Mobileye副总裁：今年将在吉利车型上率先搭载EyeQ5芯片

2021刚开年，57年来首次线上举行的CES消费电子展就引爆了整个互联网。

通用汽车一次性发布六款纯电动车，凯迪拉克还发布了电动飞机；奔驰、宝马集体发力智能座舱MBUX Hyperscreen、第八代iDrive集体亮相；索尼在去年CES上首发的电动概念车，本届CES上发布了路测视频……

在汽车芯片领域，各大厂商也争先恐后发新品，英特尔子公司Mobileye就在本届CES上发布了激光雷达系统集成芯片（SoC），预计2025年就会搭载于量产车中。

▲英特尔高级副总裁、Mobileye总裁兼首席执行官Amnon Shashua在CES 2021演讲

同时，Mobileye最新的自动驾驶芯片EyeQ5今年9月就将搭载于吉利的新车型中正式上市。

此外，在L4级自动驾驶测试、众包高精地图、出行及服务（Maas）等方面，Mobileye在过去一年中也取得不小进展。

▲中国媒体通过线上采访Erez Dagan

近日，车东西采访了英特尔副总裁、Mobileye产品及战略执行副总裁Erez Dagan，就Mobileye最新产品规划和未来发展机遇进行了深入解读。

一、和蔚来还有合作 EyeQ5今年上车吉利

在开年的另一场大戏——蔚来NIO Day上，造车新势力蔚来发布了首款轿车ET7。值得注意的是，这款车的自动驾驶系统并没有像此前车型一样采用Mobileye芯片，转而使用4颗英伟达Drive Orin芯片。

▲蔚来ET7将搭载英伟达自动驾驶芯片

此前蔚来所发布的三款车型ES8、ES6、EC6中则都使用Mobileye EyeQ4芯片。

似乎蔚来正在“放弃”这位多年以来的合作伙伴。

Erez对此表示，2020年全年Mobileye向蔚来提供了超过5万套系统，包括三目摄像头系统以及ADAS解决方案。

不过，作为ADAS芯片行业的老大，Mobileye更希望与大厂合作。

Erez说道：“我们必须做出一个艰难的决定，那就是选择谁作为我们解决方案在中国市场的领导者。正如今年CES上提到的，我们的选择是与更大更强的吉利汽车集团合作。”

同时，他表示，随着更先进功能的加入，我们需要选择比蔚来更强大和有实力的OEM厂商。

Erez在采访中表示：“我们跟蔚来的关系还是很好的，我们跟蔚来还有出行即服务（MaaS）运营车队供应的合同和三目方案的延长合同。”

Mobileye最新的L2级自动驾驶系统称为SuperVision，首款与吉利汽车合作的车型将在今年9月正式量产上市。在Mobileye的测试视频中能看到，这款车搭载了11枚摄像头、2颗EyeQ5芯片。

其中，双目前向摄像头由一枚广角和一枚长焦构成。广角摄像头有120度的探测角度，长焦镜头为28度，但能看到更远的距离。这两枚摄像头的解析能力也很强，都是800万像素摄像头，也就是说，可以捕捉4K视频。

▲SuperVision硬件配置

在车身侧面，有4枚角摄像头，分别照向前方和后方。另外，在车辆后视镜的位置，还有4枚泊车摄像头，车身后部还有1枚摄像头。

Mobileye也展示了测试车辆搭载的硬件，共有2颗EyeQ5芯片组成计算设备。在自动驾驶感知方面，Mobileye提供了端对端全栈L2级自动驾驶能力、高精地图以及泊车功能。

二、自研激光雷达四年后上车 性能强、成本低

在L4级自动驾驶研发上，Mobileye同样不甘落后，去年就已经宣布了激光雷达上车的计划。

CES 2021的演讲中，Mobileye透露了更多信息。Mobileye总裁兼首席执行官Amnon Shashua表示，激光雷达将于2022年正式搭载进量产车中。

首批激光雷达将由激光雷达制造商Luminar供货，单车装有3个激光雷达，前向一个，侧后向两个。此外还有6个毫米波雷达，分别为前向、后向和四个侧向。

▲Mobileye激光雷达演进之路

不过Luminar供货的激光雷达将是ToF型的，虽然在成本上可以控制的较低，但并不能满足长远的自动驾驶需求，因此Mobileye目前也在自研激光雷达芯片（SoC）。

这一自研的激光雷达系统集成芯片利用硅光子工艺集成激光器，依靠FMCW（调频连续波）计算物体的距离、速度、方向，自研的产品将在2025年正式上车。

▲Mobileye自研激光雷达芯片

2025年，车辆可以仅配备一个激光雷达就能实现L5级别的自动驾驶。前向激光雷达具备三重冗余，同时摄像头和毫米波雷达也具备双重冗余，也就是在硬件上，让自动驾驶的可靠性不断提升。

同时，Mobileye自研的激光雷达在性能和成本上都将有巨大优势。

在性能上，Mobileye的激光雷达支持4D采样，也就是采集距离、方位角、仰角和FMCW（调频连续波）多普勒测量共四个维度。同时，激光雷达的功率效率也会显著增强，发射能量更低。

这两大优势可以显著提升激光雷达的ODD（运行设计域），能够有效提升激光雷达的动态范围。

测量速度也非常迅速，每秒200能达到万点，每平方度600点。

目前激光雷达搭载于自动驾驶车辆最大的难度之一就是成本难以控制。Mobileye借助英特尔在芯片领域的技术积累，生产激光雷达芯片。有源激光组件、无源激光组件和波导都集成到SoC当中。

届时，这颗激光雷达芯片将在英特尔墨西哥工厂量产，这家工厂所具备的技术也是全球独一无二的。

激光雷达成本得以控制，搭载进量产车就不是什么困难的事。

三、明年开启商业化服务 会在上海组建L4车队

在研发自动驾驶系统之后，还需要将自动驾驶系统商业化。Mobileye则有三种打入市场的方式，分别是出行即服务（MaaS）、车辆即服务（VaaS）、驾乘即服务（RaaS）。

VaaS模式中，Mobileye会向运营商出售集成好自动驾驶系统的汽车，搭载移动智能软件栈。这样一来，运营商可以优化车辆的运营。

驾乘即服务（RaaS）模式中，即Mobileye直接提供自动驾驶服务，平台车辆会为公众提供出行服务。如果能够将服务集成到多种出行平台中，自动驾驶将比人类驾驶员更节省车费。

同时，Mobileye也会提供MaaS出行即服务。去年5月，英特尔斥资9亿美元（约合58.3亿元人民币）的价格收购以色列出行服务公司Moovit，这家公司所提供的服务就事MaaS。

目前，Moovit公司在全球102个国家和地区提供公共交通、自行车以及两轮电动车服务，整合城市内的出行信息，类似Uber、滴滴的出行服务平台。同时，Moovit的用户总数已经超过8亿，已经有庞大的用户群体。

▲Moovit移动app

Erez说道，在Robotaxi领域，Mobileye是唯一一家完全靠驾驶辅助业务自筹资金，并研发自动驾驶汽车解决方案的厂商。因此，Mobileye并不是烧钱，而完全是是为了自动驾驶这场马拉松赛。

目前，Mobileye的L4级自动驾驶测试已经在以色列、美国底特律和德国慕尼黑展开，下一步Mobileye的业务将会拓展至东京、上海、巴黎，在法规允许的情况下，还会在纽约测试。

▲Mobileye自动驾驶测试车

从明年开始，Mobileye与大众汽车合资成立的项目将会在以色列投入运营。在法国，Mobileye与欧洲最大的PTO公司的合作项目将在下个月开始。在韩国大邱的测试将在今年中期开始。此外，Mobileye在日本的L4级商业化服务将在2023年展开。

另外，Mobileye在中国也有业务布局，目前还没最终决定具体提供哪种服务模式。

附：Mobileye产品及战略执行副总裁Erez Dagan采访实录

提问1：目前业界的趋势是，越来越多的汽车厂商他们都在自发自研芯片，包括像特斯拉，蔚来、比亚迪等等，现在也有传闻说苹果要做汽车芯片。假设汽车厂都自研芯片了，您看未来像Mobileye这样的第三方的芯片厂商的机会在哪里？您是如何看待这个事情的？

Erez Dagan：谢谢你的提问。关于OEM正在开发他们自己的感知系统集成芯片（SoC）。除了特斯拉，我不知道还有谁在开发自己的SoC。他们所做的开发尝试当中，很少有尝试开发自己的软件堆栈。而Mobileye的价值主张是独一无二的，我们做的不是一个科学项目或是过度的资源开发，后面再缩减考虑经济成本问题；而是经过数百万车辆长期测试的项目，我们的核心解决方案已经在路上运行了十年。

我们在这个行业看到的趋势实际上是，除了那些资金充足的公司能够承担冒险、承担失败市场，实际上整个市场是通过收购策略在整合。他们没有资金，他们现在明白了开发整个堆栈的方案是一场高成本高风险的游戏。我们看到对全栈解决方案的需求越来越大，比如我们的SuperVision™系统。对于该系统和这种价值主张来说，吸引力是巨大的。我们非常乐观地认为，最大、最著名的主机厂的整合行为，会采用久经测试的具有灵活性的全栈解决方案。

当然我们还为SuperVision™配置了OTA差异化功能，这一层掌握在我们的手上。EyeQ^®5和EyeQ^®6芯片以及相关平台都能支持SuperVision™，我们还留了联合开发和添加差异化价值的空间。这些SoC是可编程的，我们给客户提供了两个世界的最好的东西。固态强大的核心堆栈，以及灵活度和开发差异化价值的空间。所以我们对这一战略非常有信心。

提问2：您认为未来的芯片汽车自动驾驶的芯片会朝什么方向发展，会有什么样的趋势？

Erez Dagan：就像我说的，曾经有一个非常不准确的衡量标准来评估芯片的性能。TOPS作为SoC能力的一个数字指标太过于简单。我们现在就有事实证明，我们使用两个EyeQ^®5或一个EyeQ^®6就可以提供一个非常强大的方案，并可以在任何地方提供流畅的驾驶体验。这都是以我们的安全模型和强有力的驾驶策略研究为基础的。

当然，这一方案可以向上和向下拓展。例如向下拓展成更基础的辅助驾驶，只用关闭某些内容和OTA更新即可；向上拓展就需要再添加一些硬件单元，实现我们目标的消费级自动驾驶市场，这一市场预计在2025年将会释放开来，并做到可接受的经济成本价格。Mobileye完全准备好了拥抱这一趋势，我们的SoC及一体化的软件开发，关于SoC和嵌入式软件耦合开发的重要性已经被强调很多遍了。有些系统很简单却很关键，比如飞机的起落架；一个非常简单的系统需要非常安全；也有一些复杂的系统不需要非常安全，比如智能手机。

自动驾驶将两者结合在一起。任何试图分解或从零开始组合的尝试都会招致很多风险，包括安全、效率和经济性。所以硬件和软件之间的紧密耦合和深度集成是关键，并不是随便一个衡量指标就能说明SoC更强。在这种情况下，判断一套解决方案是否成功，远不应止于TOPS这样的衡量标准。

提问3：我也听说Mobileye跟蔚来之间好像在合作上有一些不愉快才导致双方合作终止的，有这样的事情吗？想请您分享一下。

仅去年，我们就给蔚来提供了5万套系统，包括三目系统和消费级自动驾驶市场的高级ADAS。我们必须做出一个决定，一个艰难的决定，那就是选择谁作为领导者将我们的解决方案引入中国市场，正如今年CES上提到的，我们的选择是与更大更强的吉利汽车集团合作。在此方面，随着更先进功能的引入，我们需要选择比蔚来更强大和有实力的OEM。当然，我们跟蔚来的关系还是很好的，我们跟蔚来还有出行即服务（MaaS）运营车队供应的合同和三目方案的延长合同。

提问4：两个问题，一个是关于激光雷达，一个是关于自动驾驶出租车的。刚刚介绍激光雷达的优势包括性价比高，功耗低，体积小，还比较容易上车；缺点就是成本比较高，元件需达到高精度要求，且达到这个高精度元件的厂商较少，想知道Mobileye是如何解决这个问题的？相比传统的激光雷达，这个雷达的成本比较高，那预计在2024年、2025年，雷达上车的时候成本会降低吗？大概能降多少？

Erez Dagan：谢谢你的提问。我先谈性能，然后谈成本。我们在对市场进行了仔细研究之后发现，在性能方面，我们引入市场的激光雷达与市场上的其他解决方案相比没有任何劣势。在性能方面，我们的激光雷达的设计原则有四条：第一条是从距离、方位角和仰角的三维采样转变为包括FMCW（调频连续波）多普勒测量在内的4D采样，这是我们正在做的方向。正如我之前所说，这么做的目的是希望使激光雷达系统做到独立、完整。

视觉是一个系统，激光雷达是第二个系统，雷达将是第三个系统。我们在努力提升包络效果，以确保激光雷达有多普勒测量，这可以让我们获得实时的航向测量；保证所有扫描的点都有充分的接触时间；当目标相邻时，简化了基于多普勒信号的聚类和跟踪，这是无多普勒测量的激光雷达存在的一个问题。

第二，增强了激光雷达的功率效率，使我们能够以显著更低的发射能量达到相同的测距。功率效率是可以调整的，可以针对高级驾驶辅助系统（ADAS）市场与Robotaxi业务指定解决方案或衍生解决方案。

这会增强我们的ODD（运行设计域），因为FMCW的灵敏度更高，或者说信噪比更高，让我们可以获得更高的有效动态范围，这意味着我们有更多的原始测量数据。然后我们就可以对全球进行高精地图绘制，这样我们就可以对来自激光雷达的更多信息进行后处理。

所以，我们有更高的灵敏度，并将利用这一点来提高ODD和实现更高的有效动态范围。

我们的设备绝对支持高分辨率采样。这是另一个我们想要达到领先世界的领域，每秒两百万点，每度立体角六百点。这将让我们对所处环境获得准确的感知。这些都是性能方面的情况。我们激光雷达的性能预计会超过市场上任何已知的解决方案，做到激光雷达本身可以用作一个单一的、完整的、独立的感知系统。

至于这些设备的成本，确实，如果没有相应的的资产和能力，这个项目耗资巨大。幸运的是，我们在英特尔有足够的知识产权、专业知识和晶圆厂，知道如何将有源激光组件、无源激光组件和波导放到芯片上。借此我们可以把这些都集成到SoC，交给英特尔硅光子部门在新墨西哥的一家独特工厂制造，这是全球独一无二的资产。从这个意义上说，这将使我们能够实现非常激进的成本目标，并且实现第二个目标，即将解决方案引入消费级别自动驾驶汽车的功能。

提问5：另外一个问题关于Robotaxi部分，现在Mobileye已经在以色列、德国等地方开展了自动驾驶汽车路测，想知道接下来在上海或是中国Mobileye是否有相关布局呢，是要自建运营车队，还是把解决方案提供给其他出行运营商？

Erez Dagan：我们对中国MaaS的看法正如Shashua教授之前介绍的一样。我们的市场参与模式是非常多样化的，有出行即服务（MaaS）、车辆即服务（VaaS）和驾乘即服务（RaaS），这一多样性让我们能在不同地区以不同模式进行合作。我们现在尚未公开在中国具体的合作方案，但是我们有支持各种模式的灵活度。为什么不破坏我们的盈利模式呢？VaaS模式意味着我们向当地的运营商出售集成好的汽车，搭载被称为移动智能的软件堆栈，这样一来，运营商可以优化车辆的使用和利用。

第二种模式叫做“驾乘即服务（RaaS）”，意味着我们的车辆会响应并为他人发出的乘车服务需求给出报价。比如像Uber这样的交通网络公司（TNC）可以将订单发给我们竞价，从而获得低很多的报价，而不是把需求发送给更贵的人类驾驶员，当然我们也能提供消费者需要的MaaS。但是具体回到中国，我们的选择尚待公布。

提问6：怎么去定义SuperVision这款新的产品？是可以把它定义成Mobileye全栈式自动驾驶产品的过渡，还是说是之前ADAS产品的升级？

Erez Dagan：我们认为L2+级别ADAS和L4是一个连续体，两者之间的区别在于平均故障间隔时间（MTBF）。在L2级别，因为驾驶员仍然保持专注，系统的性能不必超过人类的性能或人类的故障频率；L4级别，驾驶员不再担责，所以系统的性能必须远远优于人类的性能。我们不认为这是个过渡方案，相反，我们坚信L2+的市场会很大很稳定，驾驶员愿意继续保持专注，同时能从一个高性价比的系统和准自动驾驶方案中获益。当然，就像在每个市场上的溢价一样。从2025年开始，司机模式将会出现。汽车承担起了责任，而那些能负担得起这一经济成本的人，能承受每辆车额外花费数千美元的人，便可以体验完全自动驾驶。但L2+会持续很长一段时间，也就是我们所说的有条件下的自动驾驶。

提问7：因为今年疫情的原因，消费市场对自动驾驶的期待比较高，因为在这种比较特殊的环境下，自动驾驶能够商业化的话，对于疫情防控或者是出行是有很大帮助的。所以说也想问一下Mobileye怎么去看待今年自动驾驶在全球市场发展的进程，以及2021年您预期会有技术或者是这种模式端突破性的进展吗？

Erez Dagan：是的，到2022年，Mobileye将在以色列部署自动驾驶服务，我们这一计划维持不变。五年来，我们一直致力于将这些车辆投放到道路上提供商业服务，到2022年，我们将提供真正的服务，而不是一个实验或则仅仅是展示。为了完善堆栈的不同层，我们在有战略性的、积极的搭建或收购我们的完整堆栈，特别值得一提的我们对Moovit的收购，它是全球最大的城市旅行规划平台。Moovit拥有独特的全球乘客资产，数亿乃至近十亿的乘客群体，他们对不同地区的交通环境有非常好的理解，这样一来，我们就可以叠加以需求数据为基础的移动智能层。Moovit还对全球多个地区的需求模式有非常清晰的认识，他们在全球多个地区拥有活跃用户。他们还与全球各地的运输运营商建立了合作关系，为我们提供更多样化的服务，比如车辆即服务（VaaS）和驾乘即服务（RaaS）。

提问8：蔚来刚发布的计算平台甚至达到1016TOPS，您是怎么看行业都在往大的算力平台发展的，您认为算力和需求之间应该怎么匹配？

Erez Dagan：好问题。就像我之前说的，但我会讲得更清楚一点。Mobileye从事汽车产品制造已经有20年的历史了，我们对成本敏感度有非常清晰的认识，同时我们也非常清楚要推出一款安全关键的汽车产品，需要满足哪些高性能要求。这种专业知识是一种资产，它让我们能够从一个经过实战测试的驾驶员辅助系统中获得模块，以打造非常高效的解决方案。在性能和成本方面，这些都是固定的解决方案。算力的消耗会有多大呢？我想再次说明一下，TOPS数字不过是过去的数值竞赛。如果你需要一个非常强大的电脑，那意味着你其实不知道自己想要什么，而这只不过是一个探索的阶段。一旦你需要满足经济性的要求，就要在处理速度、客户需求、以及解决方案成本各个方面找寻平衡，而这些都是至关重要的。这是区别真正的汽车产品业务，不是所谓的广告、作秀或仅仅是处在研究的阶段。

提问9：过去一年自动驾驶这个领域投资非常活跃，尤其在Robotaxi领域，您认为今年这样的投资收购的趋势还会继续吗？您觉得接下来Robotaxi大规模的落地，从行业角度看目前还存在哪些技术问题或是商业领域挑战的？

Erez Dagan：我们很早就预测到了这一趋势。市场上会出现一种联合企业，只有少数的联合企业或公司能够到达终点线。幸运的是，我们是唯一一家完全靠驾驶辅助业务自筹资金的自动驾驶汽车解决方案供应商。我们不是烧钱，我们是为这场马拉松而生的。我完全理解那些无法通过收入来实现长期自动驾驶发展和变现的公司，他们是如何被迫做出妥协，抱团共同承担风险和回报。我们的位置更强大和稳固，并在向着终点线积极迈进。就像今天Shashua教授在演讲中阐述的Mobileye的三位一体战略，这让我们脱颖而出、与众不同。这一三位一体的首要因素就是我们为驾驶决策安全保驾护航的正式安全模型——责任敏感安全模型（RSS）。我们视觉系统内的真正冗余™（True Redundancy™）让整个系统更强大，更易达到MTBF和相关验证。最后，我们提供了一个真正的众包解决方案，它具有非常高水平的性能，比标准高精地图更有价值。它是为自动驾驶汽车的需求量身定制的，或者带有大量语义层的高级别ADAS功能。

提问10：您觉得接下来Robotaxi大规模的落地，从行业角度看目前还存在哪些技术问题或是商业领域挑战的？

Erez Dagan：就技术而言，我们已经完全准备好了。正如我们用两种不同的感知堆栈来证明的。我们耶路撒冷展示了基于雷达和激光雷达的一种自动驾驶解决方案，还有耶路撒冷、慕尼黑和底特律展示的一种基于摄像头的方案。就技术层面，我们完全做到了；经济层面，正如我之前提到的，我们的方案是为量产市场设计的，在Robotaxi领域，虽然这一市场一开始规模不会特别大，但我们的自动驾驶系统方案具有成本优势，再加上出行智能这些差异化功能，我们的每公里成本水平可以控制的很好。我们也预见到了，Robotaxi市场的竞争点在于系统成本。如何更好更有效地利用车辆，这就是我们出行智能会出彩的地方。通过在汽车装配更便宜硬件方案，有收益的里程数比例会更高，那当然我们在每公里成本方面就会非常有竞争力。而这就是我们在该领域强大的战略。

剩下的主要障碍就像我刚开始说的，是规则。从2015年开始，我们一直积极推动这一领域的工作。我们推广了责任敏感安全模型（RSS），这是一种用于自动驾驶汽车决策的开放安全模型。我们的整个系统设计都考虑到了这一点，并从经济和性能方面受益。我们还加入了IEEE委员会，该组织由25家自动驾驶汽车公司共同参与，全部都是众所周知的行业大拿，我们一起都在这个委员会里，把透明和明确的决策合同的概念标准化。这样自动驾驶汽车就能清楚地知道自信谈判和危险谈判之间的区别。使用RSS这种基于模型的决策安全，我们的自动驾驶汽车永远不会因判断失误而导致事故。

提问11：现在半导体产能的紧张对汽车行业的影响也有一段时间了。Mobileye对此是否受影响？您预计这种现象大概什么时候能够得到缓解呢？

Erez Dagan：我们完全是稳定的，因为我们有扎实的合约和强大的业务流，使我们能够抵御这些波动。我们在2020年看到的仍然是我们系统销售的增长，我们将其转化为对我们供应商的需求，这实际上让我们定位更高更强健。我们在疫情期间也的确做出了非常稳定增长的业务。正如我说的，我们没有受到影响，并且我预计反弹很快就会到来了，可能几个月到一年。但是，我们没有受到影响，外面对我们的传闻都是谣言。

提问12：从这个月开始，中国一些领先的自动驾驶提供商开始跟中国主机厂汽车厂去合作，创立新的汽车品牌。他们的一大特征是试图把整个全栈的自研能力掌握在自己的手中，Mobileye是如何看待中国汽车行业独有趋势对于整个自动驾驶领域的影响？

Erez Dagan：如我谈到的，我们对中国市场的动力是很强劲的。很多主机厂对我们的SuperVision™系统很感兴趣，包括你提到的那些公司。之前会上我有说过，市场的总体趋势其实跟你刚刚描述的不同，绝大部分的OEM认识到开发这种堆栈方案是一场马拉松，会耗费大量资源，风险很高，而资金可以帮助缓解风险。不是所有公司，或者只有极少数的公司有这雄厚的资金实力来承担数十亿美元的支出。所以我们发现市场趋势就是OEM开始采购安全和久经验证的方案，例如我们跟吉利汽车的合作。另外中国的主机厂等企业也很关注SuperVision™堆栈系统，我们在中国市场动力很足。

提问13：想问下Mobileye EyeQ6芯片进展情况怎么样？

Erez Dagan：我们的EyeQ^®芯片已经到第六代了，是一个支持广义L2+级别的单SoC，我们目前在SuperVision™系统内使用的是2颗EyeQ^®5。而1颗EyeQ^®6的算力比2颗EyeQ^®5高很多，这样我们就能够用内部冗余或者额外的计算机视觉引擎来优化MTBF。另外，我们还可以在自己的SoC上集成其他的SoC来满足环绕式视觉系统、自动泊车功能和集成MCU部件。这样我们可以剔除很多组件，为高级别ADAS提供一个简化集成的，经济高效的单SoC方案。预计该方案会成为L2+量产方案。当然了，该SoC是可堆栈的，我们可以叠加其他的SoC升级到消费级自动驾驶。

提问14：我注意到目前EyeQ系列芯片都是由意法半导体来制造的，未来这一系列的芯片会不会可能由英特尔的技术来制造？

Erez Dagan：一切皆有可能。但是我们下一代的芯片尚未移到英特尔工厂。我们的路线图很灵活，市场告诉我们硅光子能够创造差异化或更高的价值，加入激光雷达或者RF SoC。英特尔会支持我们激光雷达开发业务，我们完全了解并全力参与同英特尔合作。在此之外，EyeQ^®6还没有交由英特尔工厂，目前也没有转移到英特尔工厂的具体计划。