智驾巨头买下机器人公司，Mobileye物理AI版图更加完整

作者 |德新

编辑 |王博

2026年，被Mobileye创始人兼CEO Amnon Shashua教授视为关键的一年，这年公司将会达成两项重要的里程碑：

• 第一，Robotaxi实现 “去安全员”无人化驾驶；
• 第二，与保时捷合作的SuperVision（SV62）项目和与奥迪合作的Chauffeur（CH63）项目完成软件栈开发，为量产做好准备。

除了对高级别驾驶自动化的雄心，Mobileye在全球L2+市场依然有极强的统治力。

在CES上，Mobileye宣布环绕式ADAS方案新增一家美国头部车企的定点，加上之前大众的定点，这套基于单Eye6H的L2+方案累计拿到了超过1900万套的订单。

而如果放眼整个EyeQ系列，全球已经有超过2.3亿台汽车搭载了EyeQ芯片，这个数字占到全球汽车保有量的1/8，从规模上来说已经极其庞大。

总的来说，这家有着20多年历史的ADAS公司，正从L2出发，向L2++、L3以及L4全面进军。并且同样在CES期间，Mobileye还宣布将收购人形机器人公司Mentee Robotics，将业务版图扩展至全面覆盖物理AI领域。

老牌巨头的业务扩张，正是AI向物理世界全面渗透的一个缩影——大模型推动L3、L4走向成熟，而人形机器人也开始在现实应用中萌芽。

我们在CES上采访了Mobileye创始人兼CEO Amnon Shashua教授，这位在机器学习和计算机视觉领域耕耘多年的教授和企业领袖谈到了环绕式ADAS对于接下来驾驶自动化水平持续提升的重要价值，也谈到Robotaxi正面临重要的商业转折点，以及机器人将如何在结构化的环境中最先落地。

一、1900万台定点，L2+业务的全球机遇

在过去一年里，环绕式ADAS是Mobileye继SuperVision之后推出的一大主打方案。

上年度Mobileye已经拿了大众的定点，而这次的新定点来自一家位列全球前十大的美国车企，考虑到隶属这一范围的美国车企并不多，是哪家并不难猜。这次的定点规模也很可观，生命周期内预计900万台，量产从2028年第二季度开始。

对传统车企而言，过去大量车型配置的ADAS只有前视摄像头和前毫米波雷达，环绕式ADAS复用了泊车的摄像头，并且省掉了单独的泊车ECU，因此对车企而言成本可控——大约几百美金级，但是功能可以升到高速领航辅助驾驶，主动安全方面还能一次性满足未来多年的法规要求。

更为重要的是，“我们相信环绕式ADAS是辅助驾驶进化的下一个关键的高价值主张领域，”Amnon Shashua教授这样评价道。

Mobileye更高等级的驾驶自动化方案，基于双EyeQ6H的SV62以及基于3颗EyeQ6H的CH63，分别在与保时捷和奥迪合作。

保时捷新一代SuperVision项目，目前在进行软件栈的开发完善，功能将包含基于AI、覆盖高速和城区的点到点辅助驾驶；而奥迪的Chauffeur项目，样车已经开始道路测试验证，而针对Eyes-off（驾驶员视觉脱离）的功能也即将开始测试。

二、Robotaxi 2026关键KPI，「去安全员」

Robotaxi领域，由于过去一年领头羊Waymo取得的成功，全球的自动驾驶行业都看到了Robotaxi商业化的曙光。

在旧金山，Waymo凭借1000台左右的车队，其月度打车订单规模已经超过Lyft，仅次于Uber。这也是Uber当前对Robotaxi如此重视的原因。

在所有的Robotaxi公司中，Mobileye的独特之处是，它是其中几乎唯一同时在开发L2+、L3和L4系统的公司。这些系统尽可能地复用硬件，从而带来的好处是L4的系统成本是可控的。

Shashua教授在采访中提到：Mobileye的Robotaxi只需配备摄像头、成像雷达和车载计算就足够了，因此成本并不高昂。

Mobileye的计划是在2026年第三季度在美国开展「去安全员」的测试。

2027年其将进入正式商业部署阶段，第一批将包含美国洛杉矶/奥斯汀、德国慕尼黑/汉堡以及挪威的奥斯陆等多个地区，大众旗下的出行公司MOIA以及Uber将会是他们主要的合作伙伴。

粗略测算，如果1000台车可以撑起满足一个城市的出行需求，按一个国家有1000座城市的话，那就有超过百万台级的潜在需求。

大众汽车集团自动驾驶出行CEO Christian Senger在和Amnon Shashua的对谈中，预估在未来8年内，大众将会部署超过10万台的Robotaxi。

除了成本之外，Robotaxi今天要继续大规模扩张面临的另一个挑战是，如何减少远程操作员的数量；如果远程操作员的数量随着车队规模同步增长，那运营成本不可能降下来。

针对此，Mobileye提出的技术路径是：VLSA(Vision-Language-Semantic-Action,视觉-语言-语义-动作)，本质上它是一种VLM系统，能够输出语义信息。

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你可以把这个VLM理解为经过整个互联网训练的模型，因此它具备出色的推理能力。Shashua教授举了一个例子：可以把它想象成一位陪驾教练，他比你更有经验，能提醒你注意某些事项，提醒你小心谨慎等等，但他不亲自控制油门、刹车和方向盘。该技术同时部署在车端和云端，旨在逐步取代远程操作员。

VLSA首先会在Robotaxi上进行部署，后续将有可能推广到Mobileye的量产辅助驾驶系统中。

三、Mobileye刷新定位，从驾驶自动化到物理AI

VLSA成为2026年Mobileye认为通往L4的新技术路径，而人形机器人公司Mentee Robotics则是其进入全新领域——具身智能的重要押注。

在Shashua教授看来，无论是穿梭在车流中的Robotaxi，还是家庭中的机器人，本质是统一的：即AI必须具备在复杂的物理世界中，感知、规划并做出行动的能力。

但他同时也提到，自动驾驶汽车运行在相对结构化的环境中，机器人的应用则是非结构化的环境。

对于机器人而言，任务是开放式的，想象一个处于家庭环境中的机器人，面临的任务并非有限的集合，它需要具备学习和完成多项任务的能力，因为人类能够执行大量组合性的任务。这种开放性，为人形机器人技术带来了更多挑战。

收购Mentee Robotics之后，Mobileye预计其将在2028年开始在结构化环境中首先部署机器人，而非结构化环境则会更晚一些。

从二十多年前起步，到如今EyeQ芯片遍布于全球2亿多台车上，Mobileye的增长轨迹印证了驾驶自动化行业的萌芽与爆发。

如今，这家巨头的雄心已经不再限于汽车，VLSA这样的全新技术，正在让机器人理解世界，并服务工业和家庭成为可能。

在新的业务版图下，Mobileye选择了一条务实的路径：用规模效应平摊成本，用VLSA解决运营效率，用机器人拓展增长边界。