輔助駕駛進化的下一個關鍵的高價值主張領域，”Amnon Shashua教授這樣評價道。

Mobileye更高等級的駕駛自動化方案，基于雙EyeQ6H的SV62以及基于3顆EyeQ6H的CH63，分別在與保時捷和奧迪合作。

保時捷新一代SuperVision項目，目前在進行軟件棧的開發完善，功能將包含基于AI、覆蓋高速和城區的點到點輔助駕駛；而奧迪的Chauffeur項目，樣車已經開始道路測試驗證，而針對Eyes-off（駕駛員視覺脫離）的功能也即將開始測試。

二、Robotaxi 2026關鍵KPI，「去安全員」

Robotaxi領域，由于過去一年領頭羊Waymo取得的成功，全球的自動駕駛行業都看到了Robotaxi商業化的曙光。

在舊金山，Waymo憑借1000臺左右的車隊，其月度打車訂單規模已經超過Lyft，僅次于Uber。這也是Uber當前對Robotaxi如此重視的原因。

在所有的Robotaxi公司中，Mobileye的獨特之處是，它是其中幾乎唯一同時在開發L2+、L3和L4系統的公司。這些系統盡可能地復用硬件，從而帶來的好處是L4的系統成本是可控的。

Shashua教授在采訪中提到：Mobileye的Robotaxi只需配備攝像頭、成像雷達和車載計算就足夠了，因此成本并不高昂。

Mobileye的計劃是在2026年第三季度在美國開展「去安全員」的測試。

2027年其將進入正式商業部署階段，第一批將包含美國洛杉磯/奧斯汀、德國慕尼黑/漢堡以及挪威的奧斯陸等多個地區，大眾旗下的出行公司MOIA以及Uber將會是他們主要的合作伙伴。

粗略測算，如果1000臺車可以撐起滿足一個城市的出行需求，按一個國家有1000座城市的話，那就有超過百萬臺級的潛在需求。

大眾汽車集團自動駕駛出行CEO Christian Senger在和Amnon Shashua的對談中，預估在未來8年內，大眾將會部署超過10萬臺的Robotaxi。

除了成本之外，Robotaxi今天要繼續大規模擴張面臨的另一個挑戰是，如何減少遠程操作員的數量；如果遠程操作員的數量隨著車隊規模同步增長，那運營成本不可能降下來。

針對此，Mobileye提出的技術路徑是：VLSA(Vision-Language-Semantic-Action,視覺-語言-語義-動作)，本質上它是一種VLM系統，能夠輸出語義信息。

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你可以把這個VLM理解為經過整個互聯網訓練的模型，因此它具備出色的推理能力。Shashua教授舉了一個例子：可以把它想象成一位陪駕教練，他比你更有經驗，能提醒你注意某些事項，提醒你小心謹慎等等，但他不親自控制油門、剎車和方向盤。該技術同時部署在車端和云端，旨在逐步取代遠程操作員。

VLSA首先會在Robotaxi上進行部署，后續將有可能推廣到Mobileye的量產輔助駕駛系統中。

三、Mobileye刷新定位，從駕駛自動化到物理AI

VLSA成為2026年Mobileye認為通往L4的新技術路徑，而人形機器人公司Mentee Robotics則是其進入全新領域——具身智能的重要押注。

在Shashua教授看來，無論是穿梭在車流中的Robotaxi，還是家庭中的機器人，本質是統一的：即AI必須具備在復雜的物理世界中，感知、規劃并做出行動的能力。

但他同時也提到，自動駕駛汽車運行在相對結構化的環境中，機器人的應用則是非結構化的環境。

對于機器人而言，任務是開放式的，想象一個處于家庭環境中的機器人，面臨的任務并非有限的集合，它需要具備學習和完成多項任務的能力，因為人類能夠執行大量組合性的任務。這種開放性，為人形機器人技術帶來了更多挑戰。

收購Mentee Robotics之后，Mobileye預計其將在2028年開始在結構化環境中首先部署機器人，而非結構化環境則會更晚一些。

從二十多年前起步，到如今EyeQ芯片遍布于全球2億多臺車上，Mobileye的增長軌跡印證了駕駛自動化行業的萌芽與爆發。

如今，這家巨頭的雄心已經不再限于汽車，VLSA這樣的全新技術，正在讓機器人理解世界，并服務工業和家庭成為可能。

在新的業務版圖下，Mobileye選擇了一條務實的路徑：用規模效應平攤成本，用VLSA解決運營效率，用機器人拓展增長邊界。