如今的汽车产业，传统与科技并存，一方面它需要依赖能源，而能源的使用及变革是一个缓慢的过程；另一方面，它又被大多数人视为下一代的智能终端，很多前沿科技开始与汽车相结合，让汽车不再是一个纯粹的交通工具。
汽车创新速度在加快
图：赛灵思大中华区核心市场销售副总裁唐晓蕾。
据唐晓蕾介绍，赛灵思将会重点关注ADAS、车舱体验和自动驾驶这三个领域的创新。其ADAS和AD解决方案涵盖了从分布式感知到 AD 域控制器等各个领域，前视/环视摄像头、驾驶员控制系统、激光雷达、 4D成像雷达、域控制器均囊括其中。从斯巴鲁、大陆集团到速腾聚创、镭神智能到 Autocruis、MINIEYE再到小马智行、宏景智驾，赛灵思车规级器件已为众多 OEM 和 Tier-1 合作伙伴所采用，并已进入量产阶段。
ADAS中的传感器发展趋势
比如现在很多汽车除了有摄像头以外，还加入了超声波雷达、毫米波雷达等等，甚至有的汽车还准备加入激光雷达。就算是摄像头，其分辨率也在不断提升，比如前视摄像头的分辨率从之前的170万像素提升到了800万像素；环视摄像头从之前的100万像素提升到了200到400万像素；自动驾驶用的摄像头更是从400万像素提升到了800至2000万像素。
在视觉解决方案中，赛灵思的合作伙伴元橡科技基于Zynq UltraScale+ MPSoC推出了一款双目立体视觉解决方案，据悉该产品已经通过了国内JT/T 883测试，并成为了商用客车准入的标配。其可探测距离达200m，输出延时低于3ms。
唐晓蕾特别提到，目前比较热门的4D毫米波雷达，她认为4D雷达有其独特的生存空间，因为它的探测距离更远、能够检测到静态的小目标等。她同时透露，赛灵思正在跟一些Tier-1企业合作，陆续会有很多产品落地。
而在激光雷达方面，目前的很多激光雷达产品都用到了赛灵思的产品，比如图达通、镭神智能、岭纬科技、Robosense等。
唐晓蕾表示，在激光雷达中，高效的点云处理性能非常重要，3D点云数据处理计算量大、复杂度高，对嵌入式边缘设备的算力要求很高。而且点云处理是一个跨行业、跨知识领域的项目，因此，需要很多合作伙伴一起携手来完成。
雪湖科技是这个生态系统中的一员，该公司基于赛灵思的FPGA平台，推出了智慧交通AI感知边缘计算机LiDAREYE，解决激光雷达3D点云数据处理带来的算力挑战。LiDAREYE内置可实时处理激光雷达3D点云数据的AI硬件加速引擎和AI算法，可满足高速公路、城市路口等场景对感知精度与系统时延的要求，实现行人、车辆、非机动车等不同目标的分类，以及对目标位置、速度及方向等多维度参数的检测。
据雪湖科技CEO张强透露，雪湖已经与多家车路协同龙头企业开展技术交流合作，LiDAREYE将在下半年迎来量产，他希望与更多企业携手，推动车路协同产业发展，让路变得更加聪明。
车舱体验创新
在前几天的中国国际汽车技术展览会 （AUTO TECH）上，赛灵思与其合作伙伴小马智行、元戎启行、宏景智驾等共同展示了传感器融合解决方案，以及域控制器解决方案。
其合作伙伴金脉电子科技基于MPSoC，推出了自动泊车域控制器CAELUS（自主泊车系统 AVP），可为客户提供一个高性能的产品化平台解决方案，旨在解决L2及以上自动驾驶域控制器计算平台的问题。该控制器配置ASIL D等级的多核安全处理器及基于ARM核架构的SoC，在保证自动驾驶功能安全的前提下提供强大的算力以满足自动驾驶的性能要求，同时提供多种接口用于连接摄像头、雷达、超声波传感器以及车内控制器，如网关控制器、动力域控制器、整车控制器等以实现整车动力，转向及车身控制功能。适用于安全相关的ADAS应用，如LKA, AEB, TJA, APA 和AVP等。
宏景智驾基于MPSoC的高级自动驾驶域控制器（ADCU）则是一个软硬一体化自动驾驶计算平台。该平台解决了市面上绝大多数自动驾驶固有的非车规、功耗高、性能弱等问题，为自动驾驶提供了一个集高性能、高能效、高安全、高可靠、高通用性的计算平台，能够很好地满足 L3/L4 高级自动驾驶技术需求，是目前中国市场上少有的能够支持高级自动驾驶的通用型域控制器平台解决方案。
在智能网联方面，有个重要的部件是网关，这也是一个传统车没有的概念，以前汽车内都是用总线来连接各个部件的。现在，随着车上的传感器越来越多，传感器之间的互连，以及传感器与计算平台之间的互连越来越多，如果全部用CAN总线来连接的话，就必然增加车身的重量，并且加大了布局布线的难度，因此，业界开始转向以太网，而这一过程就涉及不同器件和协议的网关设计。FPGA 在此方面的优势在于能够实现高吞吐量和低时延。唐晓蕾介绍说，赛灵思的FPGA已经可以支持 TSN 协议，并联合 Wind River 为客户提供参考设计。
从硬件到软件，一应俱全
除此之外，唐晓蕾还特别强调，赛灵思可提供丰富的开发工具，可以不断升级以满足用户需求。针对传统硬件开发者之外的数据科学家和软件开发者，比如，赛灵思推出的 Vitis 统一开发平台，可以在熟悉的开发环境种实现快速部署，并能获取超过90种预处理过的优化的参考模型。
