自動駕駛處于起步階段，FPGA和SoC/MPSoC方案以低延時潛力巨大

　　酆?毅?（賽靈思大中華區?核心市場總監）

　　汽車未來發展中有3個非常重要的趨勢：第一個趨勢是跟ADAS相關，ADAS的發展正在從計算機視覺向神經網絡 AI 過渡，利用邊緣傳感器、攝像頭、雷達和激光雷達來實現目標檢測、跟蹤和碰撞避免功能；第二個趨勢，賽靈思已經意識到車內監控的重要性，未來的車內監控功能將更多依靠AI來推斷乘客警覺狀態、手勢和偏好；最后一個趨勢是2019年以來大熱的自動駕駛，汽車的自動化等級正在逐步提高，未來 10 年，汽車自動化將從部分應用向全自動駕駛與交通即服務發展。

　　在賽靈思眼中，目前的三種趨勢中，自動駕駛領域的技術挑戰最為直接。目前，自動駕駛技術還處于起步階段，因此，賽靈思將格外重視自動駕駛技術的突破程度。

　　延時響應技術對于自動駕駛的重要性不言而喻，系統響應要非常快速才能保障行駛安全。通常情況下，如果使用傳統CPU、GPU或者DSP，盡管可以實現高吞吐量，但無法實現低延時性，因為處理時間會比較長，導致需要更長的時間進行響應判斷。賽靈思面對這項挑戰推出了低延時響應產品，其響應時間甚至低至3 ms。有了低延時的保證，自動駕駛的安全性也大大提高。

　　賽靈思能夠在自動駕駛領域發揮關鍵作用，因為已相繼推出的汽車級FPGA和SoC/MPSoC，可以幫助開發者們創建高度差異化的AD（自動駕駛）模塊。賽靈思獨特的汽車解決方案可為當前和未來AD模塊提供高的軟硬件分區靈活性以及各種網絡連接選項，而且還提供獨特的功能安全性架構配置和安全特性。

　　賽靈思的自動駕駛解決方案滿足了安全性的需求。在日常使用中，車輛安全傳感器會輸出大量數據，并且所有數據會匯集到域控制器中進行處理。賽靈思MPSoC的數據聚合、預處理和分配(DAPD)功能可通過融合傳感器數據并有效地為執行模塊處理這些數據做準備，幫助改進AI響應結果，在滿足低延時性與安全性的同時，賽靈思的可編輯邏輯架構為自動駕駛技術提供了巨大的靈活性。

　　（注：本文來源于科技期刊《電子產品世界》2020年第05期。）