安森美半导体：要将感知技术完美融入到汽车中

三大产品部覆盖千行百业

安森美共有三大产品部门——电源方案部（PSG）、先进方案部（ASG）、智能感知部（ISG），其中ISG部门成长速度最快，虽然在安森美只有六年的历史，通过并购，安森美ISG部门的技术更迭速度非常快。

安森美半导体ISG: 现代图像传感器的发明者

图像传感器领域的RGB(红绿蓝)，其格式名“Bayer pattern”是以安森美半导体一位员工的名字命名的。全球最早的一颗CMOS图像传感器是安森美半导体于1993年开发出来的。全局曝光Global Shutter技术也是安森美半导体第一个开发出来的。如今，安森美半导体全局曝光技术已经进入到了第八代产品，同类企业还在处在第三、第四代。

汽车、机器视觉和边缘人工智能是ISG部门主攻的三大领域。

1.智能驾驶：随着，电气化智能化发展，智能感知技术在汽车的应用高速增长；

2.机器视觉：工业机器视觉和边缘人工智能的应用非常广泛。近几年随着人工智能的开发，工业机器视觉越来越受到业界重视。除了传统工厂自动化、智能化工厂的发展，机器视觉还在智能交通、新零售、智能楼宇/家居、机器人（无人机、服务机器人、工业用机器人、送货机器人、合作机器人）等领域不断发展。目前，安森美半导体，凭借全方位的产品阵容，成为工业机器视觉的领袖。

3.边缘人工智能：随着AI技术、5G、IoT不断发展，云端、物端、边缘计算也应运而生。云端计算速度非常高，感知、识别或判断、决策、行动这四个步骤都在会云端得以处理，但它的问题是大量数据送到云端成本非常高，延时性也不好。

安森美从超声波、成像、毫米波雷达、Lidar到传感器拥有全系列智能感知方案。其中汽车感知领域份额最大。

安森美称霸汽车图像传感器市场

安森美图像传感器在ADAS和AD领域占有超过80% 的市场份额，据了解，2019年他们已经付运约1亿颗传感器。去年，安森美推出了针对车舱内应用的下一代RGB-IR图像传感器方案和用于先进驾驶辅助系统(ADAS)及汽车摄像机视觉系统的Hayabusa系列CMOS图像传感器。据介绍，Hayabusa平台采用突破性的3.0微米背照式像素设计，提供业内最高的10万个电子电荷容量，而且具有其他关键汽车功能，例如同步片上高动态范围(HDR)、消除LED闪烁(LFM)及实时功能安全和汽车级认证。

安森美半导体智能感知部全球市场及应用工程师副总裁易继辉表示，汽车的日益智能化，使得传感器在汽车中的应用越来越广泛，汽车对传感器的种类和数量需求也不断增加。也正是因为这一趋势，智能化、微型化、多功能化和集成化逐渐成为汽车传感器技术发展的主流方向。如今汽车最优的感知系统已经远远超过人类的感知，并且是不知疲倦的工作。

如今，基于摄像头的主动安全系统在汽车中迅速增加。除了备用摄像头，我们的汽车可能还具备：

使用四个摄像头的环绕视图系统

最多带三个摄像头的ADAS前置摄像头系统

后视镜辅助摄像头

监视摄像头

驱动程序监控摄像头

侧视摄像头

从2017年起，许多新车型的摄像头数量将超过12台，以帮助提高安全性。

安全依旧是驾驶的重中之重

尽管全球都看好自动驾驶发展，但无可避免其仍存在诸多争议。其中，最大争议在于自动驾驶的安全性。易继辉表示，自动驾驶的安全性主要分为三点：

1.共享乘客

我么私家车95%的时间处于闲置状态，汽车的使用寿命在8000个小时左右。当自动驾驶逐渐成熟之后，我们的私家车可能都会变成共享汽车，只要说出你的目的地就可以，这大大增加了汽车的使用效率，这样的强度在以前车的设计和开发中是没有计划到的。安森美已经在朝着这个方向未雨绸缪起来，产品设计都是按照这种要求而设计。

2.功能安全

对于自动驾驶或驾驶辅助车辆来说，车辆大部分或几乎全部交由系统控制，控制效果的优劣是必须要考虑的因素。在传统汽车领域中，失效表现往往源于系统的失效。在自动驾驶系统中则不然，及时系统不发生故障，也可能因为神经网络黑盒输出等因素的不确定性导致功能的偏离，造成交通伤害。尽管可能在感知决策执行层面没有任何错误和失效发生，其他复杂的交通状态和车辆意外行为依然可能成为自动驾驶系统的不稳定因素。

3.网络安全

在实现全自动驾驶的道路上，网络安全是一个不得不攻克的技术难关。根据调查公司MarketsandMarkets的报告内容，全球汽车行业的网络安全市场，从2018到2025年间CAGR（年平均成长率）会以23.16%增长，到2025年将会到达57亿7000万美元的规模。

自动驾驶车使用安装在车上的传感器和ICT(Information and Communication Technology)终端来检测和分析周围环境，来控制方向盘和制动。随着网联车的发展，各种信息（例如其他行驶的车辆和交通基础设施）将通过网络实时发送和接收。据了解，自动驾驶车每天将能够处理大约4TB的数据。倘若，自动驾驶系统一旦被黑客攻克，就变成了杀人工具，其危害性无法想象。

汽车成像的挑战

除了安全方面，易继辉也谈到了自动驾驶成像所面临的三大挑战，也是未来需要攻克的主要方向：

1.超大宽动态

宽动态是指一个图片上亮和暗的比差。在现实场景的内部具有很宽的亮度变化范围，而且，如果成像器的动态范围不足以捕获场景，则将导致信息的丢失。而传感器是以最高的保真度来捕获一幅图像的黑暗和明亮部分的能力即为其动态范围。动态范围越高，则从被扫描物体进行的光学图像变换的保真度就越高。如果宽动态不够，在由暗到亮或由亮到暗的转换过程，并不能完全清晰识别所有场景。举个简单的例子，用手机从室内拍摄窗外时，一般室外景物拍摄清晰时但室内拍摄效果却是一片漆黑，若保证室内清晰窗外效果就一片空白，原因就是手机的宽动态不够。

易继辉强调，宽动态范围对于自动驾驶而言至关重要，如果动态范围不到位，呈现出来的图像将会有天壤之别。典型的案例就是隧道宽动态测试，在宽动态不好的情况下，图像隧道外面则一片空白，甚至连隧道墙上的细节都已模糊。人眼可以识别，但机器视觉却无法识别。反之，较高的动态范围则会看清大部分细节。

2.温度范围超大的极端条件（-40C 至+105C）

汽车要保证造任何环境条件下都可以正常行驶。

3. LED交通灯/ 标志灯闪烁难以辨别

得益于LED节能，清晰的优点，各大交通路口都已换上全新装备，但对于传感器来讲，对它的识别反而有点困难了。因为，LED的闪烁频率不一，如果频率无法同步，图像传感器将会无法捕捉到。

面对这些难题，图像传感器在技术上也在不断精进。相比CPU、GPU，图像传感器的技术更为复杂。易继辉介绍，如何让电子和光子实现完美的结合，是极其复杂的半导体工艺。作为机器视觉设计的关键因素，在速度和分辨率边界上都要经过快速改造。从而在不会影响图像质量的前提下，实现更高的帧速率。而且，为了实现分辨率，图像传感器要具有强大的光学格式，才可确保现代机器视觉和检测用例所需的成像细节和性能。

Hayabusa超级曝光高动态像素

在面对极端温度条件、高动态范围、LED闪烁、功能安全和NCAP评估标准等挑战，安森美推出的

Hayabusa图像传感器平台便是汽车图像感知系统的一大突破性研究。Hayabusa图像传感器平台已扩展到提供一系列分辨率和成像能力，包括嵌入式图像信号处理的配置选择。310万像素(MP)的配置及独特的8:3纵横比使其适用于宽视场应用，如ADAS前视，以满足欧洲新车评测系统(NCAP) 2020标准。130万像素的配置在单个紧凑的符合车规的封装中提供一个传感器和图像信号处理器，是百万像素倒车摄像机、环视系统和自动泊车系统等摄像机身空间受限应用的理想选择。

这高电荷容量的像素设计使Hayabusa系列的每个图像传感器都能够提供超级曝光功能，即使在最具挑战性的场景中，也能提供120分贝(dB)HDR和LFM的高保真图像，而不会牺牲微光灵敏度。Hayabusa平台同步HDR和LFM的功能对提高安全性尤为重要，因这能确保在极暗和极亮的场景也能识别出所有物体和潜在危险。

NIR+像素技术

除了宽动态，汽车在夜间行驶时对近红外的要求非常高。安森美半导体的近红外+(NIR+)像素技术增加约4倍的近红外灵敏度，可确保信号捕捉的全面，提升信号清晰度，还可省电。全新的NIR+提高了近红外区域内传感器的量子效率(QE)，而无需牺牲可见光谱中的色彩保真度，其工艺水准是原先的NIR的4倍，这就使得在夜晚机器可以看到更多的信息。

安森美汽车感知+视觉总体方案

安森美在视觉+感知、ADAS+自动驾驶、全局快门/车舱内、边缘+SPU、雷达/激光雷达等领域，都会提供从低端到高端的多种产品供客户选择。

汽车的智能化发展主要在三个方向：车外的人工视觉，包括环视、后视；车外的机器视觉，包括ADAS、自动驾驶；舱内监控，除了对驾驶员的监控，还有对乘员的监控。安森美的成像技术会在这些领域持续用力，争取给客户带来更优秀的产品。

智能驾驶舱也面临这一大挑战，易继辉介绍，目前的摄像头尺寸过大（18×18cm3），最小的也在3×3cm3，安森美和合作伙伴联合研发更小的摄像头，如今他们以达到了0.5×0.5cm3的级别。