隨著自動駕駛概念的引入,，汽車的車身電子架構正在發(fā)生變化,。傳統汽車采用了分布式架構，每個電子單元各自承擔計算任務，需要集中處理的數據很少。自動駕駛原型車采用了中央式架構——終端電子單元不對數據做修改處理，而是由中央處理器承擔所有的計算任務,。如何讓軟硬件高度融合成為實現自動駕駛的關鍵。在接受與非網采訪時,，CEVA公司汽車市場營銷總監(jiān)Jeff VanWashenova談到了CEVA對此的一些看法和相應的產品布局,。
CEVA公司汽車市場營銷總監(jiān)Jeff VanWashenova
CEVA是專注于為計算機視覺和深度學習加速提供安全高效處理解決方案的芯片IP供應商，我們的XM計算機視覺處理器和專用NeuPro神經網絡處理器,，用于駕駛員監(jiān)控等DAS系統,，以及后視攝像頭和環(huán)視系統等智能攝像系統。
CEVA的產品可用于高精度和高性能的算法,。CEVA的處理器可以在低功耗嵌入式解決方案中高效地運行神經網絡,。CEVA自有的深度神經網絡軟件框架(CDNN)，可以將傳統上運行在GPU等耗電計算平臺上的神經網絡優(yōu)化,，在低功耗嵌入式系統中運行,。
CEVA幫助解決的當今難題，是采用高成本效益解決方案來為傳統計算機視覺和深度學習提供計算平臺,，瞄準大眾市場應用,。這些計算平臺將用于面向多種不同價格和性能的DAS系統部署,，以提高其相關的性能、減低功耗和成本,，使得面向大眾汽車駕駛市場的解決方案更加安全,。
為了安全且高度可靠的DAS系統所需的性能,，許多人正在轉向深度學習,。傳統上，神經網絡運行在耗電量大且價格昂貴的GPU系統上,；然而,，CEVA的NeuPro是一個高效的計算平臺，可以在更小(高成本效益)的解決方案中運行相同的神經網絡,，達到大眾市場應用的功率和性能標準,。
CEVA解決方案是高度可靠的安全系統的重要組成部分。為了解決安全問題,，許多汽車生產商依靠ISO26262等安全標準來解決這些問題,。CEVA致力于提供實現此安全標準的解決方案，我們可通過提供CEVA汽車計算平臺固有的流程,、文檔和其他設計措施,，幫助解決方案通過ISO26262認證。
自動駕駛的驗證和引入都還是開始
對于自動化系統將于何時廣泛引入汽車市場,，業(yè)界爭議不斷,；并且我們在實現完全自治汽車系統方面所做的工作越多時，我們越來越多地發(fā)現部署這些系統的巨大挑戰(zhàn),。在啟動全自動和部分自動化系統時,，安全是關鍵問題，并且在諸如城市駕駛,、夜間和惡劣天氣運行等許多具有挑戰(zhàn)性的情況下,，需要付出很多努力來確保安全運行。
業(yè)界正在通過ISO26262來解決這些問題,，但這只是一個開始,。需要花費大量精力來定義這些系統將要經歷的極端情況，這不是一件容易的事,。為了完全理解有可能發(fā)生的所有情況,，我們需要記錄許多英里的駕駛情況，從而定義,、診斷和解決許多獨特場景問題,。
為了克服這些挑戰(zhàn)，社會需要定義一個可接受的安全和性能水平,。雖然世上沒有完美的系統,，但這不應該阻礙我們努力發(fā)展更好的全自動車輛以實現移動性和安全性方面的巨大優(yōu)勢,。
高性價比解決方案滿足中國大規(guī)模部署需求
對CEVA以及許多致力于安全和高性能DAS和自治系統的企業(yè)來說，中國市場非常重要,。這些解決方案需要具有高成本效益和高性能,，以滿足市場和中國的大規(guī)模部署需求。
CEVA主要關注大規(guī)模市場部署的系統,。CEVA的XM和NeuPro平臺旨在以低成本和低功耗實現系統所需要的高處理能力,，幫助實現大規(guī)模市場的部署。