Mobileye Q3和Mobileye Q4有什麼區別？

為什麼用Mobileye Q4的蔚來ES8沒有激光雷達，而用Mobileye Q3的奧迪A8卻裝了激光雷達。
而智能駕駛對激光雷達卻是剛需。

這是個挺好的問題，能引出不少討論。

Mobileye自己給出了Q系列晶元的介紹：

支持的SAE LEVEL 級別不同

EyeQ3 最高支持到L2，因為，Q3匹配的是單目攝像頭，FOV大概是50°左右，視距是130m左右。可以識別行人、自行車、摩托車、車輛、大型動物（沃爾沃專用的需求）等。方法用的是傳統的計算機視覺里的特徵提取的方法做識別檢測。

L2狀態可以理解為短時間的Hands Off, 在一定的條件下，可以控制車輛的橫向運動。典型的功能應用就是Volvo的 Pilot Assist，特斯拉的 Auto Pilot（區別於ACC+LKA）。Volvo和特斯拉Model S用的都是Q3晶元。視頻介紹：

https://vccmediaservice.blob.core.windows.net/asset-cc373ca4-f859-40a3-a8f9-dabc1bb5bf17/XC60_AQG_Pilot_Assist_Film_1_ZH_VO.mp4?sv=2012-02-12amp;sr=camp;si=65265215-933e-428b-bdd6-8273adf36859amp;sig=FXSQCON5js0N%2FL3OovdMJ6kyqHcaZUhHRlSWmL7hZTw%3Damp;se=2037-05-19T11%3A42%3A24Z?

vccmediaservice.blob.core.windows.net

EyeQ4可以最高支持到L3，按照它的說法是Eyes Off, 當車輛在L3狀態下時，駕駛員可以暫時不用監管車輛的狀態，這就是A8的TJP。

2. 支持的功能數量增加

相比於上一代（Q2 Q3）新增的功能

Mobileye的路網採集管理（REM?）系統是繪製地圖中的強大一環，與傳統方式相比，它可以為自動駕駛汽車提供更精準的定位，利用眾包數據的方法將路標、車道線等數據進行壓縮，最終聚合形成路書。這一技術也將隨著Mobileye和四維圖新的合作引入中國，結合四維圖新的地圖和定位能力來推進中國自動駕駛一體化解決方案的落地與發展。自動駕駛是一個多方通力合作的過程，只要其中一方涉及人類駕駛員，那麼機器駕駛員就必須要深知人類的決策模式以及溝通方式，並交付安全可靠的駕駛策略

Q4晶元可以規划出可行駛的區域，從上一代的「線」升級到「面」。而車輛的識別可以從各個角度，（而以前是車頭、車尾、車的側向）這就可以看出用到了深度神經網路，否則，再用傳統的機器學習的特徵方法，將會是非常巨大的工作量。

3. 計算平台和架構大不同

EyeQ4晶元可以滿足每秒超過2.5萬億次TOPS浮點運算的超高強度要求，還要符合車用系統晶元3瓦左右的低能量消耗標準。提升的運算性能保證基於EyeQ4晶元的高級駕駛員輔助系統可以選用更先進的計算機視覺處理演算法，例如深度層次化網路和圖像模型，從而實現以每秒36幀的速度，同時處理8個攝像頭的影像信息。

性能比Q3提升8倍（具體的就不細列了）

EyeQ4晶元採用了四個CPU處理器內核，每個內核又擁有四個硬體線程，性能超過EyeQ2和EyeQ3使用的創新型向量微碼六核處理器（VMP）。EyeQ4晶元還將引入新穎的加速器類別：兩個多線程處理集群（MPC）內核，兩個可編程宏陣列（PMA）內核。多線程處理集群內核比圖像處理單元（GPU）和其他OpenCL加速器功能更豐富，而且工作效能也要高出其他中央處理器。可編程宏陣列內核的計算密集度基本接近功能固定的硬體加速器，而且其功能是傳統數字信號處理器（DSP），在不犧牲可編程條件下所無法實現的。所有內核都是完全可編程的，並支持不同類型的演算法。

多個MIPS（工業級微處理器）