雷鋒網(wǎng)新智駕按：4 月 18 日，雷鋒網(wǎng)新智駕聯(lián)合上海市國(guó)際展覽有限公司共同舉辦“2019 AI+智能汽車創(chuàng)新峰會(huì)”，本次峰會(huì)作為第十八屆上海國(guó)際車展的同期活動(dòng)之一，邀請(qǐng)到了來自學(xué)術(shù)界、新造車勢(shì)力、零部件供應(yīng)商、新興自動(dòng)駕駛、主流車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈上的核心代表參與其中，圍繞智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，技術(shù)研發(fā)、行業(yè)求索、未來展望等熱點(diǎn)話題共同探討對(duì)智能汽車技術(shù)商業(yè)化落地的渴望和疑慮。

VisLab 創(chuàng)始人、安霸半導(dǎo)體意大利總經(jīng)理、帕爾馬大學(xué)計(jì)算機(jī)工程教授 Alberto Broggi 受邀在本次峰會(huì)上進(jìn)行了題為“Automotive  Computer  Vision：the  missing  piece”的主題分享，主要講述了其在過去多年在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)以及自動(dòng)駕駛方面的研究于產(chǎn)品經(jīng)歷。

Alberto Broggi 在國(guó)際主流科學(xué)期刊上發(fā)表過 200 多篇論文，其中有許多都成為該領(lǐng)域的開創(chuàng)性參考文獻(xiàn)。作為計(jì)算視覺相關(guān)會(huì)議講壇的常客，Broggi 是 IEEE 和 IAPR（國(guó)際模式識(shí)別學(xué)會(huì)）兩大學(xué)會(huì)的 Fellow。2017 年，IEEE 將環(huán)境與安全技術(shù)大獎(jiǎng)?lì)C給了 Broggi，以表彰他對(duì)車輛環(huán)境感知及安全智能車輛的貢獻(xiàn)。

以下為 Alberto Broggi 的分享全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進(jìn)行了不改變?cè)獾恼{(diào)整：

大家都知道，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在過去的 5-10 年時(shí)間里業(yè)界有很多重要的突破，計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)無處不在了，攝像頭也無處不在了。我很確定每輛汽車都有很多攝像頭，不只是一個(gè)攝像頭。

我想先給到大家一些背景情況的介紹，包括我們的公司（VisLab，后被安霸半導(dǎo)體收購(gòu)）是一家怎樣的公司、我們?yōu)槭裁磿?huì)致力于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的研究以及未來我們要如何填補(bǔ)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)方面還存在的一些空白。

2012 年，谷歌發(fā)布了一個(gè)為殘障人士提供無人駕駛出行服務(wù)的演示視頻，展示了無人駕駛汽車能為人類生活帶來的福音。如今 7 年過去了，無人駕駛領(lǐng)域已經(jīng)有大量的項(xiàng)目取得進(jìn)展，相關(guān)技術(shù)也不再那么神秘。

大約在 20 年之前，也就是 1998 年，我們?cè)谝獯罄隽藷o人駕駛的測(cè)試，大約行駛了 2000 公里的距離，在當(dāng)時(shí)是很大的挑戰(zhàn)。下面這輛車就是 20 年前的測(cè)試用車，有點(diǎn)像古董車。車上搭載了一些攝像頭，還配備了一些轉(zhuǎn)向電機(jī)，現(xiàn)在來看都是非常傳統(tǒng)的技術(shù)，但這些都是在進(jìn)行技術(shù)的探索與測(cè)試。

探索一直在持續(xù)，到 2010 年的時(shí)候，我們擁有了四輛純電動(dòng)無人駕駛汽車，我們從意大利的帕爾馬一路開到中國(guó)的上海，橫跨了半個(gè)地球。當(dāng)然這不是真正的全自動(dòng)駕駛，還是有人在旁邊，一旦出現(xiàn)特殊情況，還是需要人類駕駛員接手。

雖然如此，這次測(cè)試對(duì)我們來說非常重要，因?yàn)槲覀兪杖×舜罅啃畔⒑蛿?shù)據(jù)，并且持續(xù)的改進(jìn)。我們所有的技術(shù)都是基于計(jì)算機(jī)視覺來開發(fā)的，所以這項(xiàng)技術(shù)非常重要，能幫助車輛探測(cè)障礙物、理解不同事物之間的關(guān)系，信息密度很高。

當(dāng)然，那時(shí)候也有一些眾所周知的問題，比如圖像解析度非常低，我們從隧道進(jìn)去，在隧道當(dāng)中的時(shí)候，視覺的動(dòng)態(tài)范圍不高，弱光也會(huì)有各種各樣的問題，因?yàn)橛写罅康南袼匾幚?，所以功耗的問題成為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的障礙。

在 2015 年的時(shí)候，VisLab 加入到了安霸公司，成為了集團(tuán)的一部分。VisLab 主要研發(fā)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，應(yīng)用于無人駕駛汽車；安霸是芯片公司，擁有世界頂尖品質(zhì)的芯片，強(qiáng)大的處理能力能得到高品質(zhì)的圖像。兩家公司整合在一起可以說是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，可以將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)更好的應(yīng)用到無人駕駛之中。

目前，我們已經(jīng)擁有了大量的相關(guān)應(yīng)用，包括 DVR、AVM，也包括 ADAS  以及 L2-L5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，我們還在持續(xù)推進(jìn)。

實(shí)現(xiàn)這些相關(guān)應(yīng)用，背后最重要的技術(shù)支撐就是我們的芯片處理能力。我之前也提到了一些計(jì)算機(jī)視覺遇到的問題，比如說解析度比較低，特別是一些特殊工況，對(duì)于攝像頭和視覺技術(shù)來說都是很棘手的挑戰(zhàn)。這些特殊的工況包含了強(qiáng)光、逆光、黑夜、低光、隧道等等，憑借著安霸的芯片處理能力，即使在這樣的工況下，我們的圖像解析度以及相關(guān)細(xì)節(jié)都能做到很好。而且，我們還有 4K 的立體視覺技術(shù)，應(yīng)用高密度的像素對(duì)很遠(yuǎn)的標(biāo)的物進(jìn)行解析和解讀，探測(cè)距離也非?？捎^。

對(duì)于立體視覺來說，校準(zhǔn)問題確確實(shí)實(shí)存在，要實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)的立體視覺，校準(zhǔn)問題一定要解決，因?yàn)檐囕v的工作環(huán)境會(huì)有振動(dòng)，會(huì)有氣溫、氣候的變化情況。安霸在這方面可以在芯片上運(yùn)行自己的算法，進(jìn)行立體視覺的自動(dòng)校準(zhǔn)，為用戶提供定制化的服務(wù)。

我們打造了融入我們芯片的攝像頭，這些就是我們開發(fā)的攝像頭產(chǎn)品，包括短距離、中距離以及長(zhǎng)距離的不同類型的產(chǎn)品。

在攝像頭的安裝上，我們有不同類型的產(chǎn)品，能夠?qū)崿F(xiàn)車輛周身 360 度無死角的覆蓋。當(dāng)所有的攝像頭都啟動(dòng)工作，可得到高解析度的圖像，并且探測(cè)距離也非常遠(yuǎn)。

總結(jié)來說，安霸的視覺芯片產(chǎn)品擁有頂尖的圖像處理能力，處理速度非?？欤茏龅矫棵?30 幀、60 幀，同時(shí)擁有很高的解析度，而且，實(shí)現(xiàn)這些性能的同時(shí)，其功耗也只有 2-4 W。這就是我們工作的結(jié)晶，能為客戶進(jìn)行賦能。

現(xiàn)在，我們也在對(duì)相關(guān)產(chǎn)品系列進(jìn)行延伸，積極與各個(gè)公司進(jìn)行合作，這個(gè)是我們與 Hella-Aglaia 公司的合作，將相應(yīng)的芯片和算法結(jié)合在一起。如今已經(jīng)有很多公司在用安霸的視覺芯片作為平臺(tái)開發(fā)自己的算法，實(shí)現(xiàn)相關(guān)的應(yīng)用。

我們做事情非常專注，就是計(jì)算視覺圖像處理，我們希望在芯片當(dāng)中把圖像和其他數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，比如說毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)，或者將各種各樣的傳感器數(shù)據(jù)處理能力都放在芯片里面，它就成為了自動(dòng)化的專業(yè)級(jí)處理芯片，能提供給客戶終極的解決方案，這是未來的方向。

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