過去四五年間，隨著汽車自動駕駛行業(yè)的增長，多數(shù)芯片制造商也加入到自動駕駛領(lǐng)域的浪潮中。
近日，芯片巨頭賽靈思大中華區(qū)高管在接受蓋世汽車采訪時也透露了其在汽車領(lǐng)域部分業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀及規(guī)化。
過去四五年間，賽靈思汽車業(yè)務(wù)穩(wěn)步增長，覆蓋范圍從2014年的14家車廠、29個車型，發(fā)展到目前超過30家車廠、100多個車型，涵蓋全球主流的一級汽車供應(yīng)商、原始設(shè)備制造商(OEM)及部分初創(chuàng)企業(yè)。截至目前，賽靈思車規(guī)級芯片總體出貨量已逾1.7億顆，其中約7000萬顆用于量產(chǎn)型高級駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)。
汽車行業(yè)正面臨一些革命性的演進，其中最受關(guān)注的演進就是智能駕駛從ADAS在逐漸向全面自動駕駛持續(xù)演進。隨著汽車裝備的探測器及傳感器數(shù)量的不斷增長，一臺車本身所要接觸的數(shù)據(jù)量，已經(jīng)呈現(xiàn)出一種爆炸式的增長。
賽靈思認為，目前智能駕駛的責任方已從駕駛員逐漸向計算機演進。從一開始的駕駛員輔助系統(tǒng)，它主要是通過傳感器對外部世界的感知實現(xiàn)輔助駕駛的。無論是用于防撞，還有邊緣傳感器、相機、雷達，或者激光雷達，對于目標的檢測和跟蹤，它其實都是用來進行駕駛員輔助的，這里的關(guān)鍵詞是輔助。
但是，當汽車演進到智能出行以后，汽車的概念已被完全顛覆。計算機成為汽車駕駛的主導。當然這里講的計算機是一個廣義的概念，事實上是一個計算平臺、一個所謂的異構(gòu)計算平臺，有能力能夠綜合處理和打造在低延時的場景底下，能夠完美進行感知和推斷。這樣就完成了汽車這個行業(yè)的新定義。
然而，在實際的應(yīng)用場景里頭，汽車廠商對自動出行又產(chǎn)生了另外一個相對于更激進的辦法。為了提高自動駕駛的安全性，自動駕駛對多傳感器的融合所帶來的集中處理的自動駕駛提出了更高的要求。這意味著汽車需要有非常強大的異構(gòu)處理平臺，能夠綜合集中處理不同來源的數(shù)據(jù)。
比如說，從激光雷達來的數(shù)據(jù)，從毫米波雷達來的數(shù)據(jù)，從攝像頭來的數(shù)據(jù)，光是攝像頭本身，可能就能有6-8個不同的攝像頭在一個車子上布局，然后進行加速。
基于此事實可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)車廠所代表的乘用車的駕駛，它對ADAS智能駕駛的演進所帶來的需求和非傳統(tǒng)車廠所代表的常說所帶來的服務(wù)驅(qū)動的需求，它是一個非常不同、變化非常多端的需求。對于一個芯片運算平臺，要能夠適應(yīng)這樣的需求，是一個極大的挑戰(zhàn)。
賽靈思方面認為在汽車ADAS應(yīng)用中，不管廠商使用哪種芯片平臺，是進行什么樣的處理，是人工智能也好，是機器學習，或者視覺也好，它的最終目的仍然是提高自動駕駛整體系統(tǒng)響應(yīng)時間。
目前，賽靈思異構(gòu)計算的平臺，已能夠同時并行處理在一個環(huán)境里面。將汽車激光雷達和視覺處理融合在一起。賽靈思認為，多傳感器的同步和融合所帶來的系統(tǒng)整體響應(yīng)時間才是目前自動駕駛技術(shù)所需要做到的關(guān)鍵。
自動駕駛離不開視覺系統(tǒng)，而處理大量的視覺、視頻、圖形圖像需要高性能的圖像處理芯片。賽靈思車規(guī)級XA Zynq UltraScale+ MPSoC具備一定的視覺處理性能及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速功能，可以充分幫助ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))和AD(自動駕駛)。
賽靈思與魔視智能攜手打造的全棧式智能駕駛方案，采用賽靈思MPSoC及Zynq® SoC系列產(chǎn)品作為核心計算芯片，加上魔視智能國際領(lǐng)先的視覺感知算法，不僅為自動駕駛系統(tǒng)提供了優(yōu)異的性能與靈活的軟硬件設(shè)置，而且還可以根據(jù)系統(tǒng)的復雜程度，適配最具性價比和最高可靠性的方案。
據(jù)賽靈思透露，目前其推出的智能駕駛方案，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于單目前視AEB、多路環(huán)視盲區(qū)預警和碰撞緩解、APA(自動泊車輔助系統(tǒng))、AVP(自動代客泊車)、擁塞駕駛輔助TJP等多種自動駕駛系統(tǒng)，并有眾多項目已在中國一線乘用車及商用車OEM前裝客戶進入量產(chǎn)階段。
與此同時，在一線城市公交車系統(tǒng)、市政渣土車、兩客一危等細分垂直市場，該智能駕駛方案也已成功落地。