怎么给汽车一双好用的“眼睛”

从防撞等安全功能到处于测试阶段的自动驾驶，人工智能（AI）技术在现代车辆中的重要性不言而喻。复杂的传感器和神经网络模型等深度学习算法扮演着驾驶员的角色，决策速度更快，能够实现更安全的道路体验。

比如说在检测到有行人乱穿马路时，汽车可以紧急制动；或者有其他车辆靠得太近时，汽车能够及时转向…要实现这些功能就需要实时的数据密集型计算，而高性能、低功耗的嵌入式视觉处理解决方案在这其中至关重要。

为汽车装上虚拟眼

汽车上安装的传感器数量少则数十个，多则上百个。这些传感器收集了加速度、引擎控制、压力、温度和速度等各方面的数据。要想针对某一行为立即做出适当的反应，就必须迅速处理数据，以快速做出正确的行动。

以高级驾驶辅助系统（ADAS）为例，雷达+摄像头＋激光雷达这样的组合就相当于ADAS的眼睛。车辆的自动驾驶级别越高（L2级别及以上），雷达传感器的任务就越重，即要收集更大范围的数据从而为车辆提供更全面的全景视图。此外，雷达系统的日益普及也增加了干扰的可能性，对于这种情况，可以使用能够检测和纠正这些问题的处理器来减轻干扰。

传感器收集的数据+AI算法=车辆作出及时响应。比如可以准确识别街道中间的人或空盒子，并相应选择刹车或转向。

AI还可以优化电动汽车的电池性能。AI可以预测子电池组的电池状态，并通过神经网络实现功能，减少车载充电单元中的电流传感器数量。同样，AI技术可以用来预测锂离子电池的老化情况，从而帮助优化其性能。保时捷公司一直使用AI技术挖掘温度、电池充电状态和电池内阻等数据．并且这一技术在经过训练后，还可根据驾驶员的驾驶情况对数据进行更准确的预测。

虽然传感器的体积不大，但对车辆来说十分重要。随着自动驾驶技术的发展，传感器需要支持更多智能功能，因此用AI增强的虚拟传感器替换一部分物理传感器会成为一种选择。虚拟传感器可以通过在系统控制器中使用人工神经网络（ANN）和卡尔曼滤波器（估计算法）来实现，并通过对致动器的预测建模，或通过使用ANN和基于状态空间的观测器（observers）来驱动，从而保持所需的安全水平，还可降低成本。

嵌入式视觉处理器

嵌入式视觉是指使用硬件和技术来支持过程控制和自动化。自动驾驶是嵌入式视觉的常用领域，但也同样可以应用于工业、无人机、医疗设备、机器人和安全等领域。

嵌入式视觉处理器对汽车系统是不可或缺的元件，可提高处理性能，并满足嵌入式应用程序对功耗和价格的严格需求。

车辆中传感器数量不在断增加，AI算法也越来越复杂，市场对嵌入式视觉处理器的计算性能因此提出了更高的要求。另外考虑到安全性对汽车系统的重要程度，除计算能力外，功能安全性也是嵌入式实觉处理器的一个重要考量指标。

ISO 26262列出了不同的汽车安全完整性等级，为功能安全提供了行业标准。其目的是通过电气/电子（E/E）系统设计，将系统和随机硬件或软件故障导致的风险降至最低。ASIL D表示最高级别的汽车安全风险，因此需要最严格的安全保障。

ARC EV7xFS处理器IP获最佳汽车边缘解决方案奖

新思科技在汽车功能安全领域拥有完整的解决方案，可提供一系列嵌入式视觉处理器，以满足汽车系统对性能和安全的需求。ARC® EV7x嵌入式视觉处理器是完全可编程和可配置的IP核，满足嵌入式应用程序的低成本、低功耗要求。可选的高性能深度神经网络（DNN）加速器可快速、准确地执行卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。ARC EV7xFS最高可支持 ASIL D级别的功能安全性。ARC MetaWare EV开发工具包可大幅缩短软件开发周期。

新思科技在嵌入式视觉和AI处理器领域始终不断创新。ARC EV7xFS处理器IP获得由边缘人工智能与视觉联盟颁发的2022边缘人工智能和视觉年度产品之“最佳汽车边缘解决方案”奖。

ARC EV7x系列已得到客户的充分认可。新思科技与英飞凌密切合作，推进了汽车AI和车辆虚拟化应用程序的开发。英飞凌的AURIX™ TC4x微控制器集成了高性能AI加速器，该加速器被称为并行处理单元（PPU），由ARC EV处理器IP提供驱动力。

ARC EV7x处理器IP为新一代AI引擎ARC NPX系列神经处理器单元（NPU）IP奠定了基础。ARC NPX NPU IP提供了业界最高的性能，每秒可完成万亿次运算（最高可达3500 TOPS），并支持最新、最复杂的神经网络。

汽车行业正在向L5级别的全自动驾驶努力，对雷达、摄像头等传感器以及AI算法的需求也会更高。为了能够对实时收集的大量数据进行更有价值的分析，嵌入式视觉处理器必须进一步提高处理能力，快速处理复杂的数学计算。对于这一极具挑战性的需求，经验丰富的汽车IP开发者将铆足干劲助力AI世界的高速发展。