自动驾驶视觉芯片领域存在后来居上吗
作为传统pc芯片巨头，英特尔一直在寻找下一个增长市场，至少在一定程度上，它相信自己已经在自动驾驶汽车中找到了下一个增长市场。该公司去年以153亿美元收购了全球adas的领导者、以色列的mobileye公司。
mobileye占据了adas市场70%的份额，刚刚与一家欧洲汽车制造商完成了一笔大交易。该公司将在2021年为800万辆新车提供支持自动驾驶汽车驾驶系统的eyeq5芯片，这是该公司迄今为止最大的一笔交易。
mobileye目前已经在公共道路上测试了大约100辆汽车，它已经向27家原始设备制造商提供adas技术，它的技术已经应用于313款汽车。
尽管最新的mobileye合作伙伴关系的财务细节没有披露，但能实现英特尔mobileye eyeq5芯片的车辆数量是一个相当大的交易。
同时，mobileye正在积极地摆脱其作为一体式视觉芯片+算法供应商的“传统模式”。随着汽车工业技术从辅助驾驶向自动驾驶发展的转变，mobileye正在推出一项全面的计划，以在高度自动化的汽车市场上占有份额。
mobileye最新披露的路线图包括一个仅限芯片的“开放”eyeq5芯片(允许第三方代码运行)，以及一个专注于感知的完整子系统、一个交钥匙式自动驾驶汽车硬件系统和叫车业务应用。
mobileye将价值链从芯片升级到系统的战略，让人想起英特尔早期的cpu战略。英特尔不仅通过销售自己的cpu，还通过设计和营销pc子系统，最终通过pc主板取得了个人电脑业务的成功。
mobileye的首席执行官amnon shashua解释说，像nvidia和nxp这样的竞争对手为汽车制造商提供了可以编写软件的芯片。与此同时，waymo、优步(uber)和通用汽车(gm)克鲁斯(cruise)正在构建不向任何人出售的封闭系统。
他的结论是，mobileye的不同之处在于，“我们同时为完整的系统、子系统、芯片和软件，以及单独的芯片给用户提供选择。”
过去，mobileye的专有视觉解决方案是基于紧密耦合的eyeq芯片与mobileye自己的感知软件。mobileye的竞争对手将eyeq系列芯片描述为“黑匣子”。
而汽车制造商正努力寻找摆脱mobileye在感知算法和芯片捆绑销售的替代者。他们想要的是eyeq替代品，他们可以植入自己的软件，并更新迭代自己的“算法”。
显然，mobileye必须做点什么?
eyeq5是mobileye公司利用tsmc 7nm工艺技术制造的最新soc。在2016年初的一次发布会上，mobileye将新的soc描述为“为全自主驾驶(5级)车辆提供视觉中央计算机执行传感器融合”。
shashua证实，除了“封闭版本的eyeq5”和mobileye专有的芯片和软件紧密集成全套方案，mobileye现在首次推出了“只含芯片版本的eyeq5”。
shashua解释说，这类似于英特尔的xeon芯片，适用于笔记本电脑、个人电脑和服务器，“其他人在上面编写软件”。
过去在eyeq的商业模式中，“芯片和软件是一个封闭的系统”。shashua说，在辅助驾驶阶段，封闭的eyeq芯片带有“整个应用程序，可以检测行人、车辆以及在封闭系统中运行所需的任何东西”。
在当时的情况下，这可能是一种优势，让mobileye能够提供解决重要问题的交钥匙解决方案。但现在，汽车制造商都在努力打造自己的差异化解决方案。
图形芯片制造商英伟达(nvidia)一直在向自动驾驶系统推广其gpu。该公司通过与多家汽车制造商签约购买原型系统，率先在面向l3级以上自动驾驶市场上领先。
但其他芯片公司并不觉得已经落后。
xilinx，全球fpga芯片领军企业，该公司相关负责人表示:“从原型车向量产车的转变需要更多的开发，而xilinx处于有利地位。”目前其前向视觉adas芯片营收排名第二，仅次于英特尔的mobileye。
acap是赛灵思推出的新一代器件门类，它可实现对工作负载的加速，具有硬件/软件可编程引擎、ip子系统和片上网络、高度集成的可编程i/o。支持最高800万像素摄像头，以及l３级的自动驾驶水平，能够胜任城市与高速路路况。
由于自动驾驶中，对于数据处理的时延要求极高，因此为了加速数据处理，acap的片上网络不仅使用了高速数据传输技术，同时在片上也内置了不同大小的缓存，使得数据足不出芯即可完成处理。
ai数据处理离不开卷积网络，赛灵思使用了环境认知的高性能／低功耗卷积神经网络（cnn）处理，可大幅优化处理的速度和效率。在同oem合作调试的过程中，可将计算处理单帧的时间大幅压缩。
到目前为止，赛灵思的产品已经在29个oem品牌的111种车型上得到了应用，未来这个数字还会扩大。
另一家在视觉芯片领域具有优势的ambarella，最近宣布与hella aglaia合作，共同开发了下一代先进驾驶员辅助系统(adas)的新平台，该平台由ambarella的cv22aq电脑视觉芯片和hella的智能视觉感知软件提供支持。
ambarella认为自己还有一个强项，就是双目视觉。mobileye一直坚持认为，单目摄像头在识别道路、行人、许多交通标志和路上其他车辆方面表现良好。
但立体视觉的支持者认为，单目系统在从平面二维框架计算世界的三维视图时，并没有从单一摄像机传感器接收到的那样健壮和可靠。立体视觉大概可以辨认出单目照相机看不见或认不出来的物体。
ambarella在芯片上融合了单目和双目。例如，其eva平台提供基于4k cv1的立体视觉摄像机，其感知范围超过150米，可用于立体障碍检测。据该公司介绍，同时，它还提供180米以上物体的单目分类。
对于单目与双目孰优孰低时，ambarella相关负责人表示，“我认为mobileye是采用单目策略的主要公司。在双目方案价格较高的时候，单目优势明显，但现在双目的价格正在下降。
cv1和cv2都利用ambarella的图像信令管道进行高动态范围(hdr)成像、超高清处理和立体双目相机的自动校准。
但双目校准可能是一个挑战，尤其是在汽车应用中，因为汽车振动和温度范围很广。对于ambarella的cv1和cv2芯片，可以实时自动校准。
此外，摄像头在面对其他车辆led大灯和交通标志时可能会遇到一些问题。当led闪烁时，可能会触发机器视觉故障，比如led灯和摄像头的频率不同步时。
ambarella的cv1和cv2可以在图像处理的早期阶段使用预处理来减少这些伪影。该公司提供hdr功能的芯片“可以在非常弱的光线条件下处理图像”。
但ambarella目前的产品更多用于后装摄像头，尤其是行车记录仪。但现在的趋势是前装市场正在发力，此外l3、l4级系统将需要edr。
这解释了为什么cv2在许多特性中支持4kp60 avc和hevc视频编码。该芯片可以将视频记录添加到汽车adas和自动驾驶系统中。
自2015年收购帕尔马大学视觉与智能系统实验室vislab以来，ambarella一直将目光投向高度自动化的汽车行业。
vislab团队一直致力于开发深层神经网络和立体视觉过程，并对ambarella汽车质量cv22视觉处理器的软件进行优化。该视觉处理器具有图像信号处理器(isp)和海量人工智能(ai)的计算性能。
但对于ambarella来说，要将cv22芯片推向汽车市场，关键是像hella aglaia这样的合作伙伴要提供完整的计算机视觉软件栈，一直到应用程序。
ambarella首席执行官fermi wang表示，cv22aq是其cvflow系列计算机视觉芯片中的第二套芯片系统(soc)，它使hella的软件能够“以最大的性能和效率”运行，同时为其共同客户提供“通过添加额外功能来区分不同”的能力。
然而，hella aglaia/ambarella的合作并不是排他的。此前，hella aglaia已经拥有与nxp的开放视觉平台，以及与renesas的前挡风玻璃摄像头合作的关系。
如果要挑战mobileye，要知道eyeq第一代视觉芯片早在2008年就推出了，今年还发布了最新版本的第四代芯片eyeq4，并计划在2020年前为全自动驾驶汽车推出eyeq5。
而ambarella才刚刚推出了其首款应用于adas的cv视觉处理系列芯片，整个下游潜在用户生态仍需要很长时间的积累。
而英特尔除了财力雄厚，还可以将自己的atom汽车cpu和movidius电脑视觉芯片整合到这一生态系统中——这使得ambarella等规模较小的芯片制造商难以获得市场份额。
但并非市场大门已经“关上”。
为了制造市场上最安全的汽车，oem之间的竞争越来越激烈。如果soc不是‘开放的’，那么oem就只能使用无法修改的处理器，因为他们的竞争对手试图不断提高adas的性能。
hella aglaia公司董事总经理kay talmi在一份声明中表示，oem和一级客户希望有一个能够灵活添加软件功能的开放式视觉计算平台。这需要与运行下一代深度神经网络算法所需的性能相结合。
简而言之，oem正处于艰难的困境。他们必须不断更新软件，因为像euro-ncap这样的组织正在增加更多的主动安全和智能驾驶评分项。
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尽管最新的mobileye合作伙伴关系的财务细节没有披露，但能实现英特尔mobileye eyeq5芯片的车辆数量是一个相当大的交易。
同时，mobileye正在积极地摆脱其作为一体式视觉芯片+算法供应商的“传统模式”。随着汽车工业技术从辅助驾驶向自动驾驶发展的转变，mobileye正在推出一项全面的计划，以在高度自动化的汽车市场上占有份额。
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mobileye将价值链从芯片升级到系统的战略，让人想起英特尔早期的cpu战略。英特尔不仅通过销售自己的cpu，还通过设计和营销pc子系统，最终通过pc主板取得了个人电脑业务的成功。
mobileye的首席执行官amnon shashua解释说，像nvidia和nxp这样的竞争对手为汽车制造商提供了可以编写软件的芯片。与此同时，waymo、优步(uber)和通用汽车(gm)克鲁斯(cruise)正在构建不向任何人出售的封闭系统。
他的结论是，mobileye的不同之处在于，“我们同时为完整的系统、子系统、芯片和软件，以及单独的芯片给用户提供选择。”
过去，mobileye的专有视觉解决方案是基于紧密耦合的eyeq芯片与mobileye自己的感知软件。mobileye的竞争对手将eyeq系列芯片描述为“黑匣子”。
而汽车制造商正努力寻找摆脱mobileye在感知算法和芯片捆绑销售的替代者。他们想要的是eyeq替代品，他们可以植入自己的软件，并更新迭代自己的“算法”。
显然，mobileye必须做点什么?
eyeq5是mobileye公司利用tsmc 7nm工艺技术制造的最新soc。在2016年初的一次发布会上，mobileye将新的soc描述为“为全自主驾驶(5级)车辆提供视觉中央计算机执行传感器融合”。
shashua证实，除了“封闭版本的eyeq5”和mobileye专有的芯片和软件紧密集成全套方案，mobileye现在首次推出了“只含芯片版本的eyeq5”。
shashua解释说，这类似于英特尔的xeon芯片，适用于笔记本电脑、个人电脑和服务器，“其他人在上面编写软件”。
过去在eyeq的商业模式中，“芯片和软件是一个封闭的系统”。shashua说，在辅助驾驶阶段，封闭的eyeq芯片带有“整个应用程序，可以检测行人、车辆以及在封闭系统中运行所需的任何东西”。
在当时的情况下，这可能是一种优势，让mobileye能够提供解决重要问题的交钥匙解决方案。但现在，汽车制造商都在努力打造自己的差异化解决方案。
图形芯片制造商英伟达(nvidia)一直在向自动驾驶系统推广其gpu。该公司通过与多家汽车制造商签约购买原型系统，率先在面向l3级以上自动驾驶市场上领先。
但其他芯片公司并不觉得已经落后。
xilinx，全球fpga芯片领军企业，该公司相关负责人表示:“从原型车向量产车的转变需要更多的开发，而xilinx处于有利地位。”目前其前向视觉adas芯片营收排名第二，仅次于英特尔的mobileye。
acap是赛灵思推出的新一代器件门类，它可实现对工作负载的加速，具有硬件/软件可编程引擎、ip子系统和片上网络、高度集成的可编程i/o。支持最高800万像素摄像头，以及l３级的自动驾驶水平，能够胜任城市与高速路路况。
由于自动驾驶中，对于数据处理的时延要求极高，因此为了加速数据处理，acap的片上网络不仅使用了高速数据传输技术，同时在片上也内置了不同大小的缓存，使得数据足不出芯即可完成处理。
ai数据处理离不开卷积网络，赛灵思使用了环境认知的高性能／低功耗卷积神经网络（cnn）处理，可大幅优化处理的速度和效率。在同oem合作调试的过程中，可将计算处理单帧的时间大幅压缩。
到目前为止，赛灵思的产品已经在29个oem品牌的111种车型上得到了应用，未来这个数字还会扩大。
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但双目校准可能是一个挑战，尤其是在汽车应用中，因为汽车振动和温度范围很广。对于ambarella的cv1和cv2芯片，可以实时自动校准。
此外，摄像头在面对其他车辆led大灯和交通标志时可能会遇到一些问题。当led闪烁时，可能会触发机器视觉故障，比如led灯和摄像头的频率不同步时。
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但ambarella目前的产品更多用于后装摄像头，尤其是行车记录仪。但现在的趋势是前装市场正在发力，此外l3、l4级系统将需要edr。
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然而，hella aglaia/ambarella的合作并不是排他的。此前，hella aglaia已经拥有与nxp的开放视觉平台，以及与renesas的前挡风玻璃摄像头合作的关系。
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hella aglaia公司董事总经理kay talmi在一份声明中表示，oem和一级客户希望有一个能够灵活添加软件功能的开放式视觉计算平台。这需要与运行下一代深度神经网络算法所需的性能相结合。
简而言之，oem正处于艰难的困境。他们必须不断更新软件，因为像euro-ncap这样的组织正在增加更多的主动安全和智能驾驶评分项。
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