<a href="javascript：void();" target="_blank" title="">魔視智能CEO虞正華：自動駕駛領域芯片選擇要滿足三大要求</a>

日前，魔視智能宣布正式推出基于賽靈思汽車級異構計算平臺的全新自適應前裝量產(chǎn)自動泊車系統(tǒng)。在2019賽靈思開發(fā)者大會上，魔視智能CEO虞正華向TechWeb談及了這款芯片的優(yōu)勢以及對自動駕駛行業(yè)的看法。

虞正華認為，自動駕駛領域芯片相較于其他領域要求更高，如果不是特定面向汽車開發(fā)的芯片也難以支撐大規(guī)模量產(chǎn)。

“目前市面上芯片種類繁多，比如DSP、基于Arm架構的處理器、可編程FPGA處理器和國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司自主研發(fā)的深度學習芯片。對于汽車行業(yè)來說，芯片的要求會更高，要滿足一整套的車規(guī)認證體系，如果不是面向汽車開發(fā)的芯片不能滿足功能安全的要求比較難支撐大規(guī)模量產(chǎn)。”

虞正華指出，如果在滿足汽車車規(guī)的芯片里面選擇，考慮前裝量產(chǎn)要滿足三個要素，分別是算力、成本、功耗，這是一個綜合考慮平衡的問題。

“自動駕駛從感知層面來看的話需要用到深度學習，這是一個大趨勢，所以在滿足算力、功耗、成本的情況下FPGA是一個非常好的選擇，此外，F(xiàn)PGA還擁有良好的延展性，對我們自己的產(chǎn)品設計提供了更好的幫助，滿足了平臺的統(tǒng)一性。”

有了強大功能的芯片支持，讓魔視智能全新自動泊車系統(tǒng)大幅提升了在復雜場景下的自動泊車魯棒性。

這套集賽靈思靈活應變高性能計算平臺和魔視智能深度學習技術為一體的自動泊車系統(tǒng)，一方面擁有可以適配不斷變化的行業(yè)標準和用戶需求的適應能力，另一方面可以通過多目視覺和超聲雷達多傳感器融合，有效識別車輛、行人、包括低矮障礙物在內(nèi)各種目標、地面線車位或者空間車位、車道線、路沿等各種信息，實現(xiàn)在各種復雜場景下的自動泊車功能。

與傳統(tǒng)泊車系統(tǒng)相比，魔視智能全新自動泊車系統(tǒng)的視覺檢測和感知性能更好，可以大幅提升泊車入位的成功率和準確度，以各種復雜場景下超過95%的泊車成功率大幅提升用戶體驗，同時具有更強的市場響應能力。?

在視覺車位檢測方面，結合魔視智能新一代深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡和ZynqMPSoC異構硬件計算平臺的強大算力，車輛可有效識別車位內(nèi)之地鎖、輪檔、錐桶等靜止低矮障礙物，解決傳統(tǒng)泊車系統(tǒng)車位檢測的痛點；同時，對草坪、地磚等各種形態(tài)地面&路面停車位，以及車輛、行人等其他目標，均能高準確率識別，成功解決了復雜場景下泊車系統(tǒng)的可靠性問題；更進一步，系統(tǒng)還可用于識別車位內(nèi)特殊標識，如殘疾人專用、女士專用、禁停等，車位檢測盡顯智能化。

“我們充分利用賽靈思車規(guī)級芯片能耗比優(yōu)、大算力、實現(xiàn)靈活的特點，快速迭代魔視智能深度學習網(wǎng)絡，使視覺檢測魯棒性大幅提升，系統(tǒng)全面適應各種復雜場景下的應用；因實現(xiàn)靈活，極大縮短開發(fā)周期，可快速對接客戶差異化需求。”魔視智能創(chuàng)始人兼CEO虞正華博士說道。

事實上，在自動駕駛領域，無論是資金投入還是技術實力，國內(nèi)外還是存在一定差距，這對本土化企業(yè)提出了更高的要求。

談及魔視智能未來發(fā)展機會，虞正華認為自動駕駛領域對地域屬性和人工智能技術要求較高，中國在這兩方面有領先優(yōu)勢。

“目前開展自動駕駛研究的國家數(shù)量有限，基本都是發(fā)達國家，但它們的交通狀況與國內(nèi)差距還是非常大的，中國交通路況復雜，數(shù)據(jù)覆蓋更廣，此外，在人工智能技術方面，中國并不落后，人才的聚集效應更為明顯，所以，利用中國在人工智能技術上的優(yōu)勢，結合中國復雜路況帶來的海量數(shù)據(jù)研究，中國的本土企業(yè)還是有很好的機會。”

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