锁定商机！看各大厂商如何布局ADAS

　　如今，先进驾驶辅助系统（ADAS）是成长最快速的汽车应用。据市场研究机构Gartner的报告估计，ADAS规模将从2014年的56亿美元成长至2018年的 102亿美元，在2013~2018年之间实现17.1%的年复合成长率，相关半导体产品的消耗量同时间则将从13.8亿美元成长至 24亿美元，其间年复合成长率将达到15.5%。

　　那么，ADAS对于汽车产业供应链会产生什么影响？其实，大多数原始设备制造商（OEM）已经规划了全自动驾驶技术的发展蓝图。这些OEM已经定义了一系列的应用，打算从现在起到2025年之间陆续向终端消费者推出，并随之在这段期间内不断改进ADAS特性与功能。

　　对ADAS来说，要分析某种组件是否适用并不容易，因为要综合考虑各种运算效能、功耗以及功能安全性等要求，只是大多数消费性电子等级的半导体组件产品都无法满足这么高的要求。以安全性为核心的驾驶辅助系统，支持行人侦测/避让、车道偏离警报/纠正、交通标志识别、全景影像、疲劳监控等，这些应用以及其他多种应用，需要一种全新类别的系统单芯片来满足该系统日益成长的需求。

　　什么是ADAS系统？

　　ADAS即先进驾驶辅助系统又称主动安全系统，主要包括车身电子稳定系统ESC、自适应巡航系统ACC、车道偏移报警系统LDW、车道保持系统LKA、前向碰撞预警系统 FCW、自动紧急刹车系统AEB、交通标志识别TSR、盲点探测BSD、夜视系统NV、自动泊车系统APS等。

　　ADAS内每一类子系统在运作时，皆不脱离信息的搜集、处理与判断，以及判断完毕后系统给予车体指令，使汽车进行不同动作等各阶段。在这样的流程中，雷达和摄影机等传感器，以及MCU或影像处理IC等处理器，就成了最主要的使用元件。

　　不仅如此，ADAS子系统采用的感测方式可多于一种。以停车辅助系统为例，当驾驶者进行「停车」动作时，车内荧幕上所显示的后侧影像画面，与车体过于靠近障碍物时所响起的雷达警示音，即为同时使用影像和雷达感测的结果。

　　值得一提的是，ADAS并非所有子系统皆有独立传感器，有时不同系统可共享相同的摄影机，例如置于车内中央的后照镜后方可捕捉车体前方影像的前镜头，就可同时使用在前方碰撞警示和车道偏移警示系统中，让后端处理器分别进行运算即可。

　　车用雷达包含超音波雷达、毫米波雷达与光波雷达等，各有优势。目前ADAS系统最常使用的主流雷达为毫米波雷达，包括频段为24GHz的短/中距离雷达（侦测距离约50～70公尺）和77GHz的长距离雷达。近年来，79GHz频段的雷达开始受到注目，其精确度为77GHz雷达的2～4倍，探测距离约70公尺左右，属中距离雷达范畴，有机会取代部分24GHz雷达市场，但由于79GHz在许多国家为尚未开放的频段，发展态势仍有待观察。

　　由于ADAS各系统皆可利用影像作为辅助驾驶的方式之一，使影像传感器近几年来成长幅度显著。雷达和影像感测若能相互搭配，将达到相辅相成的效果，因此在处理器或MCU中加入整合不同讯号的感测融合技术，让处理器能运算多种讯号，成为重要趋势。不过，在开发这项技术时，亦需考量运算过程中，系统需一起处理影像讯号和雷达讯号的时间延迟。

　　如何衡量ADAS SoC准则

　　ADAS芯片，在产品定义的时候就应该为ADAS而生，设计目标是确保设备能通过业界最严格的安规认证，这一点和其他的一些通用芯片来讲是区别非常大的。在消费者利益和政府法规的推助下，为了改善道路安全性，汽车制造商正在要求一级零组件供货商和半导体产品供货商去开发包含最新多媒体标准、执行多种基于视觉的算法，且结合影像和雷达系统传感器数据的SoC。

　　从应用和系统的两个角度来看，这类新型ADAS SoC都拥有特定的设计准则，以确保高效率的SoC设计实作；为ADAS应用构建SoC的设计人员需要结合高性能与省电的IP功能，以协助实现整体系统吞吐量，并满足实时性的服务质量要求。

　　这类应用处理器的性能要求至少是32位、1GHz以上频率运行的处理器；实际上，支持多种基于视觉之应用的ADAS SoC已经开始转向64位。除了高性能应用处理器，这类SoC还需要一个独立的视觉处理器，实现诸如卷积神经网络等的最新视觉算法。

　　新一代ADAS SoC需要高达8GB的车规LPDDR4内存，以支持处理器应用软件，与以太网络音频桥接技术与时效性网络所提供、支持多媒体数据流量的广泛系统链接。SoC外围则提供额外的PCI Express、SATA、通用异步收发器、SPI/QSPI、CAN与FlexRay等界面。

为了支持由外部Bluetooth Smart、Wi-Fi或4G LTE无线芯片实现的云端链接，ADAS SoC必须内含坚固的、以硬件为基础的安全通讯协议，以支持安全