0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

从单芯片行泊一体,到L5级自动驾驶,安霸全面助力智能驾驶

Felix分析 来源:电子发烧友网 作者:吴子鹏 2023-04-26 01:05 次阅读

电子发烧友网报道(文/吴子鹏)“目前CV系列芯片已经累积出货超过1300万颗,其中有超过300万颗车规AI芯片,涵盖汽车各个不同的视觉感知应用。”在2023安霸上海车展媒体沟通会上,安霸总裁兼首席执行官王奉民谈到。

wKgZomRHpheAWRImAADSCDk2x3M874.jpg
安霸总裁兼首席执行官王奉民


4月17日,安霸宣布推出基于新一代CVflow 3.0 AI架构的AI视觉系统级芯片(SoC) CV72AQ,面向汽车应用市场。同时,一年前发布的CV3-AD大算力芯片也已经实现了成熟的落地。

单芯片实现行泊一体

2022年是中国行泊一体智能驾驶产品密集上市的一年,因此很多人将这一年定义为产业爆发元年。相关统计数据显示,截止到2022年中,已经有超过20家方案商发布自己的行泊一体域控方案。其中部分方案已经进入前装量产阶段。

不过,对于行泊一体域控方案,产业界有过一段时间的争论,最终一致认为,单芯片支持行泊一体才是“真的行泊一体”,并逐渐成为行业主流。

CV72AQ 便是前视ADAS一体机、单芯片6V5R“行泊一体”等解决方案的理想平台。安霸中国区总经理冯羽涛表示,CV72AQ是一颗车规级5nm中等算力芯片,主打性价比。CV72AQ的CPU 性能比上代 CV22AQ 提升了 2 倍,可为前视ADAS和多摄像头行泊一体系统,包括摄像头和雷达融合提供单芯片解决方案,不仅降低了整体BOM成本,也降低了软件的复杂性。

wKgaomRHpiiAfpzTAAB2PMmybNg820.jpg
安霸中国区总经理冯羽涛


介绍资料显示,通过最新CVflow架构,在同等功耗下,CV72AQ的AI性能比上一代产品CV22AQ提高了6倍,还可高效运行最新基于Transformer神经网络深度学习算法。高效的AI性能让CV72AQ能够同时支持摄像头、毫米波雷达和超声波雷达的融合。

下图是基于CV72AQ打造的五个摄像头行泊一体单芯片方案,包括一个前视800万像素摄像头和四个环视300万像素摄像头,支持视频全时处理。冯羽涛强调:“目前国内友商基本都是通过分时实现行泊一体的域控方案,如果要实现全时成本就会上升很多。CV72AQ为单芯片实现全时行泊一体提供了足够的性能,并且整体成本位于一个可控的点上,车展(2023上海车展)期间得到了主机厂和tier 1的一致好评。”

wKgaomRHpjOAAg_DAAE1geIYJcw485.jpg
CV72AQ单芯片支持行泊一体


CV72AQ 集成了安霸新一代 ISP,在极低光照下亦能提供出色的高清图像,继续保持安霸在图像信号处理行业的领先地位。CV72AQ 拥有高效视频编码器,可支持最高8MP90(720MP/s)的图像处理和同步视频编码,比上一代CV22AQ的性能提高3倍。冯羽涛指出:“图像处理能力一直是安霸的优势,我们积累了很多年的图像处理经验,这种优势在CV72AQ 上得以延续。”

除了单芯片支持行泊一体,CV72AQ 还可用于高端的ADAS一体机,在这个类型的方案中,CV72AQ 能够将更多性能用以实现更好的目标检测,可以用更高的分辨率识别出更小的物体。

覆盖L2+到L5级自动驾驶需求

目前在产业界,业者一般都习惯于将L3级以下的自动驾驶定义为低阶自动驾驶,或者叫辅助驾驶;将L3级及以上的自动驾驶定义为高阶自动驾驶。毫无疑问,产业界对于高阶自动驾驶更为向往。中信证券此前的研报中提到,GitHub技术社区自动驾驶研发项目中,L3/L4级自动驾驶的占比达到了53%。

安霸CV3-AD发布于一年前,这款芯片基于完全可扩展、高能效比的CVflow架构,可为汽车行业提供业内最高的AI处理性能,算力高达500 eTOPS,CPU性能是上一代CV2的30倍,内置GPU用于3D环视渲染,支持不同域安全隔离和软件信息安全部署的HSM(硬件级安全)。

冯羽涛指出,CV3-AD不是某一颗芯片,而是平台化的一系列芯片,目前已经发布的是该系列中最高阶的一款芯片,后续还会推出中、低系列,满足从L2+到L5级的自动驾驶需求。

根据他的描述,CV3-AD系列芯片的性能优势可以总结为“五高三低”:

AI算力高——CV3-AD系列芯片的实际AI性能可达目前在用的域控大算力芯片的6-15倍。

图像品质高——内置ISP可以同时独立处理多路八百万像素输入,提供超高的ISP性能。

雷达性能高——中央域控4D成像雷达架构,较传统雷达性能提升100倍以上。

安全性高——符合ISO26262 ASIL-B等级,自带ASIL-D等级功能安全岛,支持硬件HSM。

带宽利用率高——拥有特殊优化的硬件引擎,各模块同时工作不会发生带宽瓶颈。

功耗低——5nm芯片制程,带来业界领先的功耗效率。

延迟低——拥有专门为复杂智能驾驶设计的芯片架构。

整体BOM——能够减少100多个核心元器件,大幅节省电池开销;集中式雷达不需要Edge端处理器

在安霸的展示方案中有看到,得益于CV3-AD系列芯片的大算力,4D成像雷达可以将源数据直接传回到域控制器,而无需Edge端处理器进行处理,大幅提升了点云成像的精度和4D成像雷达的识别能力。

wKgaomRHpkCARcI0AAD5JHGOD0Q065.jpg
安霸4D毫米波雷达用例展示


王奉民讲到,安霸的4D毫米波雷达已经部署在CV3-AD域控平台上,后续也会部署到CV72AQ上。“目前行业对成像雷达的使用是一个雷达挂在车子前部,另外四个挂在车身四周,五个雷达是完全独立的,分别识别物体最终传输到域控制器做处理,我们认为这样的方式是不合理的。因此,安霸提出了中央域控4D成像雷达(centralized Radar)的概念,将雷达的源数据全部传回到主芯片然后做处理。目前,这项技术已经在全球各地进行实车展示,是一项可以随时落地的技术。”

“这样做的好处是非常明显的,能够实现对标激光雷达的点云数量,提供更高的清晰度,同时在成本、性能功耗、可靠性等方面都远远超过了激光雷达。我们认为中央域控4D成像雷达是未来L2+到L5级自动驾驶部署的主流方式。”王奉民在此说到。

当然,为提供自动驾驶技术部署的理想平台,安霸在软件方面也能够给用户带来很大的帮助。据介绍,安霸CVflow AI开发平台提供了一整套易用的算法开发和优化工具,支持所有常见的机器学习框架。凭借其丰富的集成功能,以及优秀的兼容性,这套工具支持安霸所有CV系列AI SoC。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 自动驾驶
    +关注

    关注

    773

    文章

    12894

    浏览量

    162909
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    LabVIEW开发自动驾驶的双目测距系统

    LabVIEW开发自动驾驶的双目测距系统 随着车辆驾驶技术的不断发展,自动驾驶技术正日益成为现实。L2
    发表于 12-19 18:02

    L1~L5 自动驾驶芯片有何变化?

    随着自动驾驶技术的不断演进,不仅车载芯片的数量在逐步增加,在跨域集中式和中央计算式架构中,大芯片正在成为标配,芯片设计的复杂性急剧升高。
    发表于 11-29 16:57 259次阅读

    农机自动驾驶显示系统组成部分以及配置

    、卫星导航以及其他基站定位系统等。 基于目前市场上对自动驾驶系统的需求,墨翟科技研发了款10.1英寸一体化的车载电脑,专为农业精耕、工程机械应用而设计的升级产品。该产品经过实际的农业耕种环境应用至今
    发表于 10-17 17:52

    自动驾驶l1-l5技术区别 自动驾驶为什么不能用燃油车

    自动驾驶技术按照SAE国际自动驾驶标准分为不同的级别,从L1到L5,每个级别代表了不同程度的自动化能力和人机交互。
    的头像 发表于 09-07 16:41 1272次阅读

    华大北斗高精度芯片助力上汽名爵MG7智能驾驶

    定位技术,是智能驾驶的技术“底座”,定位准确性、灵敏度、可靠性等都影响着车辆智能驾驶功能的实现。上汽名爵全新MG7轿跑车采用华大北斗“芯片级
    发表于 08-30 14:44

    自动驾驶芯片的低功耗设计

    从陆续出台的相关政策上来看,自动驾驶行业是当前国家重点支持的领域,近些年来,我国的自动驾驶行业也在多方的支持下蓬勃发展。随着软件和硬件条件的日趋成熟,新车搭载L2级别自动驾驶功能正逐渐成为智能
    发表于 08-04 10:09 360次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>芯片</b>的低功耗设计

    自动驾驶落地关键点及趋势预测

    按照业界的说法,自动驾驶分为L0~L5,以L3为界,L0~L2为辅助驾驶,L3~L5自动驾驶。简单而言, L0~L2:
    发表于 06-07 14:39 1次下载
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b>落地关键点及趋势预测

    车路协同式的自动驾驶(VICAD)

    系统和处理芯片驾驶员的双手、双脚、双眼将被解放,出行过程中的娱乐、社交、消费场景被彻 底打开,开辟万亿级市场。 自动驾驶目前有【单车智能自动驾
    发表于 06-06 10:56 0次下载
    车路协同式的<b class='flag-5'>自动驾驶</b>(VICAD)

    自动驾驶中的机器学习

    近年来,自动驾驶技术技术的发展速度非常快。预计达到完全自动驾驶L5的程度是指日可待的。自动驾驶的核心技术主要是人工智能中的机器学习与深 度
    发表于 06-06 10:06 0次下载
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b>中的机器学习

    汽车自动驾驶等级

    汽车工程师协会)制定的划分方法,按照分级标准,自动驾驶从L0至L5总共被分为 6个级别,L0代表没有自动驾驶的传统人类驾驶,L1至L5则随
    发表于 06-01 14:32 0次下载
    汽车<b class='flag-5'>自动驾驶</b>等级

    车路协同自动驾驶数据集DAIR-V2X

    自动驾驶全面临巨大挑战,单车智能存在驾驶盲区、中远距离感知不稳定等问题,导致自动驾驶车辆可运行设计域(ODD)受限,单车
    发表于 06-01 14:20 0次下载
    车路协同<b class='flag-5'>自动驾驶</b>数据集DAIR-V2X

    自动驾驶综述

    自动驾驶行业发展现状: 1. 现阶段大部分智能驾驶企业仍停留在 L2 、 L3 级智能驾驶技术,仅少量领先公司涉足 L4 级技术研发。现在
    发表于 06-01 11:51 0次下载
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b>综述

    自动驾驶开发平台

    的解决方案,支持 L 3 ~ L 5 {\rmL3~L5} L3~L5级的自动驾驶; 2018年1月,NVIDIA公布了其 AI {\rmAI} AI自动驾驶汽车平台NVIDIAD
    发表于 06-01 11:31 0次下载
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b>开发平台

    如何定义一款好的自动驾驶芯片

    导读自动驾驶领域,传统处理器的竞争规则正发生急速的变化。一般来说,人工智能的发展主要取决于两大基本要素:算力和算法。自动驾驶作为目前技术投入较大、商业落地较早、市场前景广阔的人工智能
    的头像 发表于 04-25 15:03 343次阅读
    如何定义一款好的<b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>芯片</b>?

    如何定义一款好的自动驾驶芯片

    应用,其主控芯片的算力也被业内拿来作为评价优劣的主要标准。 为何自动驾驶需要的算力越来越大 仅仅还在几年之前,ADAS智能驾驶辅助的芯片AI
    的头像 发表于 04-20 15:55 354次阅读
    如何定义一款好的<b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>芯片</b>?