<a href="javascript：void();" target="_blank" title="">魔视智能CEO虞正华：自动驾驶领域芯片选择要满足三大要求</a>

日前，魔视智能宣布正式推出基于赛灵思汽车级异构计算平台的全新自适应前装量产自动泊车系统。在2019赛灵思开发者大会上，魔视智能CEO虞正华向TechWeb谈及了这款芯片的优势以及对自动驾驶行业的看法。

虞正华认为，自动驾驶领域芯片相较于其他领域要求更高，如果不是特定面向汽车开发的芯片也难以支撑大规模量产。

“目前市面上芯片种类繁多，比如DSP、基于Arm架构的处理器、可编程FPGA处理器和国内创业公司自主研发的深度学习芯片。对于汽车行业来说，芯片的要求会更高，要满足一整套的车规认证体系，如果不是面向汽车开发的芯片不能满足功能安全的要求比较难支撑大规模量产。”

虞正华指出，如果在满足汽车车规的芯片里面选择，考虑前装量产要满足三个要素，分别是算力、成本、功耗，这是一个综合考虑平衡的问题。

“自动驾驶从感知层面来看的话需要用到深度学习，这是一个大趋势，所以在满足算力、功耗、成本的情况下FPGA是一个非常好的选择，此外，FPGA还拥有良好的延展性，对我们自己的产品设计提供了更好的帮助，满足了平台的统一性。”

有了强大功能的芯片支持，让魔视智能全新自动泊车系统大幅提升了在复杂场景下的自动泊车鲁棒性。

这套集赛灵思灵活应变高性能计算平台和魔视智能深度学习技术为一体的自动泊车系统，一方面拥有可以适配不断变化的行业标准和用户需求的适应能力，另一方面可以通过多目视觉和超声雷达多传感器融合，有效识别车辆、行人、包括低矮障碍物在内各种目标、地面线车位或者空间车位、车道线、路沿等各种信息，实现在各种复杂场景下的自动泊车功能。

与传统泊车系统相比，魔视智能全新自动泊车系统的视觉检测和感知性能更好，可以大幅提升泊车入位的成功率和准确度，以各种复杂场景下超过95%的泊车成功率大幅提升用户体验，同时具有更强的市场响应能力。


在视觉车位检测方面，结合魔视智能新一代深度学习神经网络和ZynqMPSoC异构硬件计算平台的强大算力，车辆可有效识别车位内之地锁、轮档、锥桶等静止低矮障碍物，解决传统泊车系统车位检测的痛点；同时，对草坪、地砖等各种形态地面&路面停车位，以及车辆、行人等其他目标，均能高准确率识别，成功解决了复杂场景下泊车系统的可靠性问题；更进一步，系统还可用于识别车位内特殊标识，如残疾人专用、女士专用、禁停等，车位检测尽显智能化。

“我们充分利用赛灵思车规级芯片能耗比优、大算力、实现灵活的特点，快速迭代魔视智能深度学习网络，使视觉检测鲁棒性大幅提升，系统全面适应各种复杂场景下的应用；因实现灵活，极大缩短开发周期，可快速对接客户差异化需求。”魔视智能创始人兼CEO虞正华博士说道。

事实上，在自动驾驶领域，无论是资金投入还是技术实力，国内外还是存在一定差距，这对本土化企业提出了更高的要求。

谈及魔视智能未来发展机会，虞正华认为自动驾驶领域对地域属性和人工智能技术要求较高，中国在这两方面有领先优势。

“目前开展自动驾驶研究的国家数量有限，基本都是发达国家，但它们的交通状况与国内差距还是非常大的，中国交通路况复杂，数据覆盖更广，此外，在人工智能技术方面，中国并不落后，人才的聚集效应更为明显，所以，利用中国在人工智能技术上的优势，结合中国复杂路况带来的海量数据研究，中国的本土企业还是有很好的机会。”

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