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　　安霸傲酷自適應 AI 毫米波雷達軟件和高能效的 5 納米制程的 CV3 AI 域控制器主芯片首次實現(xiàn) 4D 成像毫米波雷達原始數(shù)據(jù)的集中式處理和前融合。

　　2022 年 12 月 6 日，美國加利福尼亞州圣克拉拉市， Ambarella（下稱“安霸），今天領先業(yè)界首發(fā)集中式 4D 成像毫米波雷達架構，它既可以對原始毫米波雷達數(shù)據(jù)進行集中處理，也可以與其它傳感器輸入，例如攝像頭、激光雷達和超聲波，進行深入的底層融合。這一突破性的架構為 ADAS 和 L2+ 至L5 的自動駕駛系統(tǒng)以及智能機器人的 AI 算法，提供了更高級的環(huán)境感知和更安全的路徑規(guī)劃。安霸傲酷獨特的毫米波雷達技術，使用 AI 算法支持雷達波形對周圍場景的動態(tài)適應，可輸出精度高達 0.5 度角分辨率、每幀高達數(shù)萬個點的超密集點云，并且有效工作距離超過 500 米。這所有的性能指標，都以少了一個數(shù)量級的天線 MIMO 通道來實現(xiàn)，這樣不僅降低了數(shù)據(jù)帶寬，功耗也更低。搭載傲酷技術的安霸集中式 4D 成像毫米波雷達，感知系統(tǒng)更靈活，性能更高，助力系統(tǒng)集成商在下一代的雷達設計中占得先機。

　　“2021 年，全球市場汽車 ADAS 領域生產(chǎn)了約 1 億個毫米波雷達。”全球知名市場研究與戰(zhàn)略咨詢公司 Yole Group 旗下的 Yole Intelligence 的射頻設備與技術團隊首席分析師 Cédric Malaquin 解釋說。“隨著汽車安全方面的法規(guī)要求不斷提高，以及更先進的自動駕駛系統(tǒng)的逐漸推進，我們預計到 2027 年這一數(shù)量將增長 2.5 倍”。事實上，主機廠從目前每輛車配置 1-3 個毫米波雷達，已演變?yōu)槊枯v車至少配置 5 個毫米波雷達 。此外，關于毫米波雷達是應該采用分布式模塊處理，還是集中式處理，以及關聯(lián)的開發(fā)如何做，行業(yè)內有針鋒相對的觀點。一種做法是將多個雷達的數(shù)據(jù)集中式處理，這將使得主機廠獲得更高性能的成像毫米波雷達系統(tǒng)，以實現(xiàn)新的 ADAS/AD 功能，同時優(yōu)化毫米波雷達模組的成本。

　　這項獨特的、極具性價比的新架構，終于在安霸 CV3 AI 域控制器主芯片上得以實現(xiàn)。安霸優(yōu)化了算法，在CV3芯片上增加了專為毫米波雷達信號處定制的硬件單元。CV3 的每瓦特 AI 性能優(yōu)勢在業(yè)內逐漸被更多客戶充分認識，其高計算性能和大內存容量使得 4D 毫米波雷達算法充分發(fā)揮，得到具有高點云密度、長探測范圍 和高靈敏度的雷達感知結果，這讓搭載單顆 CV3 的自動駕駛車輛和機器人也能高效地集中多傳感器的實時處理感知、底層融合和路徑規(guī)劃。

　　安霸總裁兼 CEO 王奉民說：“業(yè)界尚未有其他半導體和軟件公司同時在毫米波雷達算法、攝像頭視覺影像處理，以及AI加速引擎等幾個方面擁有領先的全棧能力。這些專業(yè)能力讓我們能夠創(chuàng)建一個前所未有的集中式域控處理架構，憑借 CV3 行業(yè)領先的性能功耗比，把傲酷毫米波雷達算法的領先優(yōu)勢更好發(fā)揮出來，有效地實現(xiàn)全新的 AI 感知、傳感器融合和路徑規(guī)劃，這將有助于我們更深層地挖掘出 ADAS、自動駕駛和機器人市場的全部潛力。"

　　友商的 4D 成像毫米波雷達技術因數(shù)據(jù)量太大，難以有效傳輸和集中化處理。提供 4D 成像毫米波雷達所需的高角分辨率需要每個模塊使用數(shù)千個 MIMO 天線，而它們每秒會產(chǎn)生數(shù)萬億 bit 的數(shù)據(jù)，同時，每個雷達模塊將消耗超過 20 瓦的功率。一輛車需要至少六個雷達模塊，其數(shù)據(jù)量也將倍增，因此，要集中處理數(shù)千根天線上的毫米波雷達數(shù)據(jù)，在技術上極為困難。

　　通過 AI 算法動態(tài)控制現(xiàn)有 MMIC 設備調制雷達波形，并使用 AI 算法來創(chuàng)建虛擬天線陣列，傲酷雷達技術將這種新架構中每個 MMIC 雷達頭的天線陣列減少到 6 發(fā)射 x8 接收，并且在前端無需接雷達處理器。其結果就是，MMIC的數(shù)量大幅減少，同時實現(xiàn)了極高的0.5度方位角和俯仰角分辨率。此外，安霸的集中式架構在最大占空比的情況下，功耗明顯降低，數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸挏p少了 6 倍，不需要邊緣端的雷達處理，也因此避免了信息過濾和傳感器信息損失。

　　性價比高、軟件定義的集中式架構還可以根據(jù)實時情況，在不同的傳感器類型之間和同一類型的傳感器之間動態(tài)分配 CV3 的處理資源。例如，在極端的雨天條件下，遠程攝像頭的有效數(shù)據(jù)會減少，CV3 可以將其部分資源轉移，以增強毫米波雷達數(shù)據(jù)處理 性能。同樣，如果車輛在雨天行駛在高速公路上時，CV3 可以專注于來自正前方的毫米波雷達傳感器數(shù)據(jù)，以進一步擴大車輛的探測范圍，同時提供更快的反應。這種對場景的自適應優(yōu)化，是基于邊緣處理的架構無法實現(xiàn)的，因為在邊緣處理架構中，毫米波雷達數(shù)據(jù)是分布在每個模塊中進行處理的，而處理性能是為最壞的情況而準備的，因此毫米波雷達的性能 往往沒有得到充分利用。

　　這兩種不同的毫米波雷達處理方法在下表中進行了總結：

　　CV3 標志著安霸下一代 CVflow® 架構的首次亮相，它包含有神經(jīng)網(wǎng)絡矢量處理器和通用計算矢量處理器，兩者都包含了毫米波雷達專用信號處理。這些處理器在協(xié)同工作下，結合傲酷先進的雷達感知算法，可達到比傳統(tǒng)邊緣毫米波雷達處理器快 100 倍的高性能。

　　新款集中式架構的優(yōu)勢還包括更容易進行 OTA 軟件升級，以便未來不斷改進和適應新需求。相比之下，在確定每個模塊使用的處理器和操作系統(tǒng)之后，每個邊緣毫米波雷達模塊的處理器必須單獨更新；而單一的 OTA 更新可以直接推送到 CV3 主芯片，并在系統(tǒng)的所有雷達頭中匯總。這些雷達頭只需要雷達收發(fā)芯片 而不需要雷達處理器，這就降低了前裝的成本，以及在發(fā)生事故后更換的材料成本（大多數(shù)毫米波雷達位于車輛的保險杠后面）。對比新一代集中式毫米波雷達軟件更新的便利，由于傳統(tǒng)的分布式雷達更新軟件比較復雜，如今部署的許多毫米波雷達模塊從未更新過軟件。

　　新款集中式毫米波雷達架構的目標應用包括 ADAS 和 L2+ 至 L5 自動駕駛汽車，以及自主移動機器人（AMR）和自動引導車（AGV）機器人。這些設計通過安霸統(tǒng)一而靈活的軟件開發(fā)環(huán)境得到簡化，為汽車和機器人開發(fā)人員提供了一個可升級的軟件平臺，性能范圍從 ADAS 和 L2+ 一直延伸到 L5。