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3月20-22日，2019慕尼黑（上海）電子展順利開幕，作為本屆會展唯一的視頻直播合作方，<電子發燒友>在展會期間，通過現場直播方式采訪了眾多企業，就相關的行業、技術、市場和產品等話題進行了廣泛的交流。
以下內容為<未來汽車>主題的專訪內容。
原鋼，賽靈思公司AI解決方案市場專家
電子發燒友：您覺得相較于去年來講，今年智能汽車在哪些方面會有新的變化？
原鋼：智能汽車是一個很寬泛的概念，也就是什么樣的汽車可以稱為智能汽車。智能汽車所說的智能可以從幾個不同的角度和深度來闡述。
首先是車載智能人機交互系統。在去年以及更早的時間，通過語音進行人車交互的系統已經大量出現，但很多車輛還只是在前端做一些簡單的語音識別，實現控制一些車載娛樂系統、導航軟件、空調、車內照明等等簡單的功能。
隨著大數據以及人工智能的發展，以及車載4G通信系統的進一步普及，可以預想今年發布的新車會越來越多的搭載了基于云端的高級人工智能系統，做到更加智能的人機對話，比如類似智能音箱那樣提供更加智能化的信息反饋，基于云端的汽車運行大數據平臺提供OTA軟件升級、汽車故障報警和診斷、遠程控制等。基于視頻的人工智能手勢識別人機交互也會在新的車型中更多的出現，為人機交互方式提供更多的選擇。
在智能網聯汽車方面，隨著車載蜂窩通信系統的進一步普及以及5G的鋪開，基于各種V2X方案的智能交通系統等也會開始進入實質性部署階段，充分利用云端大數據平臺，實現更加智能的交通規劃，為提供城市道路通行效率，減少事故的發生提供更加前沿的解決方案。
ADAS以及自動輔助技術方面，在今年的CES上就可以看到，固態激光雷達已經有很多的方案，成本進一步降低。國內也涌現了不少固態激光雷達和毫米波雷達的初創公司，他們的產品能將原有方案的成本大幅拉低，使得大規模應用成為可能。基于視頻的自動駕駛技術方面今年也會有長足的進步，包括賽靈思的FPGA方案在內的多種硬件加速方案，在2019年將會實現算力和能耗比的進一步提升，使能更多復雜的甚于深度學習的自動駕駛算法。
當然真正的乘用車自動駕駛路還很長，政策、技術成熟度以及成本的限制在今年內并不會有明顯改觀，因此眾多自動駕駛廠商離變現賺錢還有很長的路要走，這是一場馬拉松比賽。相比乘用車的全自動駕駛，一些特殊領域的以及封閉道路的自動駕駛落地會有較快的發展，先行落地，比如園區內交通車、礦山運輸車、物流交通車等，這些場合由于路況以及交通參與者相對受控，不是那么復雜，預想今年應該會有很多落地的案例出現。
電子發燒友：去年底的一些行業數據統計顯示汽車銷售的情況出現了下滑，這是否會影響到賽靈思的相關業務預期？
原鋼：去年中國汽車銷量下降3%，有咨詢機構預測今年甚至進一步降低5%。美國汽車市場稍好些，但2019年也不容樂觀。汽車總銷量的下滑對于汽車零部件供應商還是有一些沖擊，但我們認為，這對賽靈思的影響不會很大。
我們的產品主要用在基于視覺的輔助駕駛和智能交互等高級特性上，隨著汽車產品特別是國產汽車產品的品質和功能升級，越來越多的汽車開始標配諸如環視攝像頭、前裝行車記錄儀、并線輔助、自適應巡航等高級功能。而賽靈思的產品在這些領域具有很強的競爭力，因此預計我們的車規級芯片的出貨不會受汽車總銷量下降的影響，而會繼續增長。
電子發燒友：我們知道，上游一直在積極推動智能汽車產品的研發，也有很大的投入，但汽車智能化是一個比較長的過程，對賽靈思而言，怎樣規劃自己的相關產品線才是合適的？
原鋼：滿足車規要求的半導體產品線，具有很長的研發周期，因為要過各種車規級測試，所耗費的時間和成本是消費級芯片產品所無法比擬的。但是車規產品難處也是好處，它具有很高的準入門檻，也具有很長的生命周期。因此規劃車規芯片，特別是智能汽車所使用的芯片，必須分析和預測未來一段時間，比如說5-10年的技術需求發展水平。
好在賽靈思的核心產品是硬件可編程器件，具有高度的靈活性和適應性，可以很好地適應不短涌現的新的算法個算力需求，適應各種新出現的應用場景，這個算是賽靈思對于其他競爭廠商的一個最大的優勢。其他廠商對于新出現的需求，很可能需要新開一顆芯片來滿足，這樣市場響應速度就不會像我們這么快。
我們的產品線規劃分為基礎的硅芯片以及基于我們可編程邏輯的解決方案。我們會把研發的很大一部分精力放在推出各種領先的基于我們可編程邏輯的“軟核”解決方案，如各種現成的深度學習加速IP，各種軟硬件協同的整體化加速方案以及開發工具等，這些解決方案套件可以使得用戶快速應對最新的算法研究成果和需求，迅速推出滿足市場需求的產品。
為了應對目前和未來智能汽車的高算力需求，我們在硅片硬件上也沒有止步不前，我們在芯片的基礎架構上不斷創新，基于異構計算的理念，不斷推出革命性的產品，充分結合固定邏輯的高能耗比和可編程的邏輯的高度靈活性，力求為多變的市場提供足夠靈活的方案，滿足未來相當長一段時間的技術需求。如我們即將推出的基于自適應計算加速平臺（ACAP）理念的新一代計算單元Versal，使用了最先進的7nm，以及獨創的異構多核可編程架構，它將在性能上全面超越傳統的 CPU 和 GPU，提供領先業界的性能，滿足未來多年的智能汽車技術要求。
電子發燒友：賽靈思今年在慕尼黑電子展上會給大家帶來哪些產品？有哪些亮點可以重點關注？
原鋼：從早期用于 IVI 系統，到如今在 ADAS 視覺系統的大力采用，再到后來擴展到更多高端自動駕駛 (AD) 系統需要的高級 ADAS 系統，如激光雷達、4D 雷達和其他智能傳感系統，賽靈思技術都處于這些汽車應用的前沿地帶。
從最近的新聞大家也可以看出，賽靈思與中國 Tier 1供應商與 OEM 廠商的最新產品發布與合作越來越頻繁。我們在繼續發展針對自動駕駛傳感融合和配電系統的同時，憑借現有產品和未來產品正逐步打入更核心的領域，為位于域控制器核心位置的機器學習、神經網絡和人工智能引擎等，提供著必需的計算功能。例如，集中計算模塊。賽靈思近期推出的 Versal ACAP系列，包括基于 Edge 的產品等， 都在不斷擴展著我們的汽車路線圖。
我們希望通過此次慕尼黑電子展，賽靈思希望更多的Tier 1 供應商和OEM 廠商能夠關注并采用賽靈思的汽車級自適應平臺， 更快地享受到賽靈思汽車方案帶來的突破性的靈活應變、高性能和安全等優勢，在激烈的市場競爭中脫穎而出。
電子發燒友：請介紹一下賽靈思目前在智能汽車領域的生態布局？
原鋼：商業布局方面，賽靈思會尋求和全球大的車廠建立合作關系，一起研發前沿的智能汽車技術。如我們與戴姆勒以及比亞迪等公司正在合作研發人工智能車載系統。比亞迪成為中國首家采用賽靈思Zynq SoC規模生產其前置攝像頭ADAS技術的OEM廠商，技術將用于比亞迪最新一代商用和乘用車型宋SUV。賽靈思的ADAS解決方案能以比競爭對手方案更低的成本，為比亞迪提供頂尖的性能并降低功耗。據比亞迪的數據顯示，使用賽靈思芯片后，比亞迪能讓其ADAS功能的總成本降低60%以上。
我們與Tier 1供應商也建立了廣泛的合作關系，其中不乏博世、Magna和Continental這樣的巨頭。比如在東軟睿馳剛推出的ADAS/AD域控制器基于賽靈思MPSoC汽車級平臺，并且符合中國商用車規范，在滿足中國新車評價規程之外，該產品還考慮了歐洲2025年新車評價規程路線圖的要求；賽靈思同樣也與中國自動駕駛傳感企業佑駕創新（MINIEYE）開展技術合作，MINIEYE在基于賽靈思技術為汽車制造提供高精度深度神經網絡方面擁有出色的能力；百度也已宣布在其“阿波羅傳感單元”(ASU)中使用賽靈思可編程技術。
車廠和Tier 1供應商愿意和賽靈思合作主要基于以下原因：
第一，賽靈思的 FPGA 并不是“霸王條款”，它讓 OEM 商能拿出差異化的圖像處理算法。與其相比，其他一些供應商的“一刀切”方案就少了一些靈活性。對一級供應商來說賽靈思是個“開放盒子”，而且它們的功能安全符合 ISO 26262 的要求。
第二，賽靈思的圖像處理解決方案可以根據安裝車型的不同進行調整。它可以放在前置攝像頭上，也可以放在風擋甚至中央模塊中。
第三，賽靈思能提供可擴展性。賽靈思結合 ARM 的子系統（包括 Cortex-A53 和 Cortex-R5）設計出了 ZU2 到 ZU5 的一系列產品，它們能根據應用的要求增加更多可編程結構。鑒于新車評估程序每 12-16 個月都會新增要求，賽靈思的解決方案比單純的SoC 的靈活性要強很多。
第四，賽靈思的產品有很強的適應性，它可適應汽車行業千變萬化的功能性要求。舉例來說，在 Level 3 車輛上負責監督駕駛員的賽靈思芯片，也可以重新編程，成為幫乘客泊車的“門童”。簡單來說，這種可編程性甚至能改變芯片的“個性”。
技術布局方面，賽靈思自2004年就推出了車規產品線，在智能汽車發展歷史中，賽靈思的 FPGA 最初是車輛信息娛樂系統中的膠合邏輯，但后來這項技術卻成了 ADAS 市場的寵兒。FPGA 非常適合控制日益復雜的 ADAS 和自動駕駛系統。2014 年在ADAS系統中使用賽靈思芯片的客戶只有 14 個，涉及車型 29 款，到2018年已經得到了 29 家制造商的支持，涉及車型增至 111 款。
在 ADAS 市場，賽靈思的 FPGA 已經建立了自己的口碑，我們在ADAS以及AD系統的各個細分領域幾乎都有布局，在處理復雜傳感器數據（來自圖像、雷達和 LiDAR 等傳感器）的工作中起了重要作用。無論激光雷達還是雷達，都會生成海量數據，因此現在業界有將數據處理放在傳感器模塊的趨勢，特別是在 ADAS 領域。賽靈思的 FPGA 在 ADAS 解決方案價值鏈中占據關鍵位置，非常適合處理前沿的圖像雷達數據處理技術。
當前，賽靈思在與Tier 1及OEM廠商進行產品合作，繼續發展針對高級別自動駕駛的傳感融合和配電系統的同時，賽靈思將產品技術鎖定在了更加核心的領域，為控制器核心的機器學習、神經網絡和人工智能引擎等，提供計算功能，像集中計算模塊。
比如在車用激光雷達市場領域，賽靈思占據統治地位，擁有90%的市場份額，賽靈思的芯片不但占據了幾家一級供應商激光雷達的大腦，還是大多數激光雷達新創公司的必備。鑒于激光雷達上整合了眾多技術且各種新技術依然會層出不窮，因此激光雷達供應商們轉向賽靈思的可編程方案也是情理之中。FPGA 讓激光雷達供應商能升級并修改它們的處理要求。由于大多數激光雷達供應商都是市場新軍，因此在現階段 ASIC 對它們來說不太實際。
新興的毫米波成像4D雷達領域同樣也是賽靈思FPGA產品擅長的。傳統的民用毫米波雷達，由于其信號天線只在二維方向上排布，因此其對目標的探測只有二維水平坐標，沒有高度信息。而毫米波雷達能夠通過多普勒效應探測物體速度信息，加上二維坐標，這種雷達被稱為3D雷達。4D毫米波雷達，則在水平與垂直方向上，都布置了天線，因此能夠額外實現對物體高度的探測，謂之4D。4D雷達有大量的天線單元，而FPGA恰恰能實現基于每個天線單元都與其獨立的饋送通道相關聯的作用，4D雷達需要大量使用同步處理流水線，這正是賽靈思可編程邏輯架構中可實現的技術。
比如基于圖像的智能汽車技術領域，我們擁有基于Zynq/ZynqUltrascale+可編程車規級MPSoC的多種方案，可提供包含圖像拼接矯正、圖像增強、目標檢測識別、圖像分割等多種達到實時性要求的方案。許多人不知道的是，賽靈思是僅次于 Mobileye 的車載計算視覺處理芯片供應商。
在先進的智能視覺處理技術方面，我們最近與國外的ZF，國內的東軟瑞馳等大型的自動及輔助駕駛技術公司都建立和合作關系，一起推出了基于賽靈思FPGA平臺技術以及多種算法的解決方案。ADAS和自動駕駛應用的創新，要歸功于賽靈思在ADAS和自動駕駛方面的嵌入式視覺（包括深度學習）的解決方案和案例上。
嵌入式視覺解決方案，將是汽車實現全自動駕駛的關鍵驅動因素。第一步是要采用多個攝像頭和圖像傳感器，而汽車解析來自這些圖像的內容并且相應采取行動也至關重要。要做到這一點，嵌入式視覺處理器的硬件必須經過性能優化，同時保持低功耗。針對ADAS應用，Zynq MPSoC將高度并行化的硬件圖像處理和分析加速功能與基于軟件的算法配置和控制功能緊密結合在一起。
賽靈思通過UltraRAM增加視頻緩沖的作用讓吞吐量實現了最大化，利用片上層到層數據流，可以讓時延大大縮短的同時也擴展了內存可用度。在計算處理幀的時間上，軟件的執行速度提升了4倍，使用賽靈思加速OpenCV庫進行提速使用xfDense OptFlow 將光流從庫遷移到PL，最后優化算法，處理更小的Rol，達到整合各項功能的作用。
賽靈思已向汽車制造商和一級供應商累計供貨車級芯片逾1.6億片，其中5500萬片為ADAS芯片。雖然目前的市場營收方面賽靈思的車規產品主要用在ADAS領域，但我們相信FPGA“低延遲和高吞吐量”的特性能成為它們在高級自動駕駛市場上發光發熱的一大優勢。當 GPU 執行深度學習推理時，它們需要并行批處理大量通過單指令多數據架構（SIMD）的平行數據。為了在提升計算能力的同時減少抓取，業內一直在嘗試開發更寬的單指令多數據架構。不過，現在的技術只能拓寬寄存器文件而已。而 FPGA，可以直接完成無批次推理，其結果就是“帶有確定性的低延遲，高吞吐量（無論批次大小）和始終如一的計算效率。
如我剛才介紹的，我們最新發布的基于異構計算理念的的自適應計算加速平臺（ACAP）產品Versal，將很快投入汽車級合規性測試驗證，在我們已經很豐富的車規產品序列中增加強有力的補充，不斷擴展著我們的汽車路線圖。
當前，賽靈思在與Tier 1及OEM廠商進行產品合作，繼續發展針對高級別自動駕駛的傳感融合和配電系統的同時，賽靈思將產品技術鎖定在了更加核心的領域，為控制器核心的機器學習、神經網絡和人工智能引擎等，提供計算功能，像集中計算模塊。
電子發燒友：賽靈思2019年的智能汽車業務目標？
原鋼：賽靈思2019年在智能汽車業務領域，將在鞏固目前優勢地位產品線的基礎上，繼續大力拓展基于圖像的自動駕駛芯片業務。我們將進一步提升我們的車用AI解決方案的性能和實用性，力求為更多的相關企業提供有競爭力的解決方案，提高賽靈思可編程架構智能芯片的競爭力和市場占有率。通過賽靈思在大中國區近十個銷售辦公室并結合分銷渠道，賽靈思繼續強化在中國汽車市場中的領先地位。
工商網監
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