Xilinx, Inc. e Motovis hanno annunciato che le due società stanno collaborando a una soluzione che abbina la piattaforma SoC Zynq di Xilinx Automotive (XA) e l'IP CNN di Motovis al mercato automobilistico, in particolare per la percezione e il controllo dei veicoli dei sistemi di telecamere anteriori. La soluzione si basa sull'iniziativa aziendale di Xilinx per offrire ai clienti solide piattaforme per migliorare e accelerare lo sviluppo.
"Questa collaborazione è una pietra miliare significativa per il mercato delle fotocamere anteriori in quanto consentirà agli OEM del settore automobilistico di innovare più rapidamente", ha affermato Ian Riches, vicepresidente per la Global Automotive Practice di Strategy Analytics. “Il mercato delle fotocamere anteriori ha un'enorme opportunità di crescita, dove prevediamo una crescita del volume di quasi il 20% su base annua dal 2020 al 2025. Insieme, Xilinx e Motovis stanno offrendo una soluzione hardware e software altamente ottimizzata che soddisferà notevolmente le esigenze del settore automobilistico OEM, soprattutto quando emergono nuovi standard e i requisiti continuano a crescere”.
La soluzione della telecamera avanzata si adatta alle famiglie di SoC Zynq XA da 28 nm e 16 nm utilizzando l'IP CNN di Motovis, una combinazione unica di funzionalità di partizionamento hardware e software ottimizzate con motori specifici della CNN personalizzabili che ospitano le sue reti di deep learning, producendo un'offerta conveniente a diversi livelli di prestazioni e fasce di prezzo. La soluzione supporta risoluzioni di immagine fino a otto megapixel. Gli OEM e i fornitori di livello 1 possono ora sovrapporre i propri algoritmi di funzionalità al proprio stack di percezione per differenziare e rendere i loro progetti a prova di futuro.
“Siamo estremamente lieti di svelare questa nuova iniziativa con Xilinx e di portare sul mercato la nostra soluzione di telecamere in avanti della CNN. I clienti che progettano sistemi abilitati con AEB e funzionalità LKA necessitano di un'elaborazione efficiente della rete neurale all'interno di un SoC che offra loro la flessibilità per implementare facilmente funzionalità future", ha affermato il dott. Zhenghua Yu, CEO, Motovis. "Con le reti di deep learning personalizzabili di Motovis e la capacità della piattaforma Xilinx Zynq di ospitare motori specifici della CNN che forniscono efficienza e ottimizzazione senza pari, stiamo contribuendo a rendere il design a prova di futuro per soddisfare le esigenze dei clienti".
“Espandere la nostra offerta XA con una soluzione completa per il mercato delle telecamere anteriori mette nelle mani dei nostri clienti una soluzione ottimizzata in termini di costi e ad alte prestazioni. Siamo entusiasti di dare vita a tutto questo e di portare avanti il settore”, ha affermato Willard Tu, direttore senior di Automotive, Xilinx. "L'esperienza di Motovis nel deep learning integrato e il modo in cui hanno ottimizzato le reti neurali per gestire le immense sfide della percezione della telecamera anteriore ci mettono entrambi in una posizione unica per guadagnare quote di mercato, accelerando al contempo il time to market dei nostri clienti OEM".