2019 年 12 月 3 日，賽靈思 XDF 大會亞洲站在北京國家會議中心舉行。這是繼 10 月 1 日在美國加州圣何塞、11 月 12 日在荷蘭海牙之后的最后一站，同時也是三站中規模最大的一場，可見對中國市場的重視。

這次大會上，賽靈思分享了其在啟動三大戰略（數據中心優先、加速核心市場發展以及驅動自適應計算）一年多以來的重大成就，同時宣布，賽靈思最新 Vitis? 統一軟件平臺重要組件 Vitis? AI 即日起開放下載。

在這篇文章里，我們主要來看看賽靈思在汽車領域的布局與思考。

于大眾而言，對賽靈思最深的印象應該是「FPGA 的發明者」，不過這家公司已經在逐步進行自我轉型。早在 2018 年初，賽靈思宣布啟動公司三大戰略，宣布加大向汽車等主流市場布局的力度，同時推出了 ACAP 自適應計算加速平臺，為用戶從端點到邊緣再到云端多種不同技術的快速創新提供支持。現在，到了其展示成果的時候了。

數據顯示，2025 年全球 ADAS 市場規模年將達 275 億歐元（2123 億元人民幣）。而根據預測，2020 年中國 ADAS 市場規模將達到 963 億元，平均年復合增長率達到 52%，遠超國際市場增速。這些數據都表明了自動駕駛市場的火熱。而這次賽靈思向媒體展示的內容也主要集中在這一方面。

官方數據顯示，截止到 2018 年，已經有 29 個汽車品牌的 111 款車型使用了賽靈思自適應器件，出貨量達到 1.7 億以上，作為對比，2014 年只有 14 個品牌和 29 款車型使用賽靈思自適應器件。

這是賽靈思給出的一份成績單，對應汽車品牌和車型數量的增加以及 1.7 億的出貨量能看出市場對于賽靈思的認可。賽靈思汽車戰略與客戶市場營銷總監 Dn Iscs 告訴 GeekCr：「2019 年的數字會更多。」

2018 年 1 月，賽靈思宣布推出汽車級 Zynq UltrScle+ MPSoC 系列，支持 ADAS 和自動駕駛系統的開發，如今這一系列的產品更加豐富。今年 11 月，賽靈思又推出了兩款賽靈思汽車級（XA）新器件 Zynq? UltrScle+? MPSoC 7EV 和 11EG，面向 L2+ 到 L4 的高級駕駛員輔助系統（ADAS）應用和自動駕駛（AD）應用提供了高速數據匯總、預處理和分配（DAPD）功能以及計算加速功能。這也意味著賽靈思汽車級產品線從邊緣傳感器拓展至復雜的域控制器。賽靈思市場營銷高級副總裁 Emre Onder 這樣說道：「無論客戶要開發的是 L1 系統還是 L4 系統，我們都能針對他們的需求提供合適的解決方案。」

在媒體溝通會上，賽靈思還分享了其在深入汽車行業之后看到的一些趨勢：

ADAS：正在從計算機視覺向神經網絡 AI 過渡，利用邊緣傳感器、攝像頭、雷達和激光雷達來實現目標檢測、跟蹤和碰撞避免功能；

車內體驗：車內監控功能更多依靠 AI 來推斷乘客警覺狀態、手勢和偏好；

自動駕駛：未來 10 年，汽車自動化將從部分應用向全自動駕駛與交通即服務（TS）發展。

而在這些領域，賽靈思的技術都在廣泛應用。自動化駕駛初創企業魔視智能的自動泊車（APA）前裝量產系統就是基于 FPGA 實現的，同為初創公司的小馬智行也在其自動駕駛實現中采用 FPGA 的方案，理由是 FPGA 的低延遲低功耗，同時可以進行一些定制化開發。

（魔視智能自動泊車（APA）系統框圖）

到目前為止，賽靈思已向 200 多家汽車公司提供超過 6700 萬套用于 ADAS 系統和 AD 汽車制造的汽車級解決方案，其中包括全球一級供應商、OEM 廠商和初創企業。很顯然，在汽車領域，賽靈思已經快步走到市場前面了。

以下是媒體溝通會的部分問題整理（不修改原意的基礎上略有刪減）：

受訪人：賽靈思汽車戰略與客戶市場營銷總監 Dn Iscs、小馬智行北京研發中心總經理李衡宇

提問：現在無人駕駛汽車雖然很熱，但是真正的大規模應用還是沒有到來，影響大規模應用的因素都有哪些？針對這些因素，你們有哪些好的建議？

李衡宇： 我覺得有些問題可能是屬于像法律法規這類的問題也會對我們自動駕駛規模化有一定的影響和制約。我現在從技術的角度來看我們離大規模商業化還有哪些差距。

在我們看來可能是兩個主要的方向：第 一個是場景的能力 ，剛才我們看到了很多復雜的場景，如果我們要想商業化運營自動駕駛或者是其他應用的話，需要復雜場景的處理，至少在限定的范圍內，我們要處理絕大多數的場景，才有可能去做一個商業的應用。復雜場景或者越來越強的處理能力是自動駕駛要去規模化和商業化必須去達到的目標，這也是為什么我們會選擇在世界上多地去做測試的原因，因為路測是真正驅動我剛才說的能力進步最直接、最有效的手段。

第二個是量產 ，我們現在很多自建的車隊，我們剛剛宣布 Pony 自動駕駛里程突破一百萬公里，其實這個里程還是非常小的，如果真正達到大家信任的安全需要更大規模里程的積累，就需要更多的車輛。要有更多的車輛，就意味著必須要有一個量產的能力， 量產的能力一方面是說你的系統足夠穩定、足夠可靠，并且你所有的制造要從后裝變成前裝 。這也是為什么我們選擇跟世界上一流汽車廠商，像豐田這樣的汽車廠商有深度合作，只有把量產不斷往前推進，我們有能力去制造更多的自動駕駛的汽車，這兩點解決了，我們的落地或者是商業運營也就到來了，但是需要一步一步去做，不能從幾十輛的車隊突然到一萬輛的量產，中間還有一個過程，這也是 Pony 致力于現在去做的事情，我們會把我們測試規模會更加擴大，包括使用 FPGA 這些器件可以把我們系統做的更加小型化，可以做的更加可靠。這些都是我們認為自動駕駛這個行業最需要做的事情。

Dn Iscs： 非常贊同李總剛才所說的，除了復雜的情景之外，現在環境也是非常復雜的，所以我們要經過不斷的測試來不斷精進自動駕駛的技術，現在傳感器的技術也是越來越強，無論是傳感器可探知的程度還是精度。所以我們的確需要在路上有更多的行駛去做更多的實驗來提高自動駕駛的性能。

提問：相比起定制化的 ADAS 芯片，FPGA 造價是非常高的，如何說服更多的人使用 FPGA 呢？

Dn Iscs： 其實這是對 FPGA 的誤解，我們有著 1.7 億片器件的出貨量，它也很好的證明了我們產品帶來的優勢以及產品高性能已經遠遠的超越了它相比之下價格比較高的特點。因為我們可以用可編程的邏輯來支持不同的算法，就可以實現芯片可以支持很多不同的要求。如果說你是用 ASIC 的話，要想改變一個功能或者改變一個要求，需要再做一個 ASIC，這個成本很高，更重要的是它的風險也很高，因為你不知道芯片回來之后到底能不能用。之前我們就有一個客戶用了 ASIC 的產品，剛才也看到了對于汽車安全性的要求在不斷變化，比如攝像頭的視野要進行調整，如果他們用我們平臺的話，我們就可以通過同一個器件來滿足他們不斷變化的需求，但是如果用 ASIC 的話就沒有辦法做到。

提問：在賽靈思看來，什么時候高級別自動駕駛會真正進入規模的量產？

Dn Iscs：我們覺得在自動駕駛方面會看到第一波的量產不會在個人乘用車當中，我們會看到更多的像在控制區域之內的自動駕駛的使用。 剛才李總也說到還有監管的問題，比如地區上是不是要做一些限制，另外在人口非常密集的地方，可能還要做更多的測試。就像剛才李總所說的，我們現在會遇到非常多復雜的情況，怎么處理？我之前讀了一篇文章，這個文章說現在在人口密集的地方做測試，有時候車子遇到了不知道怎么處理的問題的時候就直接停下來了，如果車停下來的話，對于周圍人來說又是一個問題，遇到不同的情況，這個車子應該如何反應，這是我們現在需要考慮的。車子還需要有更多的測試，在不同路況、不同情景之下有更多的測試里程，才可以看到更多的量產。

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