自動駕駛CV芯片之戰，三股勢力的原力覺醒

幾天前，彭博社援引知情人士的話稱，英飛凌科技股份公司去年就收購意法半導體公司進行了早期談判。如果收購成功，英飛凌將成為歐洲半導體巨頭。然而，法國政府反對這一合并。英飛凌是一家歐洲芯片制造商，成立于1999年，在汽車半導體領域擁有豐富的經驗。在其2018年的業務報告中，自動駕駛業務已占公司總業務的42%。2017年，其自動駕駛半導體業務的市場份額排名為恩智浦、英飛凌、瑞薩、TI、st微電子、博世、安森美、羅馬集團、東芝和ADI。那么，為什么你認為自己是這個行業的第二名，卻購買了第五名呢？除了半導體領域可以通過保持壟斷地位來繼續保持競爭力之外，還有其他原因嗎？英飛凌在自動駕駛領域的業務已經遠遠超過其他IPC、PMM和CCS業務。在自動駕駛領域，其主要業務是雷達、微處理器、數據傳輸和電源管理，目前還沒有基于機器視覺的ADAS芯片。Stmicroelectronics也是芯片領域的巨頭，在汽車領域擁有著名的STM系列微處理器、邏輯IC和信息娛樂處理單元。在自動駕駛時代，EyeQ系列ADAS芯片是與Mobileye聯合開發生產的。英飛凌與st微電子有許多重疊的業務，但在自動駕駛領域，它缺乏的是ADAS視覺處理芯片的能力。是因為英飛凌這次打算收購stmicroelectronics來彌補視覺處理芯片的不足嗎？視覺處理芯片是自動駕駛芯片陣列的重要組成部分。由于可以與雷達等傳感器互補，基于深度學習的視覺識別處理在道路、交通標志、障礙物和行人的識別中越來越重要。因此，各大制造商也在爭先恐后地占領高地。NVIDIA和Mobileye是市場領導者，占據了很大份額。他們兩人都是汽車芯片領域的新生。其他傳統汽車芯片制造商正在迎頭趕上。在即將到來的ADAS普及浪潮中，視覺ADAS解決方案以其低廉的價格、成熟的技術和完善的產業鏈，將不可避免地成為代工的首選。那么，解決方案提供商必須選擇哪些ADAS主處理芯片呢？OEM呢？

Mobileye和stmicroelectronics推出的EyeQ系列視覺處理芯片在自動駕駛CV領域廣為人知，其中EyeQ4于2016年發布，并在其官方網站上展示。eyeq4是目前市場上最先進的專用視覺計算SoC。除了能夠應對雷達和激光雷達數據外，它還可以支持8個攝像頭傳感器，每秒處理2.5萬億次操作，功耗僅為3-5瓦。EyeQ4擁有一組1GHZ的工業四核MIPS處理器和幾個專用矢量微碼處理器（VMP），用于處理與ADAS相關的圖像處理任務。EyeQ系列芯片由Mobileye和ST stmicroelectronics聯合生產。意法半導體2017年年報中也提到，雙方將繼續合作開發將于2020年推出的EyeQ5。英偉達于2016年推出了Drive PX 2（自動巡航和自動駕駛，相當于前者采用X2+Pascal架構的獨立GPU）。Autohauffer配備了兩個SoC（片上系統）Tegra Parker（Cpu核心為4 Denver和8 Cortex A57）和兩個獨立的Pascal GPU（單精度計算能力達到8TFlops），支持12臺200萬像素相機每秒60幀的相機數據。這種可擴展的架構可以從運行10瓦被動冷卻的移動處理器配置為使用兩個移動處理器和兩個單獨的GPU每秒可實現24萬億次深度學習的操作。多個Drive PX 2平臺的并行使用可以實現完全的自動駕駛。2016年，NVIDIA發布了Xavier，這是一款完整的片上系統（SoC）。它集成了一種名為Volta的新GPU架構、一種定制的8核CPU架構和一種新的計算機視覺加速器，并采用16nm FinFET處理技術制造。該處理器提供20 TOPS（萬億次/秒）的高性能，而功耗僅為20瓦。Xavier作為自動駕駛汽車的大腦，旨在滿足嚴格的汽車標準……

ch符合ISO 26262，即道路車輛的功能安全法規。NVIDIA和mobileye無疑是ADAS視覺處理領域最具影響力的。前者代表算力，后者代表量產體驗，但市場可能暫時不會選擇。原因也很簡單。前者雖然算力高，但價格和功耗都不低，在ADAS領域綜合性價比沒有優勢。當消費市場還處于教育階段時，高價的智能駕駛配置不會有好的結局。而Mobileye則相對封閉，擁有從芯片到解決方案的成熟完整鏈條，價格也不低。對于以代工和Tier1為主的汽車市場來說，供應鏈中需要有足夠的選擇，因此Mobileye不會是唯一的選擇，代工和Tier1很高興看到更多的選擇出現。此時，傳統汽車電子芯片領域的玩家出現了。第二代視覺處理器系列S32V234由既得利益方恩智浦推出，旨在支持圖像處理的計算密集型應用，并提供ISP、強大的3D GPU、雙APEX-2視覺加速器和安全性，以及對SafeAssure的支持?. 有64位Arm?Cortex?-A53四核在1GHz下運行，M4核在133 MHz下運行。S32V234具有兩個MIPI CSI2接口，四個通道用于相機輸入（支持1080像素@30 fps），并支持2x1或1x2百萬像素@30 fp和4x2百萬像素圖像輸入。S32V234有一個由S32 Design Studio IDE for Vision支持的完整支持平臺，包括編譯器、調試器、Vision SDK、Linux BSP和圖形工具，MATLAB的NXP Visual Toolbox是附屬于S32V24處理器的集成開發環境。S32V234適用于ADAS、NCAP前瞻性攝像頭、異物檢測和識別、環視、機器學習和傳感器融合應用。S32V234專為汽車可靠性、功能安全和安全措施而設計，以支持汽車和工業自動化。它可以支持一些自動駕駛應用，如前視攝像頭、智能后視攝像頭和環視。符合ISO26262和ASIL相關標準。2017年4月11日，瑞薩（Renesas）2017宣布推出適用于NCAP前置攝像頭的R-Car V3M SoC，該SoC配備雙核800MHz ARM CA53（ARMv8）和單ARM CR7（ARMv7）。串口可輸入四路視頻，單路視頻傳輸速度可達1.5Gbps。V3M的硬件加速器使CNN能夠在超低功耗水平下運行，可以在自動駕駛應用中實現越來越多的道路檢測或物體分類等功能。V3M SoC和支持軟件和工具，包括瑞薩開源E工作室的IDE集成開發環境。2018年2月28日，全新的R-Car V3H片上系統（SoC）發布。它的計算機視覺性能是其前身R-Car V3M SoC的五倍。它使用雙圖像信號處理器（ISP）、四個1.0-GHz Cortex-A53 MP內核和一個雙鎖步800 MHz Cortex-R7內核。與此同時，CNN的專用IP加速了深度學習。SoC將用于大規模生產的L3級和L4級自動駕駛汽車。V3H SoC樣品將于第四季度推出，量產計劃將于2019年第三季度開始。瑞薩V3M和V3H使用不同的加速器來實現一流的性能計算機視覺異構平臺：多功能流水線引擎（IMP）和計算機視覺引擎（CVE），并輔以DMA來控制內存傳輸。此外，兩個SoC都集成了卷積神經網絡（CNN）的IP。這使得R-Car V3M和V3H適用于計算機視覺算法，如對象檢測和分類、深度神經網絡和卷積神經網絡。此外，對于上述硬件加速器，V3H具有用于密集光流、密集立體視差和對象分類的專用IP。德州儀器（TI）推出了用于ADAS前瞻性視覺識別的TDAx SOC系列芯片，包括TDA3x、TDA2x和TDA2Px。這些處理器都包含雙核Arm Cortex-A15MPU和雙核Arm Cortex M4和C66x DSP。TDA系列芯片分為不同型號，可支持1-3個攝像頭，像素在1.3-2.5MP之間，存儲帶寬在4.0-10.7 GB/s之間。。該芯片可以達到從ASIL-B到ASIL-D的安全級別。德州儀器為Arm、DSP和EVE協處理器提供了一套完整的開發工具，包括C語言編譯器、可以簡化編程和調度的DSP匯編優化器以及調試……

用于源代碼執行可見性的接口。ADI公司推出的ADSP-BF60x系列芯片專為ADAS視覺處理而設計，可包括LDW、FCW、TSR、HBA和PD五大功能，系統整體成本降低30%。BF60x基于雙核Blackfin，單核工作頻率最高可達500 MHz。它采用模擬器件/英特爾微信號架構（MSA）。每個核心包含兩個16位乘法器、兩個40位累加器、兩個40bit ALU、四個視頻ALU和一個40bit移位器。計算單元處理來自寄存器堆的8位、16位或32位數據。管道視覺處理器（PVP）提供硬件來處理信號和圖像算法，以便在高級汽車輔助駕駛（ADAS）或其他視頻處理應用中對視頻幀進行預處理和協同處理。其中，BF608的PVP可以支持VGA，每幀640 x 480像素，每秒30幀。BF609可以支持高清，每幀1280 x 960像素，每秒30幀。ADSP-BF60x在105°C的環境溫度下的功耗小于1.3 W，是同類產品中功耗最低的。以上是傳統汽車芯片領域的玩家。他們都有傳統視覺處理領域的解決方案。當自動駕駛浪潮席卷而來時，他們并沒有急于效仿。但在原有芯片基礎上，進行了功能適配，以滿足ADAS的需求。這些芯片解決方案基本能夠覆蓋汽車前瞻性的預警功能要求，在價格、功耗和量產體驗方面具有優勢。因此，在未來ADAS功能的普及過程中，他們可能才是真正的租房者。這些制造商在推出滿足更高級別自動駕駛算力要求的視覺處理芯片的時機上更為保守。很少談論L4和L5的自動駕駛，但更多關注L3以下的需求。芯片性能也滿足了百萬像素級別的圖像和視頻處理需求。主頻以Arm?Cortex?-A53為主，約1GHz，輔以完整的開發工具，方便用戶上手。傳統制造商在自動駕駛浪潮中的集體低調甚至沉默，源于他們對市場和代工需求的熟悉。沒有人比他們更清楚氣候正在變冷變暖。覬覦蛋糕的高通公司推出的面向汽車的處理器820配備了定制的64位Kryo四核處理器高通?Adreno? 530 GPU和高通?Hexagon? 680 DSP，可支持多達8個攝像頭傳感器的同時輸入。憑借多個異構計算引擎，Zeroth? 機器智能平臺使梟龍820車載處理器能夠提供設備認知技術和神經網絡處理能力。820定位為車載處理器，因此它包含了汽車通信、信息娛樂、顯示、感知等諸多功能。由于它在消費市場擁有大量出貨量，一經推出就受到了許多主機廠的青睞。Xilinx推出的Zynq-7000/Zynq UltraScale+MPSoC可用于前視攝像頭的數據處理，ARM A9或A53可用于目標分類和車輛網絡連接，PL可用于傳感器連接、圖像/數據預處理和軟件算法的硬件加速。（xa）ZYNQ-7000SOC非常適合高級駕駛輔助系統（ADAS）的高計算要求。它采用28nm技術，使用ARM雙核Cortex-A9 MPCore，頻率超過667MHz，可以在可編程邏輯（PL）中實現額外的硬件加速器。Xazynq ultrascale+MP SOC系列已完全通過ISO26262 ASIL-C認證，符合AEC-Q100測試規范。幾天前，彭博社援引知情人士的話稱，英飛凌科技股份公司去年就收購意法半導體公司進行了早期談判。如果收購成功，英飛凌將成為歐洲半導體巨頭。然而，法國政府反對這一合并。英飛凌是一家歐洲芯片制造商，成立于1999年，在汽車半導體領域擁有豐富的經驗。在其2018年的業務報告中，自動駕駛業務已占公司總業務的42%。2017年，其自動駕駛半導體業務的市場份額排名為恩智浦、英飛凌、瑞薩、TI、st微電子、博世、安森美、羅馬集團、東芝和ADI。那么，為什么你認為自己是這個行業的第二名，卻購買了第五名呢？還有其他原因嗎……

ides事實上，半導體領域可以通過保持壟斷地位來繼續保持競爭力？英飛凌在自動駕駛領域的業務已經遠遠超過其他IPC、PMM和CCS業務。在自動駕駛領域，其主要業務是雷達、微處理器、數據傳輸和電源管理，目前還沒有基于機器視覺的ADAS芯片。Stmicroelectronics也是芯片領域的巨頭，在汽車領域擁有著名的STM系列微處理器、邏輯IC和信息娛樂處理單元。在自動駕駛時代，EyeQ系列ADAS芯片是與Mobileye聯合開發生產的。英飛凌與st微電子有許多重疊的業務，但在自動駕駛領域，它缺乏的是ADAS視覺處理芯片的能力。是因為英飛凌這次打算收購stmicroelectronics來彌補視覺處理芯片的不足嗎？視覺處理芯片是自動駕駛芯片陣列的重要組成部分。由于可以與雷達等傳感器互補，基于深度學習的視覺識別處理在道路、交通標志、障礙物和行人的識別中越來越重要。因此，各大制造商也在爭先恐后地占領高地。NVIDIA和Mobileye是市場領導者，占據了很大份額。他們兩人都是汽車芯片領域的新生。其他傳統汽車芯片制造商正在迎頭趕上。在即將到來的ADAS普及浪潮中，視覺ADAS解決方案以其低廉的價格、成熟的技術和完善的產業鏈，將不可避免地成為代工的首選。那么，解決方案提供商必須選擇哪些ADAS主處理芯片呢？OEM呢？

Mobileye和stmicroelectronics推出的EyeQ系列視覺處理芯片在自動駕駛CV領域廣為人知，其中EyeQ4于2016年發布，并在其官方網站上展示。eyeq4是目前市場上最先進的專用視覺計算SoC。除了能夠應對雷達和激光雷達數據外，它還可以支持8個攝像頭傳感器，每秒處理2.5萬億次操作，功耗僅為3-5瓦。EyeQ4擁有一組1GHZ的工業四核MIPS處理器和幾個專用矢量微碼處理器（VMP），用于處理與ADAS相關的圖像處理任務。EyeQ系列芯片由Mobileye和ST stmicroelectronics聯合生產。意法半導體2017年年報中也提到，雙方將繼續合作開發將于2020年推出的EyeQ5。英偉達于2016年推出了Drive PX 2（自動巡航和自動駕駛，相當于前者采用X2+Pascal架構的獨立GPU）。Autohauffer配備了兩個SoC（片上系統）Tegra Parker（Cpu核心為4 Denver和8 Cortex A57）和兩個獨立的Pascal GPU（單精度計算能力達到8TFlops），支持12臺200萬像素相機每秒60幀的相機數據。這種可擴展的架構可以從運行10瓦被動冷卻的移動處理器配置為使用兩個移動處理器和兩個單獨的GPU每秒可實現24萬億次深度學習的操作。多個Drive PX 2平臺的并行使用可以實現完全的自動駕駛。2016年，NVIDIA發布了Xavier，這是一款完整的片上系統（SoC）。它集成了一種名為Volta的新GPU架構、一種定制的8核CPU架構和一種新的計算機視覺加速器，并采用16nm FinFET處理技術制造。該處理器提供20 TOPS（萬億次/秒）的高性能，而功耗僅為20瓦。Xavier作為自動駕駛汽車的大腦，旨在滿足ISO 26262等嚴格的汽車標準，即道路車輛的功能安全法規。NVIDIA和mobileye無疑是ADAS視覺處理領域最具影響力的。前者代表算力，后者代表量產體驗，但市場可能暫時不會選擇。原因也很簡單。前者雖然算力高，但價格和功耗都不低，在ADAS領域綜合性價比沒有優勢。當消費市場還處于教育階段時，高價的智能駕駛配置不會有好的結局。而Mobileye則相對封閉，擁有從芯片到解決方案的成熟完整鏈條，價格也不低。對于以OEM和Tier1為主的汽車市場，需要有充足的……

客戶在供應鏈中的選擇，因此Mobileye將不是唯一的選擇，OEM和Tier1很高興看到更多的選擇出現。此時，傳統汽車電子芯片領域的玩家出現了。第二代視覺處理器系列S32V234由既得利益方恩智浦推出，旨在支持圖像處理的計算密集型應用，并提供ISP、強大的3D GPU、雙APEX-2視覺加速器和安全性，以及對SafeAssure的支持?. 有64位Arm?Cortex?-A53四核在1GHz下運行，M4核在133 MHz下運行。S32V234具有兩個MIPI CSI2接口，四個通道用于相機輸入（支持1080像素@30 fps），并支持2x1或1x2百萬像素@30 fp和4x2百萬像素圖像輸入。S32V234有一個由S32 Design Studio IDE for Vision支持的完整支持平臺，包括編譯器、調試器、Vision SDK、Linux BSP和圖形工具，MATLAB的NXP Visual Toolbox是附屬于S32V24處理器的集成開發環境。S32V234適用于ADAS、NCAP前瞻性攝像頭、異物檢測和識別、環視、機器學習和傳感器融合應用。S32V234專為汽車可靠性、功能安全和安全措施而設計，以支持汽車和工業自動化。它可以支持一些自動駕駛應用，如前視攝像頭、智能后視攝像頭和環視。符合ISO26262和ASIL相關標準。2017年4月11日，瑞薩（Renesas）2017宣布推出適用于NCAP前置攝像頭的R-Car V3M SoC，該SoC配備雙核800MHz ARM CA53（ARMv8）和單ARM CR7（ARMv7）。串口可輸入四路視頻，單路視頻傳輸速度可達1.5Gbps。V3M的硬件加速器使CNN能夠在超低功耗水平下運行，可以在自動駕駛應用中實現越來越多的道路檢測或物體分類等功能。V3M SoC和支持軟件和工具，包括瑞薩開源E工作室的IDE集成開發環境。2018年2月28日，全新的R-Car V3H片上系統（SoC）發布。它的計算機視覺性能是其前身R-Car V3M SoC的五倍。它使用雙圖像信號處理器（ISP）、四個1.0-GHz Cortex-A53 MP內核和一個雙鎖步800 MHz Cortex-R7內核。與此同時，CNN的專用IP加速了深度學習。SoC將用于大規模生產的L3級和L4級自動駕駛汽車。V3H SoC樣品將于第四季度推出，量產計劃將于2019年第三季度開始。瑞薩V3M和V3H使用不同的加速器來實現一流的性能計算機視覺異構平臺：多功能流水線引擎（IMP）和計算機視覺引擎（CVE），并輔以DMA來控制內存傳輸。此外，兩個SoC都集成了卷積神經網絡（CNN）的IP。這使得R-Car V3M和V3H適用于計算機視覺算法，如對象檢測和分類、深度神經網絡和卷積神經網絡。此外，對于上述硬件加速器，V3H具有用于密集光流、密集立體視差和對象分類的專用IP。德州儀器（TI）推出了用于ADAS前瞻性視覺識別的TDAx SOC系列芯片，包括TDA3x、TDA2x和TDA2Px。這些處理器都包含雙核Arm Cortex-A15MPU和雙核Arm Cortex M4和C66x DSP。TDA系列芯片分為不同型號，可支持1-3個攝像頭，像素在1.3-2.5MP之間，存儲帶寬在4.0-10.7 GB/s之間。。該芯片可以達到從ASIL-B到ASIL-D的安全級別。德州儀器為Arm、DSP和EVE協處理器提供了一套完整的開發工具，包括C語言編譯器、可以簡化編程和調度的DSP匯編優化器，以及用于源代碼執行可見性的調試接口。ADI公司推出的ADSP-BF60x系列芯片專為ADAS視覺處理而設計，可包括LDW、FCW、TSR、HBA和PD五大功能，系統整體成本降低30%。BF60x基于雙核Blackfin，單核工作頻率最高可達500 MHz。它采用模擬器件/英特爾微信號架構（MSA）。每個核心包含兩個16位乘法器、兩個40位累加器、兩個40bit ALU、四個視頻ALU和一個40bit移位器。計算單元處理來自寄存器堆的8位、16位或32位數據。管道視覺處理器（PVP）提供硬件來處理信號和圖像算法，從而對高級汽車輔助駕駛（ADAS）或其他視頻中的視頻幀進行預處理和協同處理……

處理應用程序。其中，BF608的PVP可以支持VGA，每幀640 x 480像素，每秒30幀。BF609可以支持高清，每幀1280 x 960像素，每秒30幀。ADSP-BF60x在105°C的環境溫度下的功耗小于1.3 W，是同類產品中功耗最低的。以上是傳統汽車芯片領域的玩家。他們都有傳統視覺處理領域的解決方案。當自動駕駛浪潮席卷而來時，他們并沒有急于效仿。但在原有芯片基礎上，進行了功能適配，以滿足ADAS的需求。這些芯片解決方案基本能夠覆蓋汽車前瞻性的預警功能要求，在價格、功耗和量產體驗方面具有優勢。因此，在未來ADAS功能的普及過程中，他們可能才是真正的租房者。這些制造商在推出滿足更高級別自動駕駛算力要求的視覺處理芯片的時機上更為保守。很少談論L4和L5的自動駕駛，但更多關注L3以下的需求。芯片性能也滿足了百萬像素級別的圖像和視頻處理需求。主頻以Arm?Cortex?-A53為主，約1GHz，輔以完整的開發工具，方便用戶上手。傳統制造商在自動駕駛浪潮中的集體低調甚至沉默，源于他們對市場和代工需求的熟悉。沒有人比他們更清楚氣候正在變冷變暖。覬覦蛋糕的高通公司推出的面向汽車的處理器820配備了定制的64位Kryo四核處理器高通?Adreno? 530 GPU和高通?Hexagon? 680 DSP，可支持多達8個攝像頭傳感器的同時輸入。憑借多個異構計算引擎，Zeroth? 機器智能平臺使梟龍820車載處理器能夠提供設備認知技術和神經網絡處理能力。820定位為車載處理器，因此它包含了汽車通信、信息娛樂、顯示、感知等諸多功能。由于它在消費市場擁有大量出貨量，一經推出就受到了許多主機廠的青睞。Xilinx推出的Zynq-7000/Zynq UltraScale+MPSoC可用于前視攝像頭的數據處理，ARM A9或A53可用于目標分類和車輛網絡連接，PL可用于傳感器連接、圖像/數據預處理和軟件算法的硬件加速。（xa）ZYNQ-7000SOC非常適合高級駕駛輔助系統（ADAS）的高計算要求。它采用28nm技術，使用ARM雙核Cortex-A9 MPCore，頻率超過667MHz，可以在可編程邏輯（PL）中實現額外的硬件加速器。Xazynq ultrascale+MP SOC系列已完全通過ISO26262 ASIL-C認證，符合AEC-Q100測試規范。該產品高度集成了基于64位四核ARM?Cortex的豐富處理系統（PS）和Xilinx可編程邏輯（PL）UltraScale體系結構?-A53和雙核Cortex-R5。與Zynq-7000 SoC相比，系統級性能功率比提高了5倍。在2018年的ces展會上，安巴雷拉發布了基于CVflow架構的計算機視覺芯片CV1。CV1可以對分辨率高達4K的視頻進行計算機視覺處理，其重要應用領域之一是ADAS。為了制造這種芯片，VisLab和Anba相互合作，結合了他們在深度學習、高清圖像處理和低功耗方面的經驗。2018年3月28日，安霸宣布了CV2視覺芯片的升級版。CVflow的優點是可以提高每個處理單元的性能。CV2的深度神經網絡性能是CV1的20倍。它可以提供深度神經網絡和立體視覺處理，瞄準ADAS和自動駕駛汽車市場。兩者都是4K立體視覺處理器。與普通CPU和GPU相比，CVflow? 采用了一種根本不同的方法，包括使用高級算法來描述靈活的CV硬件編程引擎。這使得芯片的架構能夠以非常低的功耗和無限的靈活性將其性能擴展到每秒數萬億次操作。同時，該公司提供行業標準工具（如Caffe和TensorFlow），以有效地將其CNN網絡映射到基于CVflow的芯片上運行?. Altera作為排名第二的FPGA制造商，被英特爾收購。內部……

FPGA可以提供一種理想的解決方案，以滿足系統對靈活IO和高數據速率的要求。FPGA可以從多個傳感器（具有不同的接口類型和數據速率）收集數據，并將其轉換為統一的格式（如MIPI CSI-2）以輸出到計算元件，并進一步將其傳輸到AD系統。被英特爾并入后，自動駕駛的FPGA解決方案并沒有得到大力推廣，這可能是因為收購Mobileye后，汽車芯片領域的發展步伐放緩。但FPGA作為一種在行業中廣泛應用的技術，未來將在自動駕駛中發揮重要作用。因此，英特爾的FPGA也是一股不可忽視的力量。這些制造商是汽車芯片領域的新來者。賽靈思正在加大投資力度，并關注汽車市場。憑借在原始汽車市場的一些經驗，安巴也在努力獲得更多的CV市場份額。高通公司在知道自己缺乏經驗的情況下，闖入了傳統的消費市場，并打算收購恩智浦，以統一河流和湖泊。但煮熟的鴨子已經飛走了，未來的路要靠自己了。自動駕駛視覺處理芯片的競爭才剛剛開始。領導者、傳統力量和新來者的步伐各不相同，但市場是一樣的，ADAS在我們看來遠不受歡迎。誰能掌握真正的話語權，在于占領足夠大的市場，而這些故事將在未來5-10年內完成。該產品高度集成了基于64位四核ARM?Cortex的豐富處理系統（PS）和Xilinx可編程邏輯（PL）UltraScale體系結構?-A53和雙核Cortex-R5。與Zynq-7000 SoC相比，系統級性能功率比提高了5倍。在2018年的ces展會上，安巴雷拉發布了基于CVflow架構的計算機視覺芯片CV1。CV1可以對分辨率高達4K的視頻進行計算機視覺處理，其重要應用領域之一是ADAS。為了制造這種芯片，VisLab和Anba相互合作，結合了他們在深度學習、高清圖像處理和低功耗方面的經驗。2018年3月28日，安霸宣布了CV2視覺芯片的升級版。CVflow的優點是可以提高每個處理單元的性能。CV2的深度神經網絡性能是CV1的20倍。它可以提供深度神經網絡和立體視覺處理，瞄準ADAS和自動駕駛汽車市場。兩者都是4K立體視覺處理器。與普通CPU和GPU相比，CVflow? 采用了一種根本不同的方法，包括使用高級算法來描述靈活的CV硬件編程引擎。這使得芯片的架構能夠以非常低的功耗和無限的靈活性將其性能擴展到每秒數萬億次操作。同時，該公司提供行業標準工具（如Caffe和TensorFlow），以有效地將其CNN網絡映射到基于CVflow的芯片上運行?. Altera作為排名第二的FPGA制造商，被英特爾收購。Intel FPGA可以提供理想的解決方案，以滿足系統對靈活IO和高數據速率的要求。FPGA可以從多個傳感器（具有不同的接口類型和數據速率）收集數據，并將其轉換為統一的格式（如MIPI CSI-2）以輸出到計算元件，并進一步將其傳輸到AD系統。被英特爾并入后，自動駕駛的FPGA解決方案并沒有得到大力推廣，這可能是因為收購Mobileye后，汽車芯片領域的發展步伐放緩。但FPGA作為一種在行業中廣泛應用的技術，未來將在自動駕駛中發揮重要作用。因此，英特爾的FPGA也是一股不可忽視的力量。這些制造商是汽車芯片領域的新來者。賽靈思正在加大投資力度，并關注汽車市場。憑借在原始汽車市場的一些經驗，安巴也在努力獲得更多的CV市場份額。高通公司在知道自己缺乏經驗的情況下，闖入了傳統的消費市場，并打算收購恩智浦，以統一河流和湖泊。但煮熟的鴨子已經飛走了，未來的路要靠自己了。自動駕駛視覺處理芯片的競爭才剛剛開始。領導者、傳統力量和新來者的步伐各不相同，但市場是一樣的，ADAS在我們看來遠不受歡迎。誰能掌握真正的話語權，在于占領足夠大的市場，而這些故事將在未來5-10年內完成。

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