Mobileye：全球领先的 ADAS、EyeQ 汽车芯片与自动驾驶技术厂商
Mobileye 是全球最具代表性的 Automotive Chip 和 ADAS 技术企业之一，主要专注于汽车计算机视觉、EyeQ 系统级芯片、驾驶辅助、道路地图、自动驾驶以及汽车人工智能。
与 Infineon、STMicroelectronics、Texas Instruments 和 onsemi 这类产品覆盖 MCU、模拟、电源和功率半导体的大型综合芯片厂商不同，Mobileye 的业务高度集中在一个领域：
让汽车“看见”道路、理解交通环境，并根据这些信息辅助甚至自动完成驾驶任务。
Mobileye 最核心的产品是 EyeQ System-on-Chip，简称 EyeQ SoC。
EyeQ 并不是普通汽车 MCU，而是一系列专门针对 Computer Vision、ADAS 和 Autonomous Driving 设计的汽车处理器。
到 2025 年底，全球已经有超过 2.3 亿辆汽车搭载 Mobileye EyeQ 技术，使 Mobileye 成为汽车视觉处理器和 ADAS 芯片领域最具规模的企业之一。
公司背景
Mobileye 于 1999 年在以色列成立，创始人为希伯来大学计算机科学教授 Amnon Shashua 和企业家 Ziv Aviram。
Shashua 的研究重点之一是 Computer Vision，也就是让计算机通过摄像头识别车辆、行人、道路和其他现实世界物体。
Mobileye 最早提出的一个重要思路，是尽量通过单个摄像头加计算机视觉算法完成车辆检测、车道识别和碰撞预警，而不是依赖非常昂贵的多传感器系统。
这个方向后来成为大规模普及 ADAS 的重要技术路线。
Mobileye 第一代 EyeQ 芯片在 2004 年开始样片开发，并于 2007 年进入正式汽车量产项目。
随着 ADAS 市场扩大，EyeQ 一代一代升级，并逐渐从简单的前向摄像头处理器发展为可以处理多个摄像头、Radar、地图和复杂 AI 算法的汽车计算平台。
Intel 收购与重新上市
Mobileye 于 2014 年首次在纽约证券交易所上市。2017 年，Intel 以大约 153 亿美元收购 Mobileye，这在当时是 Intel 历史上规模最大的收购之一，同时也是以色列科技产业极具代表性的交易。
2022 年，Intel 又重新推动 Mobileye 独立上市。Mobileye Class A 股票于 2022 年 10 月 26 日开始在 Nasdaq 交易，股票代码为 MBLY。
截至目前，Mobileye 仍然独立上市，而 Intel 继续保留多数股权。
Mobileye 总部位于以色列耶路撒冷。
今天公司已经从早期的单摄像头 ADAS 芯片公司发展成为同时拥有 Automotive SoC、Computer Vision、AI、REM 地图、Radar、驾驶策略和自动驾驶系统的汽车科技企业。
EyeQ：Mobileye 最核心的汽车芯片
EyeQ 是 Mobileye 的核心技术，也是理解 Mobileye 的关键。
EyeQ 是专门为汽车视觉和驾驶辅助设计的 SoC。
它的任务不是运行普通桌面应用，而是持续处理汽车摄像头以及其他传感器产生的数据，然后识别道路、汽车、行人、自行车、车道线、交通标志和其他障碍物。
EyeQ 的一个重要设计理念是高计算效率，而不是简单追求最高 TOPS 数字。
Mobileye 针对 Computer Vision 和 Deep Learning 设计专门的 Hardware Accelerator，使大量视觉算法可以使用较低功耗完成。
汽车芯片对功耗非常敏感。计算能力越高，通常产生的热量也越多，需要更大的散热系统。
因此对于大量安装在普通汽车中的 ADAS 芯片来说，性能、功耗、成本和汽车可靠性之间必须取得平衡。
Mobileye 正是通过软硬件共同设计 EyeQ，使算法和处理器架构针对具体汽车任务进行优化。
EyeQ6 Lite
目前 Mobileye 新一代主力产品之一是 EyeQ6 Lite，也称 EyeQ6L。
EyeQ6 Lite 主要针对 Level 1 和 Level 2 ADAS，也就是今天大量普通汽车正在使用的驾驶辅助系统。
它可以作为单个 Windshield Camera Module，也就是安装在挡风玻璃附近的摄像头控制器，完成多个核心 ADAS 功能。
EyeQ6 Lite 使用 7nm 制造工艺，提供大约 5 DL TOPS INT8 的深度学习计算能力。
虽然绝对 TOPS 数字并不特别高，但 Mobileye 强调其专用硬件加速器和软件优化，使 EyeQ 在较低功耗条件下完成汽车视觉任务。
EyeQ6 Lite 可以支持 Automatic Emergency Braking、Lane Keeping、Lane Departure Warning、Traffic Sign Recognition、Forward Collision Warning 等常见 ADAS 功能。
EyeQ6 High
针对更高级别汽车系统，Mobileye 提供 EyeQ6 High，也称 EyeQ6H。
EyeQ6 High 同样采用 7nm 技术，但提供大约 34 DL TOPS INT8 的深度学习计算能力，并支持多个摄像头以及更加复杂的汽车 AI 工作负载。
EyeQ6 High 可以用于 Premium ADAS、Surround ADAS、Hands-Off Driving 以及更加复杂的自动驾驶系统。
Mobileye 当前的产品规划非常清楚：一颗或者多颗 EyeQ6 High 根据自动驾驶等级组合使用。
例如 Mobileye 官方目前给出的架构中，SuperVision 可以使用两颗 EyeQ6 High，Chauffeur 可以使用三颗，而 Mobileye Drive 可以使用四颗 EyeQ6 High。
这种架构允许汽车厂商根据车型价格和功能需求逐步增加系统能力，而不需要完全更换技术路线。
从基础 ADAS 到高级自动驾驶
Mobileye 的汽车产品并不是一个单独系统，而是形成了从普通驾驶辅助一直到无人驾驶的完整产品层次。
最基础的是传统 Mobileye ADAS，主要完成前向碰撞预警、车道保持、自动紧急制动等功能。
再往上是 Surround ADAS，开始使用多个摄像头和 Radar，对汽车周围环境进行更加完整的感知。
进一步升级就是 Mobileye SuperVision。
然后是可以实现 Hands-Off、Eyes-Off 的 Mobileye Chauffeur。
最高等级则是面向 Robotaxi 和无人驾驶车辆的 Mobileye Drive。
这使 Mobileye 与很多只出售芯片的半导体公司明显不同，因为 Mobileye 不仅出售 Processor，还提供从芯片、算法、地图一直到完整驾驶系统的软件和技术组合。
Mobileye SuperVision
Mobileye SuperVision 是 Mobileye 当前最重要的高级驾驶辅助平台之一。
SuperVision 的定位是 Hands-Off、Eyes-On。
也就是说，在系统允许的道路和条件下，驾驶员可以暂时不用手持续控制方向盘，但是仍然必须保持注意力，并随时准备接管车辆。
SuperVision 使用 360 度 Camera System，同时结合 EyeQ SoC、REM 地图和 RSS 驾驶策略，可以执行自动变道、高速公路导航以及其他较复杂驾驶任务。
Mobileye 官方明确强调，SuperVision 仍然属于 Driver Assistance，而不是完全无人驾驶，因此驾驶员仍然承担监督责任。
SuperVision 的意义在于，它成为传统 Level 2 ADAS 和未来真正 Autonomous Vehicle 之间的一座桥梁。
大量核心技术可以首先在量产汽车的高级 ADAS 中使用，再逐渐演进到更高级别自动驾驶。
Surround ADAS
Mobileye 还正在大力发展一个新的产品层次：Surround ADAS。
传统 ADAS 主要依靠前方摄像头，而 Surround ADAS 使用汽车周围多个摄像头以及 Radar，实现更加完整的环境感知。
Mobileye 在 CES 2026 展示的 Surround ADAS 可以使用单颗 EyeQ6 High，结合 Surround-View Perception、REM 地图以及 RSS 驾驶策略，实现 Hands-Free Highway Driving、智能泊车以及更加复杂的上下文判断。
截至 2025 年底，Mobileye 已获得一家美国大型 OEM 的高产量 Surround ADAS 项目，该项目计划将 EyeQ6 High 和 Mobileye 软件用于未来 Software-Defined Vehicle 平台。
Mobileye 表示，其最初两个 Surround ADAS 客户预计的未来项目规模合计达到约 1900 万辆汽车。
这说明高级 ADAS 正在逐渐从高端车型下沉到更大规模的普通量产汽车。
Mobileye Chauffeur
比 SuperVision 更进一步的是 Mobileye Chauffeur。
Chauffeur 的目标是 Hands-Off、Eyes-Off，也就是说在指定 Operational Design Domain，也就是系统规定的道路和环境条件下，驾驶员可以不持续观察道路。
为了达到这一等级，仅靠摄像头通常已经不够。Mobileye Chauffeur 会结合 360 度 Camera、Imaging Radar 和 Front Lidar，同时使用多颗 EyeQ6 High。
这里一个非常重要的区别是：SuperVision 主要仍然属于驾驶辅助，而 Chauffeur 开始进入真正高度自动化驾驶领域。
因此系统必须进一步提高 Sensor Redundancy、计算冗余以及故障安全能力。
Mobileye Drive
Mobileye 产品路线的最高端是 Mobileye Drive。
Mobileye Drive 面向 Robotaxi、Autonomous Shuttle、Ride-Pooling、公共交通以及无人货运车辆，目标是不需要驾驶员持续参与，也就是所谓 No Driver。
目前 Mobileye Drive 使用由多个 Camera、Radar 和 Lidar 构成的感知系统，并采用 4 颗 EyeQ6 High SoC完成核心计算。
这套系统并不仅仅依赖传感器判断眼前情况，同时还结合 REM 高精度地图、RSS 驾驶策略以及 Mobileye 的 True Redundancy 技术。
因此 Mobileye Drive 更接近一个完整 Autonomous Driving Platform，而不是简单出售一块自动驾驶芯片。
REM：让汽车提前知道道路是什么样
Mobileye 自动驾驶体系中的另一个核心技术是 REM，Road Experience Management。
普通汽车导航地图主要告诉驾驶员道路在哪里，而自动驾驶汽车需要更加详细的信息，例如车道结构、道路边界、交通标志、停止线、常见驾驶路径以及当地驾驶行为。
传统 HD Map 往往需要专门地图测绘车辆携带昂贵的 Lidar 和传感器反复采集道路数据，这种方式成本较高，而且地图更新速度受到限制。
Mobileye 的思路不同。
大量已经安装 EyeQ 和 Camera 的量产汽车，在正常道路行驶过程中可以自动识别道路相关信息，并将很小的数据包发送到云端。
Mobileye 将这些来自不同汽车的信息聚合以后生成 Mobileye Roadbook，形成不断更新的道路地图。
由于数据来源是每天真实行驶在道路上的大量车辆，这种 Crowdsourcing 模式理论上可以随着 Mobileye 装机数量增加不断扩大。
REM 的价值不仅限于无人驾驶
REM 最早主要为了 Autonomous Vehicle 开发，但它的价值并不限于无人驾驶。
如果普通 ADAS 汽车能够提前知道前方道路结构、弯道、出口、限速或者施工区域，就可以在摄像头真正“看到”这些目标之前提前做好准备。
因此 REM 也可以增强普通 Level 2 或 Level 2+ ADAS。
2026 年，Mobileye 宣布 Stellantis 计划从 2027 年开始在部分未来车型中采用 Mobileye Cloud-Enhanced ADAS 和 REM 技术。
Mobileye 当时表示，其 REM Road Intelligence 已覆盖美国和欧洲超过 95% 的公共道路。
这使 Mobileye 的优势不只存在于芯片本身，还逐渐延伸到长期积累的 Road Data。
RSS：自动驾驶应该怎样决定“安全”
自动驾驶不仅需要“看见”道路，还必须决定接下来应该怎样驾驶。
例如前方车辆突然减速时应该保持多远距离？什么时候可以安全变道？其他车辆插入车道以后应该如何处理？
Mobileye 为此提出 RSS，Responsibility-Sensitive Safety。
RSS 的目标是通过数学模型定义自动驾驶系统的一些安全边界和驾驶规则，而不是完全依赖无法解释的 AI 模型决定车辆动作。
例如系统可以计算合理安全距离、变道关系以及不同车辆之间的责任边界。
Mobileye 希望通过这种方式，使自动驾驶系统既能够正常参与真实交通，又能够明确约束危险行为。
RSS 与 REM、Computer Vision 和传感器系统共同构成 Mobileye 自动驾驶技术体系的重要部分。
True Redundancy
自动驾驶最大的技术问题之一，是如果某一种 Sensor 看错了怎么办。
Mobileye 提出的解决方法之一是 True Redundancy。
在 Mobileye Drive 等高级系统中，可以建立两个相对独立的感知子系统：一套主要依靠 Camera，另一套主要依靠 Radar 和 Lidar。
两套系统分别判断道路和障碍物，然后进行交叉验证。
这样即使某一种传感器受到强光、天气或者其他条件影响，另一套系统仍然可以提供独立判断，从而提高整体可靠性。
Mobileye 不只是卖芯片
从半导体产业分类来说，Mobileye 经常被归类为 Automotive Chip 厂商，但它实际上与传统芯片企业有很大不同。
Mobileye 的核心竞争力并不仅仅是 EyeQ Silicon，而是：
EyeQ Automotive SoC + Computer Vision + AI Software + REM Maps + RSS Driving Policy + Sensor Fusion + Autonomous Driving System。
因此 EyeQ 芯片只是整个技术体系的硬件基础。
这种 Hardware + Software 联合开发模式，让 Mobileye 可以针对自己开发的算法设计专门 Hardware Accelerator，同时又根据新的芯片能力改进算法。
这与通用 GPU 平台的开发模式存在明显差异。
Mobileye 是 Fabless 吗
Mobileye 本身并不是像 Infineon 或 STMicroelectronics 那样拥有大规模晶圆厂的 IDM。
Mobileye 主要负责 EyeQ 架构、芯片设计、算法和软件开发，实际芯片制造则依赖外部半导体合作伙伴。
Mobileye 长期与 STMicroelectronics 合作开发和生产 EyeQ。
Mobileye 2025 年的公开文件显示，EyeQ5 和 EyeQ6 等多代产品都与 ST 合作，而部分晶圆制造环节由 TSMC 承担。
Mobileye 也在推动供应链多元化，并与 TSMC 建立更直接的未来制造合作。
因此从产业结构来看，Mobileye 更接近一家 Fabless Automotive AI Semiconductor + Software Company。
超过 2.3 亿辆汽车采用 EyeQ
Mobileye 最大的竞争优势之一就是巨大的量产规模。
截至 2025 年底，全球已经有超过 2.3 亿辆汽车使用 Mobileye EyeQ 技术。
这意味着 EyeQ 并不是只存在于实验室或者少量高端汽车中的自动驾驶芯片，而是已经进入大规模汽车生产体系。
汽车芯片最大的进入壁垒之一不是单纯算力，而是 Reliability、Functional Safety、长期供应以及汽车 OEM 的验证周期。
Mobileye 长期与汽车厂商和 Tier 1 合作形成的量产经验，使其拥有比较明显的先发优势。
2025 年营收
Mobileye 2025 年全年收入达到约 18.94 亿美元，比 2024 年增长约 15%。
与 Infineon、Texas Instruments 或 STMicroelectronics 相比，这一收入规模并不算非常大，但是 Mobileye 的业务集中度完全不同。
Infineon 和 ST 可能向一辆汽车销售 MCU、SiC、Power MOSFET、Sensor 和 PMIC，而 Mobileye 的收入主要集中于 EyeQ、ADAS 和自动驾驶相关系统。
因此 Mobileye 更适合被看作一个专业的 Automotive Vision Processor 与 Autonomous Driving Platform Company。
与 NVIDIA 的区别
Mobileye 经常与 NVIDIA 一起出现在 Automotive AI Chip 市场讨论中，但两家公司的技术路径明显不同。
NVIDIA 的 Automotive Platform 更强调大型 GPU/AI Accelerator 和高性能中央计算，可以运行大量不同类型的 AI Workload。
Mobileye 则长期强调针对 Driving Workload 进行 Hardware-Software Co-Design，通过专用加速器在较低功耗和较低成本条件下运行 Computer Vision 和 ADAS。
简单来说：
NVIDIA 更接近高性能通用 Automotive AI Computer。
Mobileye 更接近高度优化的 Automotive Vision + ADAS + Autonomous Driving Platform。
因此两者在部分高级自动驾驶市场直接竞争，但产品理念并不完全相同。
与 Qualcomm 的区别
Qualcomm 的 Snapdragon Digital Chassis 包括 Digital Cockpit、Connectivity、Telematics、ADAS 和 Central Compute，因此产品覆盖范围更广。
Mobileye 则明显更加集中在驾驶辅助和自动驾驶。
Mobileye 不需要同时控制娱乐系统或者运行汽车信息娱乐界面，而是重点解决汽车如何感知道路、判断环境并完成驾驶任务。
这也是为什么 EyeQ 的芯片设计非常强调 Computer Vision Efficiency，而不是简单成为一颗通用汽车 CPU。
与传统 Automotive MCU 厂商的区别
Mobileye 与 Infineon AURIX、NXP S32、Renesas RH850 和 ST Stellar 的区别更加明显。
这些 Automotive MCU 通常负责实时控制，例如：
电机控制、刹车控制、转向、车身电子、电池系统和区域控制。
而 Mobileye EyeQ 负责的主要是：
Camera Processing、Computer Vision、Deep Learning、ADAS 和 Autonomous Driving。
一辆未来智能汽车完全可能同时使用 Mobileye EyeQ 和 Infineon AURIX。
EyeQ 判断前方突然出现行人，需要紧急制动；然后实时 MCU 和 Brake Controller 真正执行制动命令。
因此 Automotive AI Processor 和 Automotive MCU 并不是完全替代关系，而更多是不同层次的处理器。
Software-Defined Vehicle 带来的机会
汽车正在从大量固定功能 ECU 转向 Software-Defined Vehicle，简称 SDV。
未来中央计算系统和高级 ADAS ECU 可以通过软件不断增加功能，并通过 OTA 更新改进汽车。
这给 Mobileye 带来新的机会。
传统 EyeQ 主要隐藏在前方 Camera Module 中，而 EyeQ6 High 开始进入更加集中化的 Surround ADAS 和中央驾驶计算平台。
Mobileye 2025 年获得的美国大型 OEM Surround ADAS 项目，就计划将 EyeQ6 High 与 Mobileye 软件平台集成到该车企未来 Software-Defined Vehicle 架构中。
这意味着 Mobileye 正从过去的“ADAS Camera Chip Supplier”，进一步变成“Automated Driving Computing Platform Supplier”。
Robotaxi
Robotaxi 是 Mobileye 更长期的市场。
传统汽车 ADAS 的驾驶责任仍然主要属于驾驶员，而 Robotaxi 的目标是完全取消驾驶员。
这要求自动驾驶系统同时解决 Perception、Mapping、Driving Policy、Sensor Redundancy、Functional Safety 和大规模商业部署问题。
Mobileye Drive 正是针对这一市场开发。
Volkswagen Autonomous Mobility 已经与 Mobileye 在自动驾驶方面展开合作。
2026 年公布的路线图包括逐步推进商业 Robotaxi 服务，而 Mobileye Drive 是其中的重要技术平台。
如果真正无人驾驶出租车能够形成规模，单辆汽车使用的计算芯片、Camera、Radar 和 Lidar 数量都会明显高于普通 Level 2 汽车，这将提高每辆汽车的 Semiconductor Content。
从 Automotive AI 扩展到 Physical AI
2026 年 2 月，Mobileye 完成了对以色列机器人公司 Mentee Robotics 的收购，交易总价值约 9 亿美元。
Mentee 开发 Humanoid Robot，也就是人形机器人。
虽然机器人并不是汽车芯片，但这项收购反映 Mobileye 正在把 Computer Vision、AI、Environment Understanding 和 Autonomous Decision-Making 能力从汽车扩展到更广泛的 Physical AI。
自动驾驶汽车与机器人实际上存在一些共同技术问题：它们都必须通过传感器理解现实环境，根据环境做出决策，然后安全执行动作。
因此从长期来看，Mobileye 正试图从纯 Automotive ADAS 企业进一步发展成为 Physical AI 技术企业。
Mobileye 的核心优势
Mobileye 的第一个核心优势是 EyeQ 的大规模量产历史。超过 2.3 亿辆汽车已经搭载相关技术，这种实际汽车部署经验不是单纯提高芯片 TOPS 就能快速复制的。
第二个优势是 Hardware + Software Co-Design。EyeQ 从芯片架构开始就是围绕 Mobileye 自己的算法设计，因此可以在较低功耗和成本下运行复杂视觉任务。
第三个优势是 REM 数据网络。越来越多 Mobileye 汽车在道路上运行，可以帮助不断更新 Roadbook 地图。
第四个优势是 Mobileye 已经形成从基础 ADAS 到无人驾驶的完整产品梯度，包括 EyeQ6 Lite、EyeQ6 High、Surround ADAS、SuperVision、Chauffeur 和 Drive。
第五个优势是其长期专注于 Computer Vision。相比后来进入汽车 AI 市场的企业，Mobileye 从成立之初就几乎一直研究汽车视觉和驾驶辅助。
面临的竞争
Automotive AI 和 ADAS 市场正在迅速成为全球半导体竞争最激烈的领域之一。
Mobileye 需要面对 NVIDIA、Qualcomm、Ambarella 等国际汽车 AI 芯片企业，同时也需要面对地平线机器人、黑芝麻智能以及其他快速发展的中国 Automotive AI Processor 厂商。
汽车 OEM 本身也开始开发更多软件和内部算法，希望减少对单一供应商的依赖。
此外，Tesla 等汽车厂商采用更加垂直整合的路线，自主开发芯片、神经网络和自动驾驶软件。
因此未来竞争不仅是“哪颗芯片 TOPS 更高”，而是：
芯片性能、功耗、软件生态、量产成本、传感器、地图、数据、安全、OEM 集成能力以及长期汽车验证经验之间的综合竞争。
这也是 Mobileye 强调完整 Platform 而不是单纯出售 EyeQ 芯片的重要原因。
Mobileye 在 Automotive Chip 产业中的位置
如果把整个 Automotive Semiconductor 市场分开来看，Mobileye 的位置非常清晰。
Infineon、NXP、Renesas 和 STMicroelectronics 是 Automotive MCU 重要厂商。
Infineon、ST、onsemi 和 ROHM 是 Automotive Power Semiconductor 和 SiC 重要厂商。
Texas Instruments 和 Analog Devices 在 Automotive Analog 和 Power Management 领域拥有强大实力。
NVIDIA、Qualcomm、Mobileye、Ambarella、地平线机器人和黑芝麻智能则更多集中在 Automotive Computing、ADAS 和 AI Processing。
而在这一组企业中，Mobileye 又是最专注于 Computer Vision + ADAS + Autonomous Driving 的公司之一。
总结
Mobileye 是全球 Automotive Chip 产业中最重要的 ADAS、Computer Vision 和 Autonomous Driving 技术企业之一，其核心产品 EyeQ 已经成为汽车视觉处理领域极具代表性的 SoC 平台。
从最初使用一个摄像头进行车辆识别，到今天的 EyeQ6、Surround ADAS、SuperVision、Chauffeur 和 Mobileye Drive，Mobileye 已经建立起从普通 Level 1/Level 2 驾驶辅助一直延伸到完全无人驾驶的完整技术路线。
截至 2025 年底，全球已有超过 2.3 亿辆汽车搭载 Mobileye EyeQ 技术，2025 年公司全年收入约 18.94 亿美元。
Mobileye 的真正竞争力并不是单独一颗 EyeQ 芯片，而是由 EyeQ Automotive SoC、Computer Vision、Deep Learning、REM Road Intelligence、RSS Safety Model、Sensor Fusion 和 Autonomous Driving Software 共同组成的系统。
随着汽车逐渐从传统机械产品发展成为拥有 Camera、Radar、AI 和高速计算能力的 Software-Defined Vehicle，ADAS 也正在从 Automatic Emergency Braking 和 Lane Keeping 逐步发展到 Hands-Free、Eyes-Off 甚至 No-Driver。
在这个过程中，Mobileye 正从传统的汽车视觉芯片供应商进一步发展成为完整的 Automated Driving Computing Platform 企业。
对于研究 Automotive Chip、ADAS Chip、Automotive AI SoC、Autonomous Driving、Computer Vision、EyeQ、Robotaxi 和 Software-Defined Vehicle 产业链的用户来说，Mobileye 是一家非常重要的核心企业。