剛剛收購深鑒科技的FPGA巨頭：賽靈思面向媒體記者在深舉行了“汽車產業最新技術與產品說明會”。會議期間，賽靈思的大中華區銷售副總裁唐曉蕾、汽車產品營銷經理孫蕾蕾和機器學習高級產品營銷經理羅霖紛紛出席發表精彩演講，面向日益蓬勃發展的自動駕駛市場分享了賽靈思最新的車用技術解決方案、與合作伙伴的合作狀態以及對未來市場的布局。
會議開始，賽靈思大中華區銷售副總裁唐曉蕾向記者介紹了賽靈思的發展歷程和最新產品消息，以及公司在中國自動駕駛汽車領域的布局與展望。
作為FPGA的發明者，賽靈思發展至今取得了不少傲人的成就，是全球首個無線晶圓發明者，現在全球擁有4300多項專利。2017年，賽靈思的銷售額達到23.5億美元，所占全球市場份額超過60％，在各個細分行業擁有2萬多位客戶。為進一步開拓中國市場，賽靈思于今年4月正式宣布成立Greater China，開啟了大中華地區的新篇章。
隨著汽車的轉型和升級換代，賽靈思也將扮演愈加重要的角色。從2004年發展至今，賽靈思在汽車行業的市場份額一直保持穩定增長。截止今年，賽靈思的產品已經覆蓋29個OEM品牌和多達111種車型，其中不乏多家歐美一級供應商例如：BOSCH、Continental等。“未來會有越來越多的互聯網公司進入汽車領域，類似于百度先前發布‘阿波羅’，菜鳥研發自動駕駛，京東打造送貨機器人等。而在這個急需創新的市場，賽靈思的一系列新產品已經在很多新興汽車領域廣受好評，產品包括雙核的Zynq 7000和七核的Zynq MPSoC，主要用于全屏視像及駕駛員狀態監控，以及拖車影像、攝像頭、環視系統和雷達領域。特別是在汽車雷達領域，賽靈思幾乎占據了100％的市場份額。”
如今在中國市場，賽靈思的FPGA自動駕駛解決方案已經被多家ADAS公司采用，其中包括百度、海康、奇美等自動駕駛公司。“另外一個好消息就是，賽靈思近期已經完成了對中國深鑒科技的收購，未來將在人工智能、大數據、邊緣計算等領域帶來更多的創新應用和技術突破！”
賽靈思最新汽車方案：布局4D雷達，展望ACAP
針對新興汽車市場，賽靈思汽車產品營銷經理孫蕾蕾在會上總體介紹了賽靈思技術在汽車領域的應用情況，包括賽靈思汽車方案介紹，商業部署及市場競爭優勢，未來發展等。作為現場可編程門陣列（FPGA）與可編程片上系統（SoC）器件的領導者，賽靈思擁有顯著優勢的高性能、高度靈活應變的可編程芯片，致力于航空航天與國防、ASIC 原型設計、音頻、汽車、廣播和 AV、消費類電子產品、數據中心、醫療、有線與無線通信等眾多行業的創新發展。
“我們的FPGA和SOC產品的優勢在于能夠幫助客戶處理極為復雜的計算任務，允許創建自定義應用，并能夠隨設計的演進發展進行重新編程；且可編程 SoC 系列芯片還集成了功能強大的 ARM 處理器，在單芯片上就能實現軟件、硬件和 I／O，且全部都支持編程。”賽靈思汽車產品營銷經理孫蕾蕾向記者介紹到，“例如在汽車前端雷達應用中，FPGA就憑借并行處理的優勢，相比GPU和其他CPU，實現了更低的延遲，更加符合汽車行業的技術標準。”
近兩年，越來越多的中國品牌也開始使用賽靈思的產品。對此，賽靈思汽車產品營銷經理孫蕾蕾表示，“我們也發現很多中國汽車廠商對FPGA產品表現出濃厚的興趣，特別是在自動駕駛方面，相信未來5年會是賽靈思在中國市場上非常重要的一個發展環節。”
正如上圖所示，賽靈思的產品線其實幾乎可以覆蓋整部汽車，不論是前后左右的攝像頭、雷達，還是車上的大小處理器。此外，日益復雜的ADAS和AD系統也促進了賽靈思解決方案的普及。據2017年HIS Markit最新報告顯示，賽靈思在全球前裝攝像頭市場上占據了高達38％的份額，而且在未來5年內，這個數據還有望繼續增長。因為現在歐美NCAP法規還規定：每輛新的五星級車必須配備一個環視攝像頭和一個前端攝像頭，才算達到安全性能標準。
另一方面，賽靈思還站在新興的激光雷達傳感器技術前沿。其雷達產品所占市場份額預計高達90％以上，且適用于所有激光雷達技術。賽靈思汽車產品營銷經理孫蕾蕾表示，“激光雷達還是一款很新的應用，整個行業標準尚未固定下來，工程設計一直在變化。在這樣的環境下，具備可編程特性的FPGA也就成了工程師的不二之選！當整體設計有所改變時，您只需做簡單的軟硬件更新迭代即可，無需重新制作一個新硬件，這樣就能節省很多研發時間，還有助于快速優化用戶體驗。”
針對當今大部分汽車雷達僅能確定目的距離和方位的局限性，賽靈思也在努力研發4D成像雷達。所謂的4D雷達指 RF傳感器根據距離、方位、立面和目標的相對變距速率來確定目標的位置，還通過增加高程位置測量顯著增加接收通道的數量并提升相應的處理性能。因此，4D 雷達需要大量使用同步處理流水線，而這正是在賽靈思可編程架構中可實現的。對于需要充分感知周圍環境數據的無人駕駛汽車，4D雷達在安全駕駛方面的作用就顯得尤為重要。
而且OEM廠商若想開發出差異化產品，賽靈思也能提供幫助。FPGA的優勢就在于IP支持用戶自行更新，且具有拓展性。賽靈思產品用戶只需基于同一個平臺使用同一類程序語言即可進行軟件更新，從而節省下大量研發時間，加快產品出貨速度。賽靈思的產品支持動態功能交換，即在同一個硬件上做到不同的功能，例如在高速和低速公路環境下，同一個FPGA可以根據駕駛需求為汽車提供不同的功能支撐，達到縮小系統尺寸的效果。“值得一提的是，賽靈思是業界首個實現無線更新軟硬件系統的供應商，同時加強了FPGA的散熱能力。”賽靈思汽車產品營銷經理孫蕾蕾表示，“最近，賽靈思還與戴姆勒達成了合作。在基于人工智能的汽車應用方面，我們將為戴姆勒的汽車系統提供延時極低且功率高效的解決方案，以確保相關系統在高溫工作環境下也能正常運行。”
今年3月份，賽靈思還推出了全新器件：ACAP，可以實現針對工作負載的加速，具有軟硬件可編程引擎、IP子系統和片上網絡、高集成的可編程I／O；且支持最高800萬像素的攝像頭以及3級自動駕駛水平，能夠勝任在高速公路和城市路況。ACAP的整體優勢在于：增加了通道帶寬，搭載了高性能、低功耗的用于環境認知的卷積神經網絡處理功能，有望提升功能安全性。
在更深入的ADAS及自動駕駛的嵌入式視覺（包括深度學習）解決方案上，賽靈思機器學習高級產品營銷經理羅霖也在現場通過大量的客戶案例，介紹了賽靈思是如何幫助軟件和算法工程師在自家平臺上進行ADAS和自動駕駛應用的創新。
目前，賽靈思的嵌入視覺解決方案主要包括計算機視覺和機器學習。而在實際應用中，ADAS在嵌入視覺方面一般有低時延、低功耗和低成本三大要求。“很多工程師可能會立馬想到看上去完美符合這三項要求的ASIC。但我想提醒一下，人工智能的發展速度非常快，每天都會產生大量新的神經網絡，這就意味著ASIC得具有高度靈活性才能跟上快速的上市進程，很顯然ASIC目前還很難做到，而FPGA就不同了。”賽靈思機器學習高級產品營銷經理羅霖指出，“另外值得注意的是，在時延方面，并不是哪個系統的CPU跑得快或者主頻高，就能實現更低的延時。賽靈思的SOC通過片內緩存數據的方式，搭載上大量的線上內存，最終有效降低了系統時延。不過，雖然FPGA有這么多好處，但仍有很多工程師因開發難度高而尚未嘗試使用它。對此，賽靈思也給出了一套解決方案。”
針對嵌視視覺開發，賽靈思專門推出一款名為人性的堆棧。它是一套包含最底層平臺和中間系統型開發工具，以及最上層框架與庫的完整解決方案。在底層平臺，賽靈思已經為客戶定義好了一些標準且通過驗證的硬件平臺，包含很多傳感器、USB接口、MIPI接口。用戶可以直接在這個開發環境中選擇某個硬件平臺創建工程，即使是使用C、C＋＋或OpenCL等高級語言，也能利用賽靈思優化過的OPEN CV和機器學習庫快速部署自己的應用。
對此，賽靈思機器學習高級產品營銷經理羅霖還通過講解幾位客戶的真實案例，來展示賽靈思是如何幫助客戶實現快速開發的。案例一是來自美國客戶關于車廠盲區檢測攝像頭的大項目：基于賽靈思ZCE02的硬件開發平臺，并利用了OpenCV的快速角點和密集光流算法兩個庫函數。“原本該項目使用的是賽靈思上一代SOC：ZC702，但在片內每秒只能跑0.5幀，這是一個非常慢的速度。而在換成新一代MC SOC后，我們通過使用賽靈思的一系列系統級開發工具和庫并在無需客戶寫任何代碼的情況下，直接將幀率提升到了12幀，且超出了客戶最初希望達到每秒10幀的預期。”
而在先進的機器學習和深度學習領域，剛加入賽靈思的深鑒科技則帶來了CNN解決方案。此方案具有先進架構包括專為CNN設計的ISA，以及功能強大的PE陣列和靈活的數據控制流，通用于各類神經網絡且具有擴展性，支持不同尺寸的賽靈思器件。它還提供了一個類似于工具鏈的全棧SDK，能夠大幅提高客戶將深度學習移植到ABJ的效率。
得益于深鑒科技的CNN方案，賽靈思曾為美國汽車行業的一位大客戶優化了基于神經網絡的物體（包括車、行人、自動車等）檢測功能，最終達到八通道每秒30幀的性能。另外一個成功案例是，賽靈思分別用SPN和SSD幫助某歐洲客戶通過神經網絡實現像素級分割和物體實時檢測兩大功能，并達到了每個通道（共4個通道）每秒15幀的效果。
“后續，我們將通過賽靈思的系統級開發工具SOC，進一步深度優化深鑒科技的 DPU IP和工具鏈。”賽靈思機器學習高級產品營銷經理羅霖還補充道，“我們希望將深度學習、計算機視覺和傳感器融合起來構建真實的嵌入式視覺系統，同時在一個芯片上運行多個不同的神經網絡，以便客戶實現差異化功能。”
在汽車雷達領域，賽靈思也有很多合作客戶在做全高清環視系統、單雙目的前視攝像頭、疲勞駕駛監測系統等應用，甚至包括目前在國內非常熱門的自動泊車系統，也有的已經開始規劃自主泊車。具體的客戶案例有如MINIEYE的3D BOX，可以檢測汽車顏色，識別車牌、車道線、行人、紅綠燈、交通標志、可行駛區域等信息。還有基于賽靈思深度學習的停車應用APA：采用4個魚眼攝像頭，可以檢測車身周圍的汽車和車位線等信息，從而幫助客戶找到合適的車位并順利泊車。
