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眼看著GoPro要涼了 安霸推出CV1芯片轉戰(zhàn)自動駕駛市場

2018-01-23 09:19:18 來源:網絡整理 熱度:
一直以來,GoPro一直備受運動愛好者的青睞,但隨著移動攝像頭市場越來越飽和,GoPro也得不面對強大的競爭與挑戰(zhàn)。
作為GoPro的芯片供應商,美國高分辨率圖像處理器公司安霸(Ambarella)曾經有30%的營收來自GoPro,但在前不久的CES上,安霸推出了全新架構的計算機視覺芯片CV1,旨在為自動駕駛汽車提供解決方案。
 
據新智駕了解,今年1月,GoPro 宣布至少裁員250人,同時停止無人機業(yè)務,降低第四季度收入預估。安霸 CEO Fermi Wang在接受媒體采訪時表示,安霸在GoPro這一塊的營收已經下滑,預計今年安霸的GoPro收入將下降到“非常低的數(shù)量級”。
 
不過,Wang表示將會有其他的業(yè)務來彌補收入損失,其中主要的兩個業(yè)務是安防監(jiān)控(專業(yè)級和消費者領域都有)和汽車市場。如今,安霸整體營收的15%都來自汽車行業(yè)。
 
*CV1 SoC內部架構
安霸認為,新推出的計算機視覺芯片CV1最大的殺手锏,便是它的新架構。這個架構可以提供立體視覺處理和深度學習感知算法。而其目的,是為自動駕駛汽車提供解決方案,并滿足包括ADAS(高級輔助駕駛)、電子后視鏡和環(huán)視影像在內的自動駕駛功能。
 
據新智駕了解,安霸在2015年以3000萬美元的價格收購了意大利初創(chuàng)公司VisLab,這家公司由意大利帕爾馬大學團隊創(chuàng)立。目前,其創(chuàng)始人Alberto Broggi教授擔任安霸自動駕駛業(yè)務的負責人。
 
在CES的場外演示中,Broggi展示了兩臺攝像機,一臺短距單目相機(高達幾米)和一臺立體攝像機,視野達到150米。兩者都基于CV1芯片,通過應用卷積神經網絡(CNN),單目相機可以檢測和分類已知類別的物體,如行人、車輛、摩托車等。立體相機在三維結構中檢測通用物體,相機并沒有經過分類訓練,就像激光雷達在點云中看到的東西一樣。
 
Broggi表示,相比于每秒生成200萬個3D點的激光雷達,遠程立體相機可以“每秒捕獲8億到9億個3D點”。
 
*單目相機正在檢測和分類物體(黃色方框)
 
*立體相機檢測未經訓練的物體(綠色3D圖像)
 
當被問及安霸的計算機視覺芯片能否取代激光雷達時,Broggi表示,這雖然是可能的,但公司并沒有這個計劃。
 
因為CV1支持高達4K或800萬像素分辨率的計算機視覺處理,因此它能夠將更多的信息帶入計算機視覺領域,這就是CV1的秘訣。
 
CV1是VisLab團隊和安霸的共同結晶,VisLab團隊利用自己在深度學習方面的經驗,安霸則利用了自己多年來在低功耗HD和超高清圖像處理方面的專業(yè)知識,兩者協(xié)力共同打造了CVflow。
 
Broggi對此次與安霸的合作非常滿意,他表示:“我們的每個團隊之間沒有重疊,不可能有比VisLab和安霸更好的合作。”更重要的是,CVflow能利用安霸的圖像信號管道進行高動態(tài)范圍(HDR)成像,超高清處理和立體相機中的自動校準。
 
Broggi表示市場對立體相機穩(wěn)定性的要求非常高。他說,在立體相機中進行校準相當困難,尤其是在汽車應用中,因為汽車在行駛時經常震動,工作溫度的跨度也很高。 但有了安霸新推出的CV1芯片,“我們可以在芯片上實時自動校準”。同時,即使在低光照條件下,也不需要紅外攝像機來處理圖像。
 
*安霸的自動駕駛汽車
在問及是否需要友商Foresight的新型四鏡頭設備(旨在融合來自夜間紅外攝像機和日間攝像機的影像數(shù)據)時,Broggi說:“我們不需要,因為我們的HDR可以在極低光照條件下處理圖像。 ”
 
但更重要的是,CVflow架構非常高效,并且完全可編程。CV1的功率為4瓦,因此它能夠以極低的功耗提供可觀的計算機視覺性能。
 
Broggi表示:“有了CV1,你便不需要一個強大的GPU來完成操作,比如基于CNN的分類和立體視覺處理,或是在沒有訓練的情況下檢測一般物體。” CV1本身就是一臺非常高性能的電腦,其內部是安霸自家產的“引擎”,配備CNN和深度神經網絡(DNN),圖像DSP,兩個四核ARM Cortex-A53和其他加速器。
 
當被問及CV1的價格時,安霸公司營銷和業(yè)務發(fā)展副總裁Chris Day表示:“它比GPU便宜很多,低于50美元。”去年五月,安霸已經從芯片制造商那里采用14納米CMOS工藝技術,并成功打造了樣片。 Day補充說,該公司目前正在與汽車市場的眾多客戶進行接洽,以求合作與發(fā)展。

責任編輯:王維

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