曾经的「 ADAS 之王」，被中国车企卷麻了

「卷不赢中国市场，就打不赢全球市场。」

一年前，Mobileye 的 CEO Amnon Shashua 教授中国之行时，曾说过这样的话。他的本意是想形容中国汽车在高阶智驾上落地速度之快，技术路线之激进，不过如今看来，这句话好像是在预告 Mobileye 自己的境遇。

8 月 13 日，极氪发布了 2025 款极氪 001 和 007，除了入门版 001WE 后驱版延续了 Mobileye 方案外，其余版本搭载了英伟达 OrinX 平台。作为 Mobileye 高阶智驾产品线 SuperVision 的全球首发，极氪 001 在过去三年里帮 Mobileye 贡献了 20 多万台的出货量，绝对算 Mobileye 在高阶智驾领域的主力车型。然而，随着极氪 001 转向英伟达阵营，国内留给 Mobileye 的市场空间又少了一块儿。

作为曾经全球范围的内「ADAS霸主」，Mobileye 在中国市场的日子似乎越来越不好过了。

最近，Mobileye 的事情有点儿多。前有极氪 001 改换英伟达平台，后有第二季度财报一出，股价当天下跌 22.5%。

老实说，如果单从财报数据来看，Mobileye 在第二季度的表现只能算微降，营收 4.39 亿美元，同比下降 3%；毛利率 48%，同比下降 1.73%；出货量环比增长 110%。但是，Mobileye 下半年预期下调，特别是自动驾驶产品线 Super Vision 系统的出货量降低，直接导致了股价下跌。

几个月前，Mobileye 副总裁及中国区董事总经理 Elie Luskin 曾在北京车展的采访中透露，ADAS 业务走势良好，「合同订单数量非常饱和，未来几年 ADAS 芯片出货量会是 3 亿个，持续到 2032 年左右」；相比于 ADAS 芯片，自动驾驶（AV）产品线就没那么乐观了。

目前，Mobileye 的 ADAS 产品单车平均收入是 60-100 美元；自动驾驶（AV）产品的每台收入在 1000-50000 美金。因此，在 2023 年仅贡献了 10%营收的 AV 产品线，代表了更高的单价，更可观的利润，以及 Mobileye 发展的未来。

目前，Mobileye 在中国市场的问题，就是 AV 产品线疲软。根据 2023 年年报显示，中国市场贡献了 Mobileye 30%的业务，是全球第二大市场；其中， AV 产品线以吉利系车型为主。

现阶段 Mobileye 高阶智驾产品线（AV 领域）主要有三条线：

SuperVision 系列，以摄像头为核心，客户可以自行备选是否要加装雷达，支持 L3 级别的自动驾驶。搭载车型有极氪 001、009、Smart 精灵 1，从 2021 年至今出货量超过 20 万辆。

随着极氪 001 转向自研路线，Smart 也在上半年的北京车展上宣布 Smart 5 将采用英伟达 OrinX 平台，目前 Mobileye 高阶智驾产品线的国内车型还剩极氪 001 WE 后驱版、极氪 009、极星 4 等。从这几款车型目前的市场表现来看，想实现去年年出货量超过 10 万台的目标，显然不太容易。

可以说在如今国内高阶智驾越来越热的市场环境下，Mobileye 的高阶智驾却走向了越来越冷的方向，为什么呢？

提到如今 Mobileye 在国内市场的境遇，能看到很多角度的原因：算力、黑盒模式、产品的迭代周期等等。本质上，是双方对高阶智驾理念的分歧。这种技术理念的「分岔路」，在算力上，开发模式上，也技术路线上

比如，算力。

Mobileye 可以说是行业里坚定的「不堆算力派」。Mobileye CEO Amnon Shashua 教授不止一次在公开场合说：「几十 TOPS 算力，物尽其用的话，也够用」。按照 Mobileye 的理念，物尽其用，按照功能的需求设计芯片架构和算力，能做到成本和性能的最佳平衡。

但如今国内的车企们，显然不太认同这个理念。智能驾驶技术的快速迭代，让大家有点儿「算力不足恐惧症」：就算如今的算力够用，那未来技术迭代后还够不够用？这种担忧，反映到如今的智能汽车上，变成两个字「冗余」：算力冗余、感知冗余、配置冗余。

结果就是，在 Mobileye EyeQ5 算力 24TOPS，英伟达 OrinX 算力 254TOPS，地平线征程 6 算力 560TOPS 的竞争局面下，更多车企选择了算力更大的选项。

当然，新一代 Mobileye 芯片也增加了算力，比如 EyeQ6H 45TOPS；EyeQ Ultra 达到了 176TOPS。不过，这两款芯片全面量产要到 2025 年。而即将在 2025 年亮相的英伟达 Thor，算力达到了 2000TOPS，更大的算力又来了。

又比如，开发模式。

过去几年里，国内汽车圈最流行的词之一就是「自研」，特别是在智能驾驶和智能座舱领域。有野心的玩家们希望把产品开发的「灵魂」掌握在自己手里。相比之下，Mobileye 以交钥匙模式为主，用 Mobileye 自己的话说「简洁高效，上车就用」，但留给自研的空间并不高。

为此，Mobileye 曾在 2022 年发布过 EyeQ®系统集成芯片的软件开发工具包（SDK）EyeQ Kit，可以利用工具包在 EyeQ 平台上部署差异化的算法和人机接口工具，支持自主研发应用算法和第三方应用软件。在今年年底前，Mobileye 还将发布一款生成式 AI 应用 Brain6，可以模块化、可定制、可拓展信息娱乐系统，还有专门的深度学习加速器。

这些系统都在一定程度上打破了「黑盒模式」，给车企提供了可以「自研」的工具包。不过，也都需要时间等待：不论是 EyeQ Kit 还是 Brain6，都要在 2026 年才大规模上车。按照国内如今智能驾驶「迭代」的速度，有多少车企能耐心等到 26 年呢？

类似的分歧，还体现在技术路线的选择上，比如如今自动驾驶行业内火热的「端到端技术」。

一年前， Shai Shalev-Shwartz 教授及 Amnon Shashua 教授曾专门用一篇文章阐述了「端到端」不是最优解（《自动驾驶是否即将进入「ChatGPT 时代」？》）。「端到端是非常耗费资源的，需要的数据量将呈指数级增长。」「端到端可以作为系统当中的一个重要组件，但我们并不认为单一方案就能解决所有问题。」

这个逻辑跟 Mobileye 对算力的「克制」类似，都是要资源利用率最大化、想找一个能兼顾性能、资源与成本平衡的最优解。

但是在一年后的今天，端到端成了头部智驾企业们追逐的趋势。尽管很多车企公开表示过：端到端不一定是自动驾驶的终局，尽管端到端需要消耗大量的资源，但面对端到端提供了一条新的可能性，现阶段的头部智驾玩家们愿意冒险尝试这种可能性。

无论是算力、黑盒开发模式，还是对端到端技术的态度，Mobileye 一直以来的形象像一个精打细算的平衡派，追求成本和性能的最佳平衡、性能与安全的最佳平衡。精打细算之下，刚好够用的传感器、刚好够用的算力、最优化的技术路线，对于一项技术成熟的领域来说，这是商业化最佳的方案。在过去二十年里，Mobileye 靠这条路线当上了全球 ADAS 霸主。

但是，对于现阶段的自动驾驶和高阶智能驾驶来说，远不到精打细算地平衡性能、成本、安全的时候。对于国内车企们来说，在考虑成本、性能、安全时，性能的优先级往往放到了更高的位置，因为它不仅意味着未来可以升级、优化的空间，也意味着当下竞争时宣传的底牌。

这种精打细算平衡派 VS 智驾冗余激进派的分歧，导致如今 Mobileye 与国内车企们渐行渐远。

过去二十年里，Mobileye 一度是全球 ADAS 领域的霸主；但是如今，国内车企在智能驾驶领域的步伐，似乎比 Mobileye 更快更激进。相比之下，Mobileye 成了「保守派」，有点儿跟不上国内内卷的步伐。

不过，对于 Mobileye 来说也许还有另一条路可走。

8 月初，Mobileye 与极氪的合作声明中特别提到「全球市场」。海外市场对于智驾的接受度没有国内那么激进，对于智能驾驶法规的要求也更严格，这也许给 Mobileye 留了一个机会：帮助中国电动车出海。

（Mobileye 与极氪战略合作中特别提到：全球市场）

不知道这条路线，能否撑得起 Mobileye 的野心的？