[{"data":1,"prerenderedAt":53},["ShallowReactive",2],{"blog-post-diagnosing-the-long-tail-how-mobileye-turns-edge-cases-into-targeted-training":3,"blog-featured-diagnosing-the-long-tail-how-mobileye-turns-edge-cases-into-targeted-training":18},[4],{"type":5,"url":6,"title":7,"description":8,"meta_description":8,"primary_tag":9,"author_name":10,"is_hidden":11,"lang":12,"image":13,"img_alt":14,"content":15,"download_doc":16,"download_title":16,"download_btn":16,"webinar_video":16,"thumbnail":16,"is_gated":11,"publish_date":17},"blog","diagnosing-the-long-tail-how-mobileye-turns-edge-cases-into-targeted-training","解析长尾挑战：Mobileye如何将边缘案例转化为定向训练","Meteor与Genario：运用语义推理、生成式AI以及结构化验证机制，系统性识别并解决自动驾驶偶发故障",3,"",0,"en","https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002F0facc17a677c97be9cb60f05bfa8c53b_1779867009807.webp","自动驾驶系统必须具备对罕见的边缘案例的检测、理解与响应能力，以确保其在真实驾驶环境中安全地实现规模化应用。","\u003Cp>随着自动驾驶汽车在全球范围内加速部署，其现有技术的性能瓶颈也日益凸显。近期，自动驾驶系统在面对非常规或不确定场景时，表现受限的新案例不断涌现。自动驾驶技术研发人员将这类工况称作“长尾效应” ——该术语源自于统计学指代难以建模的边缘案例。能否攻克长尾挑战，将直接决定自动驾驶的未来形态：是受限于严格地理围栏的区域性自动驾驶出租车（Robotaxi），还是兼具高适配性和广泛社会效益的自动驾驶。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002Fec6bd20a1c635032055aa6e37bf961d2_1779871783016.webp\" \u002F>自动驾驶汽车需要应对的各类非常规和罕见驾驶场景\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>这类场景构成了“物理AI”的核心挑战：设备需要在变化无穷的真实驾驶环境中实现安全运行。尽管人类的驾驶环境绝大多数情况都是规律且常规的，但恰恰是那极少比例的异常事件，最严苛地考验着系统的智能与安全性，而在这些场景下，任何一次失误的代价都极其高昂。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>如需深入了解Mobileye技术方案背后的理论依据，可参阅Amnon Shashua教授与Shai Shalev-Shwartz教授发布的两篇配套技术博文：一篇深入剖析\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mobileye.com\u002Fopinion\u002Fwhy-learning-from-data-gets-harder-in-the-tail\u002F\">自动驾驶长尾效应\u003C\u002Fa>的数学结构，另一篇则详解本次全新发布的两大核心技术引擎\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mobileye.com\u002Fopinion\u002Fdriving-the-long-tail\u002F\">Meteor与Genario所依托的AI方法论\u003C\u002Fa>。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>凭借多年研发驾驶辅助与自动驾驶技术的经验，我们总结出一条关键结论：数据规模必不可少，但单靠它还远远不够。绝大多数驾驶数据包含常规驾驶行为、车道保持、交通信号灯识别，以及规律通行下车流等。当自动驾驶系统需要在罕见的边缘案例中持续优化表现、实现极低出错率时，仅靠采集更多数据和扩展计算规模将导致边际收益递减。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>行业需要更高效的规模化发展思路：打造能够识别关键故障、分析故障成因，并针对问题开展系统性训练的技术体系。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>依托全球超过 2.3 亿辆车辆、逾 25 年的部署经验，Mobileye多年来持续研发适配真实驾驶环境的技术架构与验证体系。作为持续演进的一部分，我们推出两款自研AI工具：Meteor（基于假设驱动型数据挖掘引擎）与Genario（定向场景仿真器）。他们协作工作旨在系统性解决长尾问题，并进一步助力自动驾驶在全球范围内规模化部署。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Meteor\u003C\u002Fstrong>\u003Cstrong>：将偶发故障转化为自动化结构化学习\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>目前多数自动驾驶系统仅将故障（失效事件）片段当作海量数据中彼此独立的零散案例。行业面临的难题，不仅在于发现故障，更要甄别出具备代表性、可复现的系统短板，并开展系统性优化。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Meteor是Mobileye专为自动驾驶打造的多智能体AI数据分析平台。该平台汇聚了不同国家、天气、道路类型及交通环境下累计数百万小时的驾驶数据，依托先进的视觉语言模型（VLM）特征提取技术与自动化推理流程，实现视频数据的规模化处理与分析。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Meteor并非针对几乎无法复现、不具备训练价值的“黑天鹅”事件，而是聚焦可复现故障：也就是系统反复出现判断偏差的场景，例如局部被遮挡的行人、行为意图模糊的道路使用者，或密集交通中的异常交互。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>该系统可全程模拟AI数据分析师的工作逻辑，自动识别故障事件、推导故障诱因、生成语义检索指令，在全网数据中检索同类场景。随后提取补充案例开展测试，判断是否存在系统性技术缺陷。一旦问题得到验证，Meteor会自动筛选高价值训练样本，优化模型在对应边缘案例中的表现。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Meteor的独特优势在于：从故障发现、成因假设、场景检索、结果验证到训练样本生成，全流程实现自动化、规模化运转。该方法基于Mobileye复合人工智能架构搭建，将端到端AI模型作为组件融入整套系统，兼顾高透明度、可验证性与规模化安全能力。Mobileye不再需要被动等待罕见故障在数十亿公里的行驶里程中随机重现，而是能够主动识别有价值的学习盲区，在关键场景快速完成性能优化。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp> \u003C\u002Fp>\n\u003Ch6>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002F9d15a21f7311459ea8f27577f9bec744_1779869756952.webp\" \u002F>\u003C\u002Fh6>\n\u003Ch6>\u003Cstrong>第一步：故障发生与成因假设\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr \u002F>Meteor会自动分析数百万小时的驾驶数据，以识别可复现故障，例如图中所示未检测到道路危险物。然后推导成因假设：当低矮、小体积或视觉上模糊的障碍物与路面融为一体、处于远距离、亦或缺乏强语义先验信息支持时，模型会降低其识别优先级。若障碍物外形特殊、画面对比度低、可视区域受限，或是在行驶路径中出现位置不合常规的危险物，系统的检测置信度也会随之下降。\u003C\u002Fh6>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002Fc6b2f06feb5841ffadf8492ba156d3fd_1779869826634.webp\" \u002F>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch6>\u003Cstrong>第二步：基于假设开展场景检索\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr \u002F>Meteor生成语义检索指令，检索各类相关场景，以此验证或修正此前推导的故障成因假设。\u003C\u002Fh6>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002F579ffd80676723695e447fc74b4a3da4_1779869863501.webp\" \u002F>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch6>\u003Cstrong>第三步：结果验证与训练样本扩充\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr \u002F>若检索结果印证故障假设，Meteor会从全网数据中筛选典型边缘案例，通过定向训练系统性优化并提升模型性能。\u003C\u002Fh6>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>利用生成式\u003C\u002Fstrong>\u003Cstrong>AI\u003C\u002Fstrong>\u003Cstrong>拓展实景边界：认识\u003C\u002Fstrong>\u003Cstrong>Genario\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>一旦识别出有意义的故障模式，接下来的挑战就是规模化。真实驾驶环境中的边缘案例本就十分罕见，即便成功被发现，可用样本也往往寥寥无几。Genario的作用就是结合Meteor输出结果（具体故障类型、根本诱因及触发条件），生成定向训练数据。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>这款模拟器将故障案例重构为完全合成的、照片级逼真的驾驶情景，随后可以在无数个受控变量中进行扩展。同一个基础场景，可切换昼夜、雨雪、眩光、大雾等环境，同时调整道路布局、障碍物位置与能见度条件。通过细微的参数改动，即可打造全新的感知与决策测试场景。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp> \u003C\u002Fp>\n\u003Cdiv class=\"videoEmbed customEmbed\">\u003Cvideo src=\"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fvideos\u002Fc80e5cbc8630b14e0e0fd97011232fd8_1779878846833.mp4\" autoplay=\"autoplay\" loop=\"loop\" muted=\"\" width=\"300\" height=\"150\">\u003C\u002Fvideo>\u003C\u002Fdiv>\n\u003Ch6>\u003Cstrong>利用Genario生成全新的边缘案例\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr \u002F>结合Meteor已验证的故障模式，Genario通过变换障碍物的形状、尺寸、位置与道路环境，可自动生成虚拟行车场景，全面拓宽定向训练的场景覆盖范围。\u003C\u002Fh6>\n\u003Cdiv class=\"videoEmbed customEmbed\">\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cdiv class=\"videoEmbed customEmbed\">\u003Cvideo src=\"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fvideos\u002Fa6ae32e9439885c4d427f1168878754f_1779878822645.mp4\" autoplay=\"autoplay\" loop=\"loop\" muted=\"\" width=\"300\" height=\"150\">\u003C\u002Fvideo>\u003C\u002Fdiv>\n\u003Ch6>\u003Cstrong>多维度扩展环境条件\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr \u002F>Genario可系统性切换光照、天气、能见度等条件，模拟降雨、降雪、眩光、夜间、大雾等各类场景，让自动驾驶系统能够批量针对更广泛的真实边缘案例组合进行训练。\u003C\u002Fh6>\n\u003Cp>目标并非取代真实驾驶环境中的行车数据，而是对其形成有效补充，尤其适用于长尾场景。因为仅依靠真实路采数据，无法快速完成这类场景的全覆盖。依托Genario，我们可以主动对系统开展压力测试，模拟各类罕见却具备实际意义的事件，同时精准把控测试环境的各项条件。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>超越数据本身的自动驾驶规模化\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>如今行业已具备采集海量驾驶数据的能力，而下一轮技术突破的核心，是从这些数据中挖掘最具价值的学习机会，并进行智能化运用。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>正因如此，Mobileye打造了Meteor与Genario作为自动驾驶汽车开发的更广泛AI工具矩阵的重要部分，专门用于系统性攻克长尾挑战。两套系统融合前沿人工智能，同时依托面向规模化部署与安全性设计的架构，代表着Mobileye在自动驾驶系统研发与验证体系上的全新升级。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>随着自动驾驶在全球范围内规模化部署，能够解决长尾挑战的AI驱动型解决方案终将成为行业必备具。我们相信，技术进步不仅仅源自于数据与算力的叠加，更要在边缘案例的挖掘、理解与解决能力上，实现智能的规模化进阶。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002F66522fe8fb32dcd3e9616e1f93b84713_1779867346779.webp\" \u002F>\u003Cspan class=\"caption\">Meteor界面\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",null,"2026-05-27T07:00:00.000Z",[19,31,42],{"id":20,"type":21,"url":22,"title":23,"description":24,"primary_tag":9,"author_name":10,"is_hidden":11,"lang":12,"meta_description":24,"image":25,"img_alt":26,"content":27,"download_doc":16,"download_title":16,"download_btn":16,"webinar_video":16,"thumbnail":16,"is_gated":11,"featured":28,"publish_date":29,"tags":30},329,"news","mobileye-to-establish-vertically-integrated-robotaxi-business","Mobileye 将打造垂直整合Robotaxi业务","全新业务布局突破原有自动驾驶系统供应商定位，与现有车企、移动出行合作项目形成互补","https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002F86fdfc495d3212c3c26221fbe4f90e66_1781548502451.webp","Mobileye 拟推出的Robotaxi服务概念示意图。","\u003Cp>\u003Cstrong>中国上海，2026年6月16日\u003C\u002Fstrong> — Mobileye 今日宣布，计划进一步拓展自动驾驶出租车（Robotaxi）业务版图，从提供自动驾驶技术延伸至自主运营自动驾驶网约车服务。该新项目计划于2027年率先落地美国一座城市，标志着Mobileye战略的重要升级。届时，Mobileye将整合行业领先自动驾驶技术、车队运营、乘客出行服务与出行管理能力，打造垂直整合解决方案。这一新业务是在Mobileye现有商业模式基础上的进一步拓展 —— Mobileye将继续作为自动驾驶技术供应商，为全球汽车制造商和出行服务提供商提供解决方案，在持续为客户部署提供支持的同时，增设全新运营板块。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>目前 Mobileye Drive 作为独立自动驾驶系统，正整合进合作伙伴项目。根据新举措的规划，Mobileye将打通Robotaxi价值链，依托Mobileye Drive系统，整合旗下Moovit出行平台及消费端应用、多模式出行规划、自动驾驶运营调度、车队管理技术以及远程协助基础设施。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>这一新举措不会改变Mobileye继续向汽车制造商、出行运营商及其他客户提供Mobileye Drive的承诺。公司将自营Robotaxi业务视作互补市场化路径，其将有助于加速自动驾驶落地部署，沉淀一线运营经验，并进一步验证Mobileye Drive平台的规模化应用能力。公司计划客户合作项目与自有运营车队双线同步推进。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Mobileye规划首批部署约100台自动驾驶车辆，并于2027年开始在美国一座大都市投入运营。部署工作将分阶段推进，旨在验证完全无人驾驶条件下的整套运营模式。待首支车队稳定运营后，公司还计划大幅扩大业务规模，目标未来五年内将车队规模扩展至约17,000辆。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Mobileye创始人兼首席执行官Amnon Shashua教授表示：“Robotaxi领域的变革才刚刚起步，其重塑全球出行方式的潜力仍在持续增长。随着自动驾驶出行赛道热度攀升，行业高度依赖为数不多的技术供应商与商业模式。而我们认为，可以开拓全新的发展路径，依托深厚的自动驾驶技术积淀、强大的产业合作生态、以及覆盖整个出行体系的成熟落地能力，构建差异化布局。 二十余年来，Mobileye持续深耕自动驾驶底层技术研发。如今我们迈出了新的重要一步：自研技术叠加自主运营，开创一套可实现财务层面规模化扩展、跨区域复制的全球化Robotaxi业务。我们计划于2026年底前在美国举办资本市场日活动，届时将分享更多有关商业化、技术及运营方面的详细信息。”\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>为完善端到端自动驾驶平台，Mobileye将与自动驾驶整车平台厂商、车队运营商、车辆集成合作伙伴以及关键技术供应商展开合作。依托这套生态体系，Mobileye将通过统一的业务部门，统筹自有自动驾驶网约车服务的建设与运营。”\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Amnon Shashua教授补充道：“这一举措并非取代现有合作伙伴关系，而是在此基础上的延伸。我们将一如既往地通过Mobileye Drive赋能车企与出行服务商；与此同时，运营自有出行服务也有助于我们加快技术的市场采用，积累一手运营经验，充分释放自动驾驶出行的潜力。”\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Mobileye Drive沉淀25年以上的计算机视觉、地图、感知及自动驾驶技术研发经验，搭载最新复合人工智能架构，融合多类AI算法，配套严谨的安全框架，并通过工程化架构实现落地。全球已有超2.3亿台车辆搭载Mobileye技术，在业内积累了业内领先的真实道路经验。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>这一业务布局同时也拓展了Moovit原有的业务战略。Moovit致力于解决复杂城市环境下，用户查询、规划、使用公共交通服务的全流程需求。Moovit出行平台覆盖全球112个国家、3500余座城市，支持45种语言，服务超17亿用户。Moovit在消费者出行服务、多模式线路规划、用户运营和车队运营方面的专业知识，为公司在全球范围内扩展自动驾驶出行服务提供了关键基础。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>___________________________________\u003C\u002Fp>\n\u003Ch6>Mobileye (Nasdaq: MBLY) leads the mobility revolution with our autonomous driving and driver-assistance technologies, harnessing world-renowned expertise in artificial intelligence, computer vision and integrated software and hardware. Since our founding in 1999, Mobileye has enabled the global adoption of advanced driver-assistance systems that save countless lives and reduce crashes, while pioneering groundbreaking technologies such as REM™ crowdsourced road intelligence, Imaging Radar and Compound AI. These technologies drive the ADAS and AV fields towards the future of mobility – enabling self-driving vehicles and mobility solutions at scale, and powering industry-leading ADAS products. Through 2025, more than 230 million vehicles worldwide have been built with Mobileye’s EyeQ technology inside. In 2026, Mobileye acquired Mentee Robotics to pursue the future of physical AI and humanoid robots. Since 2022, Mobileye has been listed independently from Intel (Nasdaq: INTC), which retains majority ownership. For more information, visit \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mobileye.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\u002F\u002Fwww.mobileye.com\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fh6>\n\u003Ch6>“Mobileye,” the Mobileye logo and Mobileye product names are registered trademarks of Mobileye Global. All other marks are the property of their respective owners.\u003C\u002Fh6>\n\u003Ch6>Forward-Looking Statements\u003C\u002Fh6>\n\u003Ch6>This press release contains forward-looking statements within the meaning of the Private Securities Litigation Reform Act of 1995. Statements in this release that are not statements of historical fact are forward-looking statements and should be evaluated as such, including statements regarding Mobileye’s expansion into a full ownership of an autonomous ride-hailing business, and the impact and potential benefits to Mobileye’s business. These statements often include words such as “anticipate,” “expect,” “suggests,” “plan,” “believe,” “intend,” “estimates,” “targets,” “projects,” “should,” “could,” “would,” “may,” “will,” “forecast,” or the negative of these terms, and other similar expressions, although not all forward-looking statements contain these words. We base these forward-looking statements or projections, including Mobileye’s full-year guidance, on our current expectations, plans and assumptions that we have made in light of our experience in the industry, as well as our perceptions of historical trends, current conditions, expected future developments and other factors we believe are appropriate under the circumstances and at such time. You should understand that these statements are not guarantees of performance or results. The forward-looking statements and projections are subject to and involve risks, uncertainties and assumptions and you should not place undue reliance on these forward-looking statements or projections. Although we believe that these forward-looking statements and projections are based on reasonable assumptions at the time they are made, you should be aware that many factors could affect our actual financial results or results of operations and could cause actual results to differ materially from those expressed in the forward-looking statements and projections. Detailed information regarding these and other factors that could affect Mobileye’s business and results is included in Mobileye’s SEC filings, including the company’s Annual Report on Form 10-K for the year ended December 27, 2025, particularly in the section entitled “Item 1A. Risk Factors”. Copies of these filings may be obtained by visiting our Investor Relations website at \u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fir.mobileye.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ir.mobileye.com\u003C\u002Fa> or the SEC’s website at \u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fwww.sec.gov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">www.sec.gov\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fh6>\n\u003Cp> \u003C\u002Fp>",1,"2026-06-16T07:00:00.000Z","News, Amnon Shashua, Driverless MaaS, Industry, Autonomous Driving",{"id":32,"type":21,"url":33,"title":34,"description":35,"primary_tag":36,"author_name":10,"is_hidden":11,"lang":12,"meta_description":35,"image":37,"img_alt":38,"content":39,"download_doc":16,"download_title":16,"download_btn":16,"webinar_video":16,"thumbnail":16,"is_gated":11,"featured":28,"publish_date":40,"tags":41},321,"mobileye-secures-major-dms-production-program-with-leading-us-automaker","Mobileye斩获美国头部车企驾驶员监测系统（DMS）大型量产定点项目","Mobileye DMS™平台获全球车企青睐，此次新单将延续Mobileye车内感知业务增长势头",16,"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002F8bfc2d66bf2b488ba43e4ea74cf956e3_1774268681384.png","Mobileye DMS™能够联动驾驶员视线、注意力状态与实时道路情境，更智能地识别分心驾驶行为","\u003Cp>\u003Cspan data-contrast=\"auto\">\u003Cstrong>中国上海，2026年3月23日\u003C\u002Fstrong> — Mobileye（纳斯达克股票代码：MBLY）今日宣布，一家美国头部车企将在其搭载Mobileye EyeQ6L系统集成芯片的未来车型中集成Mobileye驾驶员监测系统（Mobileye DMS™），计划于2027年启动量产。这一新项目拓展了与该车企客户现有组合辅助驾驶系统（ADAS）项目的合作范围与功能配置，预计量产规模达数百万辆，将覆盖多款车型、多个年款。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Mobileye车内感知平台涵盖驾驶员监测系统（DMS）与乘员监测系统（OMS），可与ADAS感知算法在单颗芯片上并行运行。平台能够融合车辆内部感知与车外道路感知，基于驾驶环境的具体情境来评估驾驶员参与度，不仅可判断驾驶员是否处于警觉状态，还能监测其视线方向，以及注意力是否与实时道路状况匹配。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>之前，Mobileye DMS和OMS已获一家全球车企青睐，将被集成到基于EyeQ6H的SuperVision™及环绕式ADAS™方案中，而此次新项目是此前业务的成功延续。这些项目共同体现出，车企日益希望将驾驶员监测、乘员安全与辅助驾驶功能整合，从而告别独立DMS电子控制单元（ECU）带来的额外成本与系统复杂度。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Mobileye业务发展与战略执行副总裁Nimrod Nehushtan 表示：“新一代辅助驾驶需要车辆全维度、更丰富的情境信息，包括前方道路、车辆内部以及二者的交互关联。与此同时，车企希望在全系车型中规模化搭载辅助驾驶功能，同时避免额外的硬件成本与复杂的系统集成工作。Mobileye DMS兼顾两大需求，可在单一ADAS芯片及ECU平台上实现情境感知驾驶员监测。这样的功能集成正是Mobileye独有的优势，我们期待助力客户实现规模化量产落地。”\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>随着运动脱离驾驶功能向非豪华车型普及，确保驾驶员切实关注道路状况，是该功能安全落地的关键。Mobileye DMS可联动ADAS摄像头采集的真实路况与驾驶员视线，识别仅靠车内独立系统无法捕捉的分心行为，同时判断驾驶员是否已感知路况。该系统能够减少误报，实现更精准的干预控制；针对更高等级的驾驶自动化，可基于驾驶员参与度，更智能地发出接管请求。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>该平台旨在满足欧洲新车安全评鉴协会（Euro NCAP）2026版评分要求，同时前瞻性地着眼于Euro NCAP 2029版规程的潜在升级方向，预计届时评测标准将从单纯的眼球追踪提升至有效驾驶参与度检测。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp> \u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cstrong>\u003Cspan data-contrast=\"auto\">About Mobileye\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fstrong>\u003Cspan data-ccp-props=\"{"201341983":0,"335559739":0,"335559740":240}\"> \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan data-contrast=\"auto\">Mobileye (Nasdaq: MBLY) leads the mobility revolution with our autonomous driving and driver-assistance technologies, harnessing world-renowned expertise in artificial intelligence, computer vision and integrated software and hardware. Since our founding in 1999, Mobileye has enabled the global adoption of advanced driver-assistance systems that save countless lives and reduce crashes, while pioneering groundbreaking technologies such as REM™ crowdsourced road intelligence, Imaging Radar and Compound AI. These technologies drive the ADAS and AV fields towards the future of mobility – enabling self-driving vehicles and mobility solutions at scale, and powering industry-leading ADAS products. Through 2025, about 230 million vehicles worldwide have been built with Mobileye’s EyeQ technology inside, and in 2026 Mobileye acquired Mentee Robotics to pursue the future of physical AI and humanoid robots. Since 2022, Mobileye has been listed independently from Intel (Nasdaq: INTC), which retains majority ownership. For more information, visit \u003C\u002Fspan>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcts.businesswire.com\u002Fct\u002FCT?id=smartlink&url=https%3A%2F%2Fwww.mobileye.com&esheet=54421863&newsitemid=20260210772101&lan=en-US&anchor=https%3A%2F%2Fwww.mobileye.com&index=1&md5=cfa04b95770b8044fedb93639c4fc56e\">\u003Cspan data-contrast=\"auto\">https:\u002F\u002Fwww.mobileye.com\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>\u003Cspan data-ccp-props=\"{"201341983":0,"335559739":0,"335559740":240}\"> \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan data-contrast=\"auto\">Mobileye's name, product names, product marks and logos are trademarks or registered trademarks of Mobileye Vision Technologies Limited. Other names and brands are the property of their respective owners.\u003C\u002Fspan>\u003Cspan data-ccp-props=\"{"201341983":0,"335559739":0,"335559740":240}\"> \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan data-contrast=\"auto\">Any reference to \"Mobileye\" in this document means Mobileye Vision Technologies Ltd., Mobileye Global Inc. or any of their subsidiaries.\u003C\u002Fspan>\u003Cspan data-ccp-props=\"{"201341983":0,"335559739":0,"335559740":240}\"> \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>","2026-03-23T07:00:00.000Z","ADAS",{"id":43,"type":5,"url":44,"title":45,"description":46,"primary_tag":47,"author_name":10,"is_hidden":11,"lang":12,"meta_description":46,"image":48,"img_alt":49,"content":50,"download_doc":16,"download_title":16,"download_btn":16,"webinar_video":16,"thumbnail":16,"is_gated":11,"featured":28,"publish_date":51,"tags":52},298,"where-mobility-meets-the-game-mobileye-partners-with-vfl-wolfsburg","智慧出行邂逅绿茵激情：Mobileye与德甲沃尔夫斯堡足球俱乐部达成战略合作","Mobileye 正式成为德国足球甲级联赛（Bundesliga）劲旅沃尔夫斯堡足球俱乐部的顶级合作伙伴。",13,"https:\u002F\u002Fstatic.mobileye.com\u002Fwebsite\u002Fus\u002Fcorporate\u002Fimages\u002F3190dec398225b0d7744d1f29bcae4e6_1751278008967.png","沃尔夫斯堡足球俱乐部是一支独具特色的球队，始终秉持创新精神、前瞻视野与团队协作理念。","\u003Cp>打造卓越出行体验始终是Mobileye的使命核心。如今，我们首次将这份追求卓越的精神延伸至绿茵场，成为德甲劲旅沃尔夫斯堡俱乐部的顶级合作伙伴。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>智慧出行与绿茵激情的完美碰撞\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>这项\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.vfl-wolfsburg.de\u002Fen\u002Fnewsdetails\u002Fnews-detail\u002Fdetail\u002Fnews\u002Fautomotive-technology-meets-team-spirit-a-vision-for-the-future\">战略合作\u003C\u002Fa>对 Mobileye 意义重大，不仅关乎品牌本身，更体现了我们所坚持的理念。作为一家汽车科技公司，这次合作为我们在德国、欧洲乃至全球范围内进一步提升品牌影响力打开了新的机遇。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>沃尔夫斯堡足球队以创新、远见与团队精神著称，正是这些价值观，让这次的合作显得如此契合、自然。这不仅是两个领域的携手同行，更是一次共同塑造未来的旅程——发生在一个长期象征智慧出行与技术进步的国家与城市之中。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>沃尔夫斯堡俱乐部与德甲联赛\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>沃尔夫斯堡足球俱乐部是德甲联赛的重要成员，而德甲是世界足坛最具影响力的联赛之一。该赛事不仅汇聚了众多国际知名球队，更涌现了无数闪耀足坛的传奇球星与当世巨星，因此，每逢周末，数以千万计的全球球迷都会将目光聚焦于德甲赛场。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>沃尔夫斯堡是德甲联赛的传统劲旅，曾在2009年问鼎德甲冠军，并于2015年捧起德国杯，是21世纪德国足坛最成功的俱乐部之一。俱乐部所在城市沃尔夫斯堡不仅是大众汽车集团总部所在地，更是德国汽车工业的重要象征。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>品牌影响力跃升\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>随着 Mobileye 品牌正式走上绿茵赛场，我们将迎来前所未有的曝光机会。球衣品牌展示、场边广告横幅以及社交媒体传播，将全面提升 Mobileye 的品牌可见度。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>以下是球迷将在 2025\u002F2026 赛季看到 Mobileye 的一些重点展示场景：\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Mobileye 的logo将出现在沃尔夫斯堡队比赛球衣的左袖上，覆盖所有赛事，包括德甲、德国杯、国际赛事以及友谊赛。除了球衣展示，Mobileye 品牌还将在球场内外拥有强大的曝光版位，全面提升品牌可见度。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>超越足球的战略意义\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>此次合作以建立深度联结为核心，是Mobileye深化产业布局的重要一步，展现了我们在各个领域追求卓越的坚定决心，旨在将Mobileye的创新故事传递给更多受众，共同见证科技创新与足球碰撞出的精彩火花。让我们期待新赛季的到来。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp> \u003C\u002Fp>","2025-06-30T07:00:00.000Z","Events, Industry",1784714287207]