2026年1月拉斯维加斯，CES（国际消费电子展）的余温依旧。在Mobileye创始人兼CEO Amnon Shashua教授的演讲中，一种冷静而宏大的叙事正在展开。这家成立二十余年、几乎凭一己之力定义了ADAS（高级驾驶辅助系统）行业的驾驶自动化巨头，迎来了发展历史上又一重要的里程碑。
“Mobileye 1.0是EyeQ系列芯片与感知，2.0是面向驾驶辅助和高等级驾驶自动化的图谱拓展，而现在，我们进入了3.0时代——物理AI（Physical AI）。”随着Mobileye宣布收购人形机器人公司Mentee Robotics，一块关于未来的拼图被补齐。
在大洋彼岸，作为Mobileye中国区业务拓展、战略与本地化负责人的陈允香，正在将这种宏大的技术愿景，转化为一个个具体的应用部署案例，帮助中国车企在国内乃至全球市场推进商业化落地进程。
在陈允香看来：“未来物理AI领域，驾驶自动化和机器人的技术是高度协同的。”
Mentee Robotics不仅仅是一个制造双足人形机器人的厂商，它补全了Mobileye在物理AI领域的另一半版图——“具身智能”。Mentee在VLA（视觉-语言-动作）技术和Sim2Real（仿真到现实）迁移技术上的突破，与Mobileye在驾驶自动化领域的积累形成了完美的互补。
“我们有一种非常创新的方法，通过极少量的观察去模仿人类。比如从货架一挪东西到货架二，只需要很少的数据输入，可以通过云端进行模仿、学习，最后转移到机器人上面，叫做Real2Sim2Real（现实到仿真到现实）。”陈允香描述的这一场景，意味着Mobileye的算法不再局限于处理车道线和交通灯，而是开始理解并操作复杂的物理世界。
根据规划，Mentee的人形机器人将在2026年开展客户现场验证，2028年开始规模化量产。这不仅是一个新业务的诞生，更意味着Mobileye从一家汽车供应商，跃迁为一家横跨驾驶自动化和机器人双赛道的“物理AI”公司。
深耕中国，出海浪潮中的“隐形护航者”
虽然物理AI描绘了未来的星辰大海，但对于2026年的中国汽车产业而言，眼下的痛点更为具体且致命：如何在风高浪急的全球贸易环境中，让国产汽车顺利“出海”？
随着欧洲GSR法规、E-NCAP 2026新规以及美国FMVSS 127标准的实施，海外市场对车辆安全和辅助驾驶的要求已近乎苛刻。许多在中国市场习惯了“堆料”和“大算力”玩法的车企，在面对欧洲更高的合规要求时，却未必游刃有余。
陈允香强调：“Mobileye是中国车企出海的天然优选。”她分享了一个极具说服力的案例：针对欧盟通用安全法规（GSR）对配备智能车速辅助系统（ISA）的规定，主流的做法是车企购买基础导航地图，再花高价购买ADAS地图图层，并配合摄像头感知。而且为了满足14年的合规要求，车企必须维护庞大的云端数据，集成和维护成本高得惊人。
“我们做了一个非常基础的创新，”陈允香透露，“通过单目摄像头，结合我们轻量化的标签系统，无需额外的高精地图，也不需要额外上云，就能满足未来14年的合规要求，成本不到传统方案的十分之一。”
这种“四两拨千斤”的能力，源于Mobileye全球2.3亿颗芯片交付的庞大数据库和与50多家OEM合作的经验。对于急于在欧洲站稳脚跟的中国车企来说，Mobileye不仅是供应商，更像是一位熟悉当地法律、路况和规则的“向导”。
目前，已有超过30家中国自主及合资品牌选择与Mobileye合作，在确保方案合规的同时，还能利用Mobileye DXP驾驶体验平台，针对不同国家用户的驾驶习惯等进行个性化适配。
回归商业本质，效率与体验的博弈
在当前的智能驾驶行业，“算力崇拜”和“端到端大模型”是两个绕不开的热词。然而，Mobileye似乎总是那个冷静的“异类”。
对于“端到端”，Mobileye将其作为系统中的重要组件之一，但并不认为单一端到端方案就能解决所有问题。复合人工智能系统（CAIS）是Mobileye采用的技术路线，该路线的核心思路是，将近年来快速发展的人工智能方法与传统计算机视觉和规则驱动算法相结合，而非完全依赖单一技术范式，通过系统级融合，可以在安全性、运行效率与系统成本之间取得平衡。
面对媒体关于“舱驾一体”风潮的提问，陈允香说：“不管是One Box（单盒）还是One Chip（单芯片），最重要的是服务终端用户的体验。如果不能带来极致体验，单纯为了省钱而把鸡蛋放在一个篮子里，也可能会丢失灵活性。”
她指出，Mobileye的EyeQ系列芯片，始终坚持软硬件深度耦合的设计哲学，追求的是极致的能效比，而非单纯堆砌TOPS（算力单位）。在陈允香看来，只要安全性和驾驶体验足够好，性价比足够高，单盒方案还是舱驾一体方案都可以有一定的市场。
2026年1月，Mobileye宣布与一家美国头部车企达成大规模合作，加上此前与大众集团的定点，仅基于EyeQ6H的环绕式ADAS方案，两家合作生命周期内的订单体量就达到了惊人的1900万辆。
“这证明了环绕式ADAS是辅助驾驶进化的下一个关键高价值领域。”Mobileye创始人兼CEO Amnon Shashua教授的判断正在被市场验证。而在更高等级的L3级领域，Mobileye与车企的合作也在稳步推进。例如与奥迪合作的Mobileye Chauffeur系统，基于三颗EyeQ6H芯片，不仅拥有视觉感知，还叠加了自研的成像雷达作为冗余。
“我们认为视觉感知是基础，但L3及以上必须构建冗余。而真正高性能的激光雷达成本极高，这也是为什么我们坚持自研成像雷达。”陈允香的解释揭示了Mobileye在技术路线上的独立思考——用更聪明的算法和传感器组合，去解决最昂贵的硬件成本问题。
Robotaxi决胜时刻，去安全员与VLSA
如果说ADAS是Mobileye的基本盘，那么Robotaxi（自动驾驶出租车）则是其通向L4终极形态的必经之路。
2026年被视为Robotaxi商业化的分水岭。Mobileye与大众汽车集团及旗下MOIA的合作项目正在德国汉堡、慕尼黑以及美国奥斯汀等地进行大规模路测。大众汽车集团自动驾驶出行CEO Christian Senger甚至给出了具体的时间表：目标在今年第三季度实现“去安全员”行驶，并在2033年将有10万辆Robotaxi投入运营。
但横亘在规模化面前的，除了车辆成本，还有一个隐形杀手：远程操作员的人力成本。
对此，Mobileye祭出了秘密武器——VLSA（视觉-语言-语义-动作）模型。这是一种基于视觉和语言的深层场景语义处理模型。Shashua教授打了一个生动的比方：“你可以把它想象成一位坐在副驾的资深老教练。他比你更有经验，能提醒你注意风险，但他不亲自控制方向盘。”
VLSA的引入，旨在逐步取代昂贵的远程人工操作员。它通过“慢思考”系统处理复杂的长尾场景，为车辆提供决策建议，而车辆的“快思考”系统则负责毫秒级的安全控制。这种双系统架构，既保证了安全底线，又大幅降低了运营成本，为Robotaxi的商业闭环提供了可能。
在物理世界重塑AI
2025年Mobileye交出了一份这样的成绩单：全球竞标中标率超过95%，EyeQ芯片年交付3560万颗，未来订单预期营收超过245亿美元。这些枯燥的数字背后，更多是一家技术公司对“长期主义”的坚守。
从20年前用单目摄像头挑战雷达，到如今用物理AI打通汽车与机器人的任督二脉，Mobileye似乎总是在做看似困难、却符合第一性原理的事情。
在采访的最后，陈允香谈到了生态建设的重要性：“不管是在中国、日本、美国还是欧洲，我们都在建立自己的生态。Mobileye不仅是解决方案提供商，更是车企全球化征途中可靠的合作伙伴。”
2026年，对于Mobileye而言，是3.0时代的元年。在这个时代，AI不再仅仅生存于服务器和屏幕之中，它有了钢铁的身躯，有了观察世界的眼睛，更有了在复杂的物理世界中行走、驾驶、劳作的能力。
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