雷鋒網新智駕獨家獲悉，智能駕駛輔助技術供應商極目智能（下稱“極目”）今日（8 月 3 日）正式對外發(fā)布旗下最新車規(guī)級視覺 ADAS 解決方案 JM600 V3.0，該系統(tǒng)搭載賽靈思（Xilinx）高性能 FPGA 平臺，整合極目在深度學習技術方面的最新研發(fā)成果，在性能和成本的平衡上取得了不錯的效果。

JM600 V3.0：搭載 FPGA 平臺，成本可觀

極目 JM600 V3.0 系統(tǒng)主要針對前裝乘用車和商用車市場，將于今年 Q3 量產，后續(xù)會向國內主要商用客車企業(yè)率先供貨。

這家已經在前、后裝視覺 ADAS 產品方面進行了布局的公司，在這款最新產品上取得了一些技術突破。

據雷鋒網新智駕了解，主要包含三個方面：

1、性能提升，支持與毫米波雷達數據融合

極目 JM600 V3.0 系統(tǒng)主要提供 L1-L2 級駕駛輔助功能，能夠對多種工況和場景中的車輛、車道線、行人、騎行者、交通標識牌等元素進行精準識別，實現(xiàn)前車碰撞預警、車道偏離預警、行人碰撞預警、限速標牌識別功能。

在性能方面，JM600 V3.0 系統(tǒng)支持多種車型的識別，包括轎車、SUV、卡車、廂式卡車、斗式卡車、公交車、三輪車、平板車及特殊異型車等，測距精度與激光雷達相比誤差在 3% 以內（聯(lián)合主機廠測試得出的結果）；支持實線、虛線、雙線、道路邊緣、柵欄等多種車道元素識別，具備曲線識別能力，曲率半徑高于 150 米，車道檢測精度約 3cm；在弱勢道路參與者檢測方面，JM600 V3.0 系統(tǒng)支持成人、兒童等行人及騎行者檢測，支持道路參與者多姿態(tài)識別；在標識牌識別方面，JM600 V3.0 方案支持限速標牌識別，后續(xù)會升級支持限高、限寬等多種標識牌類型。

另外，該系統(tǒng)支持與毫米波雷達進行數據融合，可擴展 AEB 自動緊急剎車、LKA 車道保持等功能。

此外，系統(tǒng)對包括夜晚 、隧道、逆光、雨霧等在內的多種復雜工況做了優(yōu)化處理，能夠覆蓋絕大部分日常駕駛場景。

2、 采用賽靈思 FPGA 平臺

極目 JM600 V3.0 系統(tǒng)搭載賽靈思旗下高性能 FPGA 平臺。相對于 GPU、ASIC 等平臺，F(xiàn)PGA 的核心優(yōu)勢在于可編程、靈活性高。其并行處理能力可以滿足日益增長的 AI 算法處理需求，同時定制性強的特點也能夠支持后續(xù)不同的接口和功能定義需求。

此外，JM600 V3.0 系統(tǒng)將 ISP 圖像處理集成到內部，支持 HDR 寬動態(tài)，能夠提升明暗對比，對隧道口、夜間對向車輛燈光起到抑制作用。

3、方案成本極具競爭力

為推動系統(tǒng)量產進程，極目團隊在 JM600 V3.0 系統(tǒng)的成本控制上做了很多考量，通過提高系統(tǒng)集成度來實現(xiàn)性能與成本間的平衡，最終將其總成本控制在低于業(yè)界平均水平 30% 以上。極目官方稱這是目前業(yè)界成本最低的 FPGA 視覺方案。

JM600 V3.0 系統(tǒng)之所以能取得上述的技術突破，極目方面將原因歸于其對深度學習技術的深入研究。

一般來講，深度學習算法復雜度較高，不太適合運行在嵌入式硬件平臺上。要將深度學習運行在 FPGA 平臺上，需要首先將算法和硬件進行聯(lián)合開發(fā)，使深度學習網絡輕量化，降低功耗，具備一定的技術壁壘。

極目通過編碼模式優(yōu)化、對冗余網絡結構的裁剪以及算法流程的調整等方式，在控制精度損失的前提下實現(xiàn)了模型尺寸的輕量化。目前，在精度損失不到 1% 的情況下，其深度學習模型尺寸可以壓縮近 90%，計算量降低近 90%。當然，具體的系統(tǒng)效果要看搭載到實際的車輛上才能見真章。

前、后裝 ADAS 雙軌并行

雷鋒網新智駕了解到，憑借著前代的前裝、后裝產品，極目已向蘇州金龍、廈門金旅、濰柴動力、上海申龍、青年汽車、珠海銀隆、上海萬象等多家國內 TOP15 商用客車企業(yè)批量供貨，在前裝客車領域的大型主機廠客戶份額占比據稱已經超過 50%。同時，極目也在積極拓展卡車及乘用車市場，目前已與數家 TOP10 廠商達成合作。

其新產品 JM600 V3.0 也會在這些已有客戶中率先進行落地。

此外，在后裝市場上，極目已與蘇交科、中石油、上海國際汽車城、新加坡警察部隊（Singapore Police Force）等國內外大型車隊進行合作，并與中國大地保險總部率先在國內多個省市合作推動 ADAS 車險風控業(yè)務落地，后裝業(yè)務涉及車隊管理、營運車險、智慧公交等多個領域。

雷峰網原創(chuàng)文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。