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安森美半導體為自動駕駛和汽車安全提供完整解決方案

2018-11-09

  自動駕駛是汽車產業(yè)與人工智能、物聯網、高性能計算等新一代信息技術深度融合的產物,是當前全球汽車與交通出行領域智能化和網聯化發(fā)展的主要方向,已成為各國爭搶的戰(zhàn)略制高點。安森美半導體汽車策略和OEM市場拓展副總裁Lance Williams在接受與非網采訪時認為,未來幾年內,2級和3級自動駕駛汽車將穩(wěn)步增長,在2021年以后4級自動駕駛將成型。在此過程中,半導體供應商面臨技術挑戰(zhàn),在汽車、區(qū)域和全球基礎設施方面也有一些挑戰(zhàn)需要克服。

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  安森美半導體汽車策略和OEM市場拓展副總裁Lance Williams

  為自動駕駛提供多種解決方案

  傳感器賦予了汽車智能識別的功能,能夠識別道路、行人,并通過一定的算法真實還原道路場景的設備,是ADAS系統的重要組成部分。目前,在進行自動駕駛技術研發(fā)的道路測試中,使用的傳感器主要分為三類:激光傳感器、視覺系傳感器、雷達系傳感器。

  安森美半導體提供全面的產品和完整的方案支持主動安全和自動駕駛,包括圖像傳感器、超聲波傳感器、雷達、光達(LiDAR)、電源管理和先進的汽車前大燈和尾燈照明等,用于視覺、前視先進駕駛輔助系統(ADAS)、車道偏離警告、自適應巡航控制、乘員檢測、電子車鏡、駕駛員監(jiān)控和手勢識別等輔助駕駛應用。如采用百萬像素圖像傳感器AR0143和200萬像素圖像傳感器AR0233的駕駛員監(jiān)控系統,提供高動態(tài)范圍(HDR)和出色的微光性能,符合汽車安全完整性等級B級(ASIL-B)。又如第三代LiDAR掃描系統,采用MR-00116A20 1X16 硅光電倍增管(SiPM)陣列作為LiDAR系統接收器。ADAS需要傳感器融合,安森美半導體提供完整的傳感器融合方案,幫助技術人員、架構師、設計人員和應用工程師簡化和加速設計。

  自動駕駛汽車需要融合成像、超聲波、雷達和光達(LiDAR)等多種傳感器,以更精確地探測汽車周圍,支持更復雜的功能,如3D成圖、識別物體并進行分類、識別和預測復雜的交通情況下的事件的相對位置等,并應對微光、亮光、霧天、反光表面和冰雪路面等極端的環(huán)境和極端的交通條件。而功能性安全也要求至少兩種不同的傳感器同時提供一致的信息。安森美半導體處于有利地位以結合這些不同感知技術及其各自的優(yōu)勢到集成方案中,且提供符合汽車安全完整性等級(ASIL)的方案。安森美半導體還是ISO26262工作組的成員和基本故障率子工作組的協同領導者,具有最大陣容的功能性安全專利、符合SEooC的全安全封裝的產品。此外,網絡安全是自動駕駛汽車的頭號問題,安森美半導體提供全球首個含網絡安全的圖像傳感器。

  持續(xù)投入和支持中國市場

  全球管理咨詢公司麥肯錫發(fā)布的最新研究報告顯示,中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場,預計至2030年,自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創(chuàng)收將超過5000億美元。安森美半導體持續(xù)支持和關注中國自動駕駛產業(yè)的發(fā)展。

  自1999年從摩托羅拉分拆以來,安森美半導體就在中國開展業(yè)務。此前,作為摩托羅拉的一部分,我們是首批在中國投資的美國科技公司之一。我們的自動駕駛戰(zhàn)略是全球戰(zhàn)略的一環(huán),并將各區(qū)域按市場對自動駕駛的采納情況而調整細節(jié)。在視覺和先進駕駛輔助系統(ADAS)領域,安森美半導體稱冠于CMOS圖像傳感器市場的市場份額超過50%。另外,作為我們戰(zhàn)略的一部分,我們開發(fā)了以CMOS圖像傳感器為中心的市場,以支持中國快速增長的后視和環(huán)視市場,并定義了關鍵的前視ADAS CMOS圖像傳感器和圖像信號處理器(ISP)用于下一級半自動駕駛。

  除了CMOS圖像傳感器和集成的感知處理器(ISP)之外,安森美半導體還開發(fā)了電源管理方案,不僅用于CMOS圖像傳感器,還用于雷達和光達(LiDAR)方案。

  為了補足我們的成像和雷達能力,并為我們的客戶提供三級及以上自動駕駛能力的全面方案,安森美半導體于今年5月收購了SensL光達。SensL自2004年以來一直投入LiDAR的開發(fā),在醫(yī)學成像、威脅/危險檢測和生物光子學應用處于領先地位。除了這些應用之外,SensL的硅光電倍增管(SiPM)技術為汽車整車廠商(OEM)提供邁向固態(tài)LiDAR發(fā)展的機會,不僅技術性能優(yōu)越,且較當今的機械方案成本更低。

  安森美半導體看好中國市場的前景,自動汽車將成為中國的一部分,鑒于我們在這一領域的戰(zhàn)略,我們持續(xù)支持中國的增長和對所需半導體方案的需求。


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