近幾年，傳統(tǒng)汽車正逐漸發(fā)展為“輪子上的計算機(jī)”，經(jīng)久耐用和車速早已不是消費者購車的標(biāo)準(zhǔn)，尤其自動駕駛的興起，“可靠”的汽車正在走向“可信”的汽車。具體而言，是踩油門加速和踩剎車停車的動作轉(zhuǎn)變?yōu)榫o急情況下汽車自己做出的可信的決策與行動。

汽車如何自己做出決策？智能感知系統(tǒng)充當(dāng)汽車的眼睛，是“可信”的前提。那么現(xiàn)有的汽車智能感知技術(shù)發(fā)展如何？距離“可信”汽車還有多遠(yuǎn)？

占據(jù)60%以上汽車成像市場份額和80%汽車感知市場份額的安森美半導(dǎo)體在上周五的一次媒體溝通會上做出部分解讀。

爆發(fā)式增長的汽車傳感

當(dāng)汽車變得越來越智能甚至走向自動化時，一個顯著的特征是汽車上的感知系統(tǒng)越來越豐富。

按照中國汽車駕駛自動化分級的規(guī)定，自動駕駛有從L0到L5共計6個等級，等級越高，意味著汽車的自動化程度越高，相應(yīng)地感知配置也更加復(fù)雜。

具體而言，L0是系統(tǒng)僅有目標(biāo)和時間探測與相應(yīng)功能，對傳感器還沒有需求，L1級別解放雙腳，要求系統(tǒng)可執(zhí)行車輛橫向或縱向運動，需要配置5顆圖像傳感器和4顆超聲波傳感器；L2解放雙手，雙手不用接觸方向盤，需要配置8顆圖像傳感器、8顆超聲波雷達(dá)以及1至3顆毫米波雷達(dá)；L3解放雙眼，系統(tǒng)能夠識別失效模式并發(fā)出接管請求，因此需要8-13顆圖像傳感器、12顆超聲波雷達(dá)、3-5顆毫米波雷達(dá)以及1顆激光雷達(dá)。L4則是一個分界線，從某種程度而言駕駛員開車不用思考，意味著實現(xiàn)真正的自動駕駛，因此對各類傳感器的數(shù)量要求更高，汽車傳感器迎來爆發(fā)式增長。

那么，這些傳感器具體有哪些用途？安森美半導(dǎo)體智能感知部門全球市場和應(yīng)用工程副總裁易繼輝在媒體交流會上說，現(xiàn)在的汽車就像一臺架在四個輪子上的擁有極強(qiáng)感知能力的計算機(jī)，汽車的感知系統(tǒng)可以拆分為前視先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）攝像機(jī)、倒車攝像機(jī)、環(huán)視、攝像機(jī)監(jiān)控（CMS）、艙內(nèi)的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）和乘員監(jiān)控系統(tǒng)（OMC）、毫米波雷達(dá)（Radar）和激光雷達(dá)（Lidar）。“現(xiàn)在最好的汽車感知系統(tǒng)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類的感知，有的駕駛員會出現(xiàn)疲勞駕駛和注意力不集中的情況，但是汽車的感知系統(tǒng)卻不會”。

寬動態(tài)技術(shù)是成像的主要挑戰(zhàn)

既然汽車的感知系統(tǒng)已經(jīng)如此優(yōu)秀，那么智能傳感是否還面臨一些技術(shù)挑戰(zhàn)？

易繼輝認(rèn)為，寬動態(tài)、極限環(huán)境以及辨別LED指示牌和交通燈是當(dāng)下汽車成像面臨的主要挑戰(zhàn)。

寬動態(tài)即動態(tài)范圍，是指在攝像機(jī)在同一場景中對最亮區(qū)域及較暗區(qū)域的表現(xiàn)存在局限。對于汽車而言，當(dāng)汽車逆光行駛時，尤其是從隧道駛出時或者夜晚遇到強(qiáng)烈的光線，如果寬動態(tài)較小，光線較暗的地方就會成為盲區(qū)，這對汽車而言是潛在的安全隱患，因此提高寬動態(tài)范圍至關(guān)重要。易繼輝也表示，寬動態(tài)也是從乘用車的L2、L3到商用上的L4、L5所面臨的主要挑戰(zhàn)。

對此，安森美半導(dǎo)體給出了自己的解決方案，易繼輝介紹，安森美半導(dǎo)體最近上市的Hayabusa系列產(chǎn)品，是市場上具有最高寬動態(tài)效果和第一款具有網(wǎng)絡(luò)安全功能的產(chǎn)品。“Hayabusa系列產(chǎn)品的圖像傳感器一共有6層，相當(dāng)于在傳統(tǒng)小像素旁安裝一個大蓄水池，多余的電荷流入蓄水池中，光強(qiáng)增量，信息量提高，相應(yīng)地動態(tài)范圍也就增加了?！?/p>

安森美半導(dǎo)體的這一圖像傳感器最開始用在高端攝影機(jī)上，例如李安拍攝《少年派的奇幻漂流》使用的ARRI公司攝影機(jī)，就是用的安森美半導(dǎo)體的圖像傳感器，但現(xiàn)在這一技術(shù)已逐漸進(jìn)入汽車行業(yè)。

據(jù)悉，而Hayabusa系列產(chǎn)品的曝光一次能夠達(dá)到95dB，經(jīng)過多次曝光可以達(dá)到120dB，在102dB場景下能夠捕捉到詳細(xì)信息，且下一代產(chǎn)品將會達(dá)到110dB。

對于辨別LED是指示牌和交通燈的挑戰(zhàn)，易繼輝表示，現(xiàn)在包括中國、歐洲、美國、日本、其他國家都已經(jīng)開始在公路上實行LED電子管控牌，但LED的閃爍頻率沒有一定的標(biāo)準(zhǔn)，圖像傳感器經(jīng)常無法捕捉到信號，雖然這對人眼而言不算挑戰(zhàn)，但對于機(jī)器視覺卻是很大的挑戰(zhàn)。

不過，目前這一挑戰(zhàn)的解決方案已經(jīng)從軟件層面發(fā)展到芯片級的解決方案。

進(jìn)入L5，最缺的是生態(tài)鏈建設(shè)

在解決寬動態(tài)的問題時，易繼輝也提到，盡管從硬件半導(dǎo)體的層面解決技術(shù)難題是最快的、性價比最高的，但是安森美半導(dǎo)體也有同一些軟件公司合作，希望能夠從軟件的層面進(jìn)一步改進(jìn)這一問題，這同樣也是汽車行業(yè)本身的愿景。

易繼輝透露，過去的傳感器公司同軟件、特別是人工智能算法部門直接溝通的機(jī)會較少，但最終傳感器所收集的信息依然需要計算機(jī)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)來處理，這些都是需要提升的方面。

據(jù)悉，目前智能感知產(chǎn)品已經(jīng)廣泛用于L2、L3和L4級別的汽車，在L4的使用上，汽車行業(yè)本身希望解決極限場景問題。

易繼輝說，“極限場景問題并非是僅僅依靠圖像傳感器或軟件、GPU、CPU就能解決，而是需要整個生態(tài)鏈的合作，尋找最優(yōu)的解決方案。”

而從L4邁向L5，汽車必定需要更強(qiáng)大的人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)所有應(yīng)用場景，生態(tài)鏈建設(shè)將是從L4過度到L5的必經(jīng)之路。

文中圖片源自安森美

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