被逼墻角的Mobileye，祭出 CAIS 大旗，挑戰(zhàn)端到端大模型智能駕駛

Mobileye 可以算是中外新勢力智能駕駛的啟蒙老師。

特斯拉第一代智能駕駛使用Mobileye芯片和視覺算法，在 2015款Model S 車型中實現(xiàn)L2+級別的Autopilot；中國新勢力蔚來小鵬第一代L2+ 智能駕駛NIO Pilot 和 Xpilot以及第一代L2++ 領(lǐng)航輔助NOP和NGP都是依賴?Mobileye 芯片和視覺算法方案。

而現(xiàn)在，特斯拉走上了硬件和算法自研的端到端，中國新勢力高階智能駕駛都擁抱英偉達了，就連與Mobileye走的最近的吉利極氪也擁抱英偉達了，都在追逐著算力為王的端到端大模型。

可以看到 Mobileye的季度財報，2024年已經(jīng)跌回幾年前的水平，但此刻的智能駕駛已成為AI人工智能落地最大的產(chǎn)業(yè)之一，在全球卻是如火如荼的發(fā)展。

而此刻的 Mobileye 算是被逼到墻角了。最近?Mobileye 在其?Driving AI 2024發(fā)布會上祭出其Compound AI Systems（CAIS）大旗，挑戰(zhàn)大算力下的端到端大模型智能駕駛。

CAIS 是今年年初全球人工智能前五的學(xué)術(shù)研究機構(gòu) --?伯克利人工智能研究 (BAIR) 實驗室首次提出的“復(fù)合人工智能系統(tǒng)”這一術(shù)語，但其實CAIS在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，也在蓬勃發(fā)展。

所以本文基于發(fā)布會信息整理，結(jié)合AI相關(guān)知識對Mobileye 的 Compound AI Systems （CAIS ）復(fù)合人工智能方案進行分享。希望給大家?guī)硪恍┬畔?，最后歡迎投票留言討論Mobileye 這個方案是否能夠奏效？

Mobileye的自動駕駛信念

對于智能駕駛應(yīng)用的終極未來形態(tài)?Mobileye 表示想要打造一個真正的自動駕駛，它的指標是MTBF（Mean time between failures平均故障間隔時間，也就是多久出現(xiàn)一次故障?）。?Mobileye表示其與汽車制造商的合作中，MTBF 目標是 10的7次方小時的駕駛時間。對于公司來講，需要一個可持續(xù)的商業(yè)模式，確保達到目標同時實現(xiàn)公司的盈利。

所以 Mobileye 將自己的方案和谷歌Waymo以及特斯拉放一起比較；

其中谷歌和Mobileye采用CAIS方案，區(qū)別是谷歌主要依賴激光雷達，Mobileye主要依賴攝像頭，Waymo已經(jīng)證明了實現(xiàn)了滿足MTBF KPI的自動駕駛，但是成本和模塊化不行，地區(qū)泛化能力有待驗證。

而特斯拉的端到端純視覺方案，從成本，模塊化，地區(qū)泛化能力都非常優(yōu)秀。但是滿足自動駕駛MTBF KPI卻是一個大大的問號，特斯拉最近的 V12版 FSD 的公開數(shù)據(jù)顯示每次關(guān)鍵干預(yù)大約行駛 300 英里，相當于 MTBF 大約為 10 小時，與目標 MTBF 相差 6 個數(shù)量級。

所以 Mobileye 表示他對于FSD以及自己方案能否實現(xiàn)MTBF都打上問號，當然其實Mobileye潛臺詞是自己的L2以及以下的系列能夠?qū)崿F(xiàn)MTBF，所以暗示其 CAIS 能夠?qū)崿F(xiàn)。其實現(xiàn)有L2以及以下系列它的ODD 也就是可用范圍太小了，特斯拉FSD以及中國新勢力的L2++范圍就異常巨大，基本上等同于全部了。按照 Mobileye 的思路，他的 CAIS 現(xiàn)有產(chǎn)品與 Tesla 的端到端方案的FSD進行對比MTBF其實不公平。

端到端大模型方案的問題端到端大模型方案，數(shù)據(jù)的輸入到一個大模型算法然后輸出最終結(jié)果，對于自動駕駛基本就是從圖像的光子到汽車的控制。

前提是，沒有任何Glue code也就是，在計算機編程中，粘合代碼是一種允許組件互操作的代碼，在智能駕駛中你可以理解為沒有人類規(guī)則的代碼來影響輸入與輸出。僅憑無監(jiān)督，不需要標注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練就可以實現(xiàn)足夠的MTBF。

現(xiàn)實是，端到端是將Glue code轉(zhuǎn)變到線下，需要人類來挑選高質(zhì)量正確的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。如果沒有的話會學(xué)習(xí)很多常見但錯誤的行為，卻沒有學(xué)習(xí)到正確但稀少的行為。更可能引發(fā)人工智能?“AV alignment”?價值對齊的問題。端到端大模型的輸出結(jié)論很可能不真實，例如以下三個方面：

Calculator計算器 - LLM大語言模型并不是計算專家，人類通過句子學(xué)習(xí)語言和概念，大多數(shù)情況下，語義理解都可以通過這種方式很好地建立起來。但數(shù)學(xué)的運作方式并不完全相同。數(shù)學(xué)或算術(shù)在語言中并不是高度編碼的?；诖笳Z言模型的端到端，從數(shù)據(jù)中進行端到端學(xué)習(xí)往往會遺漏重要的抽象概念，因此不能很好地概括和提取結(jié)論。

所以，目前大模型ChatGPT也采用CAIS進行調(diào)用計算器等專門模型和工具。那?Calculator 和自動駕駛什么關(guān)系呢？自動駕駛中所有的碰撞安全都需要計算距離，時間等來實現(xiàn)避障。

人工智能的難題，捷徑學(xué)習(xí)（Shortcut learning problem）。捷徑是在標準基準上表現(xiàn)良好但無法轉(zhuǎn)移到更具挑戰(zhàn)性的測試條件（例如現(xiàn)實世界場景）的決策規(guī)則。打個比方如果我們用典型環(huán)境中的奶牛圖像（通常是在綠色草地上或草地前）來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能無法識別奶牛本身的一般外部特征，而只是將綠色與奶牛聯(lián)系起來。如果基于這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別軟件面對藍色背景上的奶牛，那么它很可能不會將其識別為奶牛。相反，綠色壁紙前的貓可能會被錯誤地識別為奶牛。

因此，AI 走了捷徑。它沒有真正開發(fā)出識別圖像的能力，而只是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的相關(guān)性學(xué)習(xí)了錯誤的因果關(guān)系。對于自動駕駛端到端算法如何保證端到端大模型沒有進行捷徑學(xué)習(xí)是個難題。即使攝像頭，雷達，激光雷達多傳感器融合，也就是現(xiàn)在講的前融合，當不同的輸入模態(tài)具有不同的樣本復(fù)雜度時，端到端隨機梯度在利用所有模式的優(yōu)勢方面存在困難，會導(dǎo)致計算時間過長。

而 CAIS 可以按每種傳感器對系統(tǒng)進行可分解訓(xùn)練，然后進行高級融合，應(yīng)該就是現(xiàn)在講的后融合，Mobileye 分享到其?Primary-Guardian-Fallback (PGF)融合方式。

長尾問題，對于長尾問題有兩種假設(shè)，在樂觀的情況下，就是類似于長尾有些事情概率相對較大，有些非常小，在悲觀的情況下，所有罕見的長尾問題其實概率都一樣非常小。其實具體怎么樣誰也不知道，但這個問題會影響自動駕駛對于長尾問題解決的思路。

其實，特斯拉FSD V12已經(jīng)是端到端大模型，按照邏輯大模型積累數(shù)據(jù)越多那么越好，但是根據(jù)Teslafsdtracker的數(shù)據(jù)可以看到，特斯拉的V12之后的版本并沒有體現(xiàn)這個觀點。

所以，端到端大模型這種，只需要喂足夠的數(shù)據(jù)那么算法軟件就會越來越優(yōu)秀的觀點缺少證據(jù)。

Mobileye 的 CAIS 方案

首先，Mobileye擺出了機器學(xué)習(xí)中需要考慮?Bias 偏差和?Variance 方差的妥協(xié)。Bias 偏差（“近似誤差”），由于學(xué)習(xí)到太多的約束，導(dǎo)致存在約束的盲區(qū)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)無法反映現(xiàn)實的全部豐富性，這個可以理解為懂得越多其實yVariance 方差（“泛化誤差”），由于學(xué)習(xí)以及訓(xùn)練的數(shù)據(jù)較少，就直接根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)總結(jié)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)對觀察到的數(shù)據(jù)過度擬合，無法泛化到看不見的例子。

Mobileye 想要表達的是，Mobileye 的方案將會采取合適的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，而不是多多益善。

所以Mobileye 給出的 CAIS 方案主要包括：RSS 是我們之前文章《從2022 CES 看Mobileye 自動駕駛產(chǎn)品技術(shù)以及戰(zhàn)略(誰說算力是唯一標準)》中講到的“Responsibility-Sensitive Safety” (RSS) 模型，它可以通過設(shè)立人為的準則來解決人工智能“AV alignment”?價值對齊的問題。感知/規(guī)控/執(zhí)行，分析計算等抽象層；從感知，算法，融合多方面冗余來確保實現(xiàn)MTBF。

其中感知和規(guī)控將采用 Mobileye 極致高效的AI算法和硬件芯片；冗余方面將采用 Mobileye 的 PGF 高階融合。

Mobileye 的 PGF 高階融合是一種將多數(shù)規(guī)則推廣到非二元決策的一般方法，用于冗余傳感器和外部輸入分析之后的信息決策，傳統(tǒng)冗余信息的決策機制是少數(shù)服從多數(shù)。對于感知和規(guī)控 Mobileye 宣稱其采用極致高效的AI 算法?；赥ransformer 的GPT最開始主要來自于人類語言文字的算法，它可以標記 Tokenize 所有的東西，然后利用自動回歸生成新的東西，例如在語言中它標記所有的單詞，采用自動回歸 Auto-regressive 預(yù)測下一個單詞的出現(xiàn)概率，再預(yù)測下一個單詞出現(xiàn)的概率，最后生成句子或者文字內(nèi)容。

目前 Transformers 的類似算法已經(jīng)在 AI 領(lǐng)域確立了王者地位，感知以及環(huán)境輸入信息被Tokenized，然后Auto-regressive 生產(chǎn)新的數(shù)字信息用于計算和決策，甚至輸出。所以端到端的方案中，只需要有足夠的數(shù)據(jù)，和強大的算力，基本上都能產(chǎn)生貼近真實答案的token算法組合，差別只是token多與少的問題，也就決定算法復(fù)雜和需要算力的多少。在汽車AI領(lǐng)域里面應(yīng)用廣泛的語音和圖視頻AI，和上面講到的語音機制一樣類似，所以 Mobileye 的自動駕駛算法也一樣采用，不過?Mobileye 表示其優(yōu)化或者靈活的運用，對傳統(tǒng) Transformer 應(yīng)用改良的 STAT: Sparse Typed Attention。目前行業(yè)內(nèi)包括特斯拉的端到端，第一步是用CNN對每畫幅的圖片進行處理創(chuàng)立整個算法的Backbone，整個算法都基于CNN特征進行傳遞處理。Mobileye 發(fā)現(xiàn)這樣的算法需要非常大的算法和算力，例如目前800萬的攝像頭，按照7個攝像頭用作周視，另外目前通用對攝像頭采樣是1秒鐘采樣10次，然后將這些圖片切割成20*15個像素進行boken編碼，按照Mobileye 的算法這就需要 100Tops，配合大流量數(shù)據(jù)輸入與輸出。所以Mobileye 對傳統(tǒng) Transformer 應(yīng)用改良的 STAT: Sparse Typed Attention。主要就是對token進行分類，類似于公司組織一樣分部門和科室。

Mobileye?采用Parallel Auto-Regressive (PAR)的方式，原來transformer下的tokend 是人人平權(quán)，大家都互相交流溝通，現(xiàn)在token分類，只允許同類的領(lǐng)導(dǎo)之間進行交流和溝通產(chǎn)生結(jié)論，所以mobileye號稱實現(xiàn)比原來高效100倍。

當然，這種算法的缺點和公司組織一樣，創(chuàng)造了更多的層級，不同層級必須使用不同的設(shè)施和組織方法，所以 Mobileye 在其芯片上采用了5種不同功能和架構(gòu)的內(nèi)核分別處理算法。

MIPS-通用CPUMPC-專門用于線程級并行的CPUVMP-超長指令寬度（VLIW）-單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）；專為定點算法的數(shù)據(jù)級并行性而設(shè)計（例如，將12位原始圖像收斂為一組不同分辨率和色調(diào)圖的8位圖像）；基本上，對整數(shù)向量執(zhí)行操作PMA-粗粒度可重構(gòu)陣列（CGRA）；為數(shù)據(jù)級并行設(shè)計，包括浮點運算；基本上，對浮點數(shù)向量執(zhí)行操作XNN-專注于深度學(xué)習(xí)的固定函數(shù)：卷積、矩陣乘法/完全連接和相關(guān)激活后處理計算：例如CNN、FCN、Transformer的優(yōu)秀處理表現(xiàn)。

根據(jù)這些軟硬算法的結(jié)合， Mobileye 表示其最新的 EyeQ6H 雖然只有34 TOPS (int8)是英偉達Orin x的 1/8 但是跑圖形算法ResNet50的能力卻是英偉達Orin x的 1/2 ，所以 Mobileye 表示算力并不能夠很好的評價芯片的計算能力。

最后 Mobileye 喊出他的 CAIS 是極致的AI 高效率來叫板大算力下的端到端。

除此之外，對于數(shù)據(jù)方面，端到端就是一個大胖子來什么吃什么，食量大，但其實這里會有問題，需要強大的數(shù)據(jù)采集和算力處理，并不高效。所以其實可以看到特斯拉去年從Luminar購買 2,000 臺激光雷達，Mobileye猜測大概率是為了創(chuàng)建監(jiān)督訓(xùn)練的地面實況 (GT) 數(shù)據(jù)，而 Mobileye 也在做這個事情，做這個事情的難點就是需要標注數(shù)據(jù)。Mobileye 表示其采用在大型無監(jiān)督數(shù)據(jù)上訓(xùn)練基礎(chǔ)模型然后監(jiān)督對少量標簽的微調(diào)的方法來做地面實況 (GT) 數(shù)據(jù)。最后，在商業(yè)方面，Mobileye確保其整套方案模塊化，從而能滿足不同自動化需求的高效開發(fā)，保證發(fā)展有保障，未來有路徑。

Mobileye 的 CAIS 能否挑戰(zhàn)端到端大模型

Mobileye 算是在獨特的方案中堅持到底，其方案提供軟硬結(jié)合的一整套方案，這種?CAIS?方案無疑是高效的，它更講究專用性，根據(jù)行業(yè)的特點進行深入分析定制。端到端大模型的智能駕駛應(yīng)該算是通用人工智能的一個應(yīng)用分支，它的帶領(lǐng)肯定是英偉達等大算力巨頭，他講究通用性和大算力。

所以，從技術(shù)上各有優(yōu)缺點。

目前國內(nèi)一大通采用英偉達芯片的肯定是走端到端大模型的智能駕駛，接下來各家紛紛構(gòu)建自己芯片體系的例如蔚來，理想，小鵬，momenta大概率不會擺脫這個影子，但有可能長期會分化；特殊的華為應(yīng)該是走 CAIS 的方案，畢竟軟硬都有，而且能力特強，在強大的背景下走出自己的一條路；比較尷尬的是地平線了，今年年初的百人會上余凱表示“十年以后連L3都不會真正實現(xiàn)”其實這不過是沒有找到自己大算力和軟硬定位的嘆息。

最后，那從商務(wù)上來講，Mobileye 的?CAIS?高階智能駕駛在目前的中國會比較難，它太具有唯一性了，在主機廠主導(dǎo)的供應(yīng)商體系里面唯一性太可怕了，如果?Mobileye 沒有打通商務(wù)問題，可能永遠留在 L2以及以下的市場，無法分享高階智能駕駛快速發(fā)展的蛋糕。

未經(jīng)準許嚴禁轉(zhuǎn)載和摘錄-參考資料：

Driving AI 2024 Navigating the path to autonomous mobility?-?Mobileye

Learning Token-Based Representation for Image Retrieval -?Hui Wu1 , Min Wang2*, Wengang Zhou1,2*, Yang Hu1 , Houqiang Li1,2

從模型到復(fù)合人工智能系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變 -?Matei Zaharia、Omar Khattab、Lingjiao Chen、Jared Quincy Davis、Heather Miller、Chris Potts、James Zou、Michael Carbin、Jonathan Frankle、Naveen Rao、Ali Ghodsi

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