南澳水电安装培训学校

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雷达高度互补于摄像机，即使在能见度差的条件下它也能测量距离和物体的速度，它是下一代自动驾驶所必需的。安森美于2017年收购了IBM车用毫米波雷达技术，又于2018年收购专门做硅光电倍增管（SiPM）的SensL，而SiPM是LiDAR系统中的关键器件，在进行远距离探测时，SiPM可实现比其它传感器更高的信噪比。易继辉介绍，SiPM的主要优点包括高增益，低电压操作，出色的定时性能，高灵敏度（低至单个光子）和对磁场的抵抗力。这些特性使其成为从单个光子到数千个光子的光检测应用的理想选择。

易继辉：“传统的激光雷达是用APD，APD的感光率普遍较低，我们用的SPAD技术，它的一个光子会产生超过百万甚至上亿倍的增益，感光效果非常好。”

就SiPM和SPAD工艺来说，该技术已在医疗方面大量应用。对比其他竞争对手而言，该技术的重点在于：

1.车规化。现在之所以很多激光雷达可靠性不高，是因为没有车规化里的器械，且系统也达不到车规化的级别。所以，要在半导体层面上解决这一问题。

2.安森美推出了RDM。“M”指的是Micro Lens微镜，这个微镜以前是用在图像传感器上，但现在被激光雷达所用。其好处在于，在激光雷达的探测器中有个特别重要的指标：PDE，即Photon Detection Efficiency（光子探测效率），它相当于图像传感器QE指标。这个指标越高，就说明光子转化成电子的效率越高。安森美在RDM系列中加了微镜技术以后，它的透光率更高，转化出来的PDE也会大幅提升。

3.安森美的CMOS工艺。未来图像传感器输出量可能会达到上亿颗/年，对于以前的APD技术不太可能用人工标定。而安森美采用CMOS工艺，可以达到真正的低成本、低功耗，优化尺寸等优势，可实现激光雷达真正落地。

从目前发展来看，安森美手握LiDAR、雷达和摄像头图像传感器参与自动驾驶市场竞争，事实上，它是市场上唯一一家能够自己制造这三种传感器的厂商。在摄像头图像传感器领域，安森美与索尼和豪威科技展开激烈竞争；在雷达领域，与英飞凌、意法半导体、德州仪器以及恩智浦竞争；而LiDAR领域，则是一个全新的开放竞争的领域，拥有数十家创业厂商。

毫米波雷达：从NCAP到自动驾驶

毫米波的理论和技术分别是微波向高频的延伸和光波向低频的发展。毫米波适用于车用应用，在极短距离内允许频段复用（frequency reuse）。安森美在毫米波雷达的布局重点将放在L3级别的成像雷达上。易继辉表示，未来长距、中距和短距的毫米波雷达随着它成本降低，需求量越来越多，在汽车上的应用也会逐步增长。

 

自动驾驶智能感知配置的演变

易继辉表示，随着智能驾驶级别的递增，车内智能感知的配置将会越来越多，L3-L4是一个比较明显的分水岭。L3在极限场景下需要驾驶员自己操控，L4则基本上实现了自动驾驶的目的，这个级别激光雷达将会成为主力军。L3-4在技术差别上非常明显，L3相当于数学的加减法，L4则相当于大学的微积分，他们用于不同的计算平台，所以，易继辉认为L3-L4不太可能平滑过渡，很大程度上是大跨步直接演变。

 

感知和成像是否是分开的芯片？

在问到感知和成像的区别时，易继辉答道：从应用层面上，成像主要是显示屏幕上的效果，是让司机看到的；而感知则主要用于前视，将传输的信息交给人工智能算法和GPU，通过运算来进行判断和指令，属于机器视觉。所以按照应用可分两个不同类型，即人工视觉和机器视觉。成像属于人工视觉，感知属于机器视觉。基于用途和目的，两个分类有所区别，一个是给人看，一个是给机器用，一个叫成像，一个叫感知。但每个公司对感知的定义并不一致，有些会笼统地把所有感知（包括给人眼看和机器应用）都叫感知。

安森美自动驾驶生态系统

 

任何技术的成功在某种程度上都取决于它所构建或运作的生态系统。安森美的自动驾驶生态系统很简单——与业内 大 具影响力的伙伴合作。目前他们已经联手英特尔在CES宣布的Intel Mobileye GO平台；英伟达Drive PX和PX2平台和百度阿波罗（Apollo）平台。截至目前，从光学、分立信号图像处理、IF、SOC/FPGA再到独立软件供应商这五大领域，安森美已建立了50个端到端图像方案的合作伙伴。

总结

从汽车行业来讲，安森美提供一整套图像传感器方案，有超过十多年的技术投入，在时间和道路验证，功能安全、网络安全方面均处于领先。

目前看来，传感器融合是自动驾驶发展的必然趋势，安森美把在汽车成像和超声领域的领先地位扩展至全面的智能感知领域，提供全方位的智能感知技术，包括图像传感器、超声波雷达、毫米波雷达和Lidar，并且持续开发针对市场趋势和应用的新的技术和方案，同时注重车规、功能安全和网络安全，推进汽车行业从半自动迈向全自动驾驶。

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