数万智能汽车量产应用ADAS与IMS方案

本教程将全面解析深圳市自行科技有限公司如何依托赛灵思（现已并入 AMD）车规级 Zynq®-7000 SoC 系列平台，打造新一代高级驾驶辅助系统（ ADAS ）与智能座舱系统（ IMS ），并深入剖析其破解行业痛点的关键技术、方案优势以及设计成果，帮助开发者快速掌握 FPGA 智能驾驶方案的核心要点。

一、背景与核心技术

自行科技作为全球领先的智能驾驶解决方案及设备提供商，同时也是基于 FPGA 硬件平台进行计算机视觉与传感器融合技术开发的中国先锋企业。其核心技术覆盖图像处理、深度学习与传感器融合，并拥有完善的产品开发工具链，能够为汽车电子行业提供高效、低成本的 ADAS 与 IMS 整体方案。

关键身份标签：

• 中国“驾驶员注意力监测系统性能要求及试验方法”（DMS）国家标准制定起草单位之一
• 博世（Bosch）中国软件合作商
• 丰田通商和赛灵思认证合作伙伴

图 1 – 自行科技的核心技术

二、行业挑战：传统 A VM 与 IMS 方案的局限

2.1 环视系统（A VM）面临的困境

环视系统（A VM，Around View Monitor）是当前渗透率最高的 ADAS 功能之一，通过四路摄像头实时采集 360° 画面并进行图像拼接。传统方案多采用 ARM 或 GPU（如恩智浦 I.MX6 系列），却存在以下痛点：

• ARM 处理效率偏低，GPU 功耗居高不下
• 启动时间较长，无法满足快速上电需求
• 成本偏高，难以满足车厂大规模前装部署的成本控制目标

2.2 智能座舱（IMS）的多样化需求

消费者对座舱交互的需求日益丰富，涵盖语音、触控、视觉传感器及多传感器融合。而现有的 ASIC、ASSP、DSP 等固定或标准处理器平台，难以在尺寸、性能、成本三方面同时兼顾所有应用场景。

2.3 FPGA 成为破局关键

自行科技凭借多年 FPGA 设计经验，发现 FPGA 恰好能破解上述难题，其核心优势包括：

• 部署灵活，可快速适配不同车型
• 启动速度快，满足车规级实时性要求
• 稳定性强，适合严苛的车载环境
• 逻辑资源丰富，并且可根据算法需求自适应调配

小提示： 当您评估 A VM 或 IMS 的硬件平台时，可以优先考察 FPGA 的并行处理能力和动态可重配置特性，这两点往往是区分传统方案的关键。

三、解决方案：基于赛灵思 Zynq SoC 的新一代系统

自行科技选择了赛灵思车规级（XA）Zynq™-7000 SoC 系列自适应计算平台，并针对不同应用场景开发了两套系统：

3.1 新一代 A VM 系统（基于 Zynq-7Z010）

实现了以下特性：

• 启动速度快，上电即可快速进入工作状态
• 拼接失真低、鲁棒性高，画面自然流畅
• 视角可动态随动，适应不同驾驶场景
• 前后辅助线可动态加载，提升泊车安全

3.2 新一代 IMS 系统（基于 Zynq-7Z010 和 7Z020）

功能覆盖广泛，包括但不限于：

• 疲劳检测、注意力检测，守护驾驶员状态
• 身份识别、状态识别、行为识别
• 手势识别、情感识别，提升人机交互体验
• 乘员状态、后排识别，全面保障车内安全

自行科技 CEO 关艳峰博士指出：“Zynq SoC 作为基于 FPGA 的异构多处理器硬件平台，集可编程逻辑（PL）和片上处理系统（PS）为一体，其独特架构与我们领先的 AI 深度学习技术、计算机视觉及传感器融合技术相结合，带来了极具竞争力的差异化优势。”

四、方案优势：与行业现有方案对比

自行科技方案相比传统 ARM/GPU 方案，实现了以下五大突破：

• 更高性能：单颗 Zynq 芯片即可完成从环境表征到传感器融合的完整 ADAS 方案，有效避免了跨芯片平台的带宽瓶颈和潜在安全隐患。
• 更低时延：FPGA 并行处理架构使纳秒/微秒级响应成为现实，为驾驶安全提供坚实保障。
• 更低系统总拥有成本（TCO）：充分利用 Zynq 内部的 BRAM、查找表、寄存器、DSP 等硬件资源，将复杂深度学习网络部署在低成本芯片上，大幅降低整机成本。
• 更灵活：借助 FPGA 的可重配置特性以及自行科技的深度学习模块化设计，支持用户自定义新功能或灵活扩展传感器。
• 更智能、更安全：Zynq SoC 的 动态功能转换（DFX） 能力，支持在同一计算资源上实时加载和切换多种 ADAS 功能（如 LDW、BSD），让驾驶更加智能与安全。

图 2– 自行科技汽车智能化产品布局图

五、设计成效：成本降低与量产验证

5.1 成本优势

相比传统 I.MX6D 方案，自行科技全新 A VM 系统仅在主芯片环节就降低了 50% 以上 的成本，同时功能和性能均达到主流智能汽车电子产品的水平，为大规模推广奠定基础。

5.2 量产成果

目前，基于 FPGA 平台的各类型智能驾驶产品（涵盖商用车与乘用车）已成功进入前装市场，累计出货量突破 数万台。客户覆盖中国最大客车品牌以及年销售额超 200 万的知名合资汽车品牌车型，充分验证了方案的成熟度与可靠性。

图 3– 客车DMS产品示意图

图4– 汽车A VM产品示意图

六、常见问题

Q1：为什么自行科技选择 FPGA 而不是 GPU 做智能驾驶方案？

A：FPGA 在车规级应用中具有三大不可替代优势：
1）低时延：纳秒级并行处理，满足实时驾驶安全硬性要求；
2）低功耗：相比 GPU 功耗更低，更适合嵌入式前装场景，无需额外散热；
3）动态可重配置（DFX）：可在同一芯片上动态切换不同 ADAS 功能，而 GPU 通常需要多芯片或冗余设计才能实现类似灵活性。

Q2：Zynq 的 DFX 功能具体如何提升智能驾驶安全性？

A：DFX 允许在运行过程中加载或卸载部分逻辑模块。例如，当 A VM 系统检测到车辆变道时，可以实时加载车道偏离告警（LDW）算法，而无需额外增加硬件。这种“功能按需切换”的能力，使得单一芯片能够覆盖多种驾驶场景，降低系统复杂度，同时提升安全冗余，有效应对突发路况。

Q3：自行科技的方案适用于哪些车型？

A：方案已覆盖商用车（如客车、卡车）和乘用车，产品形态包括 DMS、A VM 和 IMS。由于其高性价比和灵活适配性，特别适合需要大规模前装部署的 OEM 厂商，以及追求差异化智能化功能的中高端车型。同时也可为现有车型提供低成本升级选项。

小提示： 如果您正在评估类似项目，建议重点关注 Zynq 的 BRAM 和 DSP 资源利用率。自行科技通过深度优化，将复杂神经网络高效部署在低成本 Zynq 上，这正是实现 TCO 降低 50% 的关键所在。

七、总结

自行科技通过结合赛灵思 Zynq 车规级 FPGA 平台与自身强大的 AI 算法实力，成功打造出新一代 A VM 和 IMS 系统，在性能、时延、成本、灵活性和安全性方面全面超越传统方案。该方案已经过前装量产严格验证，为智能驾驶的大规模普及提供了一条经过实践检验的可靠技术路径。

你是一名 AI 行业编辑，请围绕下面这条热点输出一份资讯解读：
热点：数万智能汽车量产应用ADAS与IMS方案要求：
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题