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安森美用半导体的方法将智能感知的挑战移植到摩尔定律( 二 )


安森美用半导体的方法将智能感知的挑战移植到摩尔定律文章插图
国内自动驾驶分级和国外基本接近 ， 都是六级 ， 从L0到L5 ， 0级到5级 ， 级别逐渐地提高 ， 不管是传感器的数量还是种类都是不断地扩大增加 。 最大的一个分界点是从L3到L4 。 L3可以不用激光雷达 ， 原因是L3在一些极限场景下需要驾驶员自己来操控；L4则一定要用激光雷达 ， 而且一定要用到高清地图 ， 因为L4理论上就是驾驶员完全不需要操控了 ， 完全是由机器来操作 。 第五级叫做limit off ， 已经没有任何局限的场景 ， 任何场景都可以自动驾驶了 。
从市场应用来看 ， 目前国内的新车以L2、L3为主流 ， 一些整车厂的高端品牌车已经具备L2、L3的功能 。 自动驾驶 ， 从L3到L4是逐渐过渡演变过来还是直接跳到L4？易继辉判断 ， L3到L4的过渡不太可能 ， 非常难 ， 通常是直接跳到L4 。 此外 ， L4、L5落地的商业模式已经基本清晰 ， 以前是以B2C的形式走消费类 ， 现在基本都是B2B的模式 ， 从商业车来切入 ， 因只有商业车才能承受当前智能感知较高的成本 。
安森美用半导体的方法将智能感知的挑战移植到摩尔定律文章插图
商用车主要可分为三大类 ， 一是自动驾驶出租车 ， 国内现在18个城市发了自动驾驶的许可证 ， 已经有将近500辆全自动驾驶的出租车在路上跑 ， 光百度就有将近200辆 。 很多自动驾驶车厂都是同时在美国拿到了许可证 ， 并且在中国和美国两地都有研发中心 ， 在这个领域 ， 国内发展速度非常快 。 二是物流机器人 ， 特别是新冠状病毒疫情以后 ， 物流机器人的应用越来越普及 。 三是大型商业车 ， 目前在美国、欧洲、中国都已经有在路上开始跑的了 。
在汽车行业 ， 安森美半导体可以提供一整套的图像传感器方案 ， 有超过十多年的技术投入 。 2019年 ， 安森美半导体在汽车市场销售了近一亿颗传感器 。 其中在汽车成像市场 ， 安森美半导体在全球占>60%的市场份额；在汽车感知领域 ， 包括人工智能和机器视觉用的感知系统 ， 安森美半导体占全球>80%的市场份额 ， 而且还在逐年扩大 。 据悉 ， 安森美半导体有一项新技术 ， 就是在传统小像素旁边开个大的蓄水池 ， 把多余的电荷流到这边 ， 把整个光强量、信息量提高 ， 增加动态范围 。 目前 ， 已经逐渐将这个技术转入企业传感器中 。 此外 ， 针对智能驾驶舱解决方案 ， 安森美半导体也有两款百万像素的 ， 在业界都非常受欢迎的 。 智能驾驶舱里的一个挑战是 ， 目前的摄像头尺寸太大了 ， 18×18cm3 ， 最小的也是3×3cm3 。 而安森美半导体联合合作伙伴 ， 已经成功开发了0.5×0.5cm3非常小型的摄像头 。 易继辉表示：“无论是图像传感器还是激光雷达 ， 汽车绝对是一个最不容错过的主战场 ， 随着ADAS以及自动驾驶的不断智能进阶 ， 对汽车感知的需求与日俱增 。
安森美用半导体的方法将智能感知的挑战移植到摩尔定律文章插图
工业机器视觉和边缘AI应用升级随着人工智能对像素分辨、理解和判断能力需求的提升 ， 图像传感器对于像素识别要求也越来越高 。 安森美半导体可以提供全方位的智能感知方案 ， 其中主要发力于汽车、机器视觉、边缘人工智能这三大市场 。 在工业机器视觉领域 ， 业界规模最大的两家是安森美半导体和索尼 ， 安森美半导体可提供从低端、中端一直到高端所有产品系列 ， 且有很强的应用支持 。 在边缘人工智能领域 ， 5G将带来一些全新的应用 ， 比如远程医疗、自动驾驶、V2X通信等 ， 可以传输的图像质量和带宽将比4G要大得多 ， 这些都会相应地带来新的需求 。 易继辉说到：“边缘人工智能是新兴市场 ， 主要是由人工智能、5G、IoT等新技术导入后开发出新的应用 。 这是非常有潜力的市场 。 在这些核心市场上 ， 安森美半导体已经做了非常长时间的布局和投入 。 比如安森美半导体的AR0230 HDR具有200万像素及宽动态范围 ， 能提供高清晰的图像质量 ， 进而提高AI的判断精度 ， 可应用于无接触付款以及飞机场、火车站、高铁站等无接触闸口 。 ”


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