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时间:2018-12-06
《争夺自动驾驶话语权,首要在强化计算机视觉.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、争夺自动驾驶话语权,首要在强化计算机视觉 早已对车用市场虎视眈眈的半导体业者,其脚步更是一刻都未停歇,Intel再度迈出并购步伐,以150亿美元收购计算机视觉芯片开发商Mobileye,而NVIDIA也不甘示弱,随即发布将与Bosch一同打造人工智能系统。传统车辆产业链的解构,半导体厂投入比重提升 半导体厂商脚步越来越积极,凸显出自驾车与车联网的发展,正一步步解构着传统车辆产业的产业链。 2020年,是不少厂商设做实现自驾车时代的关键年,要迎来自驾车时代,ADAS(先进驾驶辅助系统)与车联网的建构成了必要条件。过往车辆机械化零组件与系统设计已经不能满足产业中,需要提升控制精度而逐渐让
2、车辆零组件电子化的趋势。从车辆的导航和娱乐等与安全性无直接相关的车用TelemaTIcs产品,再到倒车雷达、影像辨识系统与ADAS相关系统等提高安全性的车用感测产品,都是车辆逐步电子化的证明。因此,从半导体到电子零组件厂商,对车用电子发展的投入与业务占比逐渐提升。 观察半导体厂商在车用市场的发展,TI、Renesas、NXP等厂商早已与车厂紧密合作,扮演车用电子供货商的关键角色。而过去专注在PC与行动装置的半导体芯片公司Intel、Qualcomm与NVIDIA当然也没打算将这块市场大饼拱手让人,为了抢占ADAS系统的中央处理器主战场,三家公司近一年来不断与车厂结盟、甚或大手笔并购,为的
3、就是完善运用于未来科技的技术,而打造「计算机视觉ComputerVision)」技术能力成了这些后进者一致的目标。计算机视觉为何受高度重视? 让计算机拥有视觉能力,能进行画面判读且做出反应,是计算机视觉这项技术深受重视的关键。单就车用市场来看,随着ADAS中,镜头分辨率越来越高、影像数据量越来越庞大,半导体厂商也必须提供运算能力更强大的处理器。 广泛来看,由于视觉讯号这类的处理工作,无论是X86架构或是ARM架构的Cortex-A系列处理器而言,本就不是擅长的项目,若要直接处理,反倒就会出现处理效率不佳、浪费更多的CPU核心资源等情形,进而拖垮整体处理器的效能。 也因此,无论是X86
4、架构霸主Intel还是ARM都透过并购其他公司的技术,以补足原有架构在处理计算机视觉上的不足。Intel收购、结盟、技术发展三管齐下,瞄准计算机视觉技术 先来看看Intel近一年来并购的三家公司,去年5月,Intel收购的Itseez,其技术特长领域正是计算机视觉,Itseez开发的算法可以让车辆具有视觉能力进行判别障碍物与避开碰撞,它的驾驶辅助系统可以侦测到从街道出现的车辆或是正在过街的行人。 去年九月,Intel又收购了Movidius,这家公司的独门技术就在于行动图像处理技术。Movidius推出的VPU芯片,在被Intel并购前,Movidius就以CPU、GPU厂商为竞争对手
5、,其VPU产品专为计算机视觉进行优化,并且提供强大的视觉运算能力。 Intel近期再度出手,并购具有ADAS产品上累积包含机器视觉、深度学习、数据分析与高精度图资等深度技术优势的Mobileye,再再突显Intel布局计算机视觉技术的决心。 观察Intel的技术能力,在尚未收购Altera前,光以CPU先天的架构,不易切入PC与服务器以外的应用市场,直到有FPGA这种泛用性极广的产品后,打开了更多市场机会,如今Intel在近年所发动的并购案,又与计算机视觉有高度相关,从芯片到算法皆已经到位的情况下,Intel接下来要做的,便是如何将旗下的产品线做妥善的整合,能以更快的速度切进自驾车市场
6、。而这种高度整合优势,在诸多车用半导体业者中,实乃少见。Qualcomm与NVIDIA在计算机视觉的布局策略 Qualcomm透过收购NXP展示他进军车用市场的决心。原本就有CPU、GPU与DSP(数字信号处理器)自主开发能力的高通,当然打算运用其DSP技术打造强化计算机视觉处理,其新一代芯片Snapdragon835搭载Hexagon68DSP,透过处理器内部的异质架构的协同处理器能力,将能更有效率及精准地做计算机视觉的工作。 而NVIDIA则是善用自身本就拥有的GPU效能,不断提升GPU运算能力,藉此满足计算机视觉或是其他需要高性能运算的应用领域。日前,NVIDIA也推出一款全新的
7、处理器,名为Xavier。该款处理器采用16nmFinFET制程,CPU方面采用将ARMv8指令集客制化的八核心架构,GPU则是全新一代的Volta,共有512颗GPU,整体运算效能达到20TOPS(trillionoperaTIonspersecond)。 归纳来看,要实现自驾车愿景,其关键之一,就是必须拥有高分辨率的影像讯号,辅以强大的计算机视觉运算效能。从芯片角度而言,强化在计算机视觉上的不足,才能在自驾车市场取
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