2018年3月，全球最大的FPGA廠商也是FPGA的鼻祖賽靈思（XILINX），推出新一代自適應加速平臺（ACAP），它將超越CPU和GPU的性能，應用于L3及以上自動駕駛。

2018年6月26日，賽靈思宣布與戴姆勒公司（Daimler AG）合作，為梅賽德斯奔馳汽車研發基于人工智能（AI）的應用。

兩家公司目前正在合作研發一套使用賽靈思技術的車載系統，用于汽車應用中的人工智能處理。由賽靈思汽車平臺提供支持，該平臺由片上系統（SoC）設備和人工智能加速軟件組成，此項可擴展解決方案可讓目前嵌入了人工智能的汽車應用保持高性能、低延遲以及最佳功率效率的特點。

2018年7月18日，自適應和智能計算的全球領導企業賽靈思公司宣布已經完成對深鑒科技的收購，這是國內第一家被收購的AI芯片初創公司。

如果不是身處行業之內，沒有多少人會知道賽靈思是誰？

這家創立于1984年的美國半導體公司，創造了FPGA的概念，作為一項低功耗、低時延、高靈活度的技術，FPGA已經在過去的十多年中，廣泛的應用于汽車零部件中。而在接下來的數十年中，FPGA也將會廣泛應用于自動駕駛、人工智能領域。

FPGA會不會過時？賽靈思公司大中華區銷售副總裁唐曉蕾直言：十年前賽靈思就堅定的認為FPGA是一項富有價值的技術，到今天依然未變，未來隨著人工智能的發展，FPGA也會與時俱進，跟上時代的步伐。

新一代ACAP

ACAP是賽靈思推出的新一代器件門類，它可實現對工作負載的加速，具有硬件/軟件可編程引擎、IP子系統和片上網絡、高度集成的可編程I/O。支持最高800萬像素攝像頭，以及L３級的自動駕駛水平，能夠勝任城市與高速路路況。

未來隨著自動駕駛技術的發展，以及相應量產項目的落地，ACAP還會支持更高等級的自動駕駛工況。

由于自動駕駛中，對于數據處理的時延要求極高，因此為了加速數據處理，ACAP的片上網絡不僅使用了高速數據傳輸技術，同時在片上也內置了不同大小的緩存，使得數據足不出芯即可完成處理。

賽靈思的片上存儲器分為三大類，從數十Byte到幾十Mb不等，對應不同客戶的不同需求，靈活適配。

AI數據處理離不開卷積網絡，賽靈思使用了環境認知的高性能／低功耗卷積神經網絡（CNN）處理，可大幅優化處理的速度和效率。在同OEM合作調試的過程中，可將計算處理單幀的時間大幅壓縮。

適應自動駕駛的低延時、低功耗、高算力

在ADAS/AD的應用需求中，對數據處理的時延需求是不高于100ms，100ms基本分為三部分：采集圖像數據、處理數據、執行命令。

賽靈思機器學習資深產品營銷經歷羅霖表示，在這三項中，前后兩項會各花掉20ms左右，中間數據處理的過程，雖因不同清晰度的照片、幀數以及神經網絡的不同，處理時間會存在差異，但花費的時間是三項中最多的。

目前各大廠商要提高數據處理的速度，也都是集中提升中間處理環節的效率。做法通常有幾種，一種是使用精簡的神經網絡，另外一種是使用高性能處理器，還可使用加速器。由于車載領域對于功耗敏感度較高，因此盲目使用高性能處理器并不可取。

賽靈思收購深鑒科技，也是看重其在加速處理以及工具鏈上的優勢。在使用了深鑒的加速器后，賽靈思的FPGA ZCU-102處理性能得到了較大的提升。相比于CPU、GPU的結構，賽靈思的FPGA針對不同精度可重新配置，進行擴展和優化。

覆蓋自動駕駛全產業鏈

賽靈思的FPGA自動駕駛解決方案，被國內多家ADAS公司使用，包括Minieye、魔智、自行科技、中科慧眼、元橡科技、極目科技、海康威視等，還有馭勢科技、易成、百度等自動駕駛公司。

除了在自動駕駛視覺處理領域的應用，賽靈思的方案還廣泛應用于其它領域，如激光雷達、毫米波雷達，國內使用其方案的公司就有鐳神智能、禾賽、承泰科技、安智杰。從傳感器、ACU、ECU到域控制器都有涵蓋。

賽靈思全球汽車產品營銷經理孫蕾蕾表示，在激光雷達芯片領域，保守估計賽靈思占有超過90%以上的市場。在新興的4D毫米波雷達領域，賽靈思也已經有解決方案。

羅霖表示，賽靈思落地的方案都是量產的項目，在國內由于政策法規的因素，目前應用的方案都是針對于兩客一危的ADAS攝像系統，后裝和前裝的單雙目攝像頭，ADAS傳感器融合ECU，未來還會隨著技術和市場的成熟度，發展到更多自動駕駛ECU、深度學習傳感器、OTA芯片。

到目前為止，賽靈思的產品已經在29個OEM品牌的111種車型上得到了應用，未來這個數字還會擴大。無論OEM，還是Tier1，未來都將會是賽靈思的合作伙伴。