文 | 大壯旅
來自新智駕（AI-Drive）的報道
在 “血肉橫飛”的自動駕駛之戰中，車載集成電路也是一股不可忽視的力量。不過，眼下這個市場上最受投資者關注的還是 AI 處理器和 SoC，因為它們對於崛起中的自動駕駛汽車至關重要。那麼 FPGA（現場可編程門陣列）呢？它在這場刺刀戰中又扮演者什麼角色？
作為汽車行業的老朋友，FPGA 方案領導廠商賽靈思（Xilinx）也坐不住了，它攜手戴姆勒集團，未來要幫新的奔馳車型開發“超高效 AI 解決方案”，以重新確立 FPGA 在自動駕駛行業的地位。
官方消息稱，戴姆勒正在藉助賽靈思的技術打造新款“車載系統”，推動 AI 處理技術在車載應用中的落地。不過，兩家公司的合作細節依然是個未知數。
媒體們也提出了一些問題，比如這套系統的發佈節點和兩家公司合作是否有排他性（Mobileye 或英偉達還能拿到戴姆勒訂單嗎？）。可惜，賽靈思汽車部門負責人 Willard Tu 均拒絕發表評論。
林利集團資深分析師 Mike Demler 則指出，“戴姆勒也選擇了 Mobileye 和英偉達。”在他看來，賽靈思與戴姆勒的合作更像是“樣板化的公關”。不過他也表示：“戴姆勒到底能拿出一套什麼樣的車載系統還挺令人期待的。”
VSI Labs 創始人 Phil Magney 則指出，FPGA 在汽車行業的熱度其實比多數人想象的都高。
“業內幾乎每家公司都喜歡宣稱自己掌握了 ASIC（專用集成電路），不過想在高效計算平臺上應用專有指令集，還得靠 FPGA 完成大部分尖端處理。”Magney 解釋道。“ASIC 確實是好東西，但在你鎖定指令集之前，必須得嘗試各種不同的變量。FPGA 會在工作中適應這些改變，這時才是應用指令集並嘗試新事物的最佳時機。”
汽車市場的遺產
說到賽靈思在汽車市場上的遺產，Willard Tu 也有自己的想法。他表示，公司的 FPGA 最初是車輛信息娛樂系統中的膠合邏輯，但後來這項技術卻成了 ADAS 市場的寵兒。Willard Tu 還強調，FPGA 非常適合控制日益複雜的 ADAS 和自動駕駛系統。
2014 年時，賽靈思的芯片的買家還只有 14 個，涉及車型 29 款，但四年之後，它的芯片解決方案已經得到了 29 家制造商的支持，涉及車型更是暴增至 111 款。
與那些剛剛衝進自動駕駛汽車市場的 AI 處理器“後生”不同，“賽靈思對質量這個關鍵問題有著更為深入的理解，畢竟我們的產品已經在汽車市場摸爬滾打多年了。” Willard Tu 解釋。
在 ADAS 市場，賽靈思的 FPGA 已經建立了自己的口碑，它在處理複雜傳感器數據（來自圖像、雷達和 LiDAR 等傳感器）的工作中起了重要作用。
許多人不知道的是，賽靈思已經是僅次於 Mobileye 的車載計算視覺處理巨頭。不過，Willard Tu 也承認，它們與行業老大 Mobileye 之間有一道難以跨越的鴻溝。除了汽車製造商，賽靈思與一級供應商也建立了廣泛的合作關係，其中不乏博世、麥格那和大陸這樣的巨頭。Willard Tu 也信心滿滿的指出，“它們願意和賽靈思合作主要基於五大原因。”
首先，賽靈思的 FPGA 並不是“霸王條款”，它讓 OEM 商能拿出差異化的圖像處理算法。與其相比，Mobileye 的“一刀切”方案就少了一些靈活性。
其次，對一級供應商來說賽靈思是個“開放盒子”，而且它們的功能安全符合 ISO 26262 的要求。相反，Mobileye 帶來的是一個“黑箱”，無論 OEM 還是一級供應商都對 Mobileye 的軟件一無所知。
不過，如果 Mobileye 承諾自己的“黑箱”也符合 ISO 26262 要求，恐怕沒有客戶會糾結。“Mobileye 是一家芯片供應商，如果系統層面出現了安全問題，承擔責任的也是 OEM 商，而非芯片供應商。”Willard Tu 解釋道。
第三，Willard Tu 指出，賽靈思的圖像處理解決方案可以根據安裝車型的不同進行調整。它可以放在前置攝像頭上，也可以放在風擋甚至中央模塊中。
第四，“我們能提供可擴展性。”Willard Tu 說道。賽靈思結合 ARM 的子系統（包括 Cortex-A53 和 Cortex-R5）設計出了 ZU2 到 ZU5 的一系列產品，它們能根據應用的要求增加更多可編程結構。“鑑於新車評估程序每 12-16 個月都會新增要求，我們的解決方案比 SoC 的靈活性要強很多。”Willard Tu 強調道。
最後，賽靈思對自己的 FPGA 適應性很有信心，它可適應汽車行業千變萬化的功能性要求。舉例來說，在 Level 3 車輛上負責監督駕駛員的賽靈思芯片，也可以重新編程，成為幫乘客泊車的“門童”。簡單來說，這種可編程性甚至能改變芯片的“個性”。
拿走激光雷達市場 90% 的份額
Willard Tu 指出，賽靈思在激光雷達市場也佔據統治地位，它的芯片不但佔據了幾家一級供應商激光雷達的大腦，還是大多數激光雷達新創公司的必備。鑑於激光雷達上整合了眾多技術且各種新技術依然會層出不窮，因此激光雷達供應商們轉向賽靈思的可編程方案也是情理之中。
“顯然，一大批激光雷達已經傍上了 FPGA，尤其是那些智能化且有特殊處理要求的產品。”Magney 說道。“FPGA 讓激光雷達供應商能升級並修改它們的處理要求。由於大多數激光雷達供應商都是市場新軍，因此在現階段 ASIC 對它們來說不太實際。”
不過從更廣的視角來看，Demler 覺得賽靈思對激光雷達市場的統治並沒有想象中那麼重要。“這是個很小的市場，每年恐怕銷量還不到 100 萬套。”Demler 補充道。“我猜測賽靈思可能與 Velodyne 關係不錯”。
在 Demler 看來，現在的激光雷達市場“地圖和工業應用才是大頭，汽車市場還只是個小蛋糕。”
踏足邊緣計算領域
雖然車載激光雷達市場還需要多加培養，但賽靈思依然可以在傳感器數據處理領域扮演更重要的角色。
“我們也看到了邊緣計算的興起，未來傳感器將承擔一定的數據處理務。”Magnery 說道。“無論激光雷達還是雷達，都會生成海量數據，因此現在業界有將數據處理放在傳感器模塊的趨勢，特別是在 ADAS 領域。”
Magney 指出，“賽靈思的 FPGA 在 ADAS 解決方案價值鏈中佔據關鍵位置，可能非常適合處理圖像雷達數據，而這項技術可是相當前沿。”
從 ADAS 走向高級自動駕駛
雖然現在只在 ADAS 市場吃得開，但 Willard Tu 相信 FPGA“低延遲和高吞吐量”的特性能成為它們在高級自動駕駛市場上發光發熱的一大優勢。
當 GPU 執行深度學習推理時，它們需要並行批處理大量通過單指令多數據架構（SIMD）的平行數據。為了在提升計算能力的同時減少抓取，業內一直在嘗試開發更寬的單指令多數據架構。不過，現在的技術只能拓寬寄存器文件而已。
反觀 FPGA，可以直接完成無批次推理，其結果就是“帶有確定性的低延遲，高吞吐量（無論批次大小）和始終如一的計算效率。” Willard Tu 解釋。
雖然從理論上可行，但行業觀察者不願對賽靈思的未來之路作出評價，在自動駕駛市場它們想達到英偉達或 Mobileye 的高度可不容易。
幾個月前，賽靈思提出了自適應計算加速平臺（ACAP）的理念，它認為 ACAP“將在性能上全面超越傳統的 CPU 和 GPU”。
不過，現在賽靈思好像打了退堂鼓。雖然 ACAP 今年就會正式下線，但產品交付要等到 2019 年了。
那麼賽靈思的解決方案能和英偉達或 Mobileye 一較高下嗎？對於該問題，Magney 表示：“現在下結論還太早，Mobileye 無疑是視覺算法領域的帶頭大哥，想從視覺這個切入點挑戰它們並不容易。不過賽靈思可能會從‘開放性解決方案’這個角度來釋放自己的吸引力。”
至於英偉達，Magney 則指出，“在效率上賽靈思能否超越英偉達不好說”，這一點只能做了基準測試再下定論。“不過，英偉達能提供業界最完整的全棧 SDK，因此對開發者來說，現階段英偉達的吸引力更強。”
Demler 則認為，“從整體來看 FPGA 一直是數據中心的 AI 加速器，因此賽靈思有能力打造出更有針對性的架構。藉助它們強大的數字信號處理和平行架構，FPGA 能提供非常適合神經網絡加速的計算能力。當然，最後還是要看成本和功耗，這是哪個解決方案能最終勝出的關鍵挑戰。”
雖然與戴姆勒結盟是賽靈思的一大勝利，但業內人士也不敢肯定兩家的技術結晶何時能夠落地。
在新聞發佈會上戴姆勒表示：“作為兩家公司戰略合作的一部分，來自奔馳研發中心的深度學習專家們已經將賽靈思的 AI 算法用在了自家平臺上。”此外，戴姆勒還表示，“奔馳會將賽靈思的 AI 處理器技術產品化，幫助神經網絡更高效的執行任務。”
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