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東軟睿馳與安霸攜手實現乘用車主流車型量產

Ambarella安霸半導體 ? 來源:Ambarella安霸半導體 ? 2023-04-12 18:12 ? 次閱讀

2023 年 4 月 11 日,中國上海,Ambarella(下稱“安霸”,納斯達克股票代碼:AMBA),攜手東軟睿馳汽車技術(上海)有限公司(下稱“東軟睿馳”)宣布,雙方共同開發的前視智能攝像頭(ADAS)產品在國內頭部乘用車企的主流車型中陸續實現量產落地,搭載車型已于2022年逐步量產下線。

東軟睿馳第三代前視智能攝像頭 X-Cube 3.0 采用安霸 CV22 AI 視覺感知 SoC,面向 L2+ 級別的 AI 感知算法基于安霸 CV22 平臺實現量產落地,共同為 OEM 提供安全、高效的乘用車產品技術與解決方案。

基于東軟睿馳近 20 年自動駕駛 AI 視覺感知算法研發經驗,其自研的神經網絡算法充分利用了安霸 CV22 SoC 的高 AI 性能及強大的圖像處理能力,實現檢測模型、分割模型、語義分類模型等多模型同時部署,針對中國本土化特征的道路環境、國內駕駛員的行為習慣及復雜的交通環境,如特種車輛、非正常姿態行人、遮擋行人、柵欄、路障、特殊線型車道線等場景進行了優化訓練。

在安霸 CVflow AI 架構平臺的 CV 工具和本地技術團隊大力支持下,東軟睿馳的AI 模型通過實現平均 50% 的非結構化稀疏,達到 30% 以上的推理性能提升,在優化效率上實現了突破,保證了算法的高準確度,為用戶帶來更安全舒適的駕乘體驗。

安霸的 CV22 SoC 采用了自研的 CVflow AI 架構,可實現 AI 算法的高效處理;并且采用了 10 納米車規制程,功耗低、效率高。經過近幾年諸多乘用車量產項目的打磨,安霸 CV 芯片平臺工具鏈已經成熟,支持各種神經網絡,可方便地進行模型導入、量化、稀疏化、編譯運行的全過程。尤其是支持非結構化稀疏加速,以及支持為量化精度損失補償的重訓練,具有執行效率高、運行相同網絡時內存帶寬占用小等優勢。安霸 CV 系列 SoC 平臺給客戶提供了豐富的文檔,并包含各種開源網絡的例子,以及培訓視頻。本地支持團隊和客戶無縫溝通,幫助客戶充分發揮其算法及系統優勢,助力其智能化創新的升級。

東軟睿馳副總經理劉威表示:“L2 及以上級別的智能駕駛功能真正落地,需要精細化打磨應用算法、最大化發揮芯片能力、功能安全和信息安全工程落地和平臺化快速迭代復用,這要求相關企業具備過硬的算法、強大的軟件架構以及高性能、高可靠的車規級芯片相互融合。此次安霸與東軟睿馳的雙方合作,將有效促進國產自主算法的落地,為行業提供具備創新性的技術應用,共創智能網聯汽車新生態。”

“我們很榮幸與東軟睿馳在 L2 級別前視 ADAS 產品上的合作,很高興看到雙方取得了國內頭部乘用車客戶量產的佳績。”

安霸總裁兼 CEO 王奉民表示:“我們的 CVflow AI SoC 為東軟睿馳的先進神經網絡算法提供了高性能 AI 的處理引擎,而且自帶了作為業內標桿的高品質圖像處理 ISP,并且其 10 納米車規制程的超低功耗也可以助力乘用車 L2 ADAS 產品快速落地。”

未來,安霸將與東軟睿馳在安霸下一代芯片平臺上繼續展開合作,打造具有獨特技術優勢及更高級別的智能駕駛系統,推進中國乘用車 L2 及 L2+ 級自動駕駛的發展,助力 OEM 高級別自動駕駛車型量產落地,為消費者帶來更安全舒適的駕乘體驗。

關于安霸

安霸的產品廣泛應用于人工智能計算機視覺視頻圖像處理、視頻錄制等領域,包括視頻安防、高級駕駛輔助系統(ADAS)、電子后視鏡、行車記錄儀、駕駛員及艙內智能監控、智能汽車無人駕駛機器人應用等。安霸的高性能、低功耗AI處理器提供超高清圖像處理、視頻壓縮及強大的神經網絡處理,能夠從高分辨率視頻和雷達信息中提取有價值的數據,在智能感知、傳感器融合和中央域控處理系統等領域大顯身手。

關于東軟睿馳

東軟睿馳汽車技術(上海)有限公司創立于2015年10月,是行業領先的基礎軟件、SOA中間件、自動駕駛和跨域融合車云一體技術產品與服務供應商。公司以軟件技術為核心,融合大數據、人工智能、基礎軟件等關鍵技術,聚焦自動駕駛、智能網聯、基礎軟件、操作系統等關鍵領域,為車企面向未來技術創新發展,提供卓越的、可迭代升級的核心技術、軟硬一體化產品及軟件平臺產品,致力于成為車企“軟件定義汽車”時代可信賴的合作伙伴。

審核編輯:湯梓紅

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:東軟睿馳與安霸攜手實現乘用車主流車型量產

文章出處:【微信號:AMBARELLA_AMBA,微信公眾號:Ambarella安霸半導體】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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