破解中國車企的“出海焦慮”：Mobileye手握全球通行證，甘當國產汽車出海的“隱形向導”

2026年1月拉斯維加斯，CES（國際消費電子展）的余溫依舊。在Mobileye創始人兼CEO Amnon Shashua教授的演講中，一種冷靜而宏大的敘事正在展開。這家成立二十余年、幾乎憑一己之力定義了ADAS（高級駕駛輔助系統）行業的駕駛自動化巨頭，迎來了發展歷史上又一重要的里程碑。

“Mobileye 1.0是EyeQ系列芯片與感知，2.0是面向駕駛輔助和高等級駕駛自動化的圖譜拓展，而現在，我們進入了3.0時代——物理AI（Physical AI）。”隨著Mobileye宣布收購人形機器人公司Mentee Robotics，一塊關于未來的拼圖被補齊。

在大洋彼岸，作為Mobileye中國區業務拓展、戰略與本地化負責人的陳允香，正在將這種宏大的技術愿景，轉化為一個個具體的應用部署案例，幫助中國車企在國內乃至全球市場推進商業化落地進程。

打破邊界，從車輪到雙足

在陳允香看來：“未來物理AI領域，駕駛自動化和機器人的技術是高度協同的。”

Mentee Robotics不僅僅是一個制造雙足人形機器人的廠商，它補全了Mobileye在物理AI領域的另一半版圖——“具身智能”。Mentee在VLA（視覺-語言-動作）技術和Sim2Real（仿真到現實）遷移技術上的突破，與Mobileye在駕駛自動化領域的積累形成了完美的互補。

“我們有一種非常創新的方法，通過極少量的觀察去模仿人類。比如從貨架一挪東西到貨架二，只需要很少的數據輸入，可以通過云端進行模仿、學習，最后轉移到機器人上面，叫做Real2Sim2Real（現實到仿真到現實）。”陳允香描述的這一場景，意味著Mobileye的算法不再局限于處理車道線和交通燈，而是開始理解并操作復雜的物理世界。

根據規劃，Mentee的人形機器人將在2026年開展客戶現場驗證，2028年開始規模化量產。這不僅是一個新業務的誕生，更意味著Mobileye從一家汽車供應商，躍遷為一家橫跨駕駛自動化和機器人雙賽道的“物理AI”公司。

深耕中國，出海浪潮中的“隱形護航者”

雖然物理AI描繪了未來的星辰大海，但對于2026年的中國汽車產業而言，眼下的痛點更為具體且致命：如何在風高浪急的全球貿易環境中，讓國產汽車順利“出海”？

隨著歐洲GSR法規、E-NCAP 2026新規以及美國FMVSS 127標準的實施，海外市場對車輛安全和輔助駕駛的要求已近乎苛刻。許多在中國市場習慣了“堆料”和“大算力”玩法的車企，在面對歐洲更高的合規要求時，卻未必游刃有余。

陳允香強調：“Mobileye是中國車企出海的天然優選。”她分享了一個極具說服力的案例：針對歐盟通用安全法規（GSR）對配備智能車速輔助系統（ISA）的規定，主流的做法是車企購買基礎導航地圖，再花高價購買ADAS地圖圖層，并配合攝像頭感知。而且為了滿足14年的合規要求，車企必須維護龐大的云端數據，集成和維護成本高得驚人。

“我們做了一個非常基礎的創新，”陳允香透露，“通過單目攝像頭，結合我們輕量化的標簽系統，無需額外的高精地圖，也不需要額外上云，就能滿足未來14年的合規要求，成本不到傳統方案的十分之一。”

這種“四兩撥千斤”的能力，源于Mobileye全球2.3億顆芯片交付的龐大數據庫和與50多家OEM合作的經驗。對于急于在歐洲站穩腳跟的中國車企來說，Mobileye不僅是供應商，更像是一位熟悉當地法律、路況和規則的“向導”。

目前，已有超過30家中國自主及合資品牌選擇與Mobileye合作，在確保方案合規的同時，還能利用Mobileye DXP駕駛體驗平臺，針對不同國家用戶的駕駛習慣等進行個性化適配。

回歸商業本質，效率與體驗的博弈

在當前的智能駕駛行業，“算力崇拜”和“端到端大模型”是兩個繞不開的熱詞。然而，Mobileye似乎總是那個冷靜的“異類”。

對于“端到端”，Mobileye將其作為系統中的重要組件之一，但并不認為單一端到端方案就能解決所有問題。復合人工智能系統（CAIS）是Mobileye采用的技術路線，該路線的核心思路是，將近年來快速發展的人工智能方法與傳統計算機視覺和規則驅動算法相結合，而非完全依賴單一技術范式，通過系統級融合，可以在安全性、運行效率與系統成本之間取得平衡。

面對媒體關于“艙駕一體”風潮的提問，陳允香說：“不管是One Box（單盒）還是One Chip（單芯片），最重要的是服務終端用戶的體驗。如果不能帶來極致體驗，單純為了省錢而把雞蛋放在一個籃子里，也可能會丟失靈活性。”

她指出，Mobileye的EyeQ系列芯片，始終堅持軟硬件深度耦合的設計哲學，追求的是極致的能效比，而非單純堆砌TOPS（算力單位）。在陳允香看來，只要安全性和駕駛體驗足夠好，性價比足夠高，單盒方案還是艙駕一體方案都可以有一定的市場。

2026年1月，Mobileye宣布與一家美國頭部車企達成大規模合作，加上此前與大眾集團的定點，僅基于EyeQ6H的環繞式ADAS方案，兩家合作生命周期內的訂單體量就達到了驚人的1900萬輛。

“這證明了環繞式ADAS是輔助駕駛進化的下一個關鍵高價值領域。”Mobileye創始人兼CEO Amnon Shashua教授的判斷正在被市場驗證。而在更高等級的L3級領域，Mobileye與車企的合作也在穩步推進。例如與奧迪合作的Mobileye Chauffeur系統，基于三顆EyeQ6H芯片，不僅擁有視覺感知，還疊加了自研的成像雷達作為冗余。

“我們認為視覺感知是基礎，但L3及以上必須構建冗余。而真正高性能的激光雷達成本極高，這也是為什么我們堅持自研成像雷達。”陳允香的解釋揭示了Mobileye在技術路線上的獨立思考——用更聰明的算法和傳感器組合，去解決最昂貴的硬件成本問題。

Robotaxi決勝時刻，去安全員與VLSA

如果說ADAS是Mobileye的基本盤，那么Robotaxi（自動駕駛出租車）則是其通向L4終極形態的必經之路。

2026年被視為Robotaxi商業化的分水嶺。Mobileye與大眾汽車集團及旗下MOIA的合作項目正在德國漢堡、慕尼黑以及美國奧斯汀等地進行大規模路測。大眾汽車集團自動駕駛出行CEO Christian Senger甚至給出了具體的時間表：目標在今年第三季度實現“去安全員”行駛，并在2033年將有10萬輛Robotaxi投入運營。

但橫亙在規模化面前的，除了車輛成本，還有一個隱形殺手：遠程操作員的人力成本。

對此，Mobileye祭出了秘密武器——VLSA（視覺-語言-語義-動作）模型。這是一種基于視覺和語言的深層場景語義處理模型。Shashua教授打了一個生動的比方：“你可以把它想象成一位坐在副駕的資深老教練。他比你更有經驗，能提醒你注意風險，但他不親自控制方向盤。”

VLSA的引入，旨在逐步取代昂貴的遠程人工操作員。它通過“慢思考”系統處理復雜的長尾場景，為車輛提供決策建議，而車輛的“快思考”系統則負責毫秒級的安全控制。這種雙系統架構，既保證了安全底線，又大幅降低了運營成本，為Robotaxi的商業閉環提供了可能。

在物理世界重塑AI

2025年Mobileye交出了一份這樣的成績單：全球競標中標率超過95%，EyeQ芯片年交付3560萬顆，未來訂單預期營收超過245億美元。這些枯燥的數字背后，更多是一家技術公司對“長期主義”的堅守。

從20年前用單目攝像頭挑戰雷達，到如今用物理AI打通汽車與機器人的任督二脈，Mobileye似乎總是在做看似困難、卻符合第一性原理的事情。

在采訪的最后，陳允香談到了生態建設的重要性：“不管是在中國、日本、美國還是歐洲，我們都在建立自己的生態。Mobileye不僅是解決方案提供商，更是車企全球化征途中可靠的合作伙伴。”

2026年，對于Mobileye而言，是3.0時代的元年。在這個時代，AI不再僅僅生存于服務器和屏幕之中，它有了鋼鐵的身軀，有了觀察世界的眼睛，更有了在復雜的物理世界中行走、駕駛、勞作的能力。