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如果說人類駕駛員主要是通過雙眼來觀察周邊的路況，那么自動駕駛汽車則是通過安裝在車上的各種傳感器來感知道路環(huán)境信息。于自動駕駛汽車而言，傳感器就是它們的“眼睛”。
目前自動駕駛汽車上的環(huán)境感知傳感器主要有攝像頭、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)幾種，然由于這些傳感器在性能上各有優(yōu)劣——在獲取車輛、行人以及紅綠燈等環(huán)境信息方面，攝像頭憑借其可以準(zhǔn)確識別物體屬性的特點，擁有出色的表現(xiàn)，但在強光、雨雪、大霧等惡劣環(huán)境下，攝像頭的識別精度很容易受到影響，再加上基于攝像頭的ADAS解決方案，往往需要汽車具備強大的計算機視覺能力，如果后者達(dá)不到要求，攝像頭對環(huán)境的感知能力也將大打折扣；毫米波雷達(dá)雖然穿透力強，但成像效果較差；至于激光雷達(dá)，雖然分辨率高、探測距離遠(yuǎn)，但在雨、雪、霧霾、沙塵暴等惡劣天氣中無法正常使用，且價格昂貴。隨著汽車自動駕駛水平越來越高，僅僅依靠單一傳感器已經(jīng)無法滿足自動駕駛應(yīng)對復(fù)雜場景與安全冗余的需求，多傳感器融合成為必然。
例如特斯拉的Autopilot 2. 0就搭載了8個攝像頭、1個毫米波雷達(dá)和12個超聲波雷達(dá)，而有著“L3級自動駕駛量產(chǎn)車型”之稱的全新奧迪A8，則搭載了多達(dá)24個傳感器，包括4 顆魚眼攝像頭、12 顆超聲波雷達(dá)、4 顆中距離毫米波雷達(dá)、1 顆長距離毫米波雷達(dá)、1 顆激光雷達(dá)、1 顆前視攝像頭。威馬的Living Pilot駕駛輔助系統(tǒng)也采用了20個傳感器，包括1個前置單目高清攝像頭、3個毫米波雷達(dá)、4個全景攝像頭和12個超聲波雷達(dá)。
為什么一輛車需要搭載如此多的傳感器呢？直接的原因就是提升自動駕駛感知系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和精度，進而提高自動駕駛系統(tǒng)的安全性和魯棒性。但這并不意味著自動駕駛汽車上的傳感器越多越好。
理論上來講，車上安裝的傳感器越多，車輛就更能夠有效地檢測出周圍環(huán)境中的風(fēng)險和障礙物。但這也會帶來其他的問題，譬如成本，毋庸置疑車上多裝一個傳感器就會帶來一筆成本的增加，以及海量的數(shù)據(jù)處理問題，因為這些傳感器每天會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這必然對芯片的處理能力提出更高的要求。
目前來看，隨著ADAS及自動駕駛對計算的要求在不斷提高，傳統(tǒng)的MCU 算力已經(jīng)難以滿足自動駕駛汽車的計算要求，當(dāng)下行業(yè)開始越來越依賴CPU、GPU、FPGA、ASIC等AI芯片。尤其是FPGA，與CPU、GPU、ASIC相比，由于具備高度自適應(yīng)的應(yīng)變能力，再加上其高吞吐、低時延的優(yōu)點，可以更好地滿足自動駕駛不同級別的功能要求。
“比如從時延上來講，使用了FPGA方案后，有12倍的提高，而能耗相對通用計算架構(gòu)來說，F(xiàn)PGA方案可能只有通用計算架構(gòu)的1/10。此外，F(xiàn)PGA方案還有一些額外的好處是通用計算架構(gòu)無法提供的，比如非常強的時序，更高的安全性。另外基于FPGA平臺，我們還可以做一些定制化的開發(fā)，讓我們的算法更加高效。”日前，在賽靈思 XDF 大會亞洲站上小馬智行北京研發(fā)中心總經(jīng)理李衡宇如是說。
在FPGA芯片的研發(fā)上，賽靈思一直走在行業(yè)的前沿。據(jù)悉，截至2018年賽靈思的自適應(yīng)器件累計出貨量高達(dá)1.7億片，涵蓋29個汽車品牌的111款車型?；谝延谐煽?，此次活動上賽靈思再度推出了兩款汽車級產(chǎn)品Zynq UltraScale MPSoC 7EV 和11 EG。據(jù)悉，與此前的產(chǎn)品相比，新產(chǎn)品提供了優(yōu)異的可編程能力、性能和 I/O 功能，實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)匯總、預(yù)處理和分配以及計算加速，能夠滿足L2 到 L4 級別的高級駕駛輔助系統(tǒng)和自動駕駛汽車的開發(fā)需求。
特別是可擴展性和高度的適應(yīng)性，在賽靈思汽車戰(zhàn)略與客戶市場營銷總監(jiān)Dan Isaacs看來尤為重要，他指出在自動駕駛不同的發(fā)展階段，對數(shù)據(jù)處理的要求是不同的，這就要求汽車的相關(guān)系統(tǒng)和器件都是具有可擴展性的，只有可擴展的有自適應(yīng)性的產(chǎn)品才能更好地支持自動駕駛產(chǎn)品和技術(shù)不斷的迭代。
不僅如此，Dan Isaacs認(rèn)為未來自動駕駛汽車內(nèi)部的連接性是非常重要的，必須要有分布式的算法讓每個節(jié)點都有計算的能力，才能實現(xiàn)在自動駕駛當(dāng)中不同功能的高性能的體現(xiàn)。李衡宇對此表示認(rèn)同，在他看來，分布式系統(tǒng)讓每個節(jié)點都有計算能力和智能化，才是高效的系統(tǒng)，如果把所有的計算、所有的智能集中在一個中心節(jié)點或者是云端，其實并不是一個非常好的方案。
另外，此次活動中賽靈思還還發(fā)布了其新的Vitis統(tǒng)一軟件平臺，該平臺可以根據(jù)軟件或算法代碼自動適配和使用賽靈思硬件架構(gòu)，將用戶從繁雜的硬件專業(yè)知識中解放出來。而對于硬件開發(fā)者來說，Vitis則可以通過軟硬件工程師在同一工具平臺上的協(xié)作，顯著提升工作效率，是賽靈思從器件向平臺企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的里程碑式產(chǎn)品之一。
值得一提的是，盡管賽靈思在ADAS和自動駕駛兩個領(lǐng)域有著豐富的研發(fā)經(jīng)驗，然而Dan Isaacs認(rèn)為，汽車產(chǎn)品要想實現(xiàn)完全的自動化，還有很長的路要走，現(xiàn)在很多的技術(shù)功能都處于早期，還有待繼續(xù)突破，特別是想在一個人口密度很高的地方實現(xiàn)自動駕駛，還有很多問題需要解決，需要在路上開展更多的測試來提高自動駕駛的性能。
(原標(biāo)題：當(dāng)車載芯片碰上多傳感器融合：“我太南了”)
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