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魔視智能開始在國內(nèi)一家乘用車OEM前裝批量出貨,商用車市場也正在布局

高工智能汽車 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-03 15:24 ? 次閱讀

魔視智能成立于2015年,是一家以視覺為主的ADAS初創(chuàng)企業(yè)。近日,魔視智能開始在國內(nèi)一家乘用車OEM前裝批量出貨,商用車市場也正在布局。

魔視智能CEO虞正華在接受《高工智能汽車》專訪時表示,前裝乘用車市場是公司關(guān)注的重點,未來幾年也會有一個較大的增長,但商用車市場也不可小覷,在政策指引下,其可會是新技術(shù)快速落地的一個領(lǐng)域,因此公司也會在未來幾年持續(xù)耕耘商用車市場。

魔視智能CEO虞正華在2018高工智能汽車開發(fā)者

大會 · 武漢商用車專場上發(fā)表主題演講

拿下前裝訂單的,是魔視的純視覺ADAS解決方案,虞正華表示,公司2015年剛進入市場的時候,就面對著行業(yè)巨頭Mobileye,正面競爭勝算寥寥,對于公司而言,另辟蹊徑才是正確的生存之道。

因此在ADAS行業(yè)內(nèi)有多年經(jīng)驗的團隊,摒棄了Mobileye的傳統(tǒng)技術(shù)路線,轉(zhuǎn)而選擇了以深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的技術(shù)路線。

深度學(xué)習(xí)在圖像處理方面有著天然的優(yōu)勢,但深度學(xué)習(xí)需要強大算力的支持,DSP、ARM的運算力都不夠,彼時只有FPGAGPU可以滿足,但GPU由于在功耗、成本、車規(guī)等方面的劣勢,公司在選擇最終的計算平臺的時候就選擇了FPGA。

而選擇了FPGA的路線,就無法避開賽靈思、AlteraIntel收購)兩大巨頭,前者占據(jù)大部分市場,且是FPGA的開創(chuàng)者。

也因此,公司從2015年開始就與賽靈思建立了合作伙伴關(guān)系,選擇了以FPGA為依托的嵌入式深度學(xué)習(xí)路線,成為了國內(nèi)為數(shù)不多的幾家得到賽靈思支持的創(chuàng)業(yè)公司。

賽靈思是FPGA執(zhí)牛耳者,能同其建立合作關(guān)系,需要在軟硬件方面有一定的技術(shù)研發(fā)實力和經(jīng)驗。

FPGA正當(dāng)時

不同等級的自動駕駛,對系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性要求差異都很大,F(xiàn)PGA在算力和穩(wěn)定性上,可以提供足夠的支持。另外一方面,人工智能還在發(fā)展,算法的迭代變化也很快,F(xiàn)PGA靈活的特性可以滿足各個廠商的靈活的需求。

因此在相當(dāng)長的時間內(nèi),F(xiàn)PGA會在自動駕駛運算平臺中扮演一個重要的角色。

既然能進入前裝,滿足車規(guī)就成了一個必須具備的能力。車規(guī)是一個寬泛的概念,首先產(chǎn)品的軟硬件需要通過各種規(guī)范標(biāo)準,比如ISO26262,ASIL等級認證;其次在產(chǎn)品交付給OEM試用測試的時候,各個OEM又有差異化的測試體系和標(biāo)準要求。這其中有一些強制的標(biāo)準,比如商用車的JT/T 883,IATF 16949(汽車行業(yè)質(zhì)量管理體系)。

除了功能上的一些標(biāo)準外,還有安全性的嚴苛要求,比如適應(yīng)惡劣環(huán)境、工作穩(wěn)定性,超過三年以上的產(chǎn)品質(zhì)量保證、后期維護等。有可量化的標(biāo)準,也有不可量化的標(biāo)準,這其中各個OEM之間會有差異性,但總的目的是讓車更安全。

FPGA能夠很好的滿足當(dāng)下的一些功耗、算力、車規(guī)等方面的要求,因此公司也就選擇了基于FPGA開發(fā)。

虞正華表示,F(xiàn)PGA是一個通用平臺,本身的硬件、邏輯單元是相對固定的。因此對于選用了FPGA為技術(shù)路線的公司而言,真正的挑戰(zhàn)是設(shè)計優(yōu)良性能的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能將運算單元用到最好!其次數(shù)據(jù)的存取、處理運算如何設(shè)計,使得數(shù)據(jù)的處理和存取達到一個平衡的程度,這其中有很大的學(xué)問。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玄妙

深度學(xué)習(xí)本身就是神經(jīng)卷積網(wǎng)絡(luò),在大的框架上都是一樣的,但在具體的技術(shù)實現(xiàn)上,各家公司的不同技術(shù)路線都會有較大的差異,這種差異也會導(dǎo)致最終的效果參差不齊。比如同樣是一個目標(biāo)的檢測,是一次檢測完成得出結(jié)果,還是兩次篩選?

深度學(xué)習(xí)是比較開放的,有開源的代碼供愛好者和公司使用,但開源代碼的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與相應(yīng)的應(yīng)用、計算平臺都無關(guān),因此這種通用的網(wǎng)絡(luò)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域優(yōu)勢并不明顯。

虞正華表示,只有經(jīng)過針對性的優(yōu)化和設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),才能將其性能優(yōu)化到最佳。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計包括寬度、深度(層數(shù)),以及不同層處理的任務(wù);在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)前也要考慮網(wǎng)絡(luò)的裁剪和定點化工作,這一部分需要理論框架支持,當(dāng)然最主要的工作還是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計上。

舉例而言,一般軟件代碼編寫都是用類似于C語言這樣的不直接面向機器的編程語言,完成代碼編寫后編譯器可以完成剩下的工作,這種編譯器一般是通用型的,轉(zhuǎn)化后的二進制代碼效率不一定很高。

但事實上通過更接近硬件的匯編語言手工編寫,軟件算法優(yōu)化效果會更好。但是匯編的門檻較高,一般公司不會在這個層級進行開發(fā)。

FPGA的邏輯開發(fā)類似的原理,公司的深度學(xué)習(xí)軟件都是基于Verilog這樣的硬件描述語言,因此效率要比普通的高許多,尤其是在自動駕駛相關(guān)的特定領(lǐng)域。

專注視覺感知技術(shù)

ADAS市場主要分為乘用車和商用車市場,乘用車的要求較高,測試和試驗的周期較長,碰到的競爭對手也會較大,很多都是國際廠商。

自主品牌OEM在尋求供應(yīng)商的替代,但需要一個過程。商用車市場總量較小,但相對需求會個性化一些,競爭的壓力會小一些。

魔視智能在2018年度商用車智能網(wǎng)聯(lián)評選中

獲得年度商用車ADAS新銳企業(yè)獎項

魔視智能在兩個市場都投入了精力,虞正華表示,在乘用車領(lǐng)域積累的經(jīng)驗可以幫助公司在商用車市場更快速落地。

目前公司的商用車ADAS產(chǎn)品,還只涉及LDW/FCW/PCW等預(yù)警類功能,像涉及到控制執(zhí)行的AEB功能,就需要其他傳感器輔助。

公司目前的視覺產(chǎn)品已經(jīng)可以支持毫米波雷達等感知傳感器的融合,滿足883標(biāo)準對于視覺毫米波雷達融合系統(tǒng)的要求,并可以擴展AEB這樣包含決策控制的功能。

之所以這樣,是因為虞正華認為,預(yù)警類功能是一個過渡性產(chǎn)品,未來隨著技術(shù)的成熟,一定會轉(zhuǎn)向控制執(zhí)行類。

未來5年,純視覺為主的ADAS功能會很快過渡到融合方案,尤其是商用車。虞正華表示,公司的視覺能力對于融合方案能夠提供強有力的支持,例如目前的產(chǎn)品中已經(jīng)支持了Freespace功能,從而可以有效去除雷達的誤觸發(fā),例如鐵板、井蓋、天橋的干擾,對于AEB這樣的功能是非常重要的。

魔視智能基于深度學(xué)習(xí)的車輛、車道線檢測及Freespace效果

而一旦涉足控制執(zhí)行,對感知系統(tǒng)的要求也上升了一個臺階,單一的傳感器都沒辦法勝任。除了要在感知部分進行融合處理,還需要執(zhí)行部分的協(xié)調(diào),這部分就牽涉到了國際一線Tier1。

目前乘用車的執(zhí)行部分,基本是由Tier1壟斷,創(chuàng)業(yè)公司話語權(quán)較弱。因此,執(zhí)行系統(tǒng)的對接,更有可能的,還是讓OEM牽頭破冰。

虞正華表示,隨著智能駕駛的發(fā)展,行業(yè)也正在顯示出一種開放的趨勢,未來當(dāng)中還是有一定的操作空間的,但創(chuàng)業(yè)公司要想分一杯羹,首先要修煉好自己的內(nèi)功。

魔視智能的定位是基于視覺感知傳感器,提供相應(yīng)的感知、測距、定位信息,服務(wù)于自動駕駛。未來也會繼續(xù)專注在視覺感知部分,提供各種場景下的技術(shù)方案支持。

公司最近也與一些OEM進行了自動泊車的演示,主要提供視覺方面的技術(shù),例如基于視覺的車位識別。

對于公司中遠期的目標(biāo),虞正華表示希望公司在乘用車和商用車的耕耘都能取得豐碩的成果,在2020/2021年能夠進入L3/L4等級的量產(chǎn)。

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原文標(biāo)題:魔視智能虞正華:FPGA之上,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方顯實力 | GGAI專訪

文章出處:【微信號:ilove-ev,微信公眾號:高工智能汽車】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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