雷鋒網按，汽車正在引領行業革命，引領一個行業的重新定義。

　　在這個大背景下，FPGA 領域的先行者賽靈思近兩年也將逐漸將版圖延展到 SoC、MPSoC 以及 ACAP（Adaptive Compute AccelerationPaltform，自適應計算加速平臺）等。更重要的是，賽靈思正致力于下一代汽車解決方案的開發與部署。

　　近日，深耕汽車領域 13 年的賽靈思舉行了汽車解決方案媒體溝通會，分享了賽靈思在汽車領域的最新動態。

　　在過去一年里，賽靈思年收入首次突破 30 億美元大關，并推出 Zynq UltraScale+ RFSoC 系列、業界首款支持第四代 PCIe 的輕量級自適應計算加速卡 Alveo U50、全球最大容量 FPGA、Vitis 統一軟件平臺等重磅新品。

　　截至目前，賽靈思服務的車企已超過 30 家，車型超過 100 款。而賽靈思在汽車領域的合作伙伴則涵蓋了全球所有主流的一級汽車供應商、原始設備制造商（OEM），以及各種初創型企業。

　　此外，車規級芯片全球范圍內累計銷售已經超過 1.7 億顆，其中7,000 萬顆用于量產型 ADAS。

　　隨著近年來近年來全球自動駕駛相關政策推動、技術突破以及車企智能車型逐漸落地，自動駕駛產業的前景愈發光明。根據 IHSMarkit 預測，到 2040 年，美國、中國和歐洲市場的自動駕駛汽車年銷量將突破 2740 萬輛。

　　此外，隨著智能駕駛從 ADAS 向 AD 持續演進，汽車裝備的探測器以及傳感器的數量也在不斷增長，比如前視攝像頭、激光雷達、成像雷達、傳感器融合、計算加速平臺等領。

　　與之相對應的，智能駕駛的責任方也已經從駕駛員逐漸向計算機演進。換句話說，一開始用于實現外部感知的傳感器，它們旨在對駕駛進行輔助，這個過程中仍然是人來主導；但在未來，汽車的概念將被完全顛覆，廣義上的計算機平臺將成為汽車駕駛的主導。

　　賽靈思汽車系統架構師兼市場經理毛廣輝認為，隨著上述過程的推進，ADAS 從計算機視覺將逐漸過渡到 AI 深度學習處理，前置攝像頭預計在 2022-2023 年成為“標準功能”，同時二維雷達向成像雷達過渡，激光雷達技術高度分裂化/差異化，傳感器探測目標范圍將超過 300 米。

　　同時，為了提高自動駕駛的安全性，自動駕駛對多傳感器的融合所帶來的集中處理的自動駕駛提出了更高的要求。這意味著汽車需要有非常強大的異構處理平臺，能夠綜合集中處理不同來源的數據。

　　這對 ADAS 和自動駕駛系統平臺提出新的要求，需要更加靈活可擴展的智能處理能力，這也是芯片平臺面臨的新的挑戰。

　　不過，賽靈思賽靈思大中華區核心市場總監酆毅表示，在 ADAS 的應用中，無論是廠商使用了什么芯片平臺，進行了怎樣的處理，多傳感器的同步和融合所需要的整體系統的響應時間是最關鍵的，應該要盡可能實現整體應用的加速。

　　目前，賽靈思自適應異構計算平臺能實現多傳感器同步和融合，并支持著視覺系統的持續進化，支持功能的持續疊加和傳感器分辨率的持續提升，算力也不斷增強。

　　其中，視覺系統是自動駕駛的重要一環，處理大量的視覺、視頻、圖形圖像需要高性能的圖像處理芯片。賽靈思車規級 XA Zynq UltraScale+ MPSoC 具備一定的視覺處理性能及深度神經網絡加速功能，可以充分幫助 ADAS 和 AD。

　　基于動態功能切換（DFX，Dynamic Function eXchange）技術，賽靈思的動態可重編程芯片支持眾多 ADAS 和 AD 功能，可有效降低系統成本和功耗。

　　值得一提的是，此前，賽靈思已經與魔鏡智能聯合打造了全棧式自能駕駛方案，采用了賽靈思 XA Zynq®UltraScale+™MPSoC 自適應計算處理器平臺，在前裝乘用車、前裝商用車和后裝市場形成了自己的產品及方案。

　　就目前而言，基于魔視智能的全棧式智能駕駛方案，已經廣泛應用于單目前視 AEB、多路環視盲區預警和碰撞緩解、APA（自動泊車輔助系統）、AVP（自動代客泊車）、擁塞駕駛輔助 TJP 等多種自動駕駛系統，并有眾多項目已在中國一線乘用車及商用車 OEM 前裝客戶進入量產階段。

　　與此同時，在一線城市公交車系統、市政渣土車、兩客一危等細分垂直市場，全棧式智能駕駛方案也已成功落地。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的对话赛灵思高管：自适应计算助力打造下一代汽车解决方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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