专访安霸中国区冯羽涛、郄建军:芯片融合是未来安防必然趋势
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2021年12月26日,第18届中国国际社会公共安全博览会在深圳开幕,本届安博会汇聚了智慧城市、人工智能、大数据、云服务等众多高新技术产业。安霸也在本届安博会,展出与智能网络摄像机平台相关的前沿科技,包括采用5纳米工艺的旗舰级8K AI视觉芯片——CV5,以及围绕行业应用的视觉芯片产品、技术和解决方案。
安霸中国区总经理 冯羽涛
安霸中国区市场营销副总裁 郄建军
在12月27日下午,安霸召开媒体沟通会,安霸中国区总经理冯羽涛先生与安霸中国区市场营销副总裁郄建军介绍安霸近些年在安防方面取得成果,并解答外界对安霸的技术、产品以及发展方向。
作为AI视觉SoC供应商,安霸的芯片覆盖多个市场、产品和应用,其中汽车和安防是安霸重点聚焦的行业,同时在无人机、穿戴式相机、虚拟现实相机及运动相机等应用上均有涉足。安霸在十几年的实践中,已经落地量产出货数亿颗芯片。
安霸在本次安博会上介绍了安霸在安防方面的成果,包括国内外一些大的专业安防以及消费类安防品牌,都和安霸有合作。安霸近几年主要在边缘及设备端发力,将AI融合到传统相机中,让相机更加智能。安霸将传统摄像机方案上拓展为基于AI的开放平台,从抓取和处理现实世界的图像和视频到边缘人工智能处理的摄像机。
安霸在高清视频编码和图像处理ISP方面拥有自研的IP核心,CVflow是安霸特有的进行AI处理的硬件加速引擎。 安霸在2021年并购4D成像雷达算法公司傲酷,将基于傲酷的4D高精度雷达整合到安霸的AI平台中,携手带来视觉感知和多重感知传感器相结合的安霸芯片中。
可信计算架构方面,安霸独有的“磐石”能把安全拓展到一个广义的整体,使安全性能通过SoC落地。安全涉及包括知识产权保护、数据传输保护、数据存储保护、用户隐私保护、系统加固、系统完整性这六块,组合基于单芯片、底层硬件开始,加上底层软件的安全架构,整体放在一起叫做“磐石”架构。能够提供从摄像头解决方案到传输数据给边缘或者云端服务器的数据保护、算法保护和隐私数据保护,可通过OTA升级。
在芯片路线图方面,安霸在本届安博会上主推的旗舰产品CV5/CV52系列,是安霸第一代5纳米芯片,开发工作、整体解决方案都已推出,目前已有客户在设计中,预计2022年会有量产产品。除了5纳米的CV5系列芯片解决方案外,安霸同时提供采用10纳米工艺德CV28S22MEX和 CV28S26MEX,在全高清1080P带智能的解决方案时,可做到0.5瓦以下功耗。而且这些芯片均采用开放的AI平台,客户只要使用安霸CVflow架构,就能实现整个开发环境、工具以及软件的兼容,往高端、高性能拓展或向低端、低功耗,无需二次开发。
安霸2021年初发布采用5纳米工艺的CV5,并于2021年年中针对安防产品线发布CV5S系列。除了使用5纳米制程外,具备业界领先的8KP60编码能力及新一代的ISP,编解码做到8K级别,同时可做多路的4K。芯片最多支持14个摄像头。在AI处理能力方面,CV5支持包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流神经网络架构,一整套成熟的CVflow基础上的工具链,可帮助客户快速地把自己开发的神经网络、AI算法等移植到安霸平台,并以高性能、低功耗的方式运行。
安霸瞄准可量产、带有全方位安全保障的AI芯片,ISP方面支持如RGBIR或多光谱融合等技术,其中RGB指可见光,IR为红外。业内很多方案是使用两个不同的摄像头,一个红外一个可见光,安霸独创的专利技术,用一个摄像头把两件事都做到,提供更优的参考设计以帮助客户将产品更快地投入市场。除了最主要的智能汽车、传统安防外,安霸的视觉处理芯片还应用于诸如零售、扫地机器人等领域。在智能家居方面,安霸推出AI TimelapseTM等能够直接在芯片和SDK里的创新功能,有效地利用带宽;该功能会自动智能判断,并自动生成一天摘要。
傲酷雷达方面,视觉是最主要的信息来源,但是在光线欠佳或雨雪雾霾时,雷达能够起到更大的补充作用。本次展会上有很多雷视一体产品,即毫米波雷达和视频的融合。傲酷产品的特殊性在于拥有传统雷达都没有高度维度信息。傲酷通过软件算法把普通雷达变为4D高清成像雷达,带来非常清晰的分辨率。安霸并购傲酷能够让视频和雷达得到更好的融合,未来把雷达、视频处理以及融合都放到同一芯片中完成,让芯片具备处理和融合两种功能,将原始数据在芯片里直接处理融合,会带来更好的视觉效果和更高的效率。
毫米波雷达在全天候方面有独特优势,全天候指雨雪雾霾沙尘暴等摄像头看不清楚的时候,雷达不受影响,甚至,在暴雨天雷达甚至可以看到400米外。两者的不一样的物理属性和波段,恰好实现互补。长距离、全天候,全天时毫米波雷达很好用,但看细节看成像轮廓它看得不太清楚。安霸和傲酷的合并,会让雷达和摄像头的信号处理在芯片层面实现互补性,雷视一体也是下一代的芯片潮流。
媒体问答
提问:未来会不会把毫米波视频和激光雷达所有的功能都融合在一颗芯片上?
郄建军:未来的趋势会将所有功能融合到一颗芯片上,比如域控制器里面的芯片也是把几个传感器的信息融合起来,但现在的做法更多选择后融合,视频提取目标、雷达提取目标、激光雷达提取目标融合成一个目标,只是这样的融合效率不高。如果采用前融合技术,在视觉隐隐约约看到轮廓、但又不确定是不是真实物体时,雷达就能快速检测,通过雷达的点云和摄像机的一一对应德像素点,做到像素和点云的前融合,芯片无需对目标进行二选一,带来更高的效率,并降低误检率、漏检率。
提问:以后芯片设计门槛高了,只做激光雷达芯片或毫米波雷达芯片甚至摄像头芯片的小厂商,就很难进入这个市场?
郄建军:算力和先进制程的不断提升,但依然不能完全满足使用需求,因为雷达信号要进行大量的数据处理,处理以后还要融合点云和像素,而且还要求前融合算法要很好。雷达融合最难掌握的恰恰是二维、三维的映射关系,相当于从立体空间投射到平面空间,门槛就提高,考虑到摄像头是平面像素,雷达点云有深度信息,雷达的立体点云怎么投射到二维平面,并与平面像素一一对应,需要很多先进的算法。安霸合傲酷实现先进算法合并,就很好地解决像素对应的问题。
提问:前融合的方案与激光雷达等纯硬件相比,在性能和技术上有哪些优势?
冯羽涛:CMOS传感器、激光雷达均属于感知元件,传感器、激光雷达、毫米波雷达记录的内容与后端是分开的。传统摄像头在获得未经处理的原始数据后,需要ISP转换成图像;雷达也是如此,雷达前面不仅有天线RF,还要类似ISP的芯片,把RAW雷达数据转成速度、距离、角度等,再传给后面的域控制芯片来处理。安霸通过把傲酷雷达处理算法集成到芯片,前面的雷达探头就可以去掉处理芯片,只需通过RF将未经处理的数据传输到芯片。傲酷前端的天线树、RF以及独有的算法做出4D高精度,通过算法用简单的硬件、低成本地做到,这块运算就集成进后端芯片。安霸对汽车领域的发展有很高的期待,1月份会有针对汽车行业的重磅发布,希望2022年能够在汽车领域取得较大增长。
提问:面对毫米波雷达、视觉摄像头和激光雷达多种不同技术的产品,安霸在将芯片研发出来后,怎样跟市场对接,做硬件适配?
冯羽涛:在没有毫米波或激光雷达时,传统的可见光摄像头也有适配问题。安霸能处理好激光雷达、毫米波雷达的适配跟都能处理。比如面对新类型的传感器时,安霸先挑最典型、最有性价比的产品适配芯片,并提供推出市场的方案,再根据市场需求再去适配。
提问:安霸从前一代10纳米,跳过7纳米,直接来到5纳米,是为了支持融合趋势吗?
冯羽涛:安霸的思路很简单,就是必须走在制程的最前沿。虽然最新的制程价格昂贵且研发成本高,但安霸一直以来都是在用当时最先进的制程去做。制程是达到低功耗的一个重要因素,另一个因素就是微架构,安霸在芯片的设计架构以及制程上都追求高性能和低功耗,所以采用5纳米。性能提升必然伴随着功耗的提高和体积的增大,安霸提供5纳米、10纳米的制程工艺,满足客户量产多样化的产品。
提问:RGBIR可以同时捕获RGB和IR,哪些应用需要这两种数据?
冯羽涛:IR红外一般指和可见光波段很接近的近红外,可见光波长在400-700纳米,850纳米和940纳米是典型的近红外波段。IR红外可应用于比如刷脸的智能门锁场景,用红外加可见光去做刷脸解锁时,通过多孔模块使用,其中至少有两个摄像头,另外一个孔是结构光或其他补光。安霸采用一个孔能感知可见光波段和红外波段,通过特殊算法在内部把两者分开,用单目就做到立体深度。
提问:中国大力支持国产芯片,涌现很多的不俗供应链企业,安霸未来有没有和国内半导体厂商合作的计划?
冯羽涛: 与国内半导体厂商合作的可能性是存在的,合作要找到互补、双赢的点,就像安霸和傲酷一样。
郄建军:安霸一直追求技术顶天,应用扎地。面对国内市场各种各样的应用,安霸希望芯片能用到所有重要的应用场景,用先进的技术解决实际问题。作为国际公司,安霸希望把国际上最领先的技术引进来,为中国市场服务,并与国内产业链合作。
提问:加上AI技术的智能化安防,能给消费者或商业带来哪些价值?
冯羽涛:安霸主要研发用低功耗跑AI视觉处理能力,所以安霸要做一个比较好的平台,把视觉数据、雷达数据都做进来。SoC自带CVflow、并提供一套工具,无论研发神经网络用的Caffe、TensorFlow还是PyTorch,安霸都可以支持,让客户和合作伙伴能够去找到特别的领域。
提问:安霸强调技术产品迭代加快,也企业认为不需要用到8K,可能4K、1080P就已经够。安霸是如何看待技术迭代和实际场景需求的矛盾?
冯羽涛:推出8K并不代表安防产业的监控都要升级到8K,CV5芯片性能的提升,实际应用往往会落在4路4K或者十几路的1080P等。安霸的CV5也不是单一的产品,旗舰的CV5可以做8K,也能做成4路4K。在安防领域,多路4K可能会更早落地。安防领域也需要持续发展,机器人、工业视觉等相关应用也希望做得更好。
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