安霸傲酷自適應(yīng) AI 毫米波雷達(dá)軟件和高能效的 5 納米制程的 CV3 AI 域控制器主芯片首次實(shí)現(xiàn) 4D 成像毫米波雷達(dá)原始數(shù)據(jù)的集中式處理和前融合。

2022 年 12 月 6 日，美國加利福尼亞州圣克拉拉市， Ambarella（下稱“安霸”，納斯達(dá)克股票代碼：AMBA，專注于 AI 視覺感知芯片的半導(dǎo)體公司），今天領(lǐng)先業(yè)界首發(fā)集中式 4D 成像毫米波雷達(dá)架構(gòu)，它既可以對原始毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中處理，也可以與其它傳感器輸入，例如攝像頭、激光雷達(dá)和超聲波，進(jìn)行深入的底層融合。這一突破性的架構(gòu)為 ADAS 和 L2＋ 至L5 的自動駕駛系統(tǒng)以及智能機(jī)器人的 AI 算法，提供了更高級的環(huán)境感知和更安全的路徑規(guī)劃。安霸傲酷獨(dú)特的毫米波雷達(dá)技術(shù)，使用 AI 算法支持雷達(dá)波形對周圍場景的動態(tài)適應(yīng)，可輸出精度高達(dá) 0．5 度角分辨率、每幀高達(dá)數(shù)萬個點(diǎn)的超密集點(diǎn)云，并且有效工作距離超過 500 米。這所有的性能指標(biāo)，都以少了一個數(shù)量級的天線 MIMO 通道來實(shí)現(xiàn)，這樣不僅降低了數(shù)據(jù)帶寬，功耗也更低。搭載傲酷技術(shù)的安霸集中式 4D 成像毫米波雷達(dá)，感知系統(tǒng)更靈活，性能更高，助力系統(tǒng)集成商在下一代的雷達(dá)設(shè)計中占得先機(jī)。

“2021 年，全球市場汽車 ADAS 領(lǐng)域生產(chǎn)了約 1 億個毫米波雷達(dá)。”全球知名市場研究與戰(zhàn)略咨詢公司 Yole Group 旗下的 Yole Intelligence 的射頻設(shè)備與技術(shù)團(tuán)隊首席分析師 Cédric Malaquin 解釋說。“隨著汽車安全方面的法規(guī)要求不斷提高，以及更先進(jìn)的自動駕駛系統(tǒng)的逐漸推進(jìn)，我們預(yù)計到 2027 年這一數(shù)量將增長 2．5 倍”。事實(shí)上，主機(jī)廠從目前每輛車配置 1－3 個毫米波雷達(dá)，已演變?yōu)槊枯v車至少配置 5 個毫米波雷達(dá)。此外，關(guān)于毫米波雷達(dá)是應(yīng)該采用分布式模塊處理，還是集中式處理，以及關(guān)聯(lián)的開發(fā)如何做，行業(yè)內(nèi)有針鋒相對的觀點(diǎn)。一種做法是將多個雷達(dá)的數(shù)據(jù)集中式處理，這將使得主機(jī)廠獲得更高性能的成像毫米波雷達(dá)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)新的 ADAS／AD 功能，同時優(yōu)化毫米波雷達(dá)模組的成本。

這項獨(dú)特的、極具性價比的新架構(gòu)，終于在安霸 CV3 AI 域控制器主芯片上得以實(shí)現(xiàn)。安霸優(yōu)化了算法，在CV3芯片上增加了專為毫米波雷達(dá)信號處定制的硬件單元。CV3 的每瓦特 AI 性能優(yōu)勢在業(yè)內(nèi)逐漸被更多客戶充分認(rèn)識，其高計算性能和大內(nèi)存容量使得 4D 毫米波雷達(dá)算法充分發(fā)揮，得到具有高點(diǎn)云密度、長探測范圍 和高靈敏度的雷達(dá)感知結(jié)果，這讓搭載單顆 CV3 的自動駕駛車輛和機(jī)器人也能高效地集中多傳感器的實(shí)時處理感知、底層融合和路徑規(guī)劃。

安霸總裁兼 CEO 王奉民說：“業(yè)界尚未有其他半導(dǎo)體和軟件公司同時在毫米波雷達(dá)算法、攝像頭視覺影像處理，以及AI加速引擎等幾個方面擁有領(lǐng)先的全棧能力。這些專業(yè)能力讓我們能夠創(chuàng)建一個前所未有的集中式域控處理架構(gòu)，憑借 CV3 行業(yè)領(lǐng)先的性能功耗比，把傲酷毫米波雷達(dá)算法的領(lǐng)先優(yōu)勢更好發(fā)揮出來，有效地實(shí)現(xiàn)全新的 AI 感知、傳感器融合和路徑規(guī)劃，這將有助于我們更深層地挖掘出 ADAS、自動駕駛和機(jī)器人市場的全部潛力。＂

友商的 4D 成像毫米波雷達(dá)技術(shù)因數(shù)據(jù)量太大，難以有效傳輸和集中化處理。提供 4D 成像毫米波雷達(dá)所需的高角分辨率需要每個模塊使用數(shù)千個 MIMO 天線，而它們每秒會產(chǎn)生數(shù)萬億 bit 的數(shù)據(jù)，同時，每個雷達(dá)模塊將消耗超過 20 瓦的功率。一輛車需要至少六個雷達(dá)模塊，其數(shù)據(jù)量也將倍增，因此，要集中處理數(shù)千根天線上的毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)，在技術(shù)上極為困難。

通過 AI 算法動態(tài)控制現(xiàn)有 MMIC 設(shè)備調(diào)制雷達(dá)波形，并使用 AI 算法來創(chuàng)建虛擬天線陣列，傲酷雷達(dá)技術(shù)將這種新架構(gòu)中每個 MMIC 雷達(dá)頭的天線陣列減少到 6 發(fā)射 x8 接收，并且在前端無需接雷達(dá)處理器。其結(jié)果就是，MMIC的數(shù)量大幅減少，同時實(shí)現(xiàn)了極高的0．5度方位角和俯仰角分辨率。此外，安霸的集中式架構(gòu)在最大占空比的情況下，功耗明顯降低，數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸挏p少了 6 倍，不需要邊緣端的雷達(dá)處理，也因此避免了信息過濾和傳感器信息損失。

性價比高、軟件定義的集中式架構(gòu)還可以根據(jù)實(shí)時情況，在不同的傳感器類型之間和同一類型的傳感器之間動態(tài)分配 CV3 的處理資源。例如，在極端的雨天條件下，遠(yuǎn)程攝像頭的有效數(shù)據(jù)會減少，CV3 可以將其部分資源轉(zhuǎn)移，以增強(qiáng)毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)處理 性能。同樣，如果車輛在雨天行駛在高速公路上時，CV3 可以專注于來自正前方的毫米波雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步擴(kuò)大車輛的探測范圍，同時提供更快的反應(yīng)。這種對場景的自適應(yīng)優(yōu)化，是基于邊緣處理的架構(gòu)無法實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)樵谶吘壧幚砑軜?gòu)中，毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)是分布在每個模塊中進(jìn)行處理的，而處理性能是為最壞的情況而準(zhǔn)備的，因此毫米波雷達(dá)的性能 往往沒有得到充分利用。 

低功耗：天線 MIMO 通道少了一個數(shù)量級（每個無處理器的 MMIC 毫米波雷達(dá)頭有 6 個發(fā)射 x 8 個接收天線）

 CV3 標(biāo)志著安霸下一代 CVflow? 架構(gòu)的首次亮相，它包含有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矢量處理器和通用計算矢量處理器，兩者都包含了毫米波雷達(dá)專用信號處理。這些處理器在協(xié)同工作下，結(jié)合傲酷先進(jìn)的雷達(dá)感知算法，可達(dá)到比傳統(tǒng)邊緣毫米波雷達(dá)處理器快 100 倍的高性能。

新款集中式架構(gòu)的優(yōu)勢還包括更容易進(jìn)行 OTA 軟件升級，以便未來不斷改進(jìn)和適應(yīng)新需求。相比之下，在確定每個模塊使用的處理器和操作系統(tǒng)之后，每個邊緣毫米波雷達(dá)模塊的處理器必須單獨(dú)更新；而單一的 OTA 更新可以直接推送到 CV3 主芯片，并在系統(tǒng)的所有雷達(dá)頭中匯總。這些雷達(dá)頭只需要雷達(dá)收發(fā)芯片 而不需要雷達(dá)處理器，這就降低了前裝的成本，以及在發(fā)生事故后更換的材料成本（大多數(shù)毫米波雷達(dá)位于車輛的保險杠后面）。對比新一代集中式毫米波雷達(dá)軟件更新的便利，由于傳統(tǒng)的分布式雷達(dá)更新軟件比較復(fù)雜，如今部署的許多毫米波雷達(dá)模塊從未更新過軟件。

新款集中式毫米波雷達(dá)架構(gòu)的目標(biāo)應(yīng)用包括 ADAS 和 L2＋ 至 L5 自動駕駛汽車，以及自主移動機(jī)器人（AMR）和自動引導(dǎo)車（AGV）機(jī)器人。這些設(shè)計通過安霸統(tǒng)一而靈活的軟件開發(fā)環(huán)境得到簡化，為汽車和機(jī)器人開發(fā)人員提供了一個可升級的軟件平臺，性能范圍從 ADAS 和 L2＋ 一直延伸到 L5。

最新的集中式架構(gòu)將于 2023 CES 期間進(jìn)行展示，本展示僅對安霸受邀嘉賓開放。如有需要可聯(lián)系您的銷售代表。

關(guān)于安霸

安霸的產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于人工智能計算機(jī)視覺、視頻圖像處理、視頻錄制等領(lǐng)域，包括視頻安防、高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、電子后視鏡、行車記錄儀、駕駛員及艙內(nèi)智能監(jiān)控、智能汽車無人駕駛和機(jī)器人應(yīng)用等。安霸的高性能、低功耗AI處理器提供超高清圖像處理、視頻壓縮及強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，能夠從高分辨率視頻和雷達(dá)信息中提取有價值的數(shù)據(jù)，在智能感知、傳感器融合和中央域控處理系統(tǒng)等領(lǐng)域大顯身手。

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