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    ADAS處理器、芯片主流企業及相應技術梳理

    從芯片設計來說,現在ADAS處理器芯片的主要挑戰在如下幾個方面:

    在現在的電子信息領域,跨界融合的節奏越來越快,產業鏈各環節的銜接也是前所未有的緊密,各產業鏈條上各家企業,隨時做前向或后向的整合,競合關系隨時轉換。隨著新硬件時代的來臨,對產業的研究提出了更高的要求,思考的緯度需要變得更寬,要理清里面錯綜復雜的關系以及未來的發展趨勢,工作量數倍于從前。而對產業鏈各個環節標桿企業的研究是必備的功課,只有了解這些大企業的策略和動向,才能發現其中可能存在的創業/投資機會。所以最近有意識的對大企業做一點研究,如之前的音頻、視覺、IOT平臺等,以及本篇的主要針對ADAS的芯片廠商,理解各家的主要產品線和狀態。

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    ADAS(高級輔助駕駛系統),是指利用安裝于車上各式各樣的傳感器,在第一時間收集車內的環境數據,進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理,從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險。通常包括導航與實時交通系統TMC,電子警察系統ISA 、自適應巡航ACC 、車道偏移報警系統LDWS、車道保持系統,碰撞避免或預碰撞系統、夜視系統、自適應燈光控制、行人保護系統、自動泊車系統、交通標志識別、盲點探測,駕駛員疲勞探測、下坡控制系統和電動汽車報警系統等。

    汽車電子系統正在由分散式架構(眾多的ECU控制),逐漸向集中式乃至中央控制系統(超級處理器)演進,這一趨勢落實到ADAS上也是同樣規律。這一趨勢的變化,包括減少ECU,降低功耗,提高處理器和內存利用效率,降低軟件的開發難度和提高安全。同時,對ADAS處理器芯片來說,目前呈現出如智能家居類似的產品形態,單品爆款,以及多功能的組合和多傳感器的融合,使ADAS處理芯片成為平臺的趨勢。目前來看這兩種形態都有市場,單功能會使ADAS在中低端車甚至后裝市場更大范圍的普及,而多傳感器的融合會提升自動駕駛的等級向Level4甚至Level5方向走,目前像Google、百度等無人車都在做多傳感器的融合。

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    從芯片設計來說,現在ADAS處理器芯片的主要挑戰在如下幾個方面:

    1)車規級的標準,最好過ISO26262,達到ASIL-B甚至ASIL-D級別

    2)高計算量以及高帶寬,特別是多傳感器融合的芯片,需要更高的芯片頻率,以及異構設計,以達到快速的數據處理速度,同時傳輸的吞吐率上也有較高要求。

    3) 隨著人工智能在ADAS上的應用,針對芯片的設計會考慮增加硬件的深度學習設計,如何在軟硬件上做取舍,以及人工智能計算模型與原有軟硬件架構以及整個系統設計上做匹配,目前來看還在早期探索階段。

    下面介紹各家主要ADAS處理器芯片廠商的產品,希望從中一窺現在ADAS處理器芯片領域的現狀,以及未來的發展趨勢。

    高通

    高通自己主要通過自己的移動處理器芯片(改成車規級),開始逐步切入ADAS,當然剛開始做環視等,最近有和縱目合作,在CES上推出首個基于驍龍820A平臺并運用深度學習的最新ADAS產品原型,該產品運行了820A神經網絡處理引擎(SNPE),能實現對車輛、行人、自行車等多類物體識別,以及對像素級別可行駛區域的實時語義分割,當然離商用應該還有一定距離??偟膩碚f,高通驍龍產品策略應該還是以車載娛樂信息系統為主,逐步向更專業的ADAS拓展。

    NXP

    NXP以及之前NXP收購的飛思卡爾,在汽車電子和ADAS芯片領域都有完整的產品線布局。

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    NXP已經發布Blubox平臺,為OEM廠商提供設計、制造、銷售Level 4級(SAE)無人駕駛汽車的解決方案計算平臺。下圖是NXP的ADAS系統框圖,該系統對多路視頻、77G雷達的數據進行融合處理,然后傳送給云端和車身系統。我們看到NXP是能夠提供全套Reference方案的公司,在這一塊的產品線很全,雖然現在沒有做更多的芯片集成,而是提供相對分散的芯片及解決方案。

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    S32V234是NXP的S32V系列產品中2015年推出的ADAS處理器,支持CPU(4顆ARM V8架構A53和M4)、GPU(GC3000)和圖像識別處理(CogniVue APEX2 processors)的異構計算,5W的低功耗設計。通過CogniVue APEX2 processors能同時支持四路汽車攝像頭(前、后、左、右),抽取圖像并分類,同時GPU能實時3D建模,計算量達到50GFLOPs。所以按照此硬件架構可完成360度環視,完成自動泊車等功能。同時,該芯片預留了支持毫米波雷達、激光雷達、超聲波的接口,便于實現多傳感器的融合,該芯片支持ISO 26262 ASIL B標準。

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    QorivvaMPC567xK系列基于Power Architecture? 的32位MCU,MPC577XK是專門的雷達信息處理芯片,該系列增加了芯片的存儲器,提升了運行速度和性能,能夠支持自適應巡航控制、智能大燈控制、車道偏離警告和盲點探測等應用。從整個雷達系統來看,結合77G雷達收發器芯片組、Qorivva MPC567xK MCU、FPGA, ADC, DAC, SRAM, 支持長、中、短距離應用。這里需要重點關注的是信號處理工具集設計,包括了FFT、DMA、COPY、Scheduler。目前77GHz的FCMW型雷達在數字信號處理中需要使用FFT,即快速傅里葉變換,一般車載雷達的采樣點在512-2048左右,從芯片架構圖我們看到專門的FFT電路。

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    除了S32V系列,被收購的飛思卡爾有一款著名的i.MX系列芯片也可以作為中央處理器。i.MX特別是i.MX6在汽車上,特別是車載信息系統上有大量的應用。眾多的汽車廠商使用i.MX。

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    英特爾/Mobileye/Altera

    通過一系列的收購,英特爾在ADAS處理器上的布局已經完善,包括Mobileye的ADAS視覺處理,利用Altera的FPGA處理,以及英特爾自身的至強等型號的處理器,可以形成自動駕駛整個硬件超級中央控制的解決方案。

    其中特別要指出的是Mobileye的EyeQ系列,最近的EyeQ4展示的性能已經達到2.5 萬億次每秒的性能,其運行功率可低至3W。該芯片包括了一組工作在1GHZ的工業級四核MIPS處理器,以支持創新性的多線程技術能更好的進行數據的控制和管理。多個專用的向量微碼處理器(VMP),用來應對ADAS相關的圖像處理任務。一顆軍工級MIPS Warrior CPU位于次級傳輸管理中心,用于處理片內片外的通用數據。

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    由于目前融合多是雷達與攝像頭融合,所需要的帶寬,一般的ASIC都能夠滿足。但是要融合激光雷達,則最好用FPGA,FPGA做傳感器Hub是最合適不過的。同時,對一些精度要求較高的雷達,如使用單精度浮點處理實現一個4096點FFT,采樣點越多,誤差就越小,但運算量會大幅度增加。一般車載雷達的采樣點在512-2048左右,但軍用的可以達到8192。如下圖在AudizFAS的實物中,采用了Altera的CycloneV SoCFPGA,作為sensor fusion,同時負責毫米波雷達與激光雷達數據處理。

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    瑞薩(Renesas)

    瑞薩針對ADAS處理器這一塊業務,提供了較完整的產品線系列,也提供ADAS Kit開發系統。就芯片系列來說,最出名的莫過于其R-Car產品線。該產品最早是用于車載信息娛樂系統,而后該系統產品逐步適配汽車環視視覺系統、儀表板及ADAS系統等,該發展路徑值得國內想進去汽車領域的半導體廠商借鑒。

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    除了R-Car系列產品外,瑞薩也有針對雷達傳感器的專業處理器芯片如RH850/V1R-M系列,該產品采用40nm內嵌eFlash技術,優化的DSP能快速的進行FFT的處理。

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    Renesas Autonomy是一個全新設計的ADAS和自動駕駛平臺?!斑@是一個開放的平臺,希望用戶更方便地將他們的算法、函數庫和實時操作系統(RTOS)移植到平臺中來?!?它的第一個產品是一塊圖像識別片上系統,叫作R-Car V3M。瑞薩將該高性能視覺處理芯片描述為“優化處理單元,首選應用于智能相機傳感器,也可以用于環繞視覺系統甚至激光雷達的數據處理?!毕啾扔贛obileye處理平臺的“黑箱”系統,瑞薩在不斷強調解決方案的“開放”二字,瑞薩方面表示,其最新發布的R-Car V3M處理模塊的全部算法將對其用戶開放。

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    英飛凌(Infineon)

    作為汽車電子、功率半導體以及智能卡芯片的全球市場領袖,英飛凌在24/77/79G雷達、激光雷達等傳感器器件及處理芯片方面都具有領先的技術。除此之外,在車身控制、安全氣囊、EPS、TPMS等各方面都有自己的解決方案。

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    德州儀器(TI)

    TI在ADAS處理器上實際上是走得兩條產品線,Jacinto和TDA系列。Jacinto系列將數字處理器的重點放在了汽車等應用上,主要是車載信息娛樂系統。但是從Jacinto6中,我們看到車載信息娛樂與ADAS功能的結合,這款芯片包括了雙ARMCortex-A15內核、兩個ARM M4內核、兩個C66x浮點DSP、多個3D/2D圖形處理器GPU(Imagination),并且還內置了兩個EVE加速器。無論是在處理娛樂影音方面,還是車載攝像頭的輔助駕駛,可利用汽車內部和外部的攝像頭來呈現如物體和行人檢測、增強的現實導航和駕駛員身份識別等多種功能。

    TDA系列一直是側重于ADAS功能,TDA3x系列可支持車道線輔助、自適應巡航控制、交通標志識別、行人與物體檢測、前方防碰撞預警和倒車防碰撞預警等多種ADAS算法。這些算法對于前置攝像頭、全車環視、融合、雷達與智能后置攝像頭等眾多ADAS應用的有效使用至關重要。

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    英偉達(NVIDIA)

    隨著人工智能和無人駕駛技術的興起,由于NVIDIA的GPU極強的并行計算能力,特別適合做深度學習。一般認為相對于Mobileye只專注于視覺處理,NVIDIA的方案重點在于融合不同傳感器,據傳特斯拉已經放棄Mobileye,而采用NVIDIA。

    NVIDIA推出的Drive PX2被稱為“為汽車設計的超級電腦”,它將成為汽車的標準配備,可以用來感知汽車所處位置、辨識汽車周遭的物體,并且即時計算最安全的路徑。Tegra X1處理器和10GB內存,能夠同時處理12個200萬像素攝像頭每秒60幀的拍攝圖像,并通過環境視覺計算技術和強大的深層神經網絡,主動識別道路上的各種車輛,甚至還能檢測前方車輛是否在開門。Driver PX2還搭載了其他合作伙伴的芯片,所以NVidia實際上推出了板級的ADAS系統。

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    ADI

    9ADAS技術目前基本應用在高端車型中,主要是因為總體成本高,ADI針對高、中、低檔汽車,ADI針對性的推出某一項或幾項ADAS技術進行實現,并把成本降到2美元、十幾美元,對整車廠商及消費者無疑是一大好消息。

    在視覺ADAS上ADI的Blackfin系列處理器被廣泛的采用,其中低端系統基于BF592,實現LDW功能;中端系統基于BF53x/BF54x/BF561,實現LDW/HBLB/TSR等功能;高端系統基于BF60x,采用了“流水線視覺處理器(PVP)“,實現了LDW/HBLB/TSR/FCW/PD等功能。

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    富士通(Fujitsu

    富士通的ADAS技術主要涉及透過攝像頭和傳感器的結合,實現圖像識別輔助和接近目標檢測,應用的領域主要有360度3D立體全景輔助、可視停車輔助、駕駛盲區監控、安全開車門以及車行駛方向周圍的障礙物和行人的識別。包括基于MB86R11“Emerald-L”2D/3D圖像SoC的全景視頻系統支持前后左右四個攝像頭進行汽車周邊環境的實時全景視頻監測。從公開資料顯示,富士通似乎更熱衷于虛擬儀表盤及車載信息娛樂系統的構建,但這一塊是最容易被國內芯片公司模仿并超越的。

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    東芝(Toshiba)

    未來東芝有很大的不確定性,但是從ADAS處理器來說,東芝有圖像識別處理器Visiconti系列產品,目前第二代產品(Visconti2)已經量產,,通過日本電裝公司的產品,搭載于豐田普銳斯量產車大批量投放市場,每月全球出貨3萬臺以上。

    Visiconti采用多核異構的專用處理器,Visconti2可實時處理,并行實現4項功能,如車道保持、前車檢測、行人辨識、交通標志辨識。Visconti4圖像識別處理器可輕松對車輛和行人加以辨識,對交通信號、障礙物、行車線等信息加以識別,從而實現各種高級的駕駛員輔助應用,如入車道偏離警告、前方/后方防撞警告、前方/后方行人防撞警告、交通標識識別等,能同時處理并實現8項功能。

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    賽靈思(Xilinx)

    Xilinx是著名的FPGA公司,其產品被廣泛應用于各個領域。FPGA的好處是可編程以及帶來的靈活配置,同時還可以提高整體系統性能,比單獨開發芯片整個開發周期大為縮短,但缺點是價格、尺寸等因素。在汽車ADAS上,Xilinx最被廣泛應用的產品是Zynq?-7000 All Programmable SoC。該系統(SoC)平臺可幫助系統廠商加快在環繞視覺、3D環繞視覺、后視攝像頭、動態校準、行人檢測、后視車道偏離警告和盲區檢測等ADAS應用的開發時間。Zynq采用單一芯片即可完成ADAS解決方案的開發。

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    作者: 哈明華

    哈明華資深安保行業專家。

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