收购深鉴之后，赛灵思如何开启自动驾驶新篇章？
海报分享7月17日，一则重磅消息震惊整个AI产业，全球最大的FPGA 厂商赛灵思宣布收购中国 AI 芯片领域的明星创业公司——深鉴科技。一直以来赛灵思不仅是深鉴科技的忠实投资者，也是深鉴科技的重要合作伙伴。深鉴科技在其AI核心技术的研究上极其依赖于赛灵思，其推出的两款DPU都是基于赛灵思的FPGA 器件，而赛灵思也正是FPGA的发明者。 日前，国际电子商情采访到赛灵思，一起来看看，赛灵思在汽车市场的布局，以及收购深鉴科技之后的产品路线图。
赛灵思大中华区销售副总裁Maria Tang 唐晓蕾
赛灵思在汽车领域的布局和创新
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唐晓蕾表示，赛灵思收购深鉴科技后，将会在AI、大数据、边缘计算领域有更多的创新和布局。此外，唐晓蕾也正重点介绍了今年3月推出的新一代技术自适应计算加速平台ACAP。
作为全球FPGA的发明者以及首个全球无晶圆半导体厂，2017年，赛灵思销售额到了23.5亿美元，全球市场份额超过了60%，客户达到20000多个，分布在多个不同的行业和市场领域。
此前，笔者曾经采访过赛灵思全球销售和市场部亚太及日本地区高级总监Stephen Chow（周海天），了解换帅后赛灵思2018年的发展策略，同时也谈到了赛灵思在人工智能领域的布局和规划。
对于赛灵思来说，2018年人工智能将是关注的重点，目前FPGA的应用领域主要集中在服务器端如云计算、大数据分析等。2017年赛灵思的平台不仅被亚马逊的语音计算平台采用，同时国内的华为、腾讯、阿里巴巴也是通过赛灵思的FPGA来进行云计算和加速运算。
展望2018年下半年，汽车自动驾驶将是赛灵思的重点发展方向。在今年的3月份，赛灵思推出了新一代技术ACAP自适应计算加速平台，对于ACAP，赛灵思定义为一个新的计算类别，希望超越传统的CPU和GPU，希望未来不管是工业还是数据中心，都能用ACAP来耕耘这个市场。
从计算终端发展来看，从PC到智能手机，未来是一个边缘智能时代，包括车联网、
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赛灵思在产品上有哪些更新？
随着数字化的出现，很多互联网公司进入到汽车领域。包括百度的阿波罗计划，菜鸟物流的自动驾驶，京东的送货机器人，这个市场的玩家越来越多。赛灵思在汽车领域并不是新玩家。
赛灵思从2004年开始进入汽车行业，首先是在欧美国家进入tear 1的车厂。到2014年已经有14个品牌，目前已经有很多中国的品牌在使用。很多汽车行业对于FPGA非常感兴趣。到2018年，已经有29个品牌、110个车型用到赛灵思的产品，累计发货芯片超过4000万片。“汽车是供应链很长的市场，需要长期的投入。我们希望能够跟着大中华地区来一起成长。” 唐晓蕾表示。
唐晓蕾表示，赛灵思通过Zynq 7000（双核）以及MP SOC（四核）赛灵思切入了自动驾驶领域，主要创新应用在全屏显示，驾驶员监控、拖车影像等领域，还有双目摄像头、环视系统等都可以找到赛灵思的产品应用方向。
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前后摄像头、环视摄像头和ADAS 激光雷达都可以用到赛灵思的产品。据介绍，在前端摄像头单元市场赛灵思目前占到38%的市场份额。未来欧美的新车出厂，如果要达到5星安全标准，前置摄像头是必备的需求，因此未来该市场有望继续增长。
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在激光雷达领域，赛灵思目前占到了90%份额以上。唐晓蕾表示，当设计在变的时候，FPGA本身硬件和软件都在变，可以配合算法的快速更新。因此在新兴的行业中，FPGA是首选。
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4D雷达主要通过RF传感器来确定目标的位置。激光雷达由于成本较高，目前汽车行业在考虑4D雷达的使用，现在市场上2D雷达有不同的地方，2D雷达看距离和角度。看得更加清楚，对周围的环境更加了解。
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对于4D雷达来说，由于需要大量使用同步处理流水线，赛灵思的FPGA在这个领域就更具优势。孙蕾蕾也表示，激光雷达的成本也逐渐降低，也不会说4D雷达会取代激光雷达，4D雷达也不会像2D雷达一样的成本，现在激光雷达还是2D雷达的20倍的价钱，未来这个价格会逐渐接近。
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赛灵思在大中华区的合作伙伴，包括海康威视，不管是停车系统还是自动环视系统都会用到赛灵思的产品。
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戴姆勒奔驰无人驾驶为何选择赛灵思？
提到与戴姆勒奔驰的合作，孙蕾蕾 表示，大的车厂会有很多不同的技术团队，会跟进不同的技术方向，不会在大的客户看到一种技术方向。戴姆勒在跟赛灵思的合作过程中，发现赛灵思的产品在低延时、高功耗的产品是不可取代的。孙蕾蕾表示，在低延时、高信号比、灵活度上赛灵思的优势将会一直存在。
为什么无人驾驶技术要选择赛灵思的FPGA平台呢？孙蕾蕾表示，对于无人驾驶来说，反应速度非常重要。需要用到摄像头、激光雷达和雷达。有的汽车雷达需要10个，所有的频道要分析大的数据量，另外计算器、加速器也非常重要。所以赛灵思做了很多的功夫。另外OEM厂商开发的时候希望有一些差异性，所以赛灵思的产品是可以用自己的IP来做更新。
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FPGA还有一个优势是可扩展性。动态功能交换，整个硬件可以用不同的功能，同样的FPGA为什么需要这么大的逻辑单元？比如你开车在高速公路和低速公路上需要的功能不同。
以后的汽车因为无人驾驶，需要对汽车的速度进行同步。在低速的时候，要看到交通灯、行人、停车这些不同的功能，所以同一个FPGA可以做不同的功能。孙蕾蕾表示，赛灵思是第一个无线更新软硬件升级的，所以为客户增加了很多的灵活度。另外FPGA的散热能力增加了，可在高温的工作环境下正常运作。
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针对ADAS/AD的嵌入式视觉要求
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从过去的40年到近两年，每天都会有很多创新的算法出现，如何能够有效的支撑这些新的网络？对于ASIC来说这是一个巨大的挑战。虽然目前有很多的芯片架构都针对人工智能，但在人工智能发展初期的一些应用上，在还没找到最优的算法和性能的时候，绝对是FPGA更合适。“如果一旦有一个网络出来，我有一个很灵活的平台，我可以快速的部署我最新的创新，这是客户最需要的东西。”罗霖表示。
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在很多时候，时间是花在数据的搬运上，在计算架构上，我们希望数据能够尽量停在芯片商。这意味着客户需要大量的片上内存，赛灵思的嵌入式FPGA和英伟达的Tegea X1相比，具有更好的存储性能，可以降低时延。
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目前主要的云服务厂商已经广泛使用FPGA服务，通过完整的加速堆栈支持软件开发，以及面向嵌入式系统的FPGA设计的软件驱动工具和方法，赛灵思面向的将不再只是硬件工程师。罗霖表示，在底层平台赛灵思已经帮客户定义好了一些标准的硬件平台，上面很多的传感器包括传感器、USB和MIPI的接口，创建工程，上面可以用高级语言来开发。同时利用机器学习的库来很快的部署应用。
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谈到未来的产品路线规划。罗霖表示，目前赛灵思主要提供的产品包括前置的摄像头，一级单目、双目、偏离检测等，包括面向司机的疲劳驾驶检测，下一步会在2019年做到L1L2，会把前置摄像头和毫米波雷达融合，采用的是大一点的Zynq 器件，另外国内现在要求很强的自动泊车的系统。包括一些女司机可以自如的完成停车动作。
再下一步是L3的规划，包括多摄像头和传感器的平台，比如自动泊车，OMS（驾驶舱类人车智能交互应用），通过这种技术可以防止出现把小孩关在车中的情况。
L4将采用是ACAP，据介绍目前已经有一些欧美的客户开始测试。
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罗霖表示，赛灵思正面向ADAS和AD的机器学习做了很多的研发和优化，实现功耗、成本、灵活、上市时间的平衡。为了降低嵌入式开发学习的难度，目的是提供客户的开发效率。
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赛灵思客户车载创新应用案例
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举一个真实客户的案例，这是美国一个车厂的项目。采用赛灵思的ZCU 102开发平台，利用到赛灵思快速角点和密集光流的算法。
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罗霖表示，最早在上一代FPGA的板子通过ARM来跑，第二步把ARM的代码移植到FPGA上，不断的提升性能和进行算法优化。通过赛灵思的系统工具，客户不需要写任何一行硬件代码就实现了开发。
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此外，一家知名的OEM汽车厂商，评估了压缩工具。原先计算量是
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这个案例是赛灵思帮美国一个汽车客户做的一个神经网络的检测，可以做到8通道30fps的性能。wTGesmc
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还有欧洲一个客户要求用赛灵思的ZU9上的演示，来在神经网络实现像素级的分割，要求是四个通道。
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这是mini eye的3D摄像头，可以检测车的颜色，可以识别车牌。
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也可以识别车道线、红绿灯、行人，和可行驶区域。在国内很多公司，通过自己的研发做出来的算法效果在全球范围是非常领先的。
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这是辅助停车的一个应用，通过四个鱼眼摄像头来捕捉车身周围的东西，通过深度学习可以检测出车位的线。有了这些信息后，车辆可以自己找到车位来进行泊车。
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这个应用是自行科技做的疲劳状态的检测，这个司机一旦分心，下方的绿色长条会减少，变成红色。同时还可以进行人脸识别，可以知道驾驶车的司机是谁。以后可以做出的应用是这辆车只能某一个用户通过人脸识别解锁。
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可以在一个芯片上跑不同的应用，可以做分割、检测、分类，在赛灵思的平台上可以实现高效的深度学习，用于ADAS和AD的应用。
- 看来这些巨头们都看好自动驾驶技术的未来
- 对未来科技充满期待
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