关于自动驾驶的分级，我们已经太过熟悉SAE（国际汽车工程师协会）的标准。一名对汽车稍有关注的普通用户，也能大致说出L1-L5的区别。

SAE将自动驾驶分成L0-L5六个等级。L0为无自动驾驶，有部分应急辅助，L1为驾驶员辅助，L2为半自动驾驶，L3是有条件的自动驾驶，L4是高度自动驾驶，L5则为全自动驾驶。

但在实际应用中，SAE的分级标准仍有诸多限定。尤其在定义上，SAE的分级法对工程师来说很有效，但对终端用户并不友好。此外，L2与L3之间，L3与L4之间的区别不够明确。也有声音认为L3级别的存在没有必要。

在此背景上，Mobileye提出了另一种方案，以更直观的是否允许脱手以及是否允许不关注路况为标准。

在2023 CES上，Mobileye创始人兼CEO Amnon Shashua教授详细讲解了Mobileye的分级标准，即将自动驾驶等级分为Eyes-on/Hands-on，Eyes-on/Hands-off，Eyes-off/Hands-off以及No-Driver四种。

这种分类的好处是直观、明确，驾驶员从命名就能明确自己的职责。

具体来看，在Mobileye的分级标准中，Eyes-on/Hands-on（注视前方/手握方向盘）是最低级别的辅助驾驶，即仍需要驾驶员将全部注意力集中在驾驶上，系统作为辅助。包括最基础的自主紧急制动（AEB）以及车道保持辅助（LKA）等均属于这个范畴。对应到SAE的分级标准，相当于L1与L2级别辅助驾驶。

L2是目前上车最普遍的辅助驾驶功能，目前，我国L2级辅助驾驶乘用车渗透率已超过30%。在这个分级范畴内，驾驶员仍对驾驶负全责，系统可监督人类驾驶员。

可脱手意味着系统已经具备较高等级的自动驾驶能力，可根据导航从A点驾驶到B点，自主变道，并选择驾驶策略。但由于系统仍可能遇到各种尚未解决的Corner Case，因而需要驾驶员保持关注，即Eyes-on。这也是目前国内上车的领航辅助功能的定义。

Eye-on/Hands-off的智能驾驶强调的是通过人机互动增加系统安全性。

人和机器有着不同的故障模式。例如，系统可能遇到无法解决的Corner Case，此时就需要驾驶员手动接管。而人可能在各种外部条件良好的情况下走神，从而导致故障。

因此，在该模式下，人类驾驶员对系统起着监督作用。同样，为保持人类驾驶员的警惕性，DMS也被认为是必要的配置。

良好的人机互动可有效增加驾驶安全，同时，还能减轻驾驶压力，增强驾驶感受。

而对Eyes-off/Hands-off（解放双眼/可脱手）的定义则是当开启系统时，在限定的ODD内，驾驶员不再需要任何操作，可以睡觉，也可以做任何喜欢的事。对应于SAE分级标准的L3-L4级。

奔驰的L3级自动驾驶系统即是在限定ODD内的Eyes-off/Hands-off系统。即在高速公路场景下，且时速不超过60km/h。

Mobileye为Eyes-off系统设置了6个ODD。分别为：

Mobileye认为，对于Eyes-off的系统，只有在真正能在现实场景中解放人类驾驶员时才算有用。因而，ODD3是一个自动驾驶系统开始真正有用的节点。

ODD1即目前奔驰L3级系统的ODD，仅可在非常有限的场景下使用。而到达ODD3时，系统可真正完成自主上下高速的过程。Mobileye认为，当系统能做到自动驾驶上下高速时，才是系统能真正解放人类的开始。

Mobileye的定义是，在进入该ODD开启自动驾驶模式后，驾驶员就不再需要操作，且不需要关注驾驶。待车辆驶出ODD后，系统会要求驾驶员重新接管。此时，系统可发出提醒，要求驾驶员接管，也可执行最小风险策略（MRM），直接驶出行驶车道后在路肩上停车。

Eyes-off系统的意义是真正做到把时间还给驾驶员。在相应ODD内，人类无需再关注驾驶。同时，在满足条件的ODD内，系统驾驶将比人类驾驶更加安全，且遵守交规，从而真正提高交通安全并改革交通。

No Driver即车内不再有驾驶员。在Robotaxi应用中，将由远程操作员取代人类驾驶员的角色，以干预解决如系统锁死、警察检查交通等非安全情况，避免对交通流通造成影响。

在Eyes-off阶段，Mobileye认为系统需具备三个特征才可称为是优秀的解放双眼解决方案。即：有用，无重复性错误，以及ODD可拓展。

Mobileye认为，一个优秀的Eyes-off系统应该能够在一个ODD范围内长时间连续运行，而不必频繁进出ODD。即前文所说的从ODD3开始才可称为有用。在低于该标准的ODD内运行时，例如ODD1，车辆在速度超过60km/h就会退出系统，低于60km/h再次进入，频繁地进出ODD在日常使用中的效率不高。Mobileye认为是无用的自动驾驶。

无重复性错误指的是，在系统的ODD范围内，在某种紧急情况下可能重复出现的错误。一个安全的Eyes-off系统应该能做到没有这种错误，而不是利用其发生概率低的特征利用统计数据来隐藏这种错误。

例如，目前奔驰的L3级自动驾驶系统的ODD是在高速公路上，时速低于60km/h，且无变道。但在行驶车道内，系统应该能应对车道内任何的紧急制动。例如，在前车紧急制动的情况下，系统也能够应对。

但Mobileye认为，如果前车是辆卡车，从车上掉下一个箱子，这种情况下避免事故的唯一方法是紧急换道。这时如果系统无法避免事故就是Mobileye所说的重复性错误。因此，虽然换道超出了系统的ODD，但作为一个足够安全的Eyes-off系统，它仍然需要能做到避免这种错误，在紧急情况下进行变道，即系统实际的ODD要大于承诺的ODD。

ODD可拓展即在Eyes-off/Hands-off系统下，在将ODD从高速扩展到城市时，只需要添加主动传感器，增加冗余，以及增加算力，而不需要更新地图或驾驶策略。因而前一个ODD内积累的数据都可以用作下一个阶段的积累，从而实现渐进式的自动驾驶发展。

Mobileye的Mobileye Supervision 系统为Eyes-on/Hands-off系统，可实现全域的覆盖。按照目前国内的辅助驾驶分类来看，即为可实现高速和城市领航辅助的L2+级别高阶驾驶辅助系统。

进化到Eyes-off系统只需增加主动传感器作为冗余，同时增加算力。Mobileye将Eyes-off的系统命名为Chauffer。

采用Mobileye这套分级法的好处是对终端用户而言，从命名上就明确了驾驶员双手是否能够脱离方向盘，是否能解放双眼，可大大减少误解。同时，对于ODD有效性的划分，也让整个自动驾驶系统的等级更加清晰。

这也正是Mobileye的独特之处。

在从事的各个业务领域，Mobileye走的似乎都是一条有些特立独行的道路。

在英伟达、高通纷纷推出大算力芯片时，Mobileye仍追求算力与功耗的平衡，其最先进的芯片EyeQ Ultra算力只有176 TOPS，功耗小于100W，且量产时间在2025年。在大部分企业采用激光雷达上车来实现城市领航辅助时，Mobileye走的是和特斯拉一样的视觉路线。

在大部分人已经习惯了SAE的分级标准时，Mobileye又提出了一套新的分级方案。而这套方案也为进一步向大众普及自动驾驶提供了便捷。