车载摄像头提升自动驾驶产业链的智能化水平

阿里达摩院近日宣布，自主研发出用于车载摄像头的 ISP 处理器。

该处理器使得车载摄像头在白天和夜间的图像识别能力大幅提升，保障自动驾驶车辆在夜间拥有更好的“视力”，“看”得更清晰，从而大幅提升自动驾驶安全性。

ISP （Image Signal Processor），即图像信号处理器，是车载摄像头的重要构成组件，主要作用是对前端图像传感器 CMOS 输出的信号进行运算处理。依赖于 ISP 处理器，车辆才能借助摄像头“看”到现场细节。通俗来说，ISP 处理器帮助车载摄像头“看”清楚周围环境，从而指导车辆做出下一步决策。

据悉，该自研 ISP 处理器目前已经用于自动驾驶物流车，路测性能达到业界领先水平。其背后技术是达摩研发的 3D 降噪和图像增强算法。

根据达摩院自动驾驶实验室的路测结果显示，使用达摩院 ISP 处理器，车载摄像头在夜间这个最富有挑战的场景下，图像物体检测识别能力比业内主流处理器有 10%以上的大幅度提升，原本模糊不清的标注物也得以清晰识别。

达摩院自动驾驶实验室高级技术专家广瞻指出，“车载摄像头图像质量的大幅提升，提高了自动驾驶的检测识别能力，进一步保障了自动驾驶的安全性。”通过达摩院独有的 3D 降噪和图像增强算法，达摩院 ISP 处理器帮助扮演自动驾驶车辆“眼睛”角色的摄像头，有了更好的“视力”，夜间环境下看得更清晰。

行业专家指出，由于成本较低，并且技术成熟，车载摄像头成为自动驾驶市场上应用最广泛的传感器。性能强大的 ISP 处理器，将提升自动驾驶产业链的智能化水平。

过去几年，阿里进入了芯片等基础研研究领域，成立了达摩院，设立了平头哥半导体公司，并且在量子计算等很多前沿的领域展开研究。

自动驾驶毫无疑问是未来十年中可能带来颠覆性变化的赛道，阿里没有理由缺席，更不要说阿里的很多业务场景也需要自动化升级。而顶级的自动驾驶系统，必然是软件 - 硬件的配合（人工智能算法 + 传感器），同样也有硬件 - 硬件间的配合（多传感器融合）。

理想的自动驾驶系统需要在复杂的道路光线环境 / 恶劣天气环境下仍然可以得到满足深度学习算法所需要的图像数据，这需要算法设计和硬件设计之间的相互配合，与此同时，预知图像传感器的曝光时间极其重要，可以保证雷达扫描到某一位置时刻同时触发图像传感器曝光，这需要硬件与硬件之间的相互配合。因此达摩院选择了自研 ISP 去追求这一极致。

从目前接触到的评测结果来看，达摩院的自研 ISP 已经毫无疑问地跻身业界一流水平，经过自研 ISP 与深度学习算法的互相配合，夜间场景的识别准确率提升了十个百分点。不要小瞧这十个百分点的提升，这背后有深层算法的创新，对于提升自动驾驶设备的感知能力有着巨大的提升作用。

观察一家企业的战略，需要一个长时段的维度。从这个角度出发，阿里自研 ISP 处理器，可能是阿里“芯”战略的关键一步。

阿里已经先后发布了自研 RISCV CPU，自研 AI 加速芯片，再加上自研 ISP 处理器的面世，一颗片上系统芯片（SoC）需要的几大件都摆到了台面上。

所以，现在这几个大件已经可以很明显地拼出阿里在芯片战略领域的初步轮廓：阿里将会拿出自研的 AliSoC，进一步地与同样正在深耕硬件领域的 Google，Amazon 等国际顶级厂商展开更多竞争。

十年前的阿里，大众认知里还只有电商淘宝。差不多五年前，大家认知里加上了金融（支付宝），拉近到三年前，大家又接纳了阿里云计算。从达摩院宣布成立到现在短短几年时间，阿里又在极度依赖技术积累的核心硬件领域开始弯道超车，可能用不了几年，大家又会接纳阿里成了一家成功的芯片公司，一家拥有核心技术的新经济基础设施公司。
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