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  大多數(shù)自動駕駛系統(tǒng)已經(jīng)集中式處理攝像頭數(shù)據(jù)。但當(dāng)涉及到毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)時，集中化處理仍然是不現(xiàn)實(shí)的。高性能的毫米波雷達(dá)通常需要數(shù)百個天線通道，這就大幅增加了產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。因此，本地處理就成了一個更具性價比的選擇。AI 增強(qiáng)的毫米波雷達(dá)感知算法在不需要額外物理天線的情況下，可以提高雷達(dá)角分辨率和性能。來自較少信道的原始雷達(dá)數(shù)據(jù)可以通過使用標(biāo)準(zhǔn)汽車以太網(wǎng)等接口，以較低的成本傳送到中央處理器。當(dāng)自動駕駛系統(tǒng)將原始的 AI 增強(qiáng)雷達(dá)數(shù)據(jù)與原始攝像頭數(shù)據(jù)相融合時，它們就能充分利用這兩種互補(bǔ)的傳感方式來建立一個完整的環(huán)境圖像，使融合后的結(jié)果更加全面。 　　

  毫米波雷達(dá)的更新迭代有助于降低成本，也大幅地提高自動駕駛系統(tǒng)的性能。傳統(tǒng)的低成本雷達(dá)量產(chǎn)時，每個毫米波雷達(dá)的價格可以低于 50 美元，比激光雷達(dá)的目標(biāo)成本低一個數(shù)量級。與無處不在的低成本攝像頭傳感器相結(jié)合，AI 雷達(dá)提供了可接受的精確度，這對大規(guī)模商業(yè)化的自動駕駛汽車量產(chǎn)至關(guān)重要。而激光雷達(dá)傳感器與運(yùn)行 AI 算法的攝像頭/毫米波雷達(dá)感知融合系統(tǒng)相重疊，如果激光雷達(dá)的成本逐漸下降，將可作為攝像頭 + 毫米波雷達(dá)在 L4/L5 自動駕駛系統(tǒng)中的安全冗余。算法優(yōu)先的中央處理架構(gòu)深化傳感器融合以優(yōu)化自動駕駛系統(tǒng)性能。

  相反，算法優(yōu)先的中央處理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了我們稱之為深度、集中式的傳感器前融合。該技術(shù)利用最先進(jìn)的半導(dǎo)體工藝節(jié)點(diǎn)優(yōu)化了自動駕駛系統(tǒng)的性能，這主要是因?yàn)樵摷夹g(shù)在所有傳感器上動態(tài)分布的處理能力，以及能根據(jù)駕駛場景提升不同傳感器和數(shù)據(jù)動向的性能。通過獲取高質(zhì)量、底層原始數(shù)據(jù)，中央處理器可以做出更智能、更準(zhǔn)確的駕駛決策。自動駕駛汽車制造商可以使用低功耗毫米波雷達(dá)和攝像頭傳感器，并結(jié)合尖端的算法優(yōu)先的特定應(yīng)用處理器，如安霸最近宣布的 5 納米制程 CV3 AI 大算力域控制芯片，具備最佳感知和路徑規(guī)劃性能、具有最高的能效比，顯著增加每輛自動駕駛汽車行駛里程的同時，降低電池消耗。 　　

  不要拋棄傳感器——投資于它們的融合，自動駕駛系統(tǒng)需要多樣化的數(shù)據(jù)才能做出正確的駕駛決策，只有深度、集中式的傳感器融合才能提供最佳自動駕駛系統(tǒng)的性能和安全所需的廣泛數(shù)據(jù)。   

  1.低功耗、AI 增強(qiáng)的毫米波雷達(dá)和攝像頭傳感器在本地與自動駕駛汽車外圍的嵌入式處理器相連。 　

  2.嵌入式處理器將原始檢測級對象數(shù)據(jù)發(fā)送到中央域SoC。 　　

  3.使用 AI、中央域處理器分析組合的數(shù)據(jù)以識別物體，做出駕駛決策。 　

  集中式傳感器前融合可以改進(jìn)現(xiàn)有的高層級融合架構(gòu)，讓使用傳感器融合的自動駕駛汽車強(qiáng)大而可靠。為了獲得這些好處，自動駕駛汽車制造商必須投資算法優(yōu)先的中央處理器，以及支持 AI 的毫米波雷達(dá)和攝像頭傳感器。通過多方努力，AI 制造商可以迎來下一階段的自動駕駛汽車發(fā)展的技術(shù)變革。自動駕駛系統(tǒng)已經(jīng)集中式處理攝像頭數(shù)據(jù)。但當(dāng)涉及到毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)時，集中化處理仍然是不現(xiàn)實(shí)的。高性能的毫米波雷達(dá)通常需要數(shù)百個天線通道，這就大幅增加了產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。因此，本地處理就成了一個更具性價比的選擇。