44
随着自动驾驶概念的引入，汽车的车身电子架构正在发生变化。传统汽车采用了分布式架构，每个电子单元各自承担计算任务，需要集中处理的数据很少。自动驾驶原型车采用了中央式架构——终端电子单元不对数据做修改处理，而是由中央处理器承担所有的计算任务。如何让软硬件高度融合成为实现自动驾驶的关键。在接受与非网采访时，CEVA 公司汽车市场营销总监 Jeff VanWashenova 谈到了 CEVA 对此的一些看法和相应的产品布局。
CEVA 公司汽车市场营销总监 Jeff VanWashenova
NeuPro 高效计算平台提升 DAS 系统性能
CEVA 是专注于为计算机视觉和深度学习加速提供安全高效处理解决方案的芯片 IP 供应商，我们的 XM 计算机视觉处理器和专用 NeuPro 神经网络处理器，用于驾驶员监控等 DAS 系统，以及后视摄像头和环视系统等智能摄像系统。
CEVA 的产品可用于高精度和高性能的算法。CEVA 的处理器可以在低功耗嵌入式解决方案中高效地运行神经网络。CEVA 自有的深度神经网络软件框架(CDNN)，可以将传统上运行在 GPU 等耗电计算平台上的神经网络优化，在低功耗嵌入式系统中运行。
CEVA 帮助解决的当今难题，是采用高成本效益解决方案来为传统计算机视觉和深度学习提供计算平台，瞄准大众市场应用。这些计算平台将用于面向多种不同价格和性能的 DAS 系统部署，以提高其相关的性能、减低功耗和成本，使得面向大众汽车驾驶市场的解决方案更加安全。
为了安全且高度可靠的 DAS 系统所需的性能，许多人正在转向深度学习。传统上，神经网络运行在耗电量大且价格昂贵的 GPU 系统上；然而，CEVA 的 NeuPro 是一个高效的计算平台，可以在更小(高成本效益)的解决方案中运行相同的神经网络，达到大众市场应用的功率和性能标准。
CEVA 解决方案是高度可靠的安全系统的重要组成部分。为了解决安全问题，许多汽车生产商依靠 ISO26262 等安全标准来解决这些问题。CEVA 致力于提供实现此安全标准的解决方案，我们可通过提供 CEVA 汽车计算平台固有的流程、文档和其他设计措施，帮助解决方案通过 ISO26262 认证。
自动驾驶的验证和引入都还是开始
对于自动化系统将于何时广泛引入汽车市场，业界争议不断；并且我们在实现完全自治汽车系统方面所做的工作越多时，我们越来越多地发现部署这些系统的巨大挑战。在启动全自动和部分自动化系统时，安全是关键问题，并且在诸如城市驾驶、夜间和恶劣天气运行等许多具有挑战性的情况下，需要付出很多努力来确保安全运行。
业界正在通过 ISO26262 来解决这些问题，但这只是一个开始。需要花费大量精力来定义这些系统将要经历的极端情况，这不是一件容易的事。为了完全理解有可能发生的所有情况，我们需要记录许多英里的驾驶情况，从而定义、诊断和解决许多独特场景问题。
为了克服这些挑战，社会需要定义一个可接受的安全和性能水平。虽然世上没有完美的系统，但这不应该阻碍我们努力发展更好的全自动车辆以实现移动性和安全性方面的巨大优势。
高性价比解决方案满足中国大规模部署需求
对 CEVA 以及许多致力于安全和高性能 DAS 和自治系统的企业来说，中国市场非常重要。这些解决方案需要具有高成本效益和高性能，以满足市场和中国的大规模部署需求。
CEVA 主要关注大规模市场部署的系统。CEVA 的 XM 和 NeuPro 平台旨在以低成本和低功耗实现系统所需要的高处理能力，帮助实现大规模市场的部署。
与非网原创内容，未经许可，不得转载！
下载ECAD模型
