ADAS

12月18日，AVNET嵌入式视觉中国区研讨会在上海洲际酒店隆重举办。Xilinx、Avnet、Onsemi、Infineon、Maxim等国内外知名品牌齐聚一堂，共同探讨与交流嵌入式视觉设计的灵感与经验。作为AVNET在国内的重要合作伙伴，自行科技受邀参加此次盛会，公司项目总监梁波做了“Autocruis 基于Zynq的ADAS解决方案”的主题演讲，受到现场嘉宾与观众的热烈反响

比亚迪 2018 年发布基于赛灵思 Zynq SoC L0/L1 前置摄像头 ADAS 解决方案的量新一代商用及乘用车系列开始量产，从而成为中国市场首家采用赛灵思 ADAS 解决方案并量产的中国汽车制造商

魔视智能，嵌入式人工智能自动驾驶领导者，在赛灵思开发者论坛（ XDF）宣布基于魔视智能先进的嵌入式深度学习技术的辅助自动驾驶产品已经领先在国产一线乘用车主机厂项目上正式量产落地。XDF是一个连接软硬件及系统开发者与赛灵思及合作伙伴和业界领袖并进行深度交流的行业盛会。

魔视智能已经在和包括比亚迪，北汽新能源，一汽，众泰等国内的一线整车主机厂进行不同LEVEL等级，面向多个产品方向，满足多个应用场景的自动驾驶项目合作。魔视智能还和包括转向和刹车执行器，智能网联，仪表，新能源动力系统总成，雷达在内的多个一级体系供应商进行多种形式的深入产品合作。到目前为止，魔视智能已经和18个主机厂OEM及TIE1进行量产和产品研发合作，已有包括乘用车和商用车在内的9个项目正式定点。自18年6月正式批量量产至今，累计出货已经超过万台规模。

<font color="#FF8000">作者：卢佳柔，新通讯 2018 年 9 月号 211 期《 行家出手 》</font>

自驾车商机诱人，驱动传统车厂与物联网厂商跨界抢进，更加速人工智能(AI)、先进驾驶辅助系统(ADAS)发展愈趋白热化。而嵌入式视觉也搭上AI与ADAS发展的顺风车，成为实现自驾车发展不可或缺的关键技术，为了要满足嵌入式视觉技术的灵活度，低延迟、低功耗与低成本的要素缺一不可。

欧洲不仅是世界汽车工业重镇，也是最大的 ADAS 市场。广义来说，所有协助驾驶员进行驾驶，保证驾驶安全、驾驶舒适以及交通顺畅的智能系统都被欧盟视为 ADAS。

从 2013 年开始，欧盟要求新车必须装配电子稳定控制（ESC）与防锁死刹车系统（ABS）；从 2014 年开始，欧盟将 ADAS 中的部分功能纳入其安全评级系统，可以说，欧洲是目前世界上对 ADAS 最友好的地区之一。

MINIEYE 翻译了一份来自德国工程师协会的研究报告。这篇报告的节选详述了ADAS 在欧洲的发展现状与未来的发展趋势。

<strong>ADAS能减少多少车祸伤亡？</strong>
欧盟国家每年因车祸严重受伤的人数达到 25 万，其中 90% 的车祸都是因为驾驶员的操作失误。

大量的道路测试、驾驶模拟研究与全球事故分析表明 ADAS 有助于提高道路安全、经济效益与社会效益。美国国家机动车事故抽样系统与事故分析报告系统的统计发现，2004-2008 年四年时间里，前向碰撞预警系统（FCW）能够将每年 580 万次的车辆碰撞事故减少 20%，这 580 万次事故中还包括66000 例中到重度受伤事故与 879 例死亡事故。

<font color="#FF8000">作者：John Swanson，Synopsys公司高级产品营销经理</font>

汽车电子系统的新时代已经减少了事故和死亡事件。进一步改进用于安全关键型汽车应用的先进驾驶辅助系统（ADAS）将是下一个浪潮，这需要大量的数据传输和后续处理。系统正变得越来越复杂，因为它们把来自紧急制动、碰撞避免、车道偏离警告、完全自动驾驶等方面的ADAS应用结合到了一起，使得预测延时和带宽保证越来越重要。例如，高清摄像头捕获高质量图像并提供更多细节，以帮助检测并响应不同的情况；高性能雷达和激光雷达（LIDAR）确定周围物体的范围和角度。这些应用都需要来自汽车不同部件的大量数据进行处理和决策。由于数据量巨大，实现高性能网络连接已经成为一项挑战，汽车SoC设计人员正在通过以太网克服之。但是，这些系统需要的不仅仅是性能，它们还需要可预测的延迟以及有保证的带宽。

<font color="#FF8000">作者：Manuel Mota，Synopsys公司模拟IP部产品营销经理</font>

需要数据转换器的传感器应用涉及十分广泛的范围，例如用于识别不同发动机状态的温度传感器，或者支持汽车驾驶辅助系统（ADAS）的雷达/激光雷达等。涉及到数据转换器的其他应用还包括用于与其他车辆或固定网络进行通信的无线收发器。数据转换器IP（“模拟-数字”和“数字-模拟”）为汽车片上系统（SoC）提供了多种模拟传感器的接口。对于ADAS而言，电子系统及其组件，例如SoC和IP，都必须提供最高程度的可靠性和安全性，同时还要能够经受极端温度范围考验并具备较长的使用寿命。由于这个原因，汽车电子系统及其组件必须遵守一套严格的汽车可靠性和功能安全性标准。

本文将简要介绍汽车可靠性标准，并将重点讨论一些用来满足汽车要求的高效、优化的程序。后者主要是通过在IP（例如数据转换器）与包含IP的SoC功能模块之间对功能安全性要求进行审慎划分而实现的。

2018年8月3日，智能驾驶辅助技术供应商极目智能发布旗下最新车规级视觉ADAS解决方案JM600 V3.0，该系统搭载Xilinx高性能FPGA平台，整合极目在深度学习技术方面的最新研发成果，实现了性能、成本等方面的最佳平衡，是当前业界最具竞争力的FPGA视觉方案。

极目JM600 V3.0系统主要针对前装乘用车和商用车市场，将于今年Q3量产。

<strong>备受青睐，大型客车企业客户份额排名第一</strong>

凭借在技术领先性与成熟度、服务体系等方面的综合优势，目前极目智能已向苏州金龙、厦门金旅、潍柴动力、上海申龙、青年汽车、珠海银隆、上海万象等多家国内TOP15商用客车企业批量供货，在前装客车领域的大型主机厂客户份额占比50%以上，遥遥领先同类供应商。

同时，极目也在积极拓展卡车及乘用车市场，目前已与数家TOP 10厂商达成合作。

在后装市场上，极目智能已与苏交科、中石油、上海国际汽车城、新加坡警察部队（Singapore Police Force）等国内外大型车队进行合作，并与中国大地保险总部率先在国内多个省市合作推动ADAS车险风控业务落地，后装业务涉及车队管理、营运车险、智慧公交等多个领域。

赛灵思一直是业界主要的 ADAS 传感器方案供应商之一。比如，在前置摄像头方面我们拥有超过 38% 的市场份额。ADAS 系统正在不断的发展和进化，随着 NCAP 等政策法规和标准的推动之下，汽车正从辅助驾驶向自动驾驶过渡，这一趋势就要求更好的相机分辨率、更低的 LiDAR 成本以及响应更迅速，计算能力更强大的信号处理芯片。另外，机器学习以及 AI 的发展将大大加速自动驾驶技术的成熟。赛灵思的 FPGA/SoC 在数据预处理、路径规划、传感器融合和计算加速方面有着得天独厚的优势，因此，基于赛灵思的技术将能帮助机器学习及 AI 更快地部署在汽车应用中，成为构建安全自动驾驶汽车的重要组成部分。

在本次直播课程当中，我们将向您详细讲解及演示基于赛灵思的加速方案是如何帮助客户实现从传统 ADAS 方案演变为更多基于机器学习和 AI 的自动驾驶的。

Spartan UltraScale+ XASU35P 器件采用 12 × 12 mm 封装，占板面积非常小，非常适合摄像头视觉和激光雷达应用。该器件还提供芯片级封装，旨在提高 I/O 布线与信号密度、改善焊点可靠性并增强电气性能。