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| 本文作者： Dude | 2020-03-05 21:42 |
L2+，正式成為了自動(dòng)駕駛的主戰(zhàn)場(chǎng)；安霸 (Ambarella) 的策略，跟市場(chǎng)的大趨勢(shì)形成了步調(diào)一致的節(jié)奏。
2015年，安霸以3000萬(wàn)美元的價(jià)格收購(gòu)了意大利公司VisLab，正式踏入了自動(dòng)駕駛的賽道；此后經(jīng)過(guò)三年的時(shí)間，安霸一直在自動(dòng)駕駛芯片上蓄力；從2017年開(kāi)始，安霸每年都在CES上亮相一款新的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品。
今年CES，安霸發(fā)布了兩款適用于汽車攝像機(jī)和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的系統(tǒng)芯片CV22FS和CV2FS ，基于CVflow?架構(gòu)進(jìn)行人工智能處理，符合汽車行業(yè)嚴(yán)苛的芯片級(jí)ASIL-B 功能安全標(biāo)準(zhǔn)。
據(jù)了解，CV22FS 和 CV2FS 擁有超低功耗，能夠滿足汽車廠商在汽車前擋風(fēng)玻璃上安裝單體式ADAS 攝像機(jī)的功耗要求。芯片還可應(yīng)用于盲點(diǎn)檢測(cè)（BSD）的電子后視鏡、駕駛員及艙內(nèi)監(jiān)控?cái)z像機(jī)以及智能輔助停車全景泊車影像系統(tǒng)（APA）等產(chǎn)品中。
和大多數(shù)的自動(dòng)駕駛芯片公司不一樣， 安霸在技術(shù)路線上選擇兩條腿走路，既開(kāi)發(fā)了高性能的CVflow?以運(yùn)行高效率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又支持高性能的雙目立體視覺(jué)，兩種來(lái)源不同的視覺(jué)技術(shù)可以互為補(bǔ)充。
業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為雙目立體攝像頭頗是一條充滿著爭(zhēng)議且艱難的路線，安霸如何要用產(chǎn)品充分證明雙目的可行性呢？
雷鋒網(wǎng)新智駕對(duì)話安霸半導(dǎo)體意大利總經(jīng)理、VisLab 創(chuàng)始人、帕爾馬大學(xué)計(jì)算機(jī)工程教授 Alberto Broggi ，了解安霸的雙目立體視覺(jué)背后的底氣和技術(shù)路線。
掘金ADAS市場(chǎng)
2019年，ADAS市場(chǎng)是一個(gè)被點(diǎn)燃的市場(chǎng)；這一年，Mobileye的 ADAS 貢獻(xiàn)了10億美元的營(yíng)收。
市場(chǎng)廣闊，ADAS將是下行的汽車市場(chǎng)當(dāng)中，一劑拉升的良藥；而今年安霸所聚焦的賽道也是L2+，基于CVflow?架構(gòu)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)加速，并符合汽車行業(yè)嚴(yán)苛的 ASIL-B 功能安全標(biāo)準(zhǔn)。
商業(yè)策略上，安霸有 CVflow? 和 Stereo Vision 兩個(gè)法寶，不論是單目還是雙目的視覺(jué)感知系統(tǒng)，都可以得到很好的支持，安霸做出了最貼合市場(chǎng)需求的策略。其中雙目立體視覺(jué)技術(shù)目前可作為一種“高級(jí)技術(shù)儲(chǔ)備”，其技術(shù)門檻高，但前景廣闊。作為一家芯片公司，安霸在深度學(xué)習(xí)加速和雙目立體視覺(jué)算法方面的獨(dú)到之處，有助于提升系統(tǒng)綜合性能和安全級(jí)別，使得系統(tǒng)更加接近于L3。
由于汽車的環(huán)境非常特殊，汽車行駛過(guò)程中容易造成雙目攝像頭，兩個(gè)鏡頭之間產(chǎn)生位置、角度變化，從而造成深度檢測(cè)準(zhǔn)確度下降，這也是絕大多數(shù)自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)公司不選擇雙目的主要原因之一；
事實(shí)上，雙目所采集到的信息量遠(yuǎn)比激光雷達(dá)掃描的信息量要多很多，相比起單目，雙目就像人的雙眼，能夠更為精準(zhǔn)地測(cè)距。
這背后有著物理原因——激光雷達(dá)所使用的光是近紅外的波段；攝像頭是可見(jiàn)光波段，可見(jiàn)光波段和近紅外的波長(zhǎng)非常相似；然而安霸的雙目攝像頭所生成的點(diǎn)云，要比激光雷達(dá)所生成的點(diǎn)云要密集得多。以下是激光雷達(dá)和安霸的雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)在同等條件下聲稱的點(diǎn)云效果的對(duì)比：
（雷鋒網(wǎng)新智駕注：圖左為 Lidar 點(diǎn)云；圖右為 CV2 Stereo點(diǎn)云）
2015年，安霸所收購(gòu)的由Broggi 教授所創(chuàng)辦的Vislab，最為擅長(zhǎng)解決的正是雙目立體感知系統(tǒng)。而對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，安霸從硬件端以及算法端進(jìn)行解決。
Broggi 對(duì)雷鋒網(wǎng)新智駕說(shuō)：在CV2FS內(nèi)設(shè)計(jì)了一款專門針對(duì)雙目視覺(jué)算法的硬件 —— SPU，專門處理復(fù)雜的雙目立體視覺(jué)計(jì)算，能夠做到以800萬(wàn)像素雙目實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地計(jì)算出物體的形狀、物體的大小。
雙目立體視覺(jué)的兩個(gè)攝像頭的一致性很重要，一有偏差就會(huì)影響識(shí)別。在算法端，安霸針對(duì)于汽車的環(huán)境，設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)標(biāo)定的算法，這個(gè)算法可以實(shí)時(shí)地檢測(cè)在行車過(guò)程中，兩個(gè)攝像頭之間是否產(chǎn)生了偏差。對(duì)于允許范圍內(nèi)的偏差，安霸的動(dòng)態(tài)標(biāo)定算法可以進(jìn)行自動(dòng)糾正，從而使得雙目立體視覺(jué)的精度能夠保持一致，保證了行車過(guò)程中的安全。對(duì)于行駛過(guò)程當(dāng)中會(huì)遇到的復(fù)雜光線問(wèn)題，安霸也設(shè)計(jì)了專門的圖像處理硬件可以做高動(dòng)態(tài)、3D降噪技術(shù)來(lái)解決相應(yīng)的問(wèn)題。
市場(chǎng)是一切技術(shù)的試金石，只有不適應(yīng)市場(chǎng)的技術(shù)，沒(méi)有不適應(yīng)技術(shù)的市場(chǎng)。獨(dú)特的技術(shù)路徑也為安霸贏得了市場(chǎng)的信任。
安霸的 CVflow? 引擎展示了高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速能力，低功耗，和廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持，全球有更多的合作伙伴使用 CVflow? 開(kāi)發(fā)了不同的深度學(xué)習(xí)算法，有幾個(gè)車規(guī)項(xiàng)目進(jìn)入批量生產(chǎn)。
Hella Aglaia 將推出搭載了安霸 CV22 芯片的 CVflow? 引擎加速的最新的深度學(xué)習(xí) ADAS 算法套件，包括多類別目標(biāo)檢測(cè)與分類、自由行駛區(qū)域檢測(cè)、深度估算以及交通燈和交通標(biāo)志識(shí)別，用于單體、前向的 ADAS 視覺(jué)感知。
除了 Hella 以外，韓國(guó)算法公司 StradVision 也展示了其搭載了單顆 CV22 芯片實(shí)現(xiàn)前向 ADAS 和駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）算法套件，這套系統(tǒng)安裝在一輛乘用車上，僅僅使用一個(gè)800萬(wàn)像素的前向攝像頭和一個(gè)艙內(nèi)攝像頭。
對(duì)于芯片而言，架構(gòu)非常重要，在現(xiàn)行的自動(dòng)駕駛算法，都嚴(yán)重依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
不同于 CPU、GPU 以及 FPGA，安霸芯片的 CVflow? 對(duì)運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了特殊的優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)多種多樣的計(jì)算機(jī)視覺(jué)功能，這一架構(gòu)能夠推出，仰賴的是安霸研發(fā)團(tuán)隊(duì)多年的對(duì)深度學(xué)習(xí)的芯片實(shí)現(xiàn)進(jìn)入深度分析、探究，并借鑒了 VisLab 對(duì)視覺(jué)感知算法的多年累積而成。
一直以來(lái)，如何平衡靈活性以及芯片的成本效益都是業(yè)界的難題。
Broggi 告訴新智駕：“ 除了設(shè)計(jì)針對(duì)雙目視覺(jué)算法的硬件 SPU 以外，安霸還有設(shè)計(jì)了一個(gè)特征提取的模塊——作為基礎(chǔ)性的硬件支持，這樣效率最快。安霸的SoC設(shè)置非常靈活，有的是固化的硬件，有的是可編程可改動(dòng)的軟件部分。這樣的設(shè)計(jì)既能體現(xiàn)出硬件模塊優(yōu)勢(shì)，同時(shí)又能提供靈活的模塊支持開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)?！?/strong>
而安霸所固化的硬件部分，事實(shí)上，也是經(jīng)過(guò)多年以來(lái)的迭代。從安霸的CV1 就開(kāi)始進(jìn)行無(wú)人駕駛路測(cè)，通過(guò)真實(shí)的上路經(jīng)驗(yàn)，都使得后續(xù)在芯片迭代之時(shí)，清晰地知道哪些硬件應(yīng)該升級(jí)、哪些模塊需要修改。
早在2018年開(kāi)始，安霸就開(kāi)始在硅谷進(jìn)行自動(dòng)駕駛的路測(cè)。據(jù)Broggi 教授告訴新智駕：“ 目前，硅谷自動(dòng)駕駛車隊(duì)車上正在跑的是CV2的芯片，與安霸的上一代CV1芯片相比，CV2提供所需的計(jì)算能力是其20倍，基于CV2的這些經(jīng)驗(yàn)也將會(huì)反哺到下一代的芯片當(dāng)中?！?/p>
今年，安霸更是做了一個(gè)大膽的決定，向市場(chǎng)推出符合 ASIL 安全標(biāo)準(zhǔn)的 CVflow? 芯片CV22FS 和 CV2FS ，可為汽車主機(jī)廠和軟件開(kāi)發(fā)合作伙伴提供一個(gè)開(kāi)放平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)差異化設(shè)計(jì)和高性能汽車系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。
事實(shí)上，在更為高階的自動(dòng)駕駛歷程當(dāng)中，安霸也有所部署，Broggi 向新智駕表示：未來(lái)安霸L4級(jí)自動(dòng)駕駛芯片不僅僅只是負(fù)責(zé)感知層的功能，還將融合決策、控制于一體。
在CES 上，安霸展示了一系列的芯片產(chǎn)品矩陣。
其中安霸的CV2 芯片能夠在夜間的環(huán)境下，精準(zhǔn)地用雙目立體視覺(jué)對(duì)障礙物進(jìn)行精準(zhǔn)框定，能夠識(shí)出車道線、行人、紅綠燈、交通標(biāo)志等等的重要交通要素。
為了體現(xiàn) CV2 芯片的獨(dú)特性能，安霸將競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手英偉達(dá)的同類產(chǎn)品—— Xavier 拿到現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行了對(duì)比演示，兩臺(tái)設(shè)備運(yùn)行同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，性能和準(zhǔn)確度相當(dāng)，但CV2 的系統(tǒng)板總功耗比Xavier系統(tǒng)板的四分之一還要低。
除了展現(xiàn)在芯片的算力儲(chǔ)備以外，安霸也在CES上秀了一把在L4級(jí)自動(dòng)駕駛的肌肉，安霸在場(chǎng)館外安排了一輛僅靠視覺(jué)感知實(shí)現(xiàn)的的自動(dòng)駕駛車輛，新智駕也進(jìn)行了試乘。該自動(dòng)駕駛汽車搭載了安霸低功耗的SoC芯片，攝像頭作為主傳感器，毫米波雷達(dá)作為冗余，沒(méi)有使用激光雷達(dá)，并且在CES期間在繁忙的拉斯維加斯的街頭上自由地穿梭。
安霸的自動(dòng)駕駛車輛先在拉斯維加斯的街頭進(jìn)行地圖的采集，在行駛的過(guò)程當(dāng)中，利用視覺(jué)元素進(jìn)行不斷的地圖更新。在安霸的自動(dòng)駕駛車輛當(dāng)中，前后座的乘客皆有一塊屏幕顯示周圍的環(huán)境——Bounding box會(huì)框住不同的障礙物，不同的顏色色塊代表距離的遠(yuǎn)近。
在車輛等待紅綠燈之時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車的攝像頭能夠精準(zhǔn)地識(shí)別紅綠燈的狀態(tài)，車輛根據(jù)攝像頭的感知結(jié)果，馬上進(jìn)行相應(yīng)的決策和規(guī)劃。整個(gè)試駕過(guò)程約為10分鐘，并沒(méi)有出現(xiàn)任何一次的接管情況，駕駛過(guò)程流暢。
Broggi 向新智駕表示： “這輛L4級(jí)自動(dòng)駕駛汽車?yán)锵到y(tǒng)所采用的主芯片，系統(tǒng)控制板，自動(dòng)駕駛算法，以及實(shí)際裝車都是由安霸獨(dú)立完成的，這個(gè)在半導(dǎo)體企業(yè)里面并不多見(jiàn)。這個(gè)自動(dòng)駕駛演示說(shuō)明了安霸半導(dǎo)體在相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域已具有完整的知識(shí)儲(chǔ)備。 ”
總結(jié)
從 GoPro 起家，近年來(lái)，安霸的轉(zhuǎn)型之戰(zhàn)頗為成功，先后在安防、汽車及自動(dòng)駕駛都取得了不俗的成績(jī)。每一年以穩(wěn)定的節(jié)奏進(jìn)行產(chǎn)品的更新和迭代。
2020年的ADAS市場(chǎng)，是一個(gè)增量的市場(chǎng)。在這個(gè)市場(chǎng)當(dāng)中，有老牌的廠商、也有新興入局的選手。安霸如何通過(guò)低功耗、高算力，開(kāi)拓出另一個(gè)商業(yè)上的成功，也是一樁值得期待的事情。
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