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8月31日,嵌入式AI智能駕駛科技公司魔視智能與全球領先的自適應計算芯片公司賽靈思共同宣布面向全球汽車市場,推出全新的智能駕駛量產方案,將雙方的戰略合作推向全球層面。

雙方通過長期密切合作,成功將魔視智能先進的卷積神經網絡(CNN)算法與賽靈思Xilinx Automotive (XA) Zynq 系列化SoC芯片平臺緊密融合,實現了智能駕駛汽車的前向視覺感知與控制功能,提供成熟可量產的智能駕駛解決方案,已逐步推廣至全球各大汽車主機廠

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賽靈思是全球領先的芯片公司,是 FPGA、可編程 SoC 及 ACAP 的發明者。賽靈思的汽車業務一直穩步增長,其28nm和16nm產品收入超過15年保持兩位數增長,迄今為止已有超過8000萬顆賽靈思芯片被用于輔助駕駛功能,僅去年一年,賽靈思在汽車行業的出貨量就接近2000萬片器件。賽靈思攜手魔視智能經過多年精心開發推出的前向視覺系統,是輔助駕駛與智能駕駛最關鍵的組成部分之一,它提供先進的路況感知能力,直接關乎車輛行駛安全,具體實現的功能包括車道保持(LKA)、自動緊急剎車(AEB)和自適應巡航(ACC)。并可用于L2.5+的行車。通過魔視智能先進的卷積神經網絡算法與XA Zynq SoC芯片組的完美融合,實現了成本優化、低時延、高靈活、可擴展的LKA、AEB與ACC量產方案,各項參數均滿足歐盟NCAP 2022規范要求。

根據國際知名咨詢機構Strategy Analytics提供的數據,智能駕駛前向視覺面臨巨大的增長機遇,這一全球市場在20202025年間有望實現年均20%的高速增長,2025年全球市場規模將達24億美元。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)、歐洲最新的一般安全法規(GSR)、歐盟NCAP、中國C-NCAP等各國各地法律法規均針對LKA、AEB等功能提出了強制安裝時間表,且規范標準日漸提升、愈發嚴苛。Strategy Analytics認為賽靈思和魔視智能合作打造的芯片與算法緊密融合方案將極大滿足全球汽車主機廠的需求,尤其能讓各大主機廠更加從容地應對全球各地不斷提升的法律規范和各項新標準。

在雙方共同打造的量產方案里,賽靈思提供從28nm到16nm的XA Zynq各級別SoC車規級芯片組,以及未來7nm XA VersalTM AI Edge芯片組,涉及算力從數T到數百T不等,支持靈活可定制的卷積神經網絡算法引擎,符合汽車行業芯片與算法解耦大趨勢。在方案里,魔視智能提供先進的卷積神經網絡算法IP授權,雙方的算法與芯片平臺互為優化、密切配合,滿足不同成本級別、不同功能等級的量產方案,包括此次推出的支持800萬像素25幀/秒的前向視覺感知系統。由此,各大主機廠和行業合作伙伴可以基于魔視智能的感知與控制算法,打造差異化、面向未來的智能駕駛功能。

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▲魔視智能CEO虞正華

魔視智能CEO虞正華博士表示:“我們非常榮幸與賽靈思一起把雙方戰略合作推向新高度、共同面向全球市場推出雙方多年精心打造的全新智能駕駛量產方案。我們很欣慰地看到,方案迅速得到了多家國際廠商的高度認可。高標準、車規級、差異化的LKA、AEB與ACC方案,需要先進神經網絡算法與車規級高算力芯片的緊密配合。基于賽靈思SoC芯片平臺能力和魔視智能高度靈活可定制的深度學習網絡引擎,雙方此次聯合發布的方案將向全球汽車行業推出業界領先的效能、效率和可升級能力,滿足各地法律法規日益嚴苛的要求、滿足未來汽車消費者愈發多樣化的需求。”

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▲賽靈思汽車業務高級總監 Willard Tu

賽靈思汽車業務高級總監 Willard Tu 表示:“借助面向前視攝像頭市場的全面解決方案,我們擴展了車規級解決方案陣容,將成本優化的高性能解決方案交付于客戶手中。我們很高興能夠將該解決方案投放市場,并推動行業向前發展。魔視智能在嵌入式深度學習領域積累了豐富的專業知識,并能通過優化神經網絡應對前視攝像頭感知的嚴峻挑戰,這些為雙方贏得市場份額提供了獨特優勢,同時也將助力我們的 OEM 客戶加快上市時間。”

在9月15日將要舉行的賽靈思年度最大規模技術會議Xilinx Adapt 2021上,虞正華博士將作為唯一一家中國自動駕駛算法公司代表發表主旨講話,共同向全球汽車主機廠和行業合作伙伴進一步介紹此次雙方共同發布的方案細節,敬請關注。

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關于魔視智能

魔視智能是以AI算法技術與先進芯片的算力為核心,提供面向前裝量產的汽車智能駕駛產品的創新科技公司。魔視智能成功研發了領先的自動駕駛算法及其硬件系統,積累了包括泊車+行車,艙內+艙外,前視+環視,標準+定制的全棧式算法及跨芯片平臺工程能力。魔視智能依照汽車工程標準,將優化的AI計算引擎高效運行在多種核心芯片平臺,在精確的環境感知和車輛定位基礎上,使用視覺和多種傳感器融合,結合路徑規劃和車輛控制,實現不同等級的自動駕駛,并在乘用車和商用車領域實現大規模量產。

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標簽:智能 成全 戰略合作 新方案 駕駛 思達
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