一文了解ADAS及芯片廠商

如今，先進駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）是成長最快速的汽車應用。據市場研究機構Gartner的報告估計，ADAS規(guī)模將從2014年的56億美元成長至2018年的 102億美元，在2013~2018年之間實現17.1%的年復合成長率，相關半導體產品的消耗量同時間則將從13.8億美元成長至 24億美元，其間年復合成長率將達到15.5%。

那么，ADAS對于汽車產業(yè)供應鏈會產生什么影響？其實，大多數原始設備制造商（OEM）已經規(guī)劃了全自動駕駛技術的發(fā)展藍圖。這些OEM已經定義了一系列的應用，打算從現在起到2025年之間陸續(xù)向終端消費者推出，并隨之在這段期間內不斷改進ADAS特性與功能。


對ADAS來說，要分析某種組件是否適用并不容易，因為要綜合考慮各種運算效能、功耗以及功能安全性等要求，只是大多數消費性電子等級的半導體組件產品都無法滿足這么高的要求。以安全性為核心的駕駛輔助系統(tǒng)，支持行人偵測/避讓、車道偏離警報/糾正、交通標志識別、全景影像、疲勞監(jiān)控等，這些應用以及其他多種應用，需要一種全新類別的系統(tǒng)單芯片來滿足該系統(tǒng)日益成長的需求。

什么是ADAS系統(tǒng)？

ADAS即先進駕駛輔助系統(tǒng)又稱主動安全系統(tǒng)，主要包括車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)ESC、自適應巡航系統(tǒng)ACC、車道偏移報警系統(tǒng)LDW、車道保持系統(tǒng)LKA、前向碰撞預警系統(tǒng) FCW、自動緊急剎車系統(tǒng)AEB、交通標志識別TSR、盲點探測BSD、夜視系統(tǒng)NV、自動泊車系統(tǒng)APS等。

ADAS內每一類子系統(tǒng)在運作時，皆不脫離信息的搜集、處理與判斷，以及判斷完畢后系統(tǒng)給予車體指令，使汽車進行不同動作等各階段。在這樣的流程中，雷達和攝影機等傳感器，以及MCU或影像處理IC等處理器，就成了最主要的使用元件。

不僅如此，ADAS子系統(tǒng)采用的感測方式可多于一種。以停車輔助系統(tǒng)為例，當駕駛者進行「停車」動作時，車內熒幕上所顯示的后側影像畫面，與車體過于靠近障礙物時所響起的雷達警示音，即為同時使用影像和雷達感測的結果。


值得一提的是，ADAS并非所有子系統(tǒng)皆有獨立傳感器，有時不同系統(tǒng)可共享相同的攝影機，例如置于車內中央的后照鏡后方可捕捉車體前方影像的前鏡頭，就可同時使用在前方碰撞警示和車道偏移警示系統(tǒng)中，讓后端處理器分別進行運算即可。

車用雷達包含超音波雷達、毫米波雷達與光波雷達等，各有優(yōu)勢。目前ADAS系統(tǒng)最常使用的主流雷達為毫米波雷達，包括頻段為24GHz的短/中距離雷達（偵測距離約50～70公尺）和77GHz的長距離雷達。近年來，79GHz頻段的雷達開始受到注目，其精確度為77GHz雷達的2～4倍，探測距離約70公尺左右，屬中距離雷達范疇，有機會取代部分24GHz雷達市場，但由于79GHz在許多國家為尚未開放的頻段，發(fā)展態(tài)勢仍有待觀察。

由于ADAS各系統(tǒng)皆可利用影像作為輔助駕駛的方式之一，使影像傳感器近幾年來成長幅度顯著。雷達和影像感測若能相互搭配，將達到相輔相成的效果，因此在處理器或MCU中加入整合不同訊號的感測融合技術，讓處理器能運算多種訊號，成為重要趨勢。不過，在開發(fā)這項技術時，亦需考量運算過程中，系統(tǒng)需一起處理影像訊號和雷達訊號的時間延遲。

如何衡量ADAS SoC準則

ADAS芯片，在產品定義的時候就應該為ADAS而生，設計目標是確保設備能通過業(yè)界最嚴格的安規(guī)認證，這一點和其他的一些通用芯片來講是區(qū)別非常大的。在消費者利益和政府法規(guī)的推助下，為了改善道路安全性，汽車制造商正在要求一級零組件供貨商和半導體產品供貨商去開發(fā)包含最新多媒體標準、執(zhí)行多種基于視覺的算法，且結合影像和雷達系統(tǒng)傳感器數據的SoC。

從應用和系統(tǒng)的兩個角度來看，這類新型ADAS SoC都擁有特定的設計準則，以確保高效率的SoC設計實作；為ADAS應用構建SoC的設計人員需要結合高性能與省電的IP功能，以協助實現整體系統(tǒng)吞吐量，并滿足實時性的服務質量要求。

這類應用處理器的性能要求至少是32位、1GHz以上頻率運行的處理器；實際上，支持多種基于視覺之應用的ADAS SoC已經開始轉向64位。除了高性能應用處理器，這類SoC還需要一個獨立的視覺處理器，實現諸如卷積神經網絡等的最新視覺算法。


新一代ADAS SoC需要高達8GB的車規(guī)LPDDR4內存，以支持處理器應用軟件，與以太網絡音頻橋接技術與時效性網絡所提供、支持多媒體數據流量的廣泛系統(tǒng)鏈接。SoC外圍則提供額外的PCI Express、SATA、通用異步收發(fā)器、SPI/QSPI、CAN與FlexRay等界面。

為了支持由外部Bluetooth Smart、Wi-Fi或4G LTE無線芯片實現的云端鏈接，ADAS SoC必須內含堅固的、以硬件為基礎的安全通訊協議，以支持安全開機、安全識別與身分驗證、加密以及解密。

除了IP功能是ADAS SoC設計工程師必須考慮的元素，汽車產業(yè)的一級零組件供貨商及半導體SoC設計人員、架構師還需要考慮延遲、功耗、可靠性以及與工藝相關的設計挑戰(zhàn)。

低延遲是因應實時多媒體服務等級保證的基本原則，除了低延遲，這類SoC在不斷采用最新多媒體協議和關鍵特性─例如行人偵測與校正等特定ADAS應用所需的嵌入式視覺處理功能─的同時，還需要保持最低功耗。對ADAS SoC設計人員而言，另一項關鍵挑戰(zhàn)是確保車廠所要求的高可靠性和連續(xù)運作，因此芯片需要實現關鍵錯誤檢查和糾正與同等技術。

下面主要介紹各家主要ADAS處理器芯片廠商的產品

1、高通/NXP

高通自己主要通過自己的移動處理器芯片（改成車規(guī)級），開始逐步切入ADAS，當然剛開始做環(huán)視等，最近有和縱目合作，在CES上推出首個基于驍龍820A平臺并運用深度學習的最新ADAS產品原型，該產品運行了820A神經網絡處理引擎（SNPE），能實現對車輛、行人、自行車等多類物體識別，以及對像素級別可行駛區(qū)域的實時語義分割，當然離商用應該還有一定距離。總的來說，高通驍龍產品策略應該還是以車載娛樂信息系統(tǒng)為主，逐步向更專業(yè)的ADAS拓展。

2、英特爾

英特爾收購了生產FPGA的阿爾特拉（Altera），又收購了制造視覺處理器的Mobileye。英特爾在ADAS處理器上的布局已經完善，包括Mobileye的ADAS視覺處理，利用Altera的CycloneV SoCFPGA，作為sensor fusion，同時負責毫米波雷達與激光雷達數據處理；英特爾自身的至強等型號的處理器，可以形成自動駕駛整個硬件超級中央控制的解決方案。

3、瑞薩

瑞薩針對ADAS處理器這一塊業(yè)務，提供了較完整的產品線系列，也提供ADAS Kit開發(fā)系統(tǒng)。該系列高配產品的硬件架構包括了ARM Cortex A57/53、ARM Cortex R系列、Video Codec，2D/3DGPU、ISP等。

除了R-Car系列產品外，就像NXP一樣，瑞薩也有針對雷達傳感器的專業(yè)處理器芯片如RH850/V1R-M系列，該產品采用40nm內嵌eFlash技術，優(yōu)化的DSP能快速的進行FFT的處理。

瑞薩電子應用技術中心汽車電子部部長林志恩表示，汽車ADAS主要是以360環(huán)視系統(tǒng)為主，瑞薩電子現在量產的還是用模擬攝像頭標清的方案，從高端車的標配也慢慢延伸到中低端車型。數字攝像頭高清的方案也會在一、兩年后普及起來，而高清的方案會集成更多ADAS的功能，如行人檢測、車道線檢測、移動物體檢測等，這將配合其它傳感器如雷達、V2X的技術實現自動泊車等功能。

4、德州儀器

TI在ADAS處理器上實際上是走得兩條產品線，Jacinto和TDA系列。Jacinto系列主要是基于之前的OMAP處理器開發(fā)而來，TI在放棄移動處理器平臺后，將數字處理器的重點放在了汽車等應用上，主要是車載信息娛樂系統(tǒng)。但是從Jacinto6中，我們看到車載信息娛樂與ADAS功能的結合，這款芯片包括了雙ARMCortex-A15內核、兩個ARM M4內核、兩個C66x浮點DSP、多個3D/2D圖形處理器GPU（Imagination），并且還內置了兩個EVE加速器。這款Jacintinto6 SoC處理器的功能異常強大，無論是在處理娛樂影音方面，還是車載攝像頭的輔助駕駛，可利用汽車內部和外部的攝像頭來呈現如物體和行人檢測、增強的現實導航和駕駛員身份識別等多種功能。

TDA系列一直是側重于ADAS功能，TDA3x系列可支持車道線輔助、自適應巡航控制、交通標志識別、行人與物體檢測、前方防碰撞預警和倒車防碰撞預警等多種ADAS算法。這些算法對于前置攝像頭、全車環(huán)視、融合、雷達與智能后置攝像頭等眾多ADAS應用的有效使用至關重要。

德州儀器中國區(qū)嵌入式產品系統(tǒng)與應用總監(jiān)蔣宏指出，ADAS的主流趨勢是：以攝像頭和雷達系統(tǒng)為主體，結合多種傳感器的融合（夜視、激光雷達、超聲波等），再配合高精度定位與導航系統(tǒng)，以及車與車、車與基礎設施的融合。

5、英偉達

隨著人工智能和無人駕駛技術的興起，由于NVIDIA的GPU極強的并行計算能力，特別適合做深度學習。一般認為相對于Mobileye只專注于視覺處理，NVIDIA的方案重點在于融合不同傳感器，據傳特斯拉已經放棄Mobileye，而采用NVIDIA。

NVIDIA推出配備Tegra X1處理器和10GB內存的Drive PX2將成為汽車的標準配備，可以用來感知汽車所處位置、辨識汽車周遭的物體，并且即時計算最安全的路徑。Driver PX2還搭載了其他合作伙伴的芯片，包括Avago的PEX8724，Altera提供的Cyclone V 5SCXC6，英飛凌的AURIX TC 297 MCU，博通的BCM89811低功耗物理層收發(fā)器（PHY），所以NVidia實際上推出了板級的ADAS系統(tǒng)。

6、英飛凌

作為汽車電子、功率半導體以及智能卡芯片的全球市場領袖，英飛凌一直以來為汽車等工業(yè)應用提供半導體和系統(tǒng)解決方案。英飛凌在24/77/79G雷達、激光雷達等傳感器器件及處理芯片方面都具有領先的技術。除此之外，在車身控制、安全氣囊、EPS、TPMS等等各方面都有自己的解決方案。

7、ADI

在視覺ADAS上ADI的Blackfin系列處理器被廣泛的采用，其中低端系統(tǒng)基于BF592，實現LDW功能；中端系統(tǒng)基于BF53x/BF54x/BF561，實現LDW/HBLB/TSR等功能；高端系統(tǒng)基于BF60x，采用了“流水線視覺處理器（PVP）“，實現了LDW/HBLB/TSR/FCW/PD等功能。

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