一文了解ADAS及芯片厂商

如今，先进驾驶辅助系统（ADAS）是成长最快速的汽车应用。据市场研究机构Gartner的报告估计，ADAS规模将从2014年的56亿美元成长至2018年的 102亿美元，在2013~2018年之间实现17.1%的年复合成长率，相关半导体产品的消耗量同时间则将从13.8亿美元成长至 24亿美元，其间年复合成长率将达到15.5%。

那么，ADAS对于汽车产业供应链会产生什么影响？其实，大多数原始设备制造商（OEM）已经规划了全自动驾驶技术的发展蓝图。这些OEM已经定义了一系列的应用，打算从现在起到2025年之间陆续向终端消费者推出，并随之在这段期间内不断改进ADAS特性与功能。


对ADAS来说，要分析某种组件是否适用并不容易，因为要综合考虑各种运算效能、功耗以及功能安全性等要求，只是大多数消费性电子等级的半导体组件产品都无法满足这么高的要求。以安全性为核心的驾驶辅助系统，支持行人侦测/避让、车道偏离警报/纠正、交通标志识别、全景影像、疲劳监控等，这些应用以及其他多种应用，需要一种全新类别的系统单芯片来满足该系统日益成长的需求。

什么是ADAS系统？

ADAS即先进驾驶辅助系统又称主动安全系统，主要包括车身电子稳定系统ESC、自适应巡航系统ACC、车道偏移报警系统LDW、车道保持系统LKA、前向碰撞预警系统 FCW、自动紧急刹车系统AEB、交通标志识别TSR、盲点探测BSD、夜视系统NV、自动泊车系统APS等。

ADAS内每一类子系统在运作时，皆不脱离信息的搜集、处理与判断，以及判断完毕后系统给予车体指令，使汽车进行不同动作等各阶段。在这样的流程中，雷达和摄影机等传感器，以及MCU或影像处理IC等处理器，就成了最主要的使用元件。

不仅如此，ADAS子系统采用的感测方式可多于一种。以停车辅助系统为例，当驾驶者进行「停车」动作时，车内荧幕上所显示的后侧影像画面，与车体过于靠近障碍物时所响起的雷达警示音，即为同时使用影像和雷达感测的结果。


值得一提的是，ADAS并非所有子系统皆有独立传感器，有时不同系统可共享相同的摄影机，例如置于车内中央的后照镜后方可捕捉车体前方影像的前镜头，就可同时使用在前方碰撞警示和车道偏移警示系统中，让后端处理器分别进行运算即可。

车用雷达包含超音波雷达、毫米波雷达与光波雷达等，各有优势。目前ADAS系统最常使用的主流雷达为毫米波雷达，包括频段为24GHz的短/中距离雷达（侦测距离约50～70公尺）和77GHz的长距离雷达。近年来，79GHz频段的雷达开始受到注目，其精确度为77GHz雷达的2～4倍，探测距离约70公尺左右，属中距离雷达范畴，有机会取代部分24GHz雷达市场，但由于79GHz在许多国家为尚未开放的频段，发展态势仍有待观察。

由于ADAS各系统皆可利用影像作为辅助驾驶的方式之一，使影像传感器近几年来成长幅度显著。雷达和影像感测若能相互搭配，将达到相辅相成的效果，因此在处理器或MCU中加入整合不同讯号的感测融合技术，让处理器能运算多种讯号，成为重要趋势。不过，在开发这项技术时，亦需考量运算过程中，系统需一起处理影像讯号和雷达讯号的时间延迟。

如何衡量ADAS SoC准则

ADAS芯片，在产品定义的时候就应该为ADAS而生，设计目标是确保设备能通过业界最严格的安规认证，这一点和其他的一些通用芯片来讲是区别非常大的。在消费者利益和政府法规的推助下，为了改善道路安全性，汽车制造商正在要求一级零组件供货商和半导体产品供货商去开发包含最新多媒体标准、执行多种基于视觉的算法，且结合影像和雷达系统传感器数据的SoC。

从应用和系统的两个角度来看，这类新型ADAS SoC都拥有特定的设计准则，以确保高效率的SoC设计实作；为ADAS应用构建SoC的设计人员需要结合高性能与省电的IP功能，以协助实现整体系统吞吐量，并满足实时性的服务质量要求。

这类应用处理器的性能要求至少是32位、1GHz以上频率运行的处理器；实际上，支持多种基于视觉之应用的ADAS SoC已经开始转向64位。除了高性能应用处理器，这类SoC还需要一个独立的视觉处理器，实现诸如卷积神经网络等的最新视觉算法。


新一代ADAS SoC需要高达8GB的车规LPDDR4内存，以支持处理器应用软件，与以太网络音频桥接技术与时效性网络所提供、支持多媒体数据流量的广泛系统链接。SoC外围则提供额外的PCI Express、SATA、通用异步收发器、SPI/QSPI、CAN与FlexRay等界面。

为了支持由外部Bluetooth Smart、Wi-Fi或4G LTE无线芯片实现的云端链接，ADAS SoC必须内含坚固的、以硬件为基础的安全通讯协议，以支持安全开机、安全识别与身分验证、加密以及解密。

除了IP功能是ADAS SoC设计工程师必须考虑的元素，汽车产业的一级零组件供货商及半导体SoC设计人员、架构师还需要考虑延迟、功耗、可靠性以及与工艺相关的设计挑战。

低延迟是因应实时多媒体服务等级保证的基本原则，除了低延迟，这类SoC在不断采用最新多媒体协议和关键特性─例如行人侦测与校正等特定ADAS应用所需的嵌入式视觉处理功能─的同时，还需要保持最低功耗。对ADAS SoC设计人员而言，另一项关键挑战是确保车厂所要求的高可靠性和连续运作，因此芯片需要实现关键错误检查和纠正与同等技术。

下面主要介绍各家主要ADAS处理器芯片厂商的产品

1、高通/NXP

高通自己主要通过自己的移动处理器芯片（改成车规级），开始逐步切入ADAS，当然刚开始做环视等，最近有和纵目合作，在CES上推出首个基于骁龙820A平台并运用深度学习的最新ADAS产品原型，该产品运行了820A神经网络处理引擎（SNPE），能实现对车辆、行人、自行车等多类物体识别，以及对像素级别可行驶区域的实时语义分割，当然离商用应该还有一定距离。总的来说，高通骁龙产品策略应该还是以车载娱乐信息系统为主，逐步向更专业的ADAS拓展。

2、英特尔

英特尔收购了生产FPGA的阿尔特拉（Altera），又收购了制造视觉处理器的Mobileye。英特尔在ADAS处理器上的布局已经完善，包括Mobileye的ADAS视觉处理，利用Altera的CycloneV SoCFPGA，作为sensor fusion，同时负责毫米波雷达与激光雷达数据处理；英特尔自身的至强等型号的处理器，可以形成自动驾驶整个硬件超级中央控制的解决方案。

3、瑞萨

瑞萨针对ADAS处理器这一块业务，提供了较完整的产品线系列，也提供ADAS Kit开发系统。该系列高配产品的硬件架构包括了ARM Cortex A57/53、ARM Cortex R系列、Video Codec，2D/3DGPU、ISP等。

除了R-Car系列产品外，就像NXP一样，瑞萨也有针对雷达传感器的专业处理器芯片如RH850/V1R-M系列，该产品采用40nm内嵌eFlash技术，优化的DSP能快速的进行FFT的处理。

瑞萨电子应用技术中心汽车电子部部长林志恩表示，汽车ADAS主要是以360环视系统为主，瑞萨电子现在量产的还是用模拟摄像头标清的方案，从高端车的标配也慢慢延伸到中低端车型。数字摄像头高清的方案也会在一、两年后普及起来，而高清的方案会集成更多ADAS的功能，如行人检测、车道线检测、移动物体检测等，这将配合其它传感器如雷达、V2X的技术实现自动泊车等功能。

4、德州仪器

TI在ADAS处理器上实际上是走得两条产品线，Jacinto和TDA系列。Jacinto系列主要是基于之前的OMAP处理器开发而来，TI在放弃移动处理器平台后，将数字处理器的重点放在了汽车等应用上，主要是车载信息娱乐系统。但是从Jacinto6中，我们看到车载信息娱乐与ADAS功能的结合，这款芯片包括了双ARMCortex-A15内核、两个ARM M4内核、两个C66x浮点DSP、多个3D/2D图形处理器GPU（Imagination），并且还内置了两个EVE加速器。这款Jacintinto6 SoC处理器的功能异常强大，无论是在处理娱乐影音方面，还是车载摄像头的辅助驾驶，可利用汽车内部和外部的摄像头来呈现如物体和行人检测、增强的现实导航和驾驶员身份识别等多种功能。

TDA系列一直是侧重于ADAS功能，TDA3x系列可支持车道线辅助、自适应巡航控制、交通标志识别、行人与物体检测、前方防碰撞预警和倒车防碰撞预警等多种ADAS算法。这些算法对于前置摄像头、全车环视、融合、雷达与智能后置摄像头等众多ADAS应用的有效使用至关重要。

德州仪器中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏指出，ADAS的主流趋势是：以摄像头和雷达系统为主体，结合多种传感器的融合（夜视、激光雷达、超声波等），再配合高精度定位与导航系统，以及车与车、车与基础设施的融合。

5、英伟达

随着人工智能和无人驾驶技术的兴起，由于NVIDIA的GPU极强的并行计算能力，特别适合做深度学习。一般认为相对于Mobileye只专注于视觉处理，NVIDIA的方案重点在于融合不同传感器，据传特斯拉已经放弃Mobileye，而采用NVIDIA。

NVIDIA推出配备Tegra X1处理器和10GB内存的Drive PX2将成为汽车的标准配备，可以用来感知汽车所处位置、辨识汽车周遭的物体，并且即时计算最安全的路径。Driver PX2还搭载了其他合作伙伴的芯片，包括Avago的PEX8724，Altera提供的Cyclone V 5SCXC6，英飞凌的AURIX TC 297 MCU，博通的BCM89811低功耗物理层收发器（PHY），所以NVidia实际上推出了板级的ADAS系统。

6、英飞凌

作为汽车电子、功率半导体以及智能卡芯片的全球市场领袖，英飞凌一直以来为汽车等工业应用提供半导体和系统解决方案。英飞凌在24/77/79G雷达、激光雷达等传感器器件及处理芯片方面都具有领先的技术。除此之外，在车身控制、安全气囊、EPS、TPMS等等各方面都有自己的解决方案。

7、ADI

在视觉ADAS上ADI的Blackfin系列处理器被广泛的采用，其中低端系统基于BF592，实现LDW功能；中端系统基于BF53x/BF54x/BF561，实现LDW/HBLB/TSR等功能；高端系统基于BF60x，采用了“流水线视觉处理器（PVP）“，实现了LDW/HBLB/TSR/FCW/PD等功能。

更多精彩，欢迎工程报名参加第4届中国IoT大会之智能汽车分论坛，免费哟！

详情会议日程如下：


报名联系电话及微信：15994832713

报名链接：http://www.elecfans.com/topic/iot2017/detail_27.html