相比之下 ， Mobileye的表现还算不错 。 据英特尔公布的数据显示 ， 2020年全年Mobileye就创造了近10亿美元的营收 ， 英特尔曾透露 ， 自从2017年私有化以来 ， Mobileye的营收已实现近3倍的增长 。
“从整体自动驾驶行业来看 ， 一些还未上市的公司估值都在十几亿到上百亿左右 ， 这表示投资人对于这一行业还是关注和看好的 ， 同时Mobileye不仅有核心的技术 ， 也创造了营收 ， 估值有500亿美元也是可以接受的 。 ”张君毅这样说道 。
再次上市是Mobileye的新起点 ， 但想要通过上市来破解自身的困局 ， 或许并不容易 。
要讨论这个问题 ， 就要搞清车企为何要纷纷抛弃Mobileye 。
连线出行将这个问题向多位自动驾驶行业的人士询问 ， 得到的答复基本是一致的——Mobileye产品策略过于封闭 ， 换句话说就是很少会关注车企和主机厂需要什么 。
据连线出行了解 ， Mobileye自创立后给车企提供的自动驾驶解决方案一直都是芯片加感知算法的打包方案 ， 工作时EyeQ芯片就会基于原有的算法直接输出对外界环境的感知结果 ， 给到车企进行分析和处理 。
这样的过程看似便捷 ， 但对于车企来说 ， 却是极不友好的 。 “Mobileye向车企提供的EyeQ芯片方案更像是一个‘黑盒模型’ ， 简单说就是当这套系统工作时 ， 车企是无法看到算法是如何运作的 ， 更不要说拿到核心数据或者按照自身的特点进行修改 。 ”盖世汽车研究院王显斌对连线出行这样解释 。
在他看来 ， 随着新能源汽车行业的发展 ， 车企对于自动驾驶这块会更加注重底层算法架构 ， 对于数据的控制会更加迫切 ， 在这样的现状下 ， 对于Mobileye这样的打包服务 ， 自然不会认同和选择 。
而像英伟达、或者是国内的华为、地平线等企业提供的自动驾驶解决方案 ， 基本都是根据客户的需求所深度定制的 。
虽然对于这个问题 ， Mobileye已经有意识的开始做出调整 。 就比如去年推出的EyeQ5芯片 ， 其在产品特性中写明了“Open Software Platform”（开放软件平台） ， 但在业内看来依然没有开放代码 ， 以至于当宝马搭载EyeQ5后 ， 最终还是选择与高通合作 。
此外 ， Mobileye在芯片算力上 ， 如果放在行业中横向比较的话 ， 同样不占优势 。
同样拿最新一代的产品EyeQ5芯片为例 ， 该芯片采用了7nm FinFET工艺 ， 单颗算力达到了24TOPS 。 相比之下 ， 英伟达的Orin芯片同样是7nm制程 ， 但单颗的算力就高达254TOPS ， 几乎是前者算力的10倍；高通的Snapdragon Ride平台 ， 单颗最高算力也到了60TOPS 。
除了英伟达、高通这样的国际竞争对手外 ， 地平线、华为等国内玩家同样威胁着Mobileye 。 地平线的征程5和华为的昇腾610都算是EyeQ5同期的产品 ， 但前者单颗算力分别已达到128TOPS和200TOPS ， 同样远超EyeQ5 。

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部分汽车芯片供应商产品对比情况 ，数据来源于公开资料 ， 连线出行制图
“就像Mobileye ， 如果一代的平台或者产品的竞争力不足 ， 那么在整个行业中就会失去优势和话语权 ， 以至丢失用户 。 为了再次赢得优势 ， 只能等下一代的产品出来 ， 而在这个过程中 ， 整个行业却是在快速发展的 ， 很容易落后 。 ”王显斌这样说道 。
按照英特尔公司副总裁、英特尔子公司Mobileye产品及战略执行副总裁Erez Dagan的介绍 ， 下一代芯片EyeQ6可能要到2023年才能上市 ， 此外并未公布其他参数 。
北方工业大学汽车产业创新研究中心研究员张翔表示 ， 车企和主机厂不选择Mobileye的原因还有一点 ， 主要因为Mobileye此前一直主打的是视觉感知算法 ， 仅通过摄像头来作为感知硬件 ， 但对于这一路线 ， 行业是一直持有质疑的 ， 同时很多车企为了做到更高级别的自动驾驶 ， 会选用激光雷达方案 。