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| 本文作者： Dude | 2019-12-10 15:06 |
在賽靈思開發者大會（亞洲站）上，賽靈思公布了自己在自動駕駛上的成績。
賽靈思的自適應器件截止至2018年出貨量高達1.7億片，在29個品牌、111款車型上已經搭載了賽靈思自適應器件。這些數據都表明了賽靈思在自動駕駛的芯片市場上，份額逐漸地擴大。
事實上，賽靈思在汽車這個賽道上耕耘已久。從2014年開始，賽靈思的自適應器件已經搭載在14個車型和29款車型上，隨著智能汽車市場的擴張，對于車載的芯片的要求——功耗、算力、延時性都有了新的要求。
而這些新的要求正是芯片公司們的機遇，為了搶占汽車的大市場，賽靈思也付出了相當大的力量構建和完善自己的產品矩陣，構建軟硬件一體的開發設計平臺。但在車載芯片這條賽道上，也是強手如林——Mobileye、英偉達等新老玩家都盤踞于此，賽靈思勝算幾何？
越來越多的主機廠將L2、L3級別的ACC/ADAS技術裝載至量產車上，從以往只有豪車車型才標配的功能，逐漸下探至自主品牌的大多數車型上。據Technavio的研究，2017-2021年中國汽車ADAS市場復合年增長率接近35％。
這是一個不斷增大的汽車市場，對于賽靈思而言，也是一個必須要不斷加注的市場。在兼顧當下市場的同時，需要對于未來的汽車市場進行布局。而自適應器件就是賽靈思面對當下汽車市場的最優解。
在今年的開發者大會上，賽靈思推出了兩款賽靈思汽車級（XA）新器件Zynq UltraScale MPSoC 7EV 和11 EG，進一步豐富了其產品器件。新器件提供超過65萬個可編程邏輯單元和近3000個DSP單元，和之前最大型的器件相比增加了2.5倍。
一直以來，靈活性都是賽靈思的殺手锏，這種靈活不僅體現在軟件層面的靈活，還可以支持硬件的更改，這正是賽靈思所得天獨厚的地方。
事實上，汽車市場的需求也是在不斷發生變化，以歐洲新車NCAP為例，對于AEB的要求也不斷地更新，需要增加更多的傳感器，如倒車需要增加攝像頭等。360度環視可以帶來的功能包括鳥瞰圖、物體探測、物體分類、自動泊車輔助、尾門監控和泊車輔助等，添加這些功能都需要具有可擴展性的FPGA。除了車外的感知，對于艙內的感知要求也是不斷發生變化。在這種情況下，FPGA的靈活性就充分顯現。
賽靈思汽車戰略與客戶市場營銷總監 Dan Isaacs 對新智駕說：“靈活的性能不僅能夠適應汽車市場對與安全性的不斷變化，也是某程度上的降本。更為重要的是，汽車市場對于安全性能的要求不斷變化，固化的ASIC并不能滿足這些要求，并且成本和風險都非常高。”目前，賽靈思的芯片出貨量已經達到了1.7億的出貨量，在汽車的供應鏈上，已經非常具有成本效益，是能夠適用于汽車的量產項目上。
在這里值得一提的是就是DAPD數據匯總，即數據的預處理和分配功能。隨著自動駕駛時代的到來，傳統的分布式框架已經不適用于自動駕駛汽車。需要一個強大的中央域控制器，來適應越來越多的傳感器配置。此外，DAPD能夠適應不同類型的傳感器、以及每種傳感器類型的不同接口，這種適應能力是動態的，我們可以在產品生命周期中游進行調整。賽靈思也和一級供應商采埃孚進行了域控制器方面的合作，布局長遠的未來。
一直以來，業界都認為FPGA的開發成本非常高，在開發者生態上，FPGA相對英偉達而言，開發者人數較少。在針對這個問題上，今年的賽靈思也有所動作。
在今年賽靈思的開發者大會上，賽靈思總裁兼CEO Victor Peng 發布了最新Vitis統一軟件平臺，可以根據軟件或算法代碼自動適配和使用賽靈思硬件架構，將用戶從繁雜的硬件專業知識中解放出來。
賽靈思也希望能夠通過VITIS優化AI，通過對機器學習和神經網絡的優化來實現。另外一個優化是希望能夠實現硬件模型的優化，通過這樣一個方式能夠實現業界領先AI的推斷性能，能夠實現低延時和高性能。
在汽車開發者生態建設上，賽靈思也是卯足了勁，在ADAS層面，魔視智能使用的就是賽靈思的芯片。魔視智能的創始人虞正華對新智駕表示：“賽靈思的芯片從算力、成本、功耗、可靠性方面都能夠很好地滿足ADAS的要求，更為重要的是FPGA具有很強的延伸性，這也是吸引魔視智能一個很重要的地方。”
另一個L4級的自動駕駛獨角獸企業Pony.ai 也是賽靈思的合作伙伴，Pony.ai 北京研發中心李衡宇表示：從延時上來說，使用了FPGA的方案，有了12倍的提高。相對于通用計算架構來說，使用了FPGA的方案，能耗只有通用計算架構的1/10，此外，FPGA有著非常強的時序，這是通用計算架構永遠無法提供。
對于開發者而言，最為重要的是，賽靈思能夠允許開發人員創建獨特的差異化解決方案，更為重要的是這些解決方案可以針對特定應用或傳感器進行優化。這些都是賽靈思無可比擬的優勢。
汽車芯片是一個激烈的市場。不同的芯片巨頭都給出了自己的應對方式。
英偉達在2018CES展上發布的Xavier系列芯片被稱為現階段“最強大”的自動駕駛芯片。為了推進自動駕駛芯片應用生態的形成，英偉達還先后推出了DRIVE Pegasus和DRIVE Constellation兩個平臺，前者支持L4和L5級自動駕駛能力，后者允許開發人員在虛擬世界測試他們的程序；ADAS霸主Mobileye扎根行業多年，即將上市的EyeQ5也即將走向開放。
隨著自動駕駛行業興起，對芯片也出現多元化的需求，每個人眼中的未來都不一樣，賽靈思所預判的未來是：
ADAS：正在從計算機視覺向神經網絡 AI 過渡，利用邊緣傳感器、攝像頭、雷達和激光雷達來實現目標檢測、跟蹤和碰撞避免功能；
車內體驗：車內監控功能更多依靠 AI 來推斷乘客警覺狀態、手勢和偏好；
自動駕駛：未來10年，汽車自動化將從部分應用向全自動駕駛與交通即服務（TaaS）發展。
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