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飛凌微CEO邵科:車載視覺處理新品助力智駕視覺系統(tǒng)升級(jí),端側(cè)AI應(yīng)用加速落地

章鷹觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:章鷹 ? 2024-10-31 01:17 ? 次閱讀
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2024年,算力仍然是大模型持續(xù)迭代的根本動(dòng)力,AI走向端側(cè)是大勢(shì)所趨。咨詢機(jī)構(gòu)IDC在今年7月發(fā)布最新預(yù)測(cè),2024年全球AI智能手機(jī)出貨量將達(dá)到2.34億部,高于之前2月預(yù)測(cè)的1.7億部。開源證券表示,AI終端出貨量的增長(zhǎng)及多模態(tài)AI模型能力的突破,或驅(qū)動(dòng)AI應(yīng)用商業(yè)化空間開啟。

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圖:飛凌微首席執(zhí)行官兼思特威副總裁邵科


“端側(cè)AI有三種發(fā)展路徑:一類是端側(cè)采集數(shù)據(jù),在云端處理,實(shí)效性不太高;二是在端側(cè)采集數(shù)據(jù),同時(shí)在本地中央計(jì)算來處理AI數(shù)據(jù);三是挑戰(zhàn)較大的,在端側(cè)采集數(shù)據(jù),同時(shí)在端側(cè)處理。我們認(rèn)為,端側(cè)AI落地中有四大潛力應(yīng)用場(chǎng)景,包括智能車載、智能家居物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器視覺等。” 飛凌微首席執(zhí)行官兼思特威副總裁邵科表示。

今年以來,以特斯拉為首的純視覺實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛呼聲漸高,華為推出的激光雷達(dá)+攝像頭的方案在L2+、L3等高階智駕方案也紛紛上車??梢哉f,在打造輕算力的AI終端和高階智駕的ADAS功能中,圖像傳感器協(xié)同的ISP和輕算力視覺處理SoC都是端側(cè)視覺方案的重要組成部分,國(guó)內(nèi)新銳飛凌微公司在這些領(lǐng)域推出了哪些最新產(chǎn)品?為何會(huì)獲得業(yè)界的普遍關(guān)注?為此,電子發(fā)燒友專訪了飛凌微首席執(zhí)行官兼思特威副總裁邵科。

全球車載攝像頭市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)!飛凌微首發(fā)三顆新品,定位智駕視覺處理

2024年,全球及中國(guó)市場(chǎng)汽車電動(dòng)化、智能化進(jìn)展迅速,帶動(dòng)車載攝像頭市場(chǎng)爆發(fā)。據(jù)Yole預(yù)測(cè),2023年至2029年,全球車載攝像頭市場(chǎng)規(guī)模將從57億美元增至84億美元。

隨著汽車行業(yè)向著更先進(jìn)的ADAS和自動(dòng)駕駛方向發(fā)展,汽車需要更多的攝像頭來捕捉足夠的道路信息以提高安全性和便利性。麥姆斯咨詢創(chuàng)始人兼CEO王懿表示,當(dāng)前,CIS主要應(yīng)用于L1級(jí)別至L2級(jí)別的ADAS(高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng))、倒車影像等,2021年全球生產(chǎn)的汽車中,平均每輛汽車的CIS使用量約為2.7顆,預(yù)計(jì)到2027年,該數(shù)字將上升至4.8顆。而高端汽車的CIS使用量通常超過10顆。

“在智能汽車上,視覺圖像傳感器應(yīng)用越來越廣泛。典型應(yīng)用場(chǎng)景包括前視、側(cè)視、后視、環(huán)視攝像頭系統(tǒng),駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)和乘員監(jiān)控系統(tǒng)、電子后視鏡等。隨著現(xiàn)在應(yīng)用落地越來越多,對(duì)攝像頭的規(guī)格提出更高的要求,包括更高的分辨率、更好的成像性能,還有多個(gè)攝像頭的組合應(yīng)用?!?飛凌微首席執(zhí)行官兼思特威副總裁邵科表示。

邵科認(rèn)為,汽車應(yīng)用的新趨勢(shì)給圖像傳感器廠商帶來兩大挑戰(zhàn):一、圖像性能要求日益提高;二是處理性能要求提高,端側(cè)有很大空間去做高性能的圖像處理或者做視覺的預(yù)處理,幫助系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更好的落地。為此,基于市場(chǎng)的迫切需求和應(yīng)用方案的考慮,飛凌微推出M1、M1Pro和M1Max三款產(chǎn)品。M1是一款用于車載上面的高性能ISP,而M1Pro和M1Max兩款產(chǎn)品用于車載的端側(cè)視覺感知預(yù)處理的輕量級(jí)SoC。
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作為飛凌微的首款車載高性能Camera ISP產(chǎn)品,邵科介紹說M1具備三大優(yōu)勢(shì):1、首先可以接1顆800萬像素的圖像數(shù)據(jù)或接兩顆300萬像素的圖像數(shù)據(jù),靈活實(shí)現(xiàn)在車載的ADAS、車載艙內(nèi)雙目視覺、前視雙目攝像頭等多種車載視覺應(yīng)用場(chǎng)景;2、高動(dòng)態(tài)范圍,支持最多4幀HDR合成,動(dòng)態(tài)范圍可達(dá)144dB,能夠有效保留并且凸顯畫面的明暗部細(xì)節(jié),保障車載攝像頭在復(fù)雜光線場(chǎng)景下圖像捕獲的準(zhǔn)確性;3、暗光效果佳,內(nèi)置高性能暗光降噪和圖像增強(qiáng)算法,支持高分辨率RGB-IR圖像處理,顯著提升實(shí)時(shí)影像的清晰度,提高智駕視覺系統(tǒng)的識(shí)別效率。在電子后視鏡應(yīng)用當(dāng)中,M1可以搭配思特威圖像傳感器SC320AT,高性能ISP配合3MP CIS,為駕駛員提供更廣闊清晰的視野,提升夜間和復(fù)雜交通環(huán)境下的駕駛體驗(yàn)和安全性。

值得關(guān)注的是,在封裝尺寸規(guī)格方面,M1提供9mm*9mm(QFN)、7mm*7mm(BGA)兩種類型,有利于形成結(jié)構(gòu)小型化的車載攝像頭方案。

在車載輕算力視覺處理SoC芯片領(lǐng)域,飛凌微推出了兩款旗艦產(chǎn)品M1Pro和M1Max。M1Pro的優(yōu)勢(shì)在于內(nèi)置了0.8TOPS@INT8輕算力自研NPU、Arm Cortex-A7 CPU、1Gb DDR3L內(nèi)存。邵科指出,這款產(chǎn)品集成了CPU和自研NPU的算力,在處理圖像效果的同時(shí)做一些輕量級(jí)的AI應(yīng)用,包括人臉識(shí)別和姿態(tài)識(shí)別等,為車載視覺系統(tǒng)后端處理減負(fù)。
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以艙內(nèi)DMS應(yīng)用方案為例,M1Pro可搭配思特威2MP圖像傳感器SC232AT,在圖像傳感器以及SoC內(nèi)置ISP的雙重驅(qū)動(dòng)下,實(shí)現(xiàn)全局快門模式下動(dòng)態(tài)范圍的顯著提升。同時(shí),M1Pro支持運(yùn)行DMS識(shí)別算法和結(jié)果輸出,有效提升整體DMS系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,使智駕系統(tǒng)完成即時(shí)響應(yīng),從而保障駕駛安全。

為了適應(yīng)不同的應(yīng)用需求,除了M1Pro外,飛凌微推出了M1Max,其算力是M1Pro的兩倍,M1Max在核心模塊配置方面進(jìn)行了相應(yīng)升級(jí),包括1.5TOPS@INT8輕算力自研NPU、Arm Cortex -A7×2 CPU、2Gb DDR3L內(nèi)存等能夠在端側(cè)處理更多數(shù)據(jù)。

邵科認(rèn)為,作為思特威旗下全資子公司品牌,飛凌微此次推出的M1系列車規(guī)級(jí)視覺處理芯片,M1、M1Pro以及M1Max均具備優(yōu)異的圖像處理性能、低功耗、小封裝尺寸、功能安全、信息安全等優(yōu)勢(shì),與思特威車載圖像傳感器搭配,形成極具成本優(yōu)勢(shì)的高性能智駕全場(chǎng)景視覺解決方案,節(jié)省廠商系統(tǒng)開發(fā)成本和調(diào)試周期,為智駕車載視覺系統(tǒng)的跨越式升級(jí)注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

AI大潮下,飛凌微未來產(chǎn)品走向

為什么要成立飛凌微?邵科表示:“飛凌微原來定位偏數(shù)字SoC,與思特威原有產(chǎn)品和技術(shù)有共通性,但是在技術(shù)、工藝平臺(tái)和應(yīng)用方案中發(fā)揮的作用有差異,獨(dú)立運(yùn)作后更加有利于運(yùn)營(yíng)新產(chǎn)品線,有利于未來的產(chǎn)品研發(fā)和業(yè)務(wù)發(fā)展?!?br />
2024年8月,飛凌微(上海)電子科技有限公司作為思特威(688213)全資子公司正式官宣并獨(dú)立運(yùn)作,致力于先進(jìn)視覺處理芯片技術(shù)的研發(fā)與設(shè)計(jì)。當(dāng)下,飛凌微圍繞汽車電子等領(lǐng)域研發(fā)了一系列端側(cè)高性能智能視覺處理芯片。公司通過與國(guó)內(nèi)外知名汽車制造商、Tier 1供應(yīng)商以及算法方案商等上下游產(chǎn)業(yè)伙伴的緊密合作,持續(xù)推進(jìn)智駕視覺技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程,加快構(gòu)建未來出行的新生態(tài)。

“視覺應(yīng)用非常廣泛,我們先做車載CIS,到現(xiàn)在圖像傳感器和SoC結(jié)合起來,變成新的應(yīng)用方案,從純粹的視覺處理到加入AI處理,做端側(cè)感知和預(yù)處理?!鄙劭票硎荆拔磥砉緯?huì)從車載向機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)等方向拓展,以性能更優(yōu)異的端側(cè)視覺解決方案,支撐更多細(xì)分應(yīng)用的進(jìn)一步升級(jí)?!?br />

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