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AutoSens是汽車傳感器和感知技術的會議，它將工程師和其他參與ADAS和自動駕駛市場的相關人員聯(lián)系起來。這一屆是在比利時布魯塞爾舉世聞名的AutoWorld博物館舉行，行業(yè)領導者齊聚一堂，研究并評估了ADAS的最新發(fā)展。

到2025年，這個市場的價值預計將超過670億美元，這并不都是智能科技發(fā)展的功勞，而是因為創(chuàng)新水平的提高，以及越來越多的加速汽車自動化和自動駕駛汽車的發(fā)展的舉措的出臺。

由于傳感器變得越來越智能，設計工程師能夠為更少的設備增加更多的感知功能。

然而，考慮到駕駛員安全，我們可能會將自動駕駛汽車提高到一個更高的標準，我們所看到的支持自動駕駛的增量創(chuàng)新表明，可能需要很長時間才能實現(xiàn)完全的自動駕駛。

隨著工程師和科學家們對L4級和L5級的發(fā)展看的更加的現(xiàn)實，圍繞自動駕駛汽車的炒作也開始降溫，但未來仍將面臨重大的挑戰(zhàn)。有人還聲稱，到2020年，我們將看到大批自動駕駛汽車或機器人出租車出現(xiàn)在我們的道路上。

盡管如此，在傳感器、計算機視覺和安全方面的持續(xù)研究正在取得了積極的進展。

9 月 18 日，比利時布魯塞爾 AutoSens 展會上，CEVA 發(fā)布了第二代 AI 處理器架構 NeuPro－S，使深度神經(jīng)網(wǎng)絡工作負載的性能提高 50％，內存帶寬降低 40％，功耗降低 30％。同時還推出了業(yè)界首創(chuàng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡編譯器技術 CDNN－Invite API，通過統(tǒng)一接口，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡推理固件，從而支持 NeuPro－S 內核與定制神經(jīng)網(wǎng)絡引擎的異構協(xié)同處理。

NeuPro－S 和 CDNN－Invite API 適用于需要在邊緣端進行 AI 處理的視覺終端設備，包括自動駕駛汽車、智能手機、監(jiān)控攝像頭、消費類攝像頭、AR／VR 頭盔、機器人和工業(yè)應用。NeuPro－S 可以對邊緣設備中視頻和圖像中的物品進行分割、檢測和分類神經(jīng)網(wǎng)絡，從而顯著提高系統(tǒng)感知性能。通過減少使用外部 SDRAM 的高成本傳輸，NeuPro－S 可以支持多級內存系統(tǒng)。同時，NeuPro－S 還支持多重壓縮選項和異構可擴展性，可在單個統(tǒng)一架構中實現(xiàn) CEVA－XM6 視覺 DSP、NeuPro－S 內核和定制 AI 引擎的各種組合。

NeuPro－S 可以對邊緣設備中視頻和圖像中的物品進行分割、檢測和分類神經(jīng)網(wǎng)絡，從而顯著提高系統(tǒng)感知性能。通過減少使用外部 SDRAM 的高成本傳輸，NeuPro－S 可以支持多級內存系統(tǒng)。同時，NeuPro－S 還支持多重壓縮選項和異構可擴展性，可在單個統(tǒng)一架構中實現(xiàn) CEVA－XM6 視覺 DSP、NeuPro－S 內核和定制 AI 引擎的各種組合。

NeuPro－S 系列包括 NPS1000、NPS2000、NPS4000，分別具有 1000、2000、4000 個 8 位 MAC 的預配置處理器。其中，NPS4000 具有最高的單核 CNN 性能，在 1．5GHz 時可達到 12．5 TOPS，并且可完全擴展，最高可達到 100 TOPS。

NeuPro－S 架構中集成的完全可編程 CEVA－XM6 視覺 DSP，不僅可以對 AI 實時處理，還可以同時處理圖像、計算機視覺和一般 DSP 工作負載。

在自動駕駛領域，NeuPro－S 還提供了滿足安全要求的解決方案，包括質量保證標準 IATF 16949、以及汽車標準 ISO 26262 和 A－Spice。

NeuPro－S 架構解決了這些設備中日益增多的數(shù)據(jù)帶寬和功耗挑戰(zhàn)。通過 CDNN－Invite API，我們降低了不斷增長的神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)新者社群的準入門檻，可讓他們從我們的 CDNN 編譯器提供的廣泛支持和易用性中受益，從而進一步擴展了在神經(jīng)網(wǎng)絡編譯器技術領域無可爭議的競爭優(yōu)勢。

Coccon激光雷達

自動駕駛技術的一個有趣應用是地理圍欄車輛的開發(fā)（geo－fenced vehicles），這種車輛的行駛范圍和能力都比較有限。

LeddarTech產(chǎn)品線經(jīng)理Vincent Racine表示：“到2055年，城市人口將大幅增長，這就會導致道路上的汽車將翻一番，基礎設施面臨的壓力只會越來越大。”“我們正面臨著日益嚴重的交通堵塞、排放量的增加，如果我們發(fā)現(xiàn)自己被困在擁擠的道路上，我們的生產(chǎn)力將受到嚴重的打擊?！?

“我們看到服務于自動駕駛的航天飛機的需求正在增長，這些飛機將運行在地理圍欄路線上。事實上，一些研究報告表明，到2025年，可能會有多達200萬架這樣的航天飛機投入使用，使4－15人沿著預定的路線行駛50公里?！?

“汽車必須在擁擠的地區(qū)行駛，還要考慮行人、自行車和動物，所有這些的活動都很難預測。這就使得傳感器在車輛的地位愈發(fā)重要?！?

為了解決這個問題，LeddarTech開發(fā)了Leddar Pixell，這是一種用于地理圍欄自動駕駛車輛的激光雷達。

拉辛解釋：“LeddarTech的固態(tài)激光雷達技術能夠為COAST Autonomous自動駕駛車輛優(yōu)化安全性能，這項技術的堅固性與可靠性能適應嚴苛的駕駛環(huán)境，并通過消除其它傳感技術留下的盲區(qū)，使其成為在停車啟動應用中防止碰撞的首選技術。”

“它能對車輛周圍的障礙物提供高度可靠的探測，適用于正在開發(fā)的感知平臺，以確保乘客和弱勢道路使用者的安全與保護。”

據(jù)了解，該解決方案已經(jīng)被北美和歐洲十幾家領先的自動駕駛汽車供應商采用。

拉辛指出：“至關重要的是，Pixell能夠彌補用于地理定位的機械掃描激光雷達的局限性，在某些情況下，可能會產(chǎn)生盲區(qū)，可以達到幾米，而這個解決方案沒有死區(qū)或盲點。”

該傳感器能夠提供一個高效的檢測解決方案，通過使用高度集成的SoC和數(shù)字信號處理軟件組成的LCA2 LeddarEngine嵌入技術來覆蓋關鍵盲點。

態(tài)勢感知

雖然技術可以幫助我們提供更好的情景感知——看到東西，感知它們，然后將它們與用戶的位置聯(lián)系起來，但在這個領域仍有開發(fā)的潛力。

Outsight宣布推出了一款具有創(chuàng)新傳感功能的自動駕駛汽車相機——3D語義相機（3D Semantic Camera）。這款相機采用低功率短波紅外（SWIR）激光器，能夠像激光雷達（LiDAR）一樣掃描周圍數(shù)百米的范圍。結合Outsight的算法，這款3D語義相機不僅可以實時“看到”車輛周圍的整個環(huán)境，還能夠識別冰、布和皮膚等物體材料。

該公司將其描述為“一種革命性的傳感器，為智能機器帶來全面的態(tài)勢感知。”公司總裁兼聯(lián)合創(chuàng)始人Raul Bravo表示，“這是一個結合了軟件和硬件的傳感器，支持遠程材料識別和全面的實時3D數(shù)據(jù)處理?！?

Bravo解釋：“這項技術提供了更高的準確性和高效性，使系統(tǒng)能夠實時感知、理解并最終與周圍環(huán)境進行交互?！?

“機動性正在迅速發(fā)展，我們的3D語義攝像頭將能夠為L1－L3級ADAS中看到的人工控制機器帶來完全的態(tài)勢感知和全新的安全和可靠性，但它也將有助于加速與L4 － 5級自動駕駛汽車、機器人和無人機相關的全自動智能機器的出現(xiàn)?！?

“Outsight則是第一個嘗試在單個設備中提供完整的情境感知。它是一種可大規(guī)模生產(chǎn)的“一體化解決方案”，能夠同時感知并理解數(shù)百米范圍內的環(huán)境，包括物體的關鍵化學成分（例如人類皮膚、棉花、冰、雪、塑料、金屬、木材等）?！?

Bravo聲稱：“結合3D SLAM芯片功能（同時本地化和映射），這項技術可以實時交付現(xiàn)實?！?

該攝像機通過其車載SoC提供可操作的信息和對象分類，但不依賴于“機器學習”。因此，功耗和所需的帶寬都更低。這種新方案無需用于AI訓練的大量數(shù)據(jù)集，并且，通過實際的物體“測量”消除了猜測。通過確定物體的材料，提高了相機實際“看到”內容的置信度。

Outsight的3D語義相機能夠提供周圍所有移動物體的位置、大小和速度信息，因此它不僅能夠“看到”并測量，它還能夠理解環(huán)境，為路徑規(guī)劃和駕駛決策提供有價值的信息。

這些例子表明，支持自動駕駛汽車的傳感器技術正在發(fā)生質的變化，最重要的是，隨著能力的增強和改進，傳感器技術有助于降低部署的總體成本。