在第三届焉知智能电动汽车年会上，安霸半导体技术（上海）有限公司研发副总裁孙鲁毅以《CV72AQ如何赋能行泊一体》为主题，介绍了安霸全面覆盖车载视觉相关应用的车载芯片系列，并特别介绍了今年新推出的CV72AQ芯片在单芯片实现全时行泊一体方面的优势和应用。

安霸车载芯片的发展历程

CV72AQ是安霸今年推出的一款中算力5纳米车规芯片，在推出CV72AQ芯片之前，安霸已在车载视觉芯片领域耕耘多年。较早期的一些芯片，比如A12AQ很早就在中国乘用车前装行车记录仪中使用，并占有非常大的市场份额。

2017年开始，安霸推出了第一代CV1，CV表示机器视觉的意思。之后推出了用于车载市场的系列产品，包括CV22、CV2、CV25、CV28等系列视觉感知芯片，以及芯片级功能安全达ASIL-C的CV22FS,CV2FS等芯片,从2018年开始推向市场并陆续在全球乘用车市场量产。到目前为止，安霸在汽车市场上量产的计算机视觉芯片以CV2全系列芯片为主。截止到2022年年底，CV2系列在汽车全球市场量产已达300万颗。

如果把非汽车市场，比如安防、视频会议、机器人等市场包括在内，安霸CV2系列芯片截止2022年底已经累计量产出货达1300万颗，足以证明安霸在行业中的长期技术积累已经广泛落地结果。

在关键性指标方面，CV全系列芯片包含优秀的ISP图像处理单元和高品质H.265编码单元，以及安霸自己独有的AI引擎——CVflow。

安霸 CV2系列芯片都是采用10nm车规制程，符合AEC-Q100 Grade2标准。而现在行业已量产的同类芯片大多还是十几纳米甚至二十几纳米制程工艺。基于CV2芯片的系列产品已在乘用车前装市场全面量产，应用场景包括ADAS、泊车、智能座舱、电子外后视镜等。

安霸大算力域控制器芯片CV3-AD也得到了业界专家的一致好评。很多车厂和Tier1 客户都对CV3-AD做出了评估，认为其AI性能是业界其它现有GPU大算力域控制器芯片性能的3-6倍。

安霸中大算力AI域控芯片推陈出新

中大算力AI域控芯片是安霸目前的主打产品之一。在大算力芯片方面，安霸去年推出了CV3-AD，今年上海车展，安霸又推出了中算力芯片CV72AQ，对标业界其它中算力行泊一体方案主芯片。安霸的一些客户也在上海车展期间展示了CV3-AD现场跑BEV+Transformer大网络的优异性能。

CV72AQ的算力单元继承自CV3-AD，是安霸的第三代AI引擎。

CV72AQ基于5纳米车规制程，采用了安霸最新设计的ISP，包括两个ARM核A76，支持LPDDR5内存，带宽充裕，周边外设也比较齐全，除配备了各种常见外设外，安霸还提供PCIe、CAN-FD，USB 3.0等接口，功耗也非常低。

实现真正的行泊一体

CV72AQ起到了承上启下的作用，它比前代CV22AQ的性能提高了好几倍，但成本和功耗并没有增加太多。CV72AQ的AI引擎继承了CV3-AD，算法开发和工具链基本兼容。

客户可以先用CV72AQ开发行中算力行泊一体方案，将来可用 CV3-AD开发大算力 自动驾驶域控，这样现有的开发经验和投入在未来会得到更好的复用。

以Mobileye为代表的一些厂商做了很好的L2 ADAS功能，现在特斯拉和很多国内车企在做L2+，并逐渐接近L3，但这些方案通常成本较高，所以安霸希望用较低成本实现中算力行泊一体，并且用单芯片取代市场上常见的两颗或三颗芯片，以降低系统成本。

这样的系统不是简单的L2 ADAS，至少要支持高速NOA功能和记忆泊车，还有自动变道；泊车也不是简单的APA，还要能够记住路径，根据建图特征来寻找停车位的记忆泊车HPA。

通常，中算力行泊一体的难题在于：

第一，现在车厂做的方案成本比较高，很多是采用双芯片，系统复杂度也比较高。

第二，算力不够用，现有的双芯片是用一个芯片做L2 ADAS行车功能，另一个芯片做APA泊车功能，两个芯片拼起来就是行车+泊车。可是高速NOA和记忆泊车的行车和泊车都不是完全分离的两个过程，所以双芯片的设计需要更多的数据交互和增加功耗和软件复杂度。

第三，功耗大，市面上一些行泊一体方案中，系统功耗比较低的有20多瓦，高的有30瓦以上这样，散热设计就比较难做。

安霸CV72AQ是对上面需求的一个回应。CV72AQ 的算力足以替换市场上其它方案的双芯片或者三芯片方案，可运行更为先进的神经网络，达到更好的系统总性能。采用CV72AQ的单芯片全时行泊一体解决方案可以接5-6个摄像头，CV72AQ 功耗大约 4 瓦，使得 ECU 的功耗大大降低，系统复杂度和成本也大大降低。

帮客户缩短开发周期

安霸CV72AQ研发团队位于上海，而且CV72AQ继承了原先CV2系列芯片的SDK和开发工具，与先前的SDK高度兼容，可以帮助客户进行平滑迁移，客户使用起来非常容易。

安霸基于CV72AQ设计的单芯片、全时行泊车解决方案，支持6V5R的传感器配置—— 1个800万前视ADAS摄像头 + 4个300万像素环视鱼眼摄像头，再加1个200万像素后视摄像头。6路摄像头可以同时工作，有足够的算力同时跑6路AI算法。

有些客户会要求在一些场景下做环视和周视切换，CV72AQ可以很好地支持6个摄像头，其物理接口可以同时接入10个摄像头。考虑到实际算力，通常建议要么是前/后视共2个行车摄像头 + 4个环视摄像头，要么是前/视共2个行车摄像头 + 4个周视摄像头，同时跑6个摄像头。

为了能够让客户更方便地使用安霸平台，安霸设计了一个参考平台——代号“獬豸”。安霸在ASIL MCU中集成了所需的必备功能，可以做车辆轮速、转向、刹车控制，还可以用CV72AQ接入多路摄像头，也可以接雷达，运行各种AI感知算法、融合算法和规划算法。

AI性能评测显示，以Transformer为例，相较于友商标称40T算力的芯片，安霸CV72AQ的AI处理速度更快。性能功耗比方面，在Int8 数据精度下，安霸差不多是友商的7.9倍。在内存带宽占用方面，安霸CV72AQ是友商的1/3左右。

成熟稳定的SDK

安霸提供了一套软件框架（SDK），以帮助客户更为顺利地开发产品。这套SDK的最底层硬件平台是CV2系列芯片和CV72AQ芯片，底层构建了一套以Linux操作系统为主搭建的各种驱动程序。

安霸提供的中间件既有与视频处理相关的图像质量处理、视觉前处理/后处理，也有前端跑网络推理的模块，以及一些视频编码和图像控制中间件，还有功能安全相关的错误监测与汇报、恢复等。

为了方便上层应用软件实现标准化和软件模块解耦，安霸提供与DDS和视频分享相关的功能。

应用层测试程序包括ADAS、泊车类的核心功能，客户可以使用安霸API编程，调用安霸硬件资源做自己的算法。安霸整套SDK的绝大部分都是开源代码，不仅有文档，还可以从安霸客户支持团队得到相应的帮助。

安霸的工具链也非常成熟，功能覆盖面非常广，全面覆盖AI模型导入、编译转换、优化、重新训练等部署过程，也包括精度分析、运行效率分析等工具。

在工具链支持方面，安霸支持客户最多的是PyTorch，像对百度飞桨的原生支持，这方面安霸与国内很多客户都有非常好的合作。

安霸工具链还包含很多非常高级的功能，其中之一是稀疏化，特别是非结构化稀疏，能够在不损失精度的同时大幅提高运算效率。不仅在汽车领域，安霸在全电子行业也是真正大规模量产非结构化稀疏的少有的半导体厂商。

目前行业内，很多非结构化稀疏只是停留在PPT上，没有做出来可供实用的产品。而安霸2017年在首代 CV 芯片就做到了非结构化稀疏实际可用，并于2018年实现量产，在之后的大量产品量产中积累了很多经验。

除了非结构化稀疏外，还有QAT——基于量化精度损失的重训练。在网络推理常使用量化提高效率，比如16/8/4bit，以8bit最流行。

安霸是业界少数能够实现完全可量产量化精度损失补偿的公司，有助于客户在训练过程中集成安霸量化精度损失工具，以弥补最后的量化损失。安霸的8bit量化经过QAT，比其他厂商的8bit更准，同时结合考虑了网络训练及目标的量化参数，真正能够实现量产所需要的高准确度。

CV72AQ和CV3-AD都有专门非线性计算算子，能够得到更高的精度，功耗更低，速度更快。根据客户的算法类型，安霸还有很多优化的选择方案。

客户把安霸的CV72AQ行泊一体参考设计“獬豸”盒子装上车，只需做必要软件的配置，就可以到路上采集各种视频和雷达数据，同步做数据筛选、数据合规标定。之后客户可以在同一盒子做数据回灌，运行HIL，调试算法。整个过程非常便利。

BEV算法在CV72AQ上的应用

安霸CV72AQ可以很好地支持BEV各类算法，包括非常流行的BEV+Transformer，不仅可以兼容，而且性能也不错。客户的选择是要把芯片用在最恰当的位置，安霸支持多种BEV+CNN类型的BEV，比如BEVDet、BEVfusion都可以在CV72AQ上顺利运行，还支持Transformer类算法与CNN类算法一起运行。

总之，CV72AQ以合适的性价比非常好地满足客户用6V5R实现行泊一体的核心需求。

安霸的团队非常稳定，在国内加起来有接近300人的团队。多年来，安霸在每一个行业都是立足于市场需求，扎扎实实做技术。很多客户对安霸的评价很高，包括技术角度、客户支持、专业程度、值得信赖等等。我们将积极努力，为中国汽车市场推出更好的AI芯片产品，与客户共同成长。