AutoSens是汽（qì）车传（chuán）感器和感知技术的会议，它将工程师（shī）和其他参与ADAS和自（zì）动驾驶（shǐ）市场的相关人员联（lián）系（xì）起来。这一（yī）届是在比利时布鲁（lǔ）塞尔举世闻名（míng）的AutoWorld博（bó）物（wù）馆（guǎn）举行，行业领导者齐（qí）聚一堂（táng），研究并评（píng）估了ADAS的最新（xīn）发展。

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到（dào）2025年，这个市场的价值预计将超过670亿（yì）美（měi）元，这并不都是智能科技发（fā）展的功劳，而是因为创新水平的提高，以及越（yuè）来（lái）越多的加速汽车自（zì）动化和自动驾驶汽车的发展的举措的出台。

由于传感器变得（dé）越来越智能，设（shè）计（jì）工程（chéng）师能够为更少（shǎo）的设备增加更多的感知功能。

然而，考虑到驾驶员安全，我们可能会将自动驾驶汽车提高到（dào）一个更高的（de）标准，我们（men）所看到的支持自动驾驶的增量创新表明，可能需要很长时间才能实（shí）现完（wán）全的自动驾驶。

随着工程师和科学家（jiā）们对L4级和（hé）L5级的发展看的更加的现实，围绕自动驾驶汽车的炒作也开（kāi）始降温，但未来仍将面临（lín）重大的挑战（zhàn）。有人还声称，到2020年，我们将看到大（dà）批自（zì）动驾驶汽（qì）车或机器人出租车出现在我们的（de）道路上。

尽管如此，在传感器、计算机视觉和安全方（fāng）面的持续研究正在取（qǔ）得了（le）积（jī）极（jí）的进展。

9 月 18 日，比（bǐ）利时布（bù）鲁塞尔 AutoSens 展会上，CEVA 发布了第（dì）二代 AI 处理器架构 NeuPro－S，使深（shēn）度神经网络工作负（fù）载（zǎi）的性能提高 50％，内存（cún）带宽降低（dī） 40％，功耗降低 30％。同时还推出了（le）业界首创的深度（dù）神经（jīng）网络编译器技术 CDNN－Invite API，通过统（tǒng）一（yī）接口，优化神经网（wǎng）络推（tuī）理（lǐ）固件，从而（ér）支（zhī）持 NeuPro－S 内（nèi）核与定制神经（jīng）网络引（yǐn）擎的异构协（xié）同处理。

NeuPro－S 和 CDNN－Invite API 适（shì）用（yòng）于需要在边缘端进（jìn）行 AI 处理的视觉终端（duān）设备，包（bāo）括（kuò）自动驾驶汽车、智能（néng）手（shǒu）机、监（jiān）控（kòng）摄像头（tóu）、消（xiāo）费类摄像（xiàng）头、AR／VR 头（tóu）盔、机器（qì）人和工业应用。NeuPro－S 可以对边缘设备中视频和图（tú）像中的物品进（jìn）行（háng）分割、检测和分类神经网络，从而显著提高系统感知性能。通（tōng）过减少使（shǐ）用外部 SDRAM 的（de）高（gāo）成（chéng）本传输，NeuPro－S 可以（yǐ）支持多级内存系统。同时，NeuPro－S 还支持（chí）多重压缩选（xuǎn）项和异构（gòu）可扩展性，可在单个统（tǒng）一架构（gòu）中实（shí）现 CEVA－XM6 视觉 DSP、NeuPro－S 内（nèi）核和（hé）定制 AI 引擎的各（gè）种组合。

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NeuPro－S 可以对边缘设备中视频和图像中（zhōng）的物品进行（háng）分割、检测和分类神经网络，从而显著提高系统感知性能（néng）。通过减少使用外部（bù） SDRAM 的高成本传（chuán）输，NeuPro－S 可以支持多级内存系统。同时，NeuPro－S 还支持（chí）多重压缩选项和异（yì）构可扩展性（xìng），可在单个统一架（jià）构中实（shí）现 CEVA－XM6 视觉 DSP、NeuPro－S 内（nèi）核（hé）和定制 AI 引（yǐn）擎的各种组合。

NeuPro－S 系列（liè）包括（kuò） NPS1000、NPS2000、NPS4000，分别具有（yǒu） 1000、2000、4000 个 8 位 MAC 的（de）预配置处理器。其（qí）中，NPS4000 具有最（zuì）高的单核 CNN 性能，在 1．5GHz 时可达到 12．5 TOPS，并且（qiě）可完全扩展，最高可（kě）达到（dào） 100 TOPS。

NeuPro－S 架构（gòu）中集成的完全可编（biān）程 CEVA－XM6 视觉（jiào） DSP，不仅可（kě）以对 AI 实时（shí）处理，还可以同时处理图像、计算（suàn）机视觉（jiào）和（hé）一（yī）般 DSP 工作负载。

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

NeuPro－S 架构（gòu）解决了这些设备中日益（yì）增多（duō）的数据带宽（kuān）和功耗挑战。通过 CDNN－Invite API，我们降低了（le）不断增长的神经（jīng）网络（luò）创新者（zhě）社群的准入门槛，可（kě）让（ràng）他们（men）从我们的（de） CDNN 编译（yì）器提供的（de）广泛支持和易用性（xìng）中（zhōng）受益，从而进（jìn）一步扩展了在（zài）神经（jīng）网络编译器技术领（lǐng）域无（wú）可争议（yì）的竞争优势（shì）。

Coccon激光（guāng）雷达

自动驾驶技术的一个有趣应用是地理围栏车辆的开发（geo－fenced vehicles），这种车辆的行（háng）驶范（fàn）围和能力（lì）都（dōu）比较有限（xiàn）。

LeddarTech产品线经理Vincent Racine表示：“到2055年，城市（shì）人口将大幅增长（zhǎng），这就会（huì）导致道路（lù）上的汽（qì）车将翻一番，基础（chǔ）设施面（miàn）临的压力（lì）只会越来越大。”“我们正面临着日益（yì）严（yán）重的交通堵塞（sāi）、排放量的增加，如果我们发现自己被困在拥挤的道路上，我们的生产力（lì）将受到严重（chóng）的（de）打击。”

“我们看到服务于自（zì）动驾（jià）驶的航天（tiān）飞机（jī）的需求正在（zài）增长，这些飞机将运行在地（dì）理（lǐ）围栏路线上。事实（shí）上，一些研（yán）究报告（gào）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（rén）沿着预定的路（lù）线行驶50公里。”

“汽车（chē）必须在（zài）拥挤（jǐ）的地（dì）区行驶，还要考虑（lǜ）行人（rén）、自行车和（hé）动物，所（suǒ）有（yǒu）这些的活（huó）动都很难预（yù）测。这就使得传感器（qì）在车辆的地（dì）位愈发重要（yào）。”

为了（le）解决（jué）这个问题，LeddarTech开（kāi）发了（le）Leddar Pixell，这是一种用于地理围栏自动驾驶车辆的激光雷达（dá）。

拉（lā）辛解释：“LeddarTech的固态（tài）激光雷达技术能够为COAST Autonomous自动驾驶车辆优（yōu）化安全（quán）性（xìng）能（néng），这项技术的坚（jiān）固性与可靠（kào）性能（néng）适应严苛的驾驶环境，并（bìng）通（tōng）过（guò）消除其（qí）它传（chuán）感技术留下的盲区，使其成为（wéi）在停车启动（dòng）应用中防止（zhǐ）碰撞的首选技术。”

“它能对（duì）车辆周（zhōu）围的（de）障碍物（wù）提供高（gāo）度可（kě）靠的（de）探（tàn）测，适（shì）用于正在开发的感知平台，以（yǐ）确保（bǎo）乘（chéng）客和弱势道路使用者的安全与保护。”

据了解，该解决方案已经被北美和欧（ōu）洲十几家领先的自动驾驶（shǐ）汽车供（gòng）应商采用。

拉辛指出：“至关重要（yào）的是，Pixell能够（gòu）弥补用（yòng）于地理定（dìng）位（wèi）的机械扫（sǎo）描激（jī）光雷达的局限性（xìng），在某些情况下，可能会产生盲区，可以达到几米，而这个解决方案没有（yǒu）死区或盲点（diǎn）。”

该传感器能够提供一个高效的（de）检测解决方案，通过使（shǐ）用高（gāo）度集成的SoC和（hé）数字信号处理软（ruǎn）件组成的LCA2 LeddarEngine嵌入技术来（lái）覆（fù）盖关键盲点。

态势感知

虽然（rán）技术可以帮助我（wǒ）们提（tí）供（gòng）更（gèng）好的情景感知——看到东西，感知它们（men），然（rán）后将（jiāng）它们与用户的位置联系起来，但在这个领域仍（réng）有（yǒu）开（kāi）发（fā）的潜（qián）力。

Outsight宣布推出了一款具（jù）有（yǒu）创新传感功能的（de）自（zì）动驾驶汽车（chē）相机——3D语义（yì）相机（3D Semantic Camera）。这款（kuǎn）相机（jī）采用低功率短波红外（SWIR）激光器，能够像激光雷达（LiDAR）一样扫描周围（wéi）数百米的范围（wéi）。结（jié）合Outsight的（de）算法，这款3D语义相机（jī）不（bú）仅（jǐn）可以实（shí）时“看到（dào）”车辆周（zhōu）围的整个环境，还能够识别冰（bīng）、布和（hé）皮肤等物体材料。

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该公司（sī）将其描述为“一种（zhǒng）革命性的传感器，为智能机器（qì）带来全（quán）面的（de）态势感（gǎn）知。”公司（sī）总裁（cái）兼联合创始人Raul Bravo表示，“这是一（yī）个结合了（le）软件（jiàn）和硬件的传感器，支持远（yuǎn）程材料识别（bié）和全面的实时3D数据处理。”

Bravo解释：“这（zhè）项（xiàng）技术提（tí）供了更高的（de）准确性和高效性，使系统（tǒng）能（néng）够（gòu）实时感知、理解（jiě）并最终与周围环境进行（háng）交互。”

“机动（dòng）性（xìng）正在迅速发（fā）展，我们的3D语义摄（shè）像头将能够（gòu）为L1－L3级ADAS中看到的（de）人工（gōng）控制机器带来完全（quán）的态势感知和全（quán）新的安全和可靠性（xìng），但它也将有助于加速（sù）与L4 － 5级自动驾驶汽（qì）车、机器人（rén）和无人机（jī）相关的（de）全自动智能机器的出现。”

“Outsight则是第（dì）一个尝试在单个设（shè）备中提供完（wán）整的情（qíng）境（jìng）感知。它是一种可（kě）大规模生产的“一体化解决（jué）方案（àn）”，能够同时感（gǎn）知并理解数百米范围内（nèi）的环境，包括物体（tǐ）的关（guān）键化学成分（fèn）（例如人类皮肤、棉花、冰、雪、塑料、金属、木材等）。”

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Bravo声（shēng）称：“结（jié）合（hé）3D SLAM芯片功（gōng）能（同时本地化和映射（shè）），这项技术可以实（shí）时交（jiāo）付现实。”

该摄（shè）像机通过其车载SoC提（tí）供可操（cāo）作（zuò）的信息和对象分（fèn）类，但不依赖于“机器学习”。因（yīn）此（cǐ），功耗（hào）和所需的（de）带宽都更低（dī）。这种（zhǒng）新方案无需用于AI训练的大（dà）量数据集，并且，通过（guò）实际的物体（tǐ）“测（cè）量（liàng）”消除了猜测。通过确定（dìng）物体的材（cái）料，提（tí）高了相（xiàng）机实际“看到”内（nèi）容的置信度。

Outsight的3D语义相机能够提供周围所（suǒ）有移动物体的位（wèi）置、大小和速度（dù）信息，因此它不仅能够“看到”并测量（liàng），它（tā）还能够（gòu）理解环境（jìng），为（wéi）路径规（guī）划（huá）和驾驶决策提供有价值的信（xìn）息。

这些例子表（biǎo）明（míng），支（zhī）持自动驾（jià）驶（shǐ）汽车的传感器技（jì）术正在发生质的变化，最重要（yào）的是，随（suí）着能力的增强和改进，传感器技（jì）术有助（zhù）于降低部署的总体成本。