Xilinx, Inc. und Motovis haben angekündigt, dass die beiden Unternehmen an einer Lösung zusammenarbeiten, die die Zynq-SoC-Plattform von Xilinx Automotive (XA) und die CNN-IP von Motovis mit dem Automobilmarkt verbindet, insbesondere für die Fahrzeugwahrnehmung und -steuerung von Frontkamerasystemen. Die Lösung baut auf der Unternehmensinitiative von Xilinx auf, den Kunden robuste Plattformen zur Verbesserung und Beschleunigung der Entwicklung bereitzustellen.
„Diese Zusammenarbeit ist ein bedeutender Meilenstein für den Vorwärtskameramarkt, da sie Automobil-OEMs schnellere Innovationen ermöglicht“, sagte Ian Riches, Vice President für die Global Automotive Practice bei Strategy Analytics. „Der Vorwärtskameramarkt bietet enorme Wachstumschancen, wo wir von 20 bis 2020 ein Volumenwachstum von fast 2025 % gegenüber dem Vorjahr erwarten. Gemeinsam liefern Xilinx und Motovis eine hochoptimierte Hardware- und Softwarelösung, die den Anforderungen der Automobilindustrie in hohem Maße gerecht wird.“ OEMs, insbesondere da neue Standards auftauchen und die Anforderungen weiter wachsen.“
Die Vorwärtskamera-Lösung skaliert über die 28-nm- und 16-nm-XA-Zynq-SoC-Familien mit CNN IP von Motovis, einer einzigartigen Kombination aus optimierten Hardware- und Software-Partitionierungsfunktionen mit anpassbaren CNN-spezifischen Engines, die seine Deep-Learning-Netzwerke hosten – ein kostengünstiges Angebot bei verschiedene Leistungsstufen und Preispunkte. Die Lösung unterstützt Bildauflösungen von bis zu acht Megapixeln. OEMs und Tier-1-Zulieferer können jetzt ihre eigenen Funktionsalgorithmen in ihren Wahrnehmungsstapel legen, um ihre Designs zu differenzieren und zukunftssicher zu machen.
„Wir freuen uns sehr, diese neue Initiative mit Xilinx vorzustellen und unsere CNN-Vorwärtskameralösung auf den Markt zu bringen. Kunden, die Systeme entwickeln, die mit AEB- und LKA-Funktionalität ausgestattet sind, benötigen eine effiziente neuronale Netzwerkverarbeitung innerhalb eines SoC, die ihnen die Flexibilität gibt, zukünftige Funktionen einfach zu implementieren“, sagte Dr. Zhenghua Yu, CEO von Motovis. „Mit den anpassbaren Deep-Learning-Netzwerken von Motovis und der Fähigkeit der Xilinx Zynq-Plattform, CNN-spezifische Engines zu hosten, die unübertroffene Effizienz und Optimierung bieten, tragen wir dazu bei, das Design zukunftssicher zu machen, um den Kundenanforderungen gerecht zu werden.“
„Durch die Erweiterung unseres XA-Angebots um eine umfassende Lösung für den Vorwärtskameramarkt erhalten unsere Kunden eine kostenoptimierte und leistungsstarke Lösung. Wir freuen uns sehr, dies zum Leben zu erwecken und die Branche voranzutreiben“, sagte Willard Tu, Senior Director Automotive, Xilinx. „Die Expertise von Motovis in Embedded Deep Learning und wie sie neuronale Netze optimiert haben, um die immensen Herausforderungen der Vorwärtskamera-Wahrnehmung zu bewältigen, versetzt uns beide in eine einzigartige Position, um Marktanteile zu gewinnen und gleichzeitig die Markteinführungszeit unserer OEM-Kunden zu beschleunigen.“