ADAS一体机量产之路已通，自动泊车成魔视智能的下一个关键词

四五个人，半个车库做办公室，这是魔视智能三年前的光景。谈起公司在成立初期被赛灵思“拒之门外”的经历，创始人虞正华博士不免低头沉笑。

三年后，FPGA（完整可编程逻辑）解决方案的头部供应商赛灵思中国区高级市场经理罗霖、半导体公司英飞凌中国区销售总监刘鲁伟纷纷为这家从车库里成长起来的初创公司站台。罗霖这样描述魔视智能：“这是国内首家基于FPGA进行深度学习技术研发，且完成产品量产化的公司，而多数人工智能公司还处于研发或样机测试阶段。”

从最初的不被看好，到赛灵思、英飞凌为其加码。这意味着魔视智能的技术和实力已经得到了国际企业的认可，并在自动驾驶领域占有一席之地。

9月27日，魔视智能宣布其基于嵌入式深度学习技术的乘用车及商用车辅助自动驾驶产品已在主机厂上正式量产。同时，其基于车规级嵌入式处理器和深度学习的量产级自动泊车产品也正式发布。曾经并带领其辅助自动驾驶前装产品开通了一条量产之路，成为国内首家实现基于深度学习的辅助驾驶前装量产的自动驾驶公司。

乘用车及商用车前视智能驾驶辅助前装一体机

同主机厂研发的部分前视智能辅助驾驶一体机也在近日正式对外公开亮相。

*应用于比亚迪车型的前视智能辅助驾驶一体机

适配于比亚迪车型的前视智能辅助驾驶一体机集成行车记录仪功能，包括两个摄像头，一个摄像头实现智能驾驶辅助功能，另一摄像头完成行车记录。魔视智能联合创始人 COO 王学海提到，DVR同辅助驾驶应用在一体机，已是目前乘用车上的常见解决方案。

*单目前视智能辅助驾驶一体机

单个摄像头的前视智能辅助驾驶一体机，同样可以实现车道偏离报警，行人防撞报警，交通标识（限速标识）等功能的识别，以及智能远光灯控制，基于深度学习算法，并且可拓展实现自动紧急制动系统、自适应巡航、车道保持辅助系统等功能。

*应用于商用车的前视智能驾驶辅助一体机Rayleigh

对于应用于商用车的前视智能驾驶辅助一体机Rayleigh产品，魔视智能将其交付于主机厂、供应商，应用到物流车、公交等。雷锋网新智驾了解到，魔视智能目前已同国内新能源汽车动力总成系统产品和解决方案提供商越博达成合作。

魔视智能还自主研发出一套多传感器数据采集系统Curie。在系统控制方面，基于FPGA和深度学习方案，魔视智能同赛灵思合作研发出一套车规级嵌入式芯片平台，在硬件方面符合ISO 26262标准体系，性能方面支持超100层的深度学习网络，2.8X的计算效能提升。基于嵌入式车规级芯片，魔视智能研发出一套前视智能驾驶开发系统Rontgen。

硬件在环测试方面，魔视智能自主开发出一套硬件在环前视智能驾驶测试系统，系统将采集的各种工况场景下的视频，通过注入设备，模拟摄像头输入，将视频注入到待测试的前视设备中进行检测识别，实现设备的硬件在环系统测试。

前装智能辅助驾驶一体机“上车”并不简单。虞正华提到，在型式试验阶段，前装产品走向车端，实现量产需要通过传导骚扰、辐射骚扰、瞬态耦合等39项测试验证。仿真测试也必不可少，魔视智能目前已经积累了700万公里的仿真测试和大量路测。

魔视智能的“量产之路”

魔视智能辅助驾驶一体机的“量产之路”从公司成立之初开始孕育，基于深度学习的前视智能辅助驾驶项目在2015年正式启动。2016年的11月，魔视智能推出国内第一台基于深度学习的车规级智能辅助驾驶样机。

在经历了一年有余的乘用车主机厂测试后，智能辅助驾驶一体机在今年6月实现乘用车前装量产。目前，魔视智能已同比亚迪、北汽新能源、一汽、蔚来、众泰等18个主机厂及供应商进行量产和产品研发合作。值得一提的是，魔视智能前视智能辅助驾驶一体机已经出现在比亚迪上市的主力车型上。

据悉，魔视智能嵌入式深度学习技术已在中国本土的一线乘用车主机上正式落地量产并实现每月千台以上稳定批量出货。自2018年6月正式批量量产至今，累计出货已经超过万台规模。魔视智能计划到2019年末扩展至30个主机厂及供应商量产及合作项目，17个正式定点，搭载超过15万台不同车型。

虞正华提到，不同的车厂、车型在何种方式进行辅助系统总装、硬件设计、辅助功能的要求不同，对应的ADAS一体机上车形态不同，所以各车型适配的辅助驾驶一体机的价格不同。但同Mobileye相比，魔视智能产品成本相对较低。

魔视智能还同包括转向和刹车控制器，智能网联，仪表，新能源动力系统总成，雷达在内的多个一线体系供应商进行多形式的产品合作。

量产级自动泊车产品发布

从ADAS到泊车，虞正华提到，魔视智能的目标是自动驾驶，前视ADAS和自动泊车均是自动驾驶的具体产品体现，而ADAS和智能泊车两方向融合也是未来自动驾驶系统的技术方向。

魔视智能也公布了其基于FPGA方案和深度学习的量产级自动泊车产品。该自动泊车方案，通过四目视觉感知和超声传感器融合，采用深度学习算法，对车身周围停车位进行感知及决策，实现半自动和全自动泊车控制，以及一键式遥控泊车。

和传统自动泊车系统采用的纯视觉或超声波方案，基于深度学习的视觉同超声波融合的自动泊车方案的优势在于，能够满足车位识别的鲁棒性要求，可以完成不同形态车位、不同材质路面、路沿的识别。而采用传统学习算法的自动泊车产品，仅适用于单个或几种简单场景。

虞正华也介绍了未来泊车的发展路径及魔视智能的自动泊车产品规划：

• 3D环视：通过360度全景摄像头，完成简易的图像拼接显示功能。这也是目前大部分量产车辆搭载的辅助泊车方案。而通过360环视摄像头完成道路图像拼接，摄像头在检测道路信息的过程中并不支持目标图像识别，驾驶员仍需依据拼接图像控制车辆，完成泊车。

• 自动泊车：当驾驶员将车停在停车位附近时，系统通过环视检测、深度学习方法的图像识别感知垂直车位、横向及斜列车位等，实现自动泊车入位、遥控泊车，无需人工控制。魔视智能计划在2019年大规模量产自动泊车产品。

• 自主代客泊车：利用多摄像头与其它定位传感器融合，及在线或离线高精度地图，基于VSLAM和深度学习紧密耦合实现6D车辆定位。驾驶员无需寻找车位，车辆自主完成泊车。魔视智能计划在2020年完成自主代客泊车产品的量产。

  自主代客泊车依赖车辆定位技术完成。魔视智能利用车上环视摄像头，基于VSLAM和深度学习的高度耦合，魔视智能已经完成了600米路径的闭环测试，定位精度达到10厘米左右，相对行驶距离的漂移为0.62%。目前KITTI上世界第一的结果是0.65%。值得一提的是，魔视智能在闭环测试中采用鱼眼环视摄像头的视觉方案，而图像畸变的出现，对于算法处理也是一大挑战。

• 高级自动驾驶：即车辆实现完全自动驾驶

虞正华提到了目前自动泊车产品量产之路面临的一些难题：和车厂对接过程中，自动泊车产品在设计方面需要满足严格的车厂规范；同时，不同工况下，自动泊车产品的多场景覆盖性需要长时间的测试积累。

魔视智能基于深度学习和车规级嵌入式平台的自动泊车方案，目前已同多个主机厂及供应商进行产品测试和验证，并计划在2019年实现大规模量产。

魔视智能的三大高地

虞正华提到，除与赛灵思、英飞凌合作，使用其芯片外， 魔视智能已经搭建了从数据采集、后端处理，到算法模型，训练模型，硬件搭载的完整闭环，并 在深度学习算法、汽车嵌入化平台、优质数据三大方面构建了一套核心的技术路线 。这也成为魔视智能对标辅助系统ADAS领域中其它公司的三大高地。

魔视智能是首个兼具深度学习及VSLAM算法技术的自动驾驶初创公司。不同于传统人工智能计算方案，魔视智能在成立之初将深度学习技术作为基调。同时，不依赖高成本激光雷达，利用摄像头为主的SLAM技术完成相对和绝对定位，解决了成本及量产难题，这成为魔视智能在核心算法方面的一大高地。

在深度学习方面，虞正华提到，魔视智能起步早，而Mobileye在第四代系统芯片EyeQ4上开始引入深度学习技术。另外，鉴于中国政策及复杂的道路环境，魔视智能在中国道路数据积累方面更有优势。

魔视智能深度学习算法曾参加无人驾驶算法评测数据集KITTI、CITYSCAPES算法评测数据集等多类比赛，并位居世界前列。CITYSCAPES由戴姆勒集团组织进行，Cityscapes Benchmark即基于深度学习的语义分割，其任务为基于道路视频的像素完成19种类别区分，包括各种道路和街景特征、交通标志等，并输出算法结果。

虞正华提到，完成算法测试效果并非重点，重要的是，基于强大的深度学习算法的优化设计能力，采用网络裁剪、低比特数定点化等技术，魔视智能将其应用到低成本的FPGA平台，并实现量产。基于深度学习的算法目前可以完成轿车、中巴、大巴、车道线、路沿、Freespace等道路信息的识别。

基于深度学习及VSLAM算法，如何做好汽车嵌入化平台是ADAS及自动驾驶视觉方案供应商的核心，也是魔视智能的第二大优势。在嵌入式芯片平台方面，魔视智能选择基于赛灵思FPGA方案设计开发视觉芯片系统。新智驾了解到，魔视智能在商用车、乘用车前视智能驾驶辅助一体机及自动泊车产品方面选用了两种不同的处理器方案：

• 针对面向商用车、乘用车前视智能驾驶辅助一体机产品，魔视智能基于Xilinx Zynq-7020处理器完成嵌入式开发平台；

• 自动泊车及自主泊车产品，魔视智能采用Xilinx  ZYNQ 及MPSOC系列处理器。

算法复杂性对于芯片算力的依赖始终困扰着整车产品工程。 如何在低成本低功耗的硬件芯片局限下实现高度智能和实时的复杂神经网络，一直是困扰人工智能在汽车行业落地的难题。

魔智智能将FPGA方案作为目前最优解。王学海提到，深度学习算法更新迭代迅速，FPGA的可编程性为其提供了灵活性。GPU成本功耗高，DSP并不适用深度学习。大规模量产的ASIC芯片有其成本优势，但当下其无法满足深度学习算法的更新。且因为国内车厂“多品种小批量”的打法，ASIC无法满足多功能的适配和功能的快速迭代。未来算法相对固定、足够的用户基数满足成本分摊，ASIC的优势才会显现。

同时，ADAS产品量产意味着汽车嵌入化平台已满足车规级要求。王学海提到，对于车厂量产来说，诸多公司在后备箱放置的大型演示机箱上量产车几乎成为不可能。而魔视智能已基于FPGA方案自主研发出一套低功耗低成本的小型化嵌入式芯片平台，完成了量产上车之路。

第三点即魔视智能积累的数据高地。成立之初，魔视智能将目光瞄准了深入学习，开始收集道路数据，目前其ADAS产品已经在全国30个省采集视频测试，积累了700万公里的道路数据。 魔视智能也自主并研发了一套高度自动化数据作业体系，通过深度学习算法，对众包数据进行预处理，破除人工打标效率低的壁垒。

魔视智能的下一步

魔视智能透露了其在高级别自动驾驶和量产方面的规划。在自动驾驶方面，面向L4级别的自动驾驶感知及定位解决方案正在研发进行中。

虞正华提到，ISO 26262标准将是主机厂对于自动驾驶产品的下一步要求，魔视智能在ASIL等级方面已有准备。牵手英飞凌，魔视智能将搭载其符合安全标准的电路设计体系。雷锋网新智驾了解到，英飞凌的AURIX系列产品已被用于达到L3级别的量产车型奥迪A8的系统控制器中，AURIX可确保车载数据总线的网络安全性，可对数据包进行评估并确认其优先级，以便在尽可能短的时间内完成数据处理。

对于商用车和乘用车两种商业模式，虞正华向雷锋网 (公众号：雷锋网) 新智驾表示，决战乘用车是未来企业发力的重点。与商用车相比，前者市场需求更高，门槛技术更难，需要通过车辆总成、适应车辆设计、软件对接适配、硬件融合、诊断维修。而商用车几乎“一机扫天下”，同车厂进行适配工作较少。所以辅助驾驶一体机在乘用车上量产，这就意味着已建立完整的研发、生产的体系，并满足车规级要求。

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