波阿兹·米兹拉希，Tactile Mobility联合创始人兼CTO – 采访系列

波阿兹·米兹拉希，Tactile Mobility联合创始人兼CTO。波阿兹是一位经验丰富的技术专家和企业家，在信号处理、算法研究和系统设计方面拥有超过三十年的经验，曾在汽车和网络行业工作过。他还曾担任过Charlotte’s Web Networks的联合创始人和工程总监，该公司是高性能网络设备的领先开发商和营销商（被MRV Communications收购），以及Zoran Microelectronics的系统设计组经理（被CSR收购）。

Tactile Mobility是全球领先的触觉数据解决方案提供商，自2012年以来一直推动移动行业的发展。该公司在美国、德国和以色列设有团队，专门从事信号处理、人工智能、大数据和嵌入式计算的结合，以增强智能和自动驾驶车辆系统。其技术使车辆能够“感受到”道路，而不仅仅是“看到”它，优化实时驾驶决策，并创建准确的、众包的道路状况地图。通过其VehicleDNA和SurfaceDNA解决方案，Tactile Mobility为汽车制造商、市政管理部门、车队管理人员和保险公司提供服务，开创了现代移动中触觉感知的整合。

您能告诉我们您从联合创立Charlotte’s Web Networks到创立Tactile Mobility的经历吗？是什么启发您进入汽车技术领域？

在联合创立Charlotte’s Web Networks之后，我转到Zoran Microsystems担任系统架构师和系统组经理，专注于设计家用娱乐系统、机顶盒和其他设备的ASIC和板卡。然后，一次与朋友的对话引发了新的思考。

他提出了一个关于如何优化从点A到点B的驾驶性能的问题，考虑到天气、道路状况和车辆能力等因素。这让我深入研究汽车领域，创立Tactile Mobility来解决这些复杂问题。我们最初是一个在以色列的孵化器支持的初创公司，后来发展成为一家致力于赋予车辆“感知”道路能力的公司。

在创立Tactile Mobility时，您遇到的最初挑战和突破是什么？

我们面临的主要挑战之一是如何在车辆资源有限的情况下生成实时洞察。车辆已经具备基本的传感器，但缺乏对重要参数的洞察，例如当前车辆重量、轮胎健康状况和表面抓地力。我们通过在车辆的现有发动机控制单元（ECU）中实施新软件来解决这个问题，使我们能够通过“虚拟传感器”生成这些洞察，这些传感器连接到当前车辆设置，不需要额外的硬件。

然而，使用ECU来获取我们需要的洞察带来了很多问题。ECU是一种低成本的小型计算机，内存非常有限。这意味着我们的软件最初必须在100 KB的限制内运行，这在今天的软件世界中是非常罕见的，尤其是在尝试集成机器学习和神经网络的复杂性方面。创建这些紧凑的数字传感器，使其能够适应ECU，是一个使我们成为该领域先驱的突破。

Tactile Mobility的使命非常雄心勃勃——赋予车辆“触觉”。您能否带我们了解这个概念背后的愿景？

我们的愿景围绕着捕获和利用车辆的传感器数据，赋予车辆触觉意识。这涉及将现有传感器的数据转换为“触觉像素”，这些像素可以像视觉像素一样形成一个连贯的图像或“电影”，描述车辆在道路上的触觉体验。想象一下，盲人通过触觉感知周围环境——这就是我们希望车辆“感知”道路的方式，理解其质地、抓地力和潜在危险。

Tactile Mobility的AI驱动车辆传感器如何捕获触觉数据，它们提供了关于车辆和道路的哪些独特的洞察？

我们的软件在车辆的ECU中运行，持续捕获来自各种硬件传感器的数据，例如车轮速度传感器、加速度计、转向和制动系统。理想情况下，还会有轮胎传感器来收集有关道路的信息。然后处理这些数据以生成实时洞察或“虚拟传感器”，这些传感器可以传达有关车辆载重、抓地力甚至轮胎健康状况的信息。

例如，我们可以检测到滑溜的道路或磨损的轮胎，从而提高驾驶安全性和车辆性能。该系统还可以实现诸如根据当前摩擦级别调整自适应巡航控制的距离或通知驾驶员需要在他们的车辆和前方车辆之间留出更多距离等功能。

Tactile Mobility的解决方案使车辆能够实时“感知”道路状况。您能否解释这种触觉反馈的工作原理，以及AI和云计算在此过程中的作用？

系统持续收集和处理车辆硬件传感器的数据，应用AI和机器学习将这些数据转换为可以影响车辆运行的结论。这个反馈环路实时告知车辆道路状况——例如不同表面的摩擦级别——并将这些洞察传输到云端。通过来自数百万辆车辆的数据，我们生成了全面描述道路表面的地图，指示危险区域，如滑溜区域或油迹，创造了一个更安全、更明智的驾驶体验。

您能否描述VehicleDNA和SurfaceDNA技术的工作原理，以及它们在汽车行业中有什么独特之处？

VehicleDNA和SurfaceDNA代表了我们触觉“语言”的两个分支。SurfaceDNA专注于道路表面，捕获诸如摩擦、坡度和通过轮胎传感器和其他外部传感器出现的危险等属性。另一方面，VehicleDNA实时模拟每辆车的特定特征——重量、轮胎状况、悬挂状态等（行业称为“数字Tween”）。这两种技术共同提供了对车辆在任何给定道路上的性能限制的清晰理解，提高了安全性和效率。

车载抓地力估计技术如何工作，它对自动驾驶和安全标准产生了什么影响？

抓地力估计技术对于自动驾驶车辆尤为重要，特别是在高速行驶时。传统传感器无法可靠地测量道路抓地力，但我们的技术可以做到。它评估车辆和道路之间的摩擦系数，这可以告知车辆在加速、制动和转弯时的极限。这种洞察对于自动驾驶汽车满足现有的安全标准至关重要，因为它提供了对道路状况的实时理解，即使在黑冰等情况下这些状况不可见。

Tactile Mobility正在与合作伙伴OEM如保时捷以及底特律市等市政管理部门合作。您能否分享更多关于这些合作的信息，以及它们如何帮助扩大Tactile Mobility的影响？

虽然我无法透露我们合作的具体细节，但可以说与原始设备制造商（OEM）和市政管理部门的合作是一个漫长但有价值的过程。

一般来说，OEM可以利用我们的数据来生成有关车辆在不同地形和天气条件下的性能的关键洞察，这可以告知安全功能、驾驶辅助技术和车辆设计的改进。另一方面，市政管理部门可以使用汇总数据来实时监测道路状况和交通模式，识别需要立即维护或构成安全风险的区域，例如滑溜的道路或坑洼。

您认为汽车行业在AI和触觉感知领域面临的下一个重大挑战和机会是什么？

实现自动驾驶汽车的准确性可能是最困难的挑战。人们通常更宽容地对待人类的错误，因为这是驾驶的一部分；如果一名驾驶员犯了错误，他们会意识到所涉及的风险。然而，自动驾驶技术需要更高的标准，即使是远远低于人类错误的故障率，如果软件故障可能导致致命事故，也可能是不可接受的。

这创造了一个重大挑战：自动驾驶汽车中的AI不仅要匹配人类的性能，还要远远超过它，特别是在复杂或罕见的驾驶情况下，需要达到极高的可靠性水平。因此，我们必须确保所有传感器都准确，并能够在安全响应窗口内传输数据。

此外，网络安全始终是一个问题。今天的车辆是相互连接的，并且越来越多地与云系统集成，使其成为潜在的网络攻击目标。虽然该行业正在进步，以应对这些威胁，但任何违规行为都可能产生严重的后果。然而，我相信该行业能够解决这个问题，并采取措施防御新的威胁。

隐私也是一个热门话题，但常常被误解。我们最近在新闻中看到很多报道，试图声称智能汽车正在监视驾驶员等，但现实情况却大不相同。与智能手机类似，作为消费者，我们知道我们的设备会收集有关我们的海量数据，这些数据被用来增强我们的体验。

对于车辆来说，情况类似。如果我们希望从众包驾驶信息和集体智慧中受益，以提高安全性，个人需要贡献数据。然而，Tactile Mobility和其他公司都意识到需要负责任地处理这些数据，我们也采取措施来匿名化和保护个人信息。

至于机会，我们目前正在开发新的虚拟传感器，可以提供更深入的车辆性能和道路状况洞察。这些传感器由市场需求和OEM的请求驱动，正在解决诸如降低成本和提高安全性等挑战。随着我们在这个领域的创新，每个新传感器都使车辆在现实世界条件下更加适应性和安全性更高。

另一个重要的机会是聚合数千甚至数百万辆车的数据。随着Tactile Mobility和其他公司逐渐在更多车辆中安装软件，多年来积累的数据将提供对道路状况、表面类型甚至危险物的深入洞察。这些“触觉地图”不仅仅是视觉地图，如当前的Google地图应用程序，还可以包括摩擦、表面类型和危险物等数据点，提供实时、超本地化的道路状况洞察，创造更安全的道路和更先进的导航系统。

此外，还有一个尚未被充分利用的领域，即更充分地将触觉感知数据与云计算集成。虽然智能手机可以提供有关用户的广泛数据，但它们无法访问车辆特定的洞察。我们所说的VehicleDNA提供了更多信息。

通过利用云中的车辆特定数据，智能汽车将能够以前所未有的精度感知和响应周围环境。这可以带来更智能的城市和道路网络，因为车辆将与基础设施和彼此通信，共享实时洞察，实现更高效、更安全的移动生态系统。

最后，您对Tactile Mobility的长期目标是什么，您预计公司在未来五到十年内会如何发展？

我们的目标是继续将Tactile Mobility的软件嵌入更多的OEM中，扩大我们在连接到云的车辆中的存在。我们预计在未来十年内将继续提供汽车行业中最精确、最有影响力的洞察。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Tactile Mobility。