ADAS多传感融合面临人工智能的挑战
作者：孙振 班级：研究生院 学号：1600030070
【嵌牛导读】：
随着先进驾驶辅助系统市场需求逐步增长，与之结合的图像传感器技术也得到进一步提升。目前，图像传感器已经广泛应用到数码相机、智能手机、监控摄像头等众多领域。其稳定清晰的图像质量，大规模量产化后的较低成本，开始向汽车领域渗透。
【嵌牛鼻子】：多传感融合
【嵌牛提问】：ADAS多传感融合会面临人工智能怎么样的挑战
【嵌牛正文】：
根据中投顾问发布的一份2017-2021年中国ADAS市场调研及前景预测报告显示，ADAS年复合增长率将达到35%，到2020年中国市场可实现800亿的市场空间。随着国内法律的进一步健全，ADAS前装市场将迎来渗透率大爆发，保守估计新车渗透率增速30%，汽车销量年增速4%。东芝工业及汽车行业市场部副总监谭弘也认为，随着ADAS技术的日益成熟，搭载成本的降低，ADAS已经在越来越多的量产车型上出现。国内整车厂也紧跟这一潮流，加紧在ADAS领域的外资系统搭载测试，以及自主研发。比如，今年CES展会上，被誉为全球最快的电动量产车FF91，包含以3D雷达为主的自动驾驶技术；自2016年起，东风标致就已经陆续在其新产品中搭载了ADAS智能驾驶辅助系统；宝马与Intel、Mobileye携手打造的ADAS系统，已经在今年最新推出的宝马5系列新车上运用。
某调查公司的2016年初的数据显示，到2020年，中国市场的整车ADAS搭载将超过200万台，市场需求强劲。
目前，从消费者对汽车安全技术角度考虑，先进驾驶辅助系统将会保持很长一段时间的持续发展趋势。同时，ADAS系统也正从单个技术独立发展，转向整合式主动安全系统。多项基础技术如ESP、ACC等技术融合，可以更方便的实现较低成本添加ADAS技术，从而进一步推动ADAS在汽车上的应用。低端、实用性强的先进驾驶辅助技术，如胎压监测系统、ESP电子稳定系统以得到市场认可，普及率将稳步提升，同时，避障辅助类、视野改善类技术关注度持续上升，将会成为ADAS下一阶段该领域内的主要增长点。
图像识别处理器呈现两大市场趋势
随着先进驾驶辅助系统ADAS市场需求逐步增长，与之结合的图像传感器技术也得到进一步提升。目前，CMOS图像传感器已经广泛应用到数码相机、智能手机、监控摄像头等众多领域。其稳定清晰的图像质量，大规模量产化后的较低成本，开始向汽车领域渗透。图像识别传感器也呈现出两种市场趋势：更低的成本价格，以及在更多领域的技术应用。谭总表示，结合图像传感器技术的快速发展，ADAS系统所需的图像处理技术需求日益扩大。从简单的车道线识别、车辆识别，到行人识别，到骑自行车人识别等等。东芝基于几十年在图像处理技术领域上的耕耘，积累了丰富的实际经验，并拥有独特的图像优化算法，可大幅提高行人的识别精度。东芝ADAS技术及产品已经应用到量产车，今后也会在更多的量产车上推广。东芝ADAS技术结合图像识别算法，可以最大限度地融合硬件和软件，将ADAS效能发挥到极致。
东芝VisconTI系列高级图像识别芯片
从2003年，东芝就已经开始在ADAS领域开发应用，并推出被称之为VisconTI系列产品。2004年，公司正式推出VisconTI第一代图像处理器，紧接着在2012年中旬， 推出Visconti2系列汽车专用图像识别处理器，并于当年9月份正式量产。2013年推出Visconti第三代产品。2015年11月，通过日本电装公司的产品，搭载于丰田普锐斯量产车大批量投放市场，每月全球出货3万台以上。同时，东芝在中国也与一些ADAS领域领先企业合作，并计划2016年底投放到国内量产车。
根据谭总介绍，目前东芝最新一代产品Visconti4代，拥有8核+ 14个硬件图像/算法加速器，可以同时实现8项功能，如车道保持、前车识别/防撞、行人识别、交通标识识别、骑自行车人识别、障碍物识别等。与其他产品相比，其实时性，低功耗，成熟性等有相当优势。
东芝作为芯片厂商，长期和欧洲、日本的整车厂和世界知名汽车电子厂商保持深入合作。目前，东芝正在和欧洲的车厂一起研发Visconti五代，做更加新的一些技术准备，包括新产品的提供。
车载多传感器融合趋势：来自人工智能的挑战
多传感器融合就如人脑综合处理信息的过程，将各种传感器获得的数据进行多层次、多空间的信息互补及优化处理，并最终产生对外界环境的一致性的解释。目前，多传感器融合系统主要包括四个显著特点：信息冗余性、互补性、处理及时性，以及信息处理低成本性。根据当前看来，物联网/M2M有望成为传感器整合方案的目标之一，多传感器融合必将成为未来物联网发展重要的技术趋势，而作为物联网入口的车联网技术，ADAS传感技术融合也是大势所趋。
这里所说的融合，并不是指将各种传感器融合在一个芯片/一个装置里，而是融合多种传感器所采集到的信号，通过人工智能技术加以分析及综合判断，指挥汽车的执行机构加以实现。融合，可以有机整合各种传感器的优点和缺点，扬长补短。今后用于传感器融合的人工智能技术，将是新的技术挑战，必然会成为下一个创新风口。
