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唐晓蕾 SAECCE 2021:携手迈入智能汽车高性能融合感知新时代

—— 赛灵思大中华区销售副总裁唐晓蕾SAECCE 2021演讲摘要
作者:时间:2021-10-20来源:电子产品世界收藏

5G商用的加速,物联网的普及和智慧交通的推进,正让智能汽车的“智能”以超乎想象的速度发展。智能汽车正从单车智能走向自动驾驶和车路协同智能。从单车的高级驾驶员辅助系统 ( ADAS ) 和自动驾驶,到车路协同的自动驾驶 + V2X,智能汽车的“大脑”既要拥有超越人脑的计算能力,更要拥有比人类更精准的感知能力。只有这样,才能为“大脑”进行决策提供准确的数据信息,让智能汽车实现更高层次的“智能”。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202110/428950.htm

眼睛和耳朵是人类最重要的感知器官,而传感器就相当于智能汽车的眼睛和耳朵。通过传感器感知车辆的各种复杂信息,传回汽车的大脑“域控制器”使之借助人工智能实现智慧决策,给予人类更高的安全感和更好的驾驶体验。作为全球自动驾驶核心芯片的重要提供商,赛灵思认为:高性能传感器是智能驾驶的解决之道,多传感器融合是智能驾驶的必经之路。赛灵思大中华区销售副总裁唐晓蕾 ( Maria Tang )2021年10月19日在上海出席中国汽车工程学会年会暨展览会 ( SAECCE 2021), 并就上述话题分享了其观点及思考,以下为其现场演讲精彩内容摘要。

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高性能传感器发展及融合的趋势及挑战

传感器主要包括三大类,除了高清视觉传感器之外,还有毫米波雷达 ( Radar)和势头越来越猛的激光雷达(LiDAR)。

从发展趋势上看,随着智能汽车及相关技术的发展,各种传感器持续向更高性能发展,比如视觉传感器的高清摄像头正从100万像素发展到800万像素,毫米波雷达已经从2D发展到4D甚至2K高分辨率成像雷达,而高性能的激光雷达则从最初的64线 150米探测距离陡增至300 线300米。

各种传感器各有优劣势,单靠某一类传感器打天下的时代已经成为过去,无法胜任高级别智能驾驶发展趋势。向更高性能发展和多传感器融合大势所趋,也使得传感器产业升级迭代成为势在必行的趋势。然而,要实现高性能及传感器的融合,却不得不面临其所带来的各种挑战。其中包括:

1.传感器越多、越先进,意味着其可以感知的数据也越来越多,他们需要足够支持海量数据吞吐的接口和带宽。

2.不同的传感器接口协议也不尽相同,其带来的挑战就是:如何能够让其灵活适配不同协议并通过统一接口接入域控制器。

3.第三大挑战是不同传感器探测同一目标难免有时间差,只有保证其感知同步才能实现科学决策,那么挑战就是如何实现这个时空同步技术。

4.最后一个挑战就是多种传感器融合发挥作用,如何保证某一类传感器迭代升级不影响整体控制器效能?也就是说,怎样保障每一类传感器拥有面向未来的灵活、快速迭代与升级能力。

赛灵思平台特性满足高性能传感器发展及融合需求

众所周知,相比CPU, GPU 以及ASIC 等固定架构的处理器平台,赛灵思以硬件可编程FPGA 为基础的车规级自适应平台,相比CPU, GPU 以及ASIC 等固定架构的处理器平台,拥有不可取代的性能及灵活性等价值优势,其中包括:

●   可扩展性:可以支持各类传感器的有序升级及性能提升

●   自适应性:可适配各类不同的接口、标准、协议的要求

●   异构性,可支持复杂的系统运转及不同功能的分配

●   并发性,可支持自动驾驶大规模数据吞吐,并带来低时延的优势

●   AI 加速能力:可以支持不同种类深度神经网络的适配及优化,从而达到最优性能

以下图文展示了赛灵思针对不同高性能传感器及融合应用的优势:

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基于以上优势,赛灵思正携手各类智能驾驶相关车企、IP 及方案提供商,持续加速高性能传感器及其融合应用创新,推动智能驾驶迈入新时代。

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总结

赛灵思认为,智能汽车正从单车智能走向车路协同,高性能传感器及融合是智能驾驶的解决之道和必经之路。高性能传感器及融合的发展在带来众多技术挑战的同时,也为智能汽车迈入新的时代带来了新的机遇。赛灵思平台特性能够满足高性能传感器及融合应用需求,而且在全球范围内拥有了丰富的客户案例,希望与业界合作伙伴一起,携手迈入智能汽车高性能融合感知新时代。

Xilinx Adapt 2021 是赛灵思年度线上技术盛会,中国站将于2021年11月16日 - 12月14日举行,持续5周。 该盛会云集众多合作伙伴、客户及赛灵思高层和技术专家,致力于通过共同探讨和分享最新的技术方案、用户案例,产品培训和应用实操,帮助用户发掘 “自适应计算” 的价值,打造适合自己的应用解决方案。会议内容涵盖数据中心、有线/无线通信、汽车电子、专业音视频、工业自动化、机器视觉、医疗、消费电子等不同应用领域,其中“汽车与自动驾驶专场”将于11月25日举行。



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