AutoSens是汽车（chē）传（chuán）感器和感知技术的会议，它（tā）将工程师和其他参与ADAS和自动驾驶市场的相关人（rén）员（yuán）联系（xì）起来（lái）。这一届是在比利时（shí）布鲁塞尔举（jǔ）世（shì）闻名的AutoWorld博物馆（guǎn）举行，行（háng）业领（lǐng）导者（zhě）齐聚一堂，研究并评估了ADAS的最新（xīn）发（fā）展。

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到（dào）2025年，这（zhè）个市场的价值（zhí）预（yù）计将超（chāo）过670亿（yì）美元，这（zhè）并不都是智（zhì）能科技发展的功劳，而是（shì）因（yīn）为创新水（shuǐ）平的提高，以及（jí）越来越（yuè）多的加速汽（qì）车自动（dòng）化和自动驾驶汽车的（de）发展的举措的出台。

由（yóu）于传感器变得越来越（yuè）智能，设计工（gōng）程师能够为更少的设备增加更多的感知功能（néng）。

然（rán）而，考虑到驾驶员安全，我们可能会将（jiāng）自动驾驶汽车提高到（dào）一个更高的标准，我们所看到的支持自动驾驶的增量创新（xīn）表明（míng），可（kě）能需要（yào）很长时（shí）间才（cái）能实现完全（quán）的自动驾驶。

随着工程师和科学家们对L4级和L5级的（de）发展看的更加的（de）现实（shí），围（wéi）绕自动（dòng）驾驶汽车（chē）的（de）炒作也开始降温，但（dàn）未来仍将面临重大的挑战。有人还声称，到2020年，我们将看到大批自动（dòng）驾驶汽车或机器人出（chū）租车出现在我们的道路（lù）上（shàng）。

尽（jìn）管如（rú）此（cǐ），在传感器（qì）、计算（suàn）机视觉（jiào）和（hé）安全（quán）方（fāng）面的持续（xù）研究（jiū）正在取（qǔ）得了积极（jí）的进展。

9 月 18 日，比利时布（bù）鲁（lǔ）塞尔 AutoSens 展会上，CEVA 发（fā）布了第二代 AI 处理器架（jià）构 NeuPro－S，使深度神经（jīng）网（wǎng）络工作负（fù）载的性能提高 50％，内存带宽降低（dī） 40％，功耗降低（dī） 30％。同时还（hái）推（tuī）出了业界首创（chuàng）的深度神（shén）经网络编（biān）译器（qì）技术 CDNN－Invite API，通过统一接口，优化神经网络推理固件（jiàn），从而支持 NeuPro－S 内核与定制神经网络（luò）引擎的（de）异构协（xié）同处（chù）理。

NeuPro－S 和 CDNN－Invite API 适用于需要在边缘端进行 AI 处理的（de）视觉终端设备，包（bāo）括自（zì）动驾驶汽车、智能手机、监控摄像（xiàng）头、消费类摄像头、AR／VR 头盔（kuī）、机器人（rén）和（hé）工业（yè）应用。NeuPro－S 可以（yǐ）对边缘设备（bèi）中视（shì）频（pín）和图像中（zhōng）的（de）物品进行分（fèn）割、检测和分类神经网络，从（cóng）而显著提高系统感知性（xìng）能。通过减少使用外部 SDRAM 的高成（chéng）本传输，NeuPro－S 可以支持多（duō）级内存系统（tǒng）。同时，NeuPro－S 还支（zhī）持多重（chóng）压缩选项和异构可（kě）扩展性，可在单个（gè）统一架构中实现（xiàn） CEVA－XM6 视觉 DSP、NeuPro－S 内核和定（dìng）制（zhì） AI 引擎（qíng）的各种组合。

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NeuPro－S 可以对边缘设备中视（shì）频（pín）和图（tú）像中的物品进行分割、检测和（hé）分类神经网络（luò），从（cóng）而显著提高系统感知性能。通过减少使用外部（bù） SDRAM 的（de）高成本传输，NeuPro－S 可以（yǐ）支持多级内存系统（tǒng）。同时（shí），NeuPro－S 还支持多重压缩选项和异构可扩展性，可在单个统一（yī）架构中（zhōng）实现（xiàn） CEVA－XM6 视觉 DSP、NeuPro－S 内核和定制 AI 引擎（qíng）的各种组合。

NeuPro－S 系列包括 NPS1000、NPS2000、NPS4000，分别（bié）具有 1000、2000、4000 个 8 位（wèi） MAC 的（de）预配置处理（lǐ）器。其中，NPS4000 具有最高的（de）单核 CNN 性能，在（zài） 1．5GHz 时可达到 12．5 TOPS，并且可完全扩展，最高可达到 100 TOPS。

NeuPro－S 架构中集（jí）成的完全可（kě）编程 CEVA－XM6 视觉 DSP，不仅可以对 AI 实时处理，还可以同时处理图像、计算（suàn）机视觉和一般 DSP 工作负载。

在自动驾驶领域，NeuPro－S 还提供了满足安全（quán）要求的解决方案，包括质量保证标准 IATF 16949、以及汽车标准 ISO 26262 和 A－Spice。

NeuPro－S 架构解决了这些设备中日益增多的数据带宽和功耗挑战。通过 CDNN－Invite API，我们降低了不断（duàn）增长（zhǎng）的神（shén）经网络（luò）创新（xīn）者社（shè）群的准入门槛，可让他们从（cóng）我们的 CDNN 编译器提（tí）供的广泛支持和易用性（xìng）中受益（yì），从而进一步扩展了在（zài）神经网（wǎng）络（luò）编译器技术领域（yù）无可争议（yì）的竞争优势（shì）。

Coccon激光雷达

自（zì）动驾驶技术（shù）的一个（gè）有趣应用是（shì）地理（lǐ）围栏车辆的开发（geo－fenced vehicles），这种车辆的行驶（shǐ）范围和能力都比较有限。

LeddarTech产品（pǐn）线（xiàn）经理Vincent Racine表示：“到2055年，城市（shì）人口将（jiāng）大（dà）幅增长，这就会导致道路（lù）上的汽车（chē）将翻（fān）一（yī）番，基础设施面临的压力只会越（yuè）来越大（dà）。”“我们正面临着日益严重（chóng）的（de）交通堵塞、排放量的增加，如果我们发现自己被困在拥挤（jǐ）的道路（lù）上，我们的生产（chǎn）力将受到严重的打击。”

“我们看到服务于自（zì）动驾驶（shǐ）的航天飞机的需（xū）求（qiú）正在增长（zhǎng），这些飞（fēi）机将运行在地（dì）理（lǐ）围栏路线上。事实上，一些（xiē）研究报告表明，到2025年，可能会有多达200万（wàn）架这样的航（háng）天飞机投入使用，使4－15人沿着预定（dìng）的（de）路线行驶50公（gōng）里。”

“汽车必须在拥挤的地区行驶，还（hái）要考虑行人（rén）、自行车和（hé）动物，所有这（zhè）些的活动都很难预测（cè）。这就使得传感器在车辆的地位（wèi）愈发重（chóng）要。”

为了解决（jué）这个问题，LeddarTech开发了Leddar Pixell，这是（shì）一（yī）种用于地（dì）理围栏自动（dòng）驾驶（shǐ）车辆的激光雷达。

拉辛解释：“LeddarTech的（de）固态激光雷达技术能够为COAST Autonomous自动（dòng）驾驶车辆优化安全（quán）性能（néng），这（zhè）项技术（shù）的坚固性与可靠性能适应严苛的驾（jià）驶环境，并通过消除其它传感技（jì）术（shù）留下的盲区（qū），使（shǐ）其成（chéng）为在停车（chē）启动应用中防止（zhǐ）碰撞的（de）首选技（jì）术。”

“它能对车辆周围的障（zhàng）碍物（wù）提供高度可靠（kào）的探测，适用于正在开发的感知平台，以（yǐ）确保乘（chéng）客（kè）和弱（ruò）势道路使用者的安全与保护。”

据了解，该解（jiě）决方案已经被北美和欧洲十几（jǐ）家领（lǐng）先的（de）自（zì）动驾驶汽（qì）车供应（yīng）商采用。

拉辛指（zhǐ）出：“至关重要的是，Pixell能够弥补用于（yú）地（dì）理定位的机械扫描激（jī）光雷达的局限（xiàn）性（xìng），在（zài）某（mǒu）些情（qíng）况（kuàng）下（xià），可能会产生盲区，可以达（dá）到几（jǐ）米，而这（zhè）个解决方（fāng）案没有死区或盲（máng）点（diǎn）。”

该传感器能够提供一个高效的（de）检（jiǎn）测解决（jué）方案，通过使用高度（dù）集（jí）成的SoC和数字（zì）信号处理软（ruǎn）件组成的LCA2 LeddarEngine嵌（qiàn）入技（jì）术来覆盖关键盲点。

态势感知

虽然技术可以帮助我们提供更好的情（qíng）景感知（zhī）——看到东西，感知它们，然后（hòu）将它们与用户的（de）位置联系起来，但在（zài）这个（gè）领域仍有开发的（de）潜力。

Outsight宣布推出了一款具有创新传感功能的自动驾驶汽车相机——3D语义相机（3D Semantic Camera）。这款相机采用（yòng）低（dī）功（gōng）率短波红外（SWIR）激光器，能够像激光雷达（LiDAR）一样扫描周围数百（bǎi）米的范（fàn）围。结合Outsight的算法（fǎ），这款3D语义（yì）相机不仅可以实（shí）时“看到”车辆周围的整（zhěng）个环境（jìng），还能够识别冰（bīng）、布（bù）和皮肤等物（wù）体材料。

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该（gāi）公司将其描述为“一种革命性的传感器，为智能机器（qì）带（dài）来全（quán）面的态势（shì）感知。”公司（sī）总裁兼联合创始（shǐ）人Raul Bravo表示，“这是一个结（jié）合了软（ruǎn）件和硬件的（de）传感（gǎn）器，支持（chí）远（yuǎn）程（chéng）材料识（shí）别和（hé）全面的实时（shí）3D数据（jù）处理。”

Bravo解释：“这项技术提供了更高的准确性和高效性，使系统能够实时感知、理解并最（zuì）终（zhōng）与周围环境进行交互。”

“机动（dòng）性正在（zài）迅速发展，我（wǒ）们的3D语义摄像（xiàng）头将能（néng）够为（wéi）L1－L3级ADAS中看到的人工控制机（jī）器带来完全的态势感知（zhī）和全新的（de）安全和可靠性，但（dàn）它也将有（yǒu）助于加速（sù）与L4 － 5级自动驾驶汽（qì）车（chē）、机器（qì）人（rén）和无人机（jī）相（xiàng）关的全自动智能（néng）机器的出现。”

“Outsight则是第一个尝（cháng）试在单（dān）个（gè）设备中提供（gòng）完整的情境感（gǎn）知。它是一种（zhǒng）可大规（guī）模生产（chǎn）的“一（yī）体化解决方案”，能够同时感知并理（lǐ）解数百（bǎi）米范围内（nèi）的（de）环（huán）境，包括物体的关键化学成分（例如人类皮肤、棉花（huā）、冰（bīng）、雪、塑料、金属（shǔ）、木材等）。”

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Bravo声称：“结合3D SLAM芯片功能（néng）（同时本地化和映射），这项技术可以实时（shí）交付（fù）现（xiàn）实。”

该（gāi）摄像机通过其（qí）车（chē）载SoC提（tí）供可操作的信息和（hé）对象分类，但（dàn）不（bú）依赖于“机器学习”。因此（cǐ），功耗（hào）和所需的带宽都更低。这（zhè）种（zhǒng）新方（fāng）案无需用于AI训练的大量数（shù）据集（jí），并（bìng）且，通（tōng）过实际的物体（tǐ）“测（cè）量”消除了猜（cāi）测。通过确定物体的材料，提高了相机实际“看到”内容（róng）的（de）置（zhì）信度。

Outsight的3D语义相机能够提供周围所有移动物体（tǐ）的位置、大小和速（sù）度信息，因此（cǐ）它不（bú）仅能够（gòu）“看到（dào）”并测（cè）量，它还能够理（lǐ）解环境，为路径规划（huá）和驾驶决策（cè）提供有价值的（de）信息。

这些例子（zǐ）表明，支持自动驾驶汽车的传感器技术正在发生质的（de）变化，最重要（yào）的是（shì），随着能力的增强和（hé）改进，传感器技术有（yǒu）助于降低部署的总体成本（běn）。