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| 本文作者： Dude | 2020-03-05 21:42 |
L2+，正式成為了自動駕駛的主戰場；安霸 (Ambarella) 的策略，跟市場的大趨勢形成了步調一致的節奏。
2015年，安霸以3000萬美元的價格收購了意大利公司VisLab，正式踏入了自動駕駛的賽道；此后經過三年的時間，安霸一直在自動駕駛芯片上蓄力；從2017年開始，安霸每年都在CES上亮相一款新的自動駕駛產品。
今年CES，安霸發布了兩款適用于汽車攝像機和高級駕駛輔助系統（ADAS）的系統芯片CV22FS和CV2FS ，基于CVflow?架構進行人工智能處理，符合汽車行業嚴苛的芯片級ASIL-B 功能安全標準。
據了解，CV22FS 和 CV2FS 擁有超低功耗，能夠滿足汽車廠商在汽車前擋風玻璃上安裝單體式ADAS 攝像機的功耗要求。芯片還可應用于盲點檢測（BSD）的電子后視鏡、駕駛員及艙內監控攝像機以及智能輔助停車全景泊車影像系統（APA）等產品中。
和大多數的自動駕駛芯片公司不一樣， 安霸在技術路線上選擇兩條腿走路，既開發了高性能的CVflow?以運行高效率的神經網絡，又支持高性能的雙目立體視覺，兩種來源不同的視覺技術可以互為補充。
業內普遍認為雙目立體攝像頭頗是一條充滿著爭議且艱難的路線，安霸如何要用產品充分證明雙目的可行性呢？
雷鋒網新智駕對話安霸半導體意大利總經理、VisLab 創始人、帕爾馬大學計算機工程教授 Alberto Broggi ，了解安霸的雙目立體視覺背后的底氣和技術路線。
掘金ADAS市場
2019年，ADAS市場是一個被點燃的市場；這一年，Mobileye的 ADAS 貢獻了10億美元的營收。
市場廣闊，ADAS將是下行的汽車市場當中，一劑拉升的良藥；而今年安霸所聚焦的賽道也是L2+，基于CVflow?架構進行深度學習加速，并符合汽車行業嚴苛的 ASIL-B 功能安全標準。
商業策略上，安霸有 CVflow? 和 Stereo Vision 兩個法寶，不論是單目還是雙目的視覺感知系統，都可以得到很好的支持，安霸做出了最貼合市場需求的策略。其中雙目立體視覺技術目前可作為一種“高級技術儲備”，其技術門檻高，但前景廣闊。作為一家芯片公司，安霸在深度學習加速和雙目立體視覺算法方面的獨到之處，有助于提升系統綜合性能和安全級別，使得系統更加接近于L3。
由于汽車的環境非常特殊，汽車行駛過程中容易造成雙目攝像頭，兩個鏡頭之間產生位置、角度變化，從而造成深度檢測準確度下降，這也是絕大多數自動駕駛技術研發公司不選擇雙目的主要原因之一；
事實上，雙目所采集到的信息量遠比激光雷達掃描的信息量要多很多，相比起單目，雙目就像人的雙眼，能夠更為精準地測距。
這背后有著物理原因——激光雷達所使用的光是近紅外的波段；攝像頭是可見光波段，可見光波段和近紅外的波長非常相似；然而安霸的雙目攝像頭所生成的點云，要比激光雷達所生成的點云要密集得多。以下是激光雷達和安霸的雙目立體視覺系統在同等條件下聲稱的點云效果的對比：
（雷鋒網新智駕注：圖左為 Lidar 點云；圖右為 CV2 Stereo點云）
2015年，安霸所收購的由Broggi 教授所創辦的Vislab，最為擅長解決的正是雙目立體感知系統。而對于這個問題，安霸從硬件端以及算法端進行解決。
Broggi 對雷鋒網新智駕說：在CV2FS內設計了一款專門針對雙目視覺算法的硬件 —— SPU，專門處理復雜的雙目立體視覺計算，能夠做到以800萬像素雙目實時、準確地計算出物體的形狀、物體的大小。
雙目立體視覺的兩個攝像頭的一致性很重要，一有偏差就會影響識別。在算法端，安霸針對于汽車的環境，設計了動態標定的算法，這個算法可以實時地檢測在行車過程中，兩個攝像頭之間是否產生了偏差。對于允許范圍內的偏差，安霸的動態標定算法可以進行自動糾正，從而使得雙目立體視覺的精度能夠保持一致，保證了行車過程中的安全。對于行駛過程當中會遇到的復雜光線問題，安霸也設計了專門的圖像處理硬件可以做高動態、3D降噪技術來解決相應的問題。
市場是一切技術的試金石，只有不適應市場的技術，沒有不適應技術的市場。獨特的技術路徑也為安霸贏得了市場的信任。
安霸的 CVflow? 引擎展示了高效的神經網絡加速能力，低功耗，和廣泛的神經網絡支持，全球有更多的合作伙伴使用 CVflow? 開發了不同的深度學習算法，有幾個車規項目進入批量生產。
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習 ADAS 算法套件，包括多類別目標檢測與分類、自由行駛區域檢測、深度估算以及交通燈和交通標志識別，用于單體、前向的 ADAS 視覺感知。
除了 Hella 以外，韓國算法公司 StradVision 也展示了其搭載了單顆 CV22 芯片實現前向 ADAS 和駕駛員監控系統（DMS）算法套件，這套系統安裝在一輛乘用車上，僅僅使用一個800萬像素的前向攝像頭和一個艙內攝像頭。
對于芯片而言，架構非常重要，在現行的自動駕駛算法，都嚴重依賴于神經網絡。
不同于 CPU、GPU 以及 FPGA，安霸芯片的 CVflow? 對運行神經網絡進行了特殊的優化，能夠實現多種多樣的計算機視覺功能，這一架構能夠推出，仰賴的是安霸研發團隊多年的對深度學習的芯片實現進入深度分析、探究，并借鑒了 VisLab 對視覺感知算法的多年累積而成。
一直以來，如何平衡靈活性以及芯片的成本效益都是業界的難題。
Broggi 告訴新智駕：“ 除了設計針對雙目視覺算法的硬件 SPU 以外，安霸還有設計了一個特征提取的模塊——作為基礎性的硬件支持，這樣效率最快。安霸的SoC設置非常靈活，有的是固化的硬件，有的是可編程可改動的軟件部分。這樣的設計既能體現出硬件模塊優勢，同時又能提供靈活的模塊支持開發者開發。”
而安霸所固化的硬件部分，事實上，也是經過多年以來的迭代。從安霸的CV1 就開始進行無人駕駛路測，通過真實的上路經驗，都使得后續在芯片迭代之時，清晰地知道哪些硬件應該升級、哪些模塊需要修改。
早在2018年開始，安霸就開始在硅谷進行自動駕駛的路測。據Broggi 教授告訴新智駕：“ 目前，硅谷自動駕駛車隊車上正在跑的是CV2的芯片，與安霸的上一代CV1芯片相比，CV2提供所需的計算能力是其20倍，基于CV2的這些經驗也將會反哺到下一代的芯片當中?！?/p>
今年，安霸更是做了一個大膽的決定，向市場推出符合 ASIL 安全標準的 CVflow? 芯片CV22FS 和 CV2FS ，可為汽車主機廠和軟件開發合作伙伴提供一個開放平臺，實現差異化設計和高性能汽車系統開發。
事實上，在更為高階的自動駕駛歷程當中，安霸也有所部署，Broggi 向新智駕表示：未來安霸L4級自動駕駛芯片不僅僅只是負責感知層的功能，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品矩陣。
其中安霸的CV2 芯片能夠在夜間的環境下，精準地用雙目立體視覺對障礙物進行精準框定，能夠識出車道線、行人、紅綠燈、交通標志等等的重要交通要素。
為了體現 CV2 芯片的獨特性能，安霸將競爭對手英偉達的同類產品—— Xavier 拿到現場進行了對比演示，兩臺設備運行同一個網絡，性能和準確度相當，但CV2 的系統板總功耗比Xavier系統板的四分之一還要低。
除了展現在芯片的算力儲備以外，安霸也在CES上秀了一把在L4級自動駕駛的肌肉，安霸在場館外安排了一輛僅靠視覺感知實現的的自動駕駛車輛，新智駕也進行了試乘。該自動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，毫米波雷達作為冗余，沒有使用激光雷達，并且在CES期間在繁忙的拉斯維加斯的街頭上自由地穿梭。
安霸的自動駕駛車輛先在拉斯維加斯的街頭進行地圖的采集，在行駛的過程當中，利用視覺元素進行不斷的地圖更新。在安霸的自動駕駛車輛當中，前后座的乘客皆有一塊屏幕顯示周圍的環境——Bounding box會框住不同的障礙物，不同的顏色色塊代表距離的遠近。
在車輛等待紅綠燈之時，自動駕駛汽車的攝像頭能夠精準地識別紅綠燈的狀態，車輛根據攝像頭的感知結果，馬上進行相應的決策和規劃。整個試駕過程約為10分鐘，并沒有出現任何一次的接管情況，駕駛過程流暢。
Broggi 向新智駕表示： “這輛L4級自動駕駛汽車里系統所采用的主芯片，系統控制板，自動駕駛算法，以及實際裝車都是由安霸獨立完成的，這個在半導體企業里面并不多見。這個自動駕駛演示說明了安霸半導體在相關的技術領域已具有完整的知識儲備。 ”
總結
從 GoPro 起家，近年來，安霸的轉型之戰頗為成功，先后在安防、汽車及自動駕駛都取得了不俗的成績。每一年以穩定的節奏進行產品的更新和迭代。
2020年的ADAS市場，是一個增量的市場。在這個市場當中，有老牌的廠商、也有新興入局的選手。安霸如何通過低功耗、高算力，開拓出另一個商業上的成功，也是一樁值得期待的事情。
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