隨著自動緊急制動（ AEB ）和駕駛員監測系統等高級駕駛員輔助系統（ ADAS ）功能的推出，汽車正變得越來越安全。 得益于上述各項功能的日臻完善，自動駕駛也變得更加可靠與值得期待。例如，在發展之初，AEB 只能觀察到前方的汽車。但是現在，它已經可以檢測到行人、穿梭的車流、騎行者以及道路上的其他物體。

意識到 AI 在駕駛員輔助方面的重要作用，大約 20 家汽車制造商，已欣然同意在 2022 年 9 月之前為大多數新型乘用車輛配備低速 AEB 和前方碰撞預警系統。

為了實現這一目標，汽車需要一個針對車輛傳感器和相關處理的精密系統。

除了攝像頭和雷達，第三種傳感器——激光雷達（ LiDAR ）也愈發受歡迎。如同雷達技術一樣，LiDAR 利用激光來測定物體的距離，并且像攝像頭和雷達圖像一樣，它可以使用卷積神經網絡（ CNN ）來檢測道路上的物體。

不同的是，在 LiDAR 中，傳感器生成的 3D 點云數據（空間中的一組數據點）存在數千個點。因此，它的準確性和精度更為優異。此外，LiDAR 的利用還可以確保整個 ADAS/自動駕駛（ AD ）系統的冗余性。

例如，在攝像頭可能因太陽光或迎面而來的汽車大燈反射而錯過某個特定物體的情況下，LiDAR 可以消除反射率，并能探測到道路中間的行人。

然而，LiDAR 面臨著兩大挑戰：

1.高算力需求：豐富的 LiDAR 數據處理導致 LiDAR 技術比其對應的攝像頭和雷達昂貴得多，后者在汽車業界的應用歷史更長久

2.不斷變化與演進的設計：LiDAR 有多種類型，包括固態掃描、固態閃存、旋轉 MEMS、FMCW 等。

賽靈思專注于解決這兩大挑戰。我們強大的 DSP 性能加上靈活的 I/O 配置和可編程邏輯資源，能夠充分滿足眾多 LiDAR 制造商的高算力需求。 此外，賽靈思器件包含了可編程的硬件，能夠靈活適應任何 LiDAR 傳感器配置，使之成為應對不斷變化和演進發展的設計的理想選擇。 由于 LiDAR 技術相對較新，而且 ADAS/AD 市場尚未采用通用方法，因此，目前還沒有明確的 ASSP/ASIC 器件架構。

除了能夠滿足 LiDAR 對高算力和持續演進的設計的需求，賽靈思解決方案還極為適合應對成本與功耗問題。賽靈思 FPGA 可為多個傳感器 RX 通道啟用真正基于硬件的處理流水線。 這就使得 RX 通道能夠同時獨立處理不同的目標。此外，它還實現了用于檢測后處理的集成硬件加速（如點云生成和網格映射），并利用處理系統和可編程邏輯之間的高帶寬連接，在傳感器軟件（ SW ）和相關硬件加速功能之間實現理想分區。

FPGA 支持的集成解決方案有助于降低成本。除此之外，并行硬件處理還可以降低對時鐘速度的需求，從而降低功耗。集成解決方案所提供的獨特功能不僅可以更新傳感器軟件，還可以重新編程硬件。

客戶

中為光電（ ZVISION ）是一家開發固態 LiDAR 技術的初創企業，其在硬件處理平臺方面選用賽靈思產品，兼顧 LiDAR 信號處理與基于點云的 AI 算法功能。賽靈思器件滿足了該公司對高級定制、不斷演進的信號處理算法以及用于 AI 處理的并行計算能力的要求。 速騰聚創（ RoboSense ）是一家中國初創企業，他們選擇了一款支持點云 AI 目標識別的賽靈思器件，而不是基于英偉達/Jetson TX2 的成熟解決方案。 速騰聚創非常看重賽靈思在吞吐量和時延方面的優勢以及成本效益。更重要的是，該公司的 RS-LiDAR-M1（利用賽靈思 DPU 進行點云目標識別）榮膺了 CES 2020 創新獎！

賽靈思解決方案旨在應對 LiDAR 的高算力需求、不斷演進的設計以及成本和功耗問題。隨著我們不斷賦能這項獨特而強大的技術，各大汽車制造商也紛紛著手投資于 LiDAR 技術。

賽靈思的 LiDAR 器件被廣泛采用無疑就是證明。除了速騰聚創和中為光電，Baraja、Benewake、Blickfeld、禾賽、Innovusion、Opsys、OURS、Ouster、Phantom Intelligence、Pointcloud、SureStar及眾多其他公司開發的 LiDAR 解決方案均采用了賽靈思技術，而這些解決方案已為眾多車輛所部署——也許還有您的汽車。