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2019年賽靈思開發者大會(XDF)賽靈思汽車解決方案分享

來源: EV視界 時間:2019年12月04日 16:30 瀏覽量:28952

【EV視界報道】2019年12月3日,由自適應和智能計算的全球領先企業賽靈思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))舉辦的2019賽靈思開發者大會( XDF )亞洲站于北京盛大揭幕。

頭圖.png

在下午的自動駕駛分享環節中,賽靈思汽車戰略與客戶市場營銷總監Dan Isaacs做出了精彩演講,以下為演講內容實錄:

大家下午好!非常感謝大家能夠抽出時間來參加今天賽靈思汽車方面的媒體訪談。首先我想花幾分鐘的時間給大家簡單做一個介紹,介紹一下我們現在賽靈思跟汽車相關的產品,我們現在做到了什么樣的程度,以及我們的一些優勢。我的名字叫Dan Isaacs,是賽靈思汽車戰略及客戶市場的總監,我在賽靈思工作已經有17年多了,我也是負責推出了好幾款產品。其實我的職業生涯當中,一半時間都是在汽車行業的。

首先給大家介紹一下賽靈思在汽車方面的一些自適應的器件,我們的器件在汽車領域有著非常廣泛的應用。如果說你從我們的這個品牌和車型器件出貨量來看的話,現在出貨量總計是1.7億片,涵蓋了汽車當中很多不同的應用。從這張圖上可以看到,從2014年開始我們就在出貨各種品牌和車型,不管從品牌還是車型看,我們的數量是不斷增加的。而且這個數字只是到2018年,2019年的數字會更多。所以無論從我們的背景或者從經驗來看,我們在汽車領域都是有著非常深厚的經驗。

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我們最近也是推出了兩款新的產品,這兩款產品都是使得我們現在汽車級別的器件更具有編程性、有更高的I/O,而且有更好的性能,這也是我們汽車級別SA產品線當中最新的產品。這個主要是基于ADAS和自動駕駛的需求,比如現在我們對于邊緣的探測器和中央預控制器都有更高要求。我們之所以推出這兩款產品,也是因為客戶的需求,所以我們推出了賽靈思ZU7EB這樣一個新的產品。就像今天早晨CEO Victor Peng在主旨演講當中所說的那樣,我們的產品有著非常高的質量和可靠性,不然的話我們也不可能在這么短的時間內一共出貨了1.7億片的器件。之所以能夠做到這一點,就是因為我們貨品的次品率非常少,而且現在也在盡我們所能繼續把這個數字降低。

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 在這里我想強調的一點是DAPD,就是數據匯總預處理和分配的功能,因為我們現在有很多客戶都希望有大的器件,因為他們的車上有更多的傳感器,他們需要更多的可編程的能力,并且能夠把更多的加速器放在他們整個系統當中。根據他們的要求,我們做出了響應,所以有了一系列可擴展的產品線。所以在這里我們可以看到我們的產品器件是從小到大的覆蓋了所有客戶可能出現的需求,從圖像最左邊一直到最右邊這兩個是新的器件,都是為了滿足客戶新的對于處理和傳感的要求,除了這個邊緣之外,我們也可以滿足客戶對于中心預控制的要求。

在這張圖上可以看到這些器件都是用在車的什么地方,這些比較小的器件一般來說都是在邊緣,可能在車的四周傳感器上使用。而比較大的器件是在車的中央預控制器當中進行使用。一直以來市場上也是非常喜歡我們的芯片,特別是在ADAS和自動駕駛方面的使用,因為我們的產品有擴展性,我們有著統一的平臺,可以使得我們的設計能夠再運用,這樣更方便自動駕駛和ADAS的應用。

在這里大家可以看到我們的產品用在不同廠商的產品當中、平臺當中,比如百度的阿波羅、比亞迪、戴姆勒、麥格納、采孚和今天到場的小馬智行,待會我們將會聽到中國兩個合作伙伴介紹一下他們是如何使用我們的產品來做到自動駕駛的。所以說產品的優勢不僅僅我這么說,我的客戶也非常認可我們的產品。1.7億個器件的出貨量也是證明了很多OEM都在使用我們的產品。

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現在我們看到的重新定義汽車的產業,我們看到了汽車行業當中幾個非常重要的趨勢,第一個趨勢是跟ADAS相關,也就是我們現在已經逐漸從計算機視覺向神經網絡AI在進行過渡,我們希望通過可變成的邏輯來優化我們的駕駛。現在我們可以看到一級L1廠商和OEM已經在常用類似這些解決方案和產品。第二個變化是我們現在看到在車內的監控,因為我們過去這些傳感器都是在監測外部環境,現在我們看到越來越多的要求,要求對于內部司機進行監控,比如司機是不是注意道路的情況,如果車子出了問題,司機是否能夠控制這個車子。我們現在已經看到歐洲新車的評估和中國新車的評估當中,對于車內監控提出了一些新的要求,所以這也是一個新的趨勢,就是我們對于監測的要求已經從車不僅僅到車外,現在在車內也是有監測要求。除了監測司機之外,還會監測乘客。第三是自動駕駛,我們現在看到了汽車自動化在不斷提升。

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說到車內的體驗發生了很大的變化,我就想到之前我們有一個客戶在丹麥,他們使用了一個新的在車里可以識別你的手勢,比如一個簡單的手勢一變,車子里的顯示就會隨即發生變化,這也是我們現在自動駕駛當中一個非常重要的趨勢。另外,自動駕駛自動的程度會越來越高,以后這個車子由系統控制,而不再由駕駛員控制。隨之而來我們就會看到交通及服務的一種新的現象出現,也會滋生生出新的商業模式。之前大家也看到了我們產品的可擴展性也是可以實現行業巨大轉變的。

要想實現自動駕駛,我們有兩條路徑可以走,在左邊圖上可以看到一條比較傳統的路徑,就是一開始傳統廠商可能會先去做全景環式探測器,從車外移到車內,然后再做ADAS預控制器等等,右邊可以看到另外一條非傳統的路徑,比如有互聯網公司,比如百度等等,在右邊這個圖實現自動駕駛,他們直接做集中處理模塊的方式來實現自動駕駛。

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我們可以看一下賽靈思的產品和解決方案,是涵蓋了這兩條路徑當中所有的內容,不管是邊緣傳感器還是集中處理的預控制器,我們都是可以覆蓋的。右邊的圖上可以看到數據的匯總、預處理、分配和安全性處理器、高性能的處理器、加速器等等,通過我們的產品把所有相關數據進行收集、一致化、整合、預處理,然后再分配出去。這張圖上通過進一步舉例看到我們的技術正在廣泛應用于汽車領域,其中包括左邊ADAS所有的應用還有右邊自動駕駛的中央模塊功能的應用,左邊這些ADAS應用已經有產品是在生產了,右邊這些產品是有一些正在測試當中,之前也有很多客戶他們已經通過我們的產品和技術實現了不同程度的自動駕駛。

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我們之前聽到很多新聞都是我們很多客戶非常成功的使用了我們的技術,比如說在前置攝像頭,我們就聽說我們有客戶正在使用我們的產品,而且非常成功。在激光雷達方面,現在我聽說有30多個公司已經在使用我們的產品和技術了。其中還有一家公司因為使用我們的技術,即將獲得CES的獎項。另外在全景攝像頭和全屏顯示后視鏡當中,我們的產品也是廣泛被客戶使用,最近我們也是聽說一家公司也是宣布使用我們的產品。

我們很多客戶都在使用我們自動駕駛中央模塊的功能和技術,不管是從數據的整合還是傳感器的融合方面,我們都在再次向大家證明了我們的產品和技術是非常有擴展性的,從很小的器件可以擴展到很大的器件。左邊跟ADAS相關的產品都是在生產當中的,右邊自動駕駛這些模塊功能很多已經是在車子里進入了評估階段。早期部署就是這些功能已經用在了現在正在實驗的自動駕駛的車當中,大家可能都已經讀到這些相關新聞了。我們之所以看到這么多新的功能和特點在車的器件當中出現,就是因為我們對于安全有著更高的要求,我們一直都在思考如何能夠讓我們的自動駕駛或者是輔助駕駛更加安全,在這里我們可以看到一張非常明確的路線圖,也讓我們知道在未來我們可以期待什么樣的變化。很多的變化都是跟傳感器相關的,因為傳感器的要求提高了,所以我們對于處理的要求也會提高,這個就會帶來很多的變化。

在這里可以看到的是在不同階段是有著不同的要求,我們對于數據的處理要求也在不斷發生變化,這就要求汽車當中這些系統和器件都是具有可擴展性的。我們的技術就是可以幫助客戶做到這一點。

我們在這個圖上可以看到方塊,方塊表示已經在實現了,比如第一條2018年就實現了,但是要求在不斷進行演進,一直到2020年。我們的產品具有自適應性,所以不管是要求有更多的傳感器,還是要有更高的運算的性能,我們有自適應性的產品都可以滿足這些不斷變化的要求。自動緊急制動在2018年已經實現了,但是又添加了很多其他的新的要求或者是新的特性,它在不斷變化。另外一個對于駕駛員的監控也是在不斷進行變化,而且我們看到它的標準慢慢確定下來,所以我們的產品具有自適應性,不管要求進行什么樣的變化,我們的產品都是可以滿足。

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在這里我稍微總結一下,在右邊可以看到在邊緣分布式傳感器,一些小的器件是用于邊緣的分布式傳感器,到了中間,比如我們要進行中心化數據處理的時候,我們就會用一些相對來講比較大的器件,這些器件都是有高的I/O,有可編程性。我們要想進一步實現自動駕駛的話,我們就會看到更多分布式傳感器,有更多的攝像頭,更多的激光雷達在車子上使用,因為我們需要車子的系統更好的更全面的去知曉它所行駛的整個環境,另外可以通過數據的收集進行更好的路徑規劃,這也是剛才我們所說的,我們會把所有傳感器當中的數據進行匯總,把這些數據一致化,然后進行分析。如果想實現像之前所說的完全機器人自動化的自動駕駛的話,還有很長的路要走,現在很多這些技術功能都是在早期,我們還在研發當中,要想說明自動駕駛是可行的,就要展現出這些技術方面不斷的突破,我們的產品、我們的芯片有著高度的自適應性,可以滿足不斷變化的需求。比如看一下激光雷達,現在有50多家激光雷達的公司,他們在處理數據和收集數據的方式都是不一樣的,所以對他們來說,他們希望能夠很好的通過不同方式把數據進行收集,可以實現剛才所說的完全自動的出租車的駕駛。這里還要再強調一下,只有可擴展的有自適應性的產品才能滿足產品和技術不斷的迭代。

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另外攝像頭方面也有很多變化,比如現在很多高清攝像頭要能夠識別,并且能夠清晰化周圍出現的舞物體,更好了解周圍的情況。我們已經從機器視覺正在向機器學習、人工智能、神經網絡階段過渡,實現自動駕駛,我們的設備器件和技術是最可以實現的。

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在這里就是一個集中處理模塊的例子,在左上角可以看到DAPD數據的匯總、預處理和分配,在這個做完了之后,我們將把這些數據送到計算的加速器當中,可以用一些其他的器件,比如今天早上說的Versal來實現加速,之后這個數據將送到安全性的處理器當中來確保駕駛室是完全安全的。當然這只不過是架構的一種,其實還有很多其他種類架構都用在自動駕駛當中,這也是為什么我們必須要有可擴展性,這個產品必須有靈活程度,這也是為什么我們具有自適應和可擴展的產品是用在了很多客戶的汽車當中。

今天早上大家可能也聽到我們的CEO Victor Peng在介紹的時候說到了賽靈思雙重優化,第一是希望我們能夠通過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。

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低延時對于自動駕駛來說是非常重要的,我們的響應速度要非常快速才真正實現安全,通常情況下,如果我們用傳統CPU、GPU或者DSP的話,我們可以實現高吞吐量,但是沒有辦法實現低時延,因為處理時間會比較長,這時候我們就需要花更長的時間來進行響應。但是如果用賽靈思新的產品的話,我們同時可以實現高吞吐量和低延時,剛才從例子當中就已經看到低延時帶來了車子快速的響應,就可以使得自動駕駛更加安全,如果是我的話,我肯定會選擇后面這輛車,因為這輛車可以通過傳感器的融合識別出整輛車,而在第一輛車上有二分之一延時的。

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另外我們的一個特點是我們可以實現親片內的運行中重配置,這也是和我們的自適應性相關的。剛才我們在演講當中也看到了歐洲新車測評估安全標準是在不斷進行變化,隨著這些標準不斷變化,我們的產品和技術不需要引入新的器件就可以實現運行中的重配置。在MIPI協議當中,數據速率在不斷提高,我們不需要改變原來的器件,只要通過可編程邏輯的變化就可以支持高數據速率。

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另外一個賽靈思的器件的特點就是用DFX,也就是動態功能交換的性能,也就是說我們不需要進行重啟或者是關掉這些器件,我們就可以實現器件之間功能的互換。

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比如在I/O或者傳感器不需要發生太大變化,我們只是用了我們可編程邏輯當中的一部分在進行改變,比如在這里可以看到一個例子,一開始我們是在預駕駛的階段,預駕駛階段用所有的攝像頭來看車子的周圍環境是什么樣的。我們可以通過某一個動作來實現功能的調換,比如我換了一個檔,比如我換了倒車檔,這時候就啟動了后置攝像頭。在這個過程當中,我并不需要把整個系統關掉再重開就可以實現。當我從倒車檔到了前進檔的時候,我們可以再次去重編程,我再用一部分可變編程的邏輯,這時候我們又重新啟動了前置攝像頭。在系統當中可以節約很多成本的,因為我不需要所有的設備功能都能夠有了,我們只需要大概一兩毫秒的時間可以實現功能的互換。所以從系統上進行了很多的節約,同時也是增加了整個汽車的可靠性,因為我并沒有那么多的器件了。同時也可以幫助我們節省很多的耗電量。我們現在已經有很多的合作伙伴看到了我們這樣的能力,他們也已經在他們的產品當中使用了動態功能交換的性能。大家對于軟件的遠程更新都是非常熟悉的,但是現在已經可以做到硬件,就是芯片的遠程更新了。

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總結一下,我們剛才聽到所有的產品和技術可以為我們大家提供最低功耗的AI推斷,就是高性能、低延時。同時我們產品具有高度的擴展性,而且非常靈活,通過可編程的邏輯可以幫助大家實現剛才我們所說的動態功能交換或者在遠程硬件,也就是芯片更新,我們就可以提供一個非常全面的可擴展的解決方案,根據我們的傳感信息I/O的要求,還有加速的能力。特別是大的器件,比如中央預控制器可以加上很多加速器,完全是根據客戶自己的要求來做的。同時還有數據匯總、預處理和分配的能力,我們將所有的數據從邊緣小的器件那里收集過來進行處理,用大器件,也就是中央預處理器來進行處理。

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加上ADAS就可以實現異構計算,幫助矢量引擎、AI引擎和各種引擎來實現異構計算。我們現在這些產品和技術都有過證實過的安全性、可靠性、實用性。今天通過兩位非常棒的合作伙伴到場給我們做的展示,我們可以看出賽靈思的產品和技術真的是在ADAS在自動駕駛方面是最有效的,是最可以幫助我們實現自動駕駛和ADAS的。

非常感謝大家今天的聆聽,賽靈思一直以來都是在不斷推動和賦能ADAS和自動駕駛的。我們是通過現在自動駕駛真正實現靈活應變,打造一個萬物智能的世界。

謝謝大家!

總結:伴隨人工智能迅速落地,數據中心加速發展,5G 部署全面展開,賽靈思正攜手全球各地的合作伙伴,在各個產業全面扮演重要角色,釋放創新活力,借助獨特的自適應計算技術,引領著行業邁入一個嶄新的自適應計算時代。賽靈思自動駕駛這個重要業務部門將會展示強大生態系統及市場成就。

文章標簽: 賽靈思 新能源 自動駕駛 責任編輯:李嘉琦

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