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快速了解ADAS各芯片廠商的主要產品線和狀態

XU9Z_chuanglai ? 2017-11-27 17:07 ? 次閱讀
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在過去的兩年多時間,筆者有拜訪數百家企業,最近一直花時間在做針對性地梳理和總結。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,所以現在看一個領域或一個項目,需要從整個產業鏈條各環節去綜合考慮,包括云管端,包括硬件、軟件、算法、數據,且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。

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。

目前來看汽車的創新絕大部分來自于汽車電子的創新,而從汽車電子系統來講,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,使汽車半導體廠商在整個汽車產業中扮演越來越重要的角色。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,即類似于Mobileye的視覺處理ADAS芯片單品,以及多傳感器的融合,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,當然性價比是前提。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,只是目前為止還沒有專門的Level4/5ADAS ASIC芯片而已。

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。

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

高通/NXP

由于高通已經收購NXP,所以在這里一起介紹。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。總的來說,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。

同時,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。

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。我們這里重點介紹一下中央處理器S32V234和MPC5775K,MPC5775K是對雷達數據進行處理,而S32V234是對多傳感器處理過的數據進行融合分析,通過CAN總線,把結果傳給車身系統。

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。

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(Signal Processing Toolbox)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。

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。

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,已經被多家汽車制造商使用,包括奧迪、寶馬、菲亞特、福特、通用、本田、日產、標致、雪鐵龍、雷諾、沃爾沃和特斯拉等在內。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。從硬件架構來看,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(如:縮放和預處理、翹曲、跟蹤、車道標記檢測、道路幾何檢測、濾波和直方圖等)。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。

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。同時傳感器融合目前應用較少,合適的ASIC并不好找,FPGA成為主流選擇。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。它在每個時鐘周期輸入輸出四個復數采樣。每個FFT內核運行速度超過80 GFLOP,這一般需要FPGA才能比較好的實現。一般車載雷達的采樣點在512-2048左右,但軍用的可以達到8192,必須配備FPGA。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。

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,英飛凌一直以來為汽車等工業應用提供半導體和系統解決方案。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等等各方面都有自己的解決方案。

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被黃仁勛稱為“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,包括Avago的PEX8724(24-lane,6-port,第三代PCIe Gen交換機)用于兩塊Parker之間的互聯。還有一片英特爾收購的Altera提供的FPGA,用于執行實時操作系統。FPGA的型號為Cyclone V 5SCXC6,是Altera的頂級產品,邏輯運算為110K,注冊器達166036。最后還有一款英飛凌的AURIX TC 297 MCU做安全控制,據說可以讓PX2達到ASIL C級水平。 還有博通的BCM89811低功耗物理層收發器(PHY),使用BroadR-Reach車載以太網技術,在單對非屏蔽雙絞線上的傳輸速率可達100Mbps。所以NVidia實際上推出了板級的ADAS系統。

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。

東芝(Toshiba)

最新的消息是,東芝將把業務拆分成四項,分別為社會基礎設施業務、火力發電等能源業務、存儲器以外的半導體和存儲業務、信息通信技術(ICT)解決方案業務。所以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,2015年11月開始,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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原文標題:一篇文章全面梳理ADAS處理芯片

文章出處:【微信號:chuanglai_2015,微信公眾號:創來科技ADAS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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