魔視智能成立于2015年，是一家以視覺為主的ADAS初創(chuàng)企業(yè)。近日，魔視智能開始在國內一家乘用車OEM前裝批量出貨，商用車市場也正在布局。

魔視智能CEO虞正華在接受《高工智能汽車》專訪時表示，前裝乘用車市場是公司關注的重點，未來幾年也會有一個較大的增長，但商用車市場也不可小覷，在政策指引下，其可會是新技術快速落地的一個領域，因此公司也會在未來幾年持續(xù)耕耘商用車市場。

魔視智能CEO虞正華在2018高工智能汽車開發(fā)者

大會 · 武漢商用車專場上發(fā)表主題演講

拿下前裝訂單的，是魔視的純視覺ADAS解決方案，虞正華表示，公司2015年剛進入市場的時候，就面對著行業(yè)巨頭Mobileye，正面競爭勝算寥寥，對于公司而言，另辟蹊徑才是正確的生存之道。

因此在ADAS行業(yè)內有多年經(jīng)驗的團隊，摒棄了Mobileye的傳統(tǒng)技術路線，轉而選擇了以深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的技術路線。

深度學習在圖像處理方面有著天然的優(yōu)勢，但深度學習需要強大算力的支持，DSP、ARM的運算力都不夠，彼時只有FPGA、GPU可以滿足，但GPU由于在功耗、成本、車規(guī)等方面的劣勢，公司在選擇最終的計算平臺的時候就選擇了FPGA。

而選擇了FPGA的路線，就無法避開賽靈思、Altera（Intel收購）兩大巨頭，前者占據(jù)大部分市場，且是FPGA的開創(chuàng)者。

也因此，公司從2015年開始就與賽靈思建立了合作伙伴關系，選擇了以FPGA為依托的嵌入式深度學習路線，成為了國內為數(shù)不多的幾家得到賽靈思支持的創(chuàng)業(yè)公司。

賽靈思是FPGA執(zhí)牛耳者，能同其建立合作關系，需要在軟硬件方面有一定的技術研發(fā)實力和經(jīng)驗。

FPGA正當時

不同等級的自動駕駛，對系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性要求差異都很大，F(xiàn)PGA在算力和穩(wěn)定性上，可以提供足夠的支持。另外一方面，人工智能還在發(fā)展，算法的迭代變化也很快，F(xiàn)PGA靈活的特性可以滿足各個廠商的靈活的需求。

因此在相當長的時間內，F(xiàn)PGA會在自動駕駛運算平臺中扮演一個重要的角色。

既然能進入前裝，滿足車規(guī)就成了一個必須具備的能力。車規(guī)是一個寬泛的概念，首先產(chǎn)品的軟硬件需要通過各種規(guī)范標準，比如ISO26262，ASIL等級認證；其次在產(chǎn)品交付給OEM試用測試的時候，各個OEM又有差異化的測試體系和標準要求。這其中有一些強制的標準，比如商用車的JT/T 883，IATF 16949（汽車行業(yè)質量管理體系）。

除了功能上的一些標準外，還有安全性的嚴苛要求，比如適應惡劣環(huán)境、工作穩(wěn)定性，超過三年以上的產(chǎn)品質量保證、后期維護等。有可量化的標準，也有不可量化的標準，這其中各個OEM之間會有差異性，但總的目的是讓車更安全。

FPGA能夠很好的滿足當下的一些功耗、算力、車規(guī)等方面的要求，因此公司也就選擇了基于FPGA開發(fā)。

虞正華表示，F(xiàn)PGA是一個通用平臺，本身的硬件、邏輯單元是相對固定的。因此對于選用了FPGA為技術路線的公司而言，真正的挑戰(zhàn)是設計優(yōu)良性能的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，能將運算單元用到最好！其次數(shù)據(jù)的存取、處理運算如何設計，使得數(shù)據(jù)的處理和存取達到一個平衡的程度，這其中有很大的學問。

神經(jīng)網(wǎng)絡的玄妙

深度學習本身就是神經(jīng)卷積網(wǎng)絡，在大的框架上都是一樣的，但在具體的技術實現(xiàn)上，各家公司的不同技術路線都會有較大的差異，這種差異也會導致最終的效果參差不齊。比如同樣是一個目標的檢測，是一次檢測完成得出結果，還是兩次篩選？

深度學習是比較開放的，有開源的代碼供愛好者和公司使用，但開源代碼的網(wǎng)絡設計與相應的應用、計算平臺都無關，因此這種通用的網(wǎng)絡在特定的應用領域優(yōu)勢并不明顯。

虞正華表示，只有經(jīng)過針對性的優(yōu)化和設計的神經(jīng)網(wǎng)絡，才能將其性能優(yōu)化到最佳。

神經(jīng)網(wǎng)絡的設計包括寬度、深度（層數(shù)），以及不同層處理的任務；在訓練網(wǎng)絡前也要考慮網(wǎng)絡的裁剪和定點化工作，這一部分需要理論框架支持，當然最主要的工作還是在神經(jīng)網(wǎng)絡的設計上。

舉例而言，一般軟件代碼編寫都是用類似于C語言這樣的不直接面向機器的編程語言，完成代碼編寫后編譯器可以完成剩下的工作，這種編譯器一般是通用型的，轉化后的二進制代碼效率不一定很高。

但事實上通過更接近硬件的匯編語言手工編寫，軟件算法優(yōu)化效果會更好。但是匯編的門檻較高，一般公司不會在這個層級進行開發(fā)。

FPGA的邏輯開發(fā)類似的原理，公司的深度學習軟件都是基于Verilog這樣的硬件描述語言，因此效率要比普通的高許多，尤其是在自動駕駛相關的特定領域。

專注視覺感知技術

ADAS市場主要分為乘用車和商用車市場，乘用車的要求較高，測試和試驗的周期較長，碰到的競爭對手也會較大，很多都是國際廠商。

自主品牌OEM在尋求供應商的替代，但需要一個過程。商用車市場總量較小，但相對需求會個性化一些，競爭的壓力會小一些。

魔視智能在2018年度商用車智能網(wǎng)聯(lián)評選中

獲得年度商用車ADAS新銳企業(yè)獎項

魔視智能在兩個市場都投入了精力，虞正華表示，在乘用車領域積累的經(jīng)驗可以幫助公司在商用車市場更快速落地。

目前公司的商用車ADAS產(chǎn)品，還只涉及LDW/FCW/PCW等預警類功能，像涉及到控制執(zhí)行的AEB功能，就需要其他傳感器輔助。

公司目前的視覺產(chǎn)品已經(jīng)可以支持毫米波雷達等感知傳感器的融合，滿足883標準對于視覺毫米波雷達融合系統(tǒng)的要求，并可以擴展AEB這樣包含決策控制的功能。

之所以這樣，是因為虞正華認為，預警類功能是一個過渡性產(chǎn)品，未來隨著技術的成熟，一定會轉向控制執(zhí)行類。

未來5年，純視覺為主的ADAS功能會很快過渡到融合方案，尤其是商用車。虞正華表示，公司的視覺能力對于融合方案能夠提供強有力的支持，例如目前的產(chǎn)品中已經(jīng)支持了Freespace功能，從而可以有效去除雷達的誤觸發(fā)，例如鐵板、井蓋、天橋的干擾，對于AEB這樣的功能是非常重要的。

魔視智能基于深度學習的車輛、車道線檢測及Freespace效果

而一旦涉足控制執(zhí)行，對感知系統(tǒng)的要求也上升了一個臺階，單一的傳感器都沒辦法勝任。除了要在感知部分進行融合處理，還需要執(zhí)行部分的協(xié)調，這部分就牽涉到了國際一線Tier1。

目前乘用車的執(zhí)行部分，基本是由Tier1壟斷，創(chuàng)業(yè)公司話語權較弱。因此，執(zhí)行系統(tǒng)的對接，更有可能的，還是讓OEM牽頭破冰。

虞正華表示，隨著智能駕駛的發(fā)展，行業(yè)也正在顯示出一種開放的趨勢，未來當中還是有一定的操作空間的，但創(chuàng)業(yè)公司要想分一杯羹，首先要修煉好自己的內功。

魔視智能的定位是基于視覺感知傳感器，提供相應的感知、測距、定位信息，服務于自動駕駛。未來也會繼續(xù)專注在視覺感知部分，提供各種場景下的技術方案支持。

公司最近也與一些OEM進行了自動泊車的演示，主要提供視覺方面的技術，例如基于視覺的車位識別。

對于公司中遠期的目標，虞正華表示希望公司在乘用車和商用車的耕耘都能取得豐碩的成果，在2020/2021年能夠進入L3/L4等級的量產(chǎn)。