安森美:车规图像感知传感器趋势及解决方案


来源 |  首届焉知智车年会
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在【首届焉知汽车年会】上,安森美半导体大中华区智能感知部市场总监郗蕴侠博士以“车规图像感知传感器趋势及解决方案”为主题,分享了半导体器件最基本的车规图像传感趋势以及解决方案。她指出,明显的趋势是图像感知传感器数目将越来越多,分辨率越来越高,主流还是用摄像头和激光雷达,所以大数据量不可避免,也要进行处理,因此,必须考虑处理器的能力。


自动驾驶和传感器发展趋势

郗蕴侠首先介绍了自动驾驶的趋势。她表示,去年国家颁布了车辆智能化等级的定义,L3和L3等级以上的车辆部署的传感器有四类:图像传感器(摄像头)、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达。去年,中国有非常多的主机厂发布了L2+车型,除了激光雷达外,其他三种传感器都有使用。在国外,比如特斯拉,还是以视觉摄像头为主。而中国的车载智能感知发展的非常快,四种传感器,尤其是激光雷达今年已经在传统车上布局。包括蔚来、小鹏,还有传统主机厂如上汽,北汽,长城等都已经开始布局搭载激光雷达。

2020年,中国根据SAE标准颁布了L0到L5的智能等级。对于智能感知,从L1到L5图像传感器越来越多,L1更多配备摄像头、超声波雷达;L2配备摄像头和超声波雷达,毫米波雷达;L3以上则开始使用激光雷达,现在大部分L2到L3车上多达十几个摄像头,毫米波雷达3~5个左右。虽然毫米波雷达有向4D成像的趋势发展,但以视觉感知为主的还是使用摄像头和激光雷达。

车规图像传感器趋势

郗蕴侠接着介绍了图像传感器一个特别明显的趋势。她说,最早的图像传感器都是VGA 30万像素,现在30万像素正在被100万像素取代。在欧洲,2020年用于感知的标准选择是200万像素的图像传感器。安森美半导体很早开始研制200万像素图像传感器,为2020年欧洲车辆采用做好了准备。
而今年中国会有非常多的主机厂用到800万像素的摄像头,比如蔚来ET7,会有11颗800万像素的摄像头,也就是说,军备竞赛不只是车辆系统方面,在搭载800万高像素的摄像头,和激光雷达方面,中国已经走在了前面。

为什么做图像传感器的公司这么少?

在谈到摄像头相关传感器的发展时,郗蕴侠表示,与摄像头有关的传感器研发难度很大。在汽车半导体器件中,做各种处理器的公司很多,如英伟达,TI,NXP等都做处理器。而做图像感知芯片的比较少,为什么?因为图像传感器是非常难设计的一个半导体器件。一般做“大脑”的处理器用到数字电路+模拟电路,大部分都是数字的,模拟比较少,如PLL、ADC等。图像传感器不只是数字和模拟部分,还有Bond layer(键合层),需要很多与光相关的器件,Pixel Transistor, Photodiode(光电二极管),Color Filter Array (CFA), Microlens Array,比一般半导体器件多四层,所以制成也有难度。

图像传感已不是给人看了

图像传感有什么样的挑战呢?郗蕴侠认为,除了传感器融合,还有一个趋势,即图像传感已经不是完全给人看了。以前泊车时,是用单个摄像头给驾驶人员看,现在提升到环视系统。2020年很多车有自动泊车辅助(APA)功能,一按键车就自动停进去。这不是靠人眼判断,而是上升到了机器视觉,车本身进行监测、评估。

现在APA又提升到AVP(自动代客泊车)L4等级的应用,也就是说,离车库50米、100米甚至是1000米时,车可以自动停进去。百度和威马W6的车型已经实现了AVP,是中国第一个AVP量产,使用的是安森美半导体的传感器。所以,一个很重要的趋势是,车辆由L0上升到L2时已经不是给人看了,十几颗摄像头大部分是给机器看,做判断。

机器做判断时有一个重要的指标是宽动态。最亮地方和最暗地方的比值,这就叫宽动态。在真实世界中,宽动态会多大?在一些场景,最亮和最暗对比会超过120dB,也就是说,图像传感器的宽动态必须达到120 dB,甚至更高。安森美半导体现在的图像处理器已经达到140dB,下一代可以到160dB。

车规化和可靠性要求越来越高

郗蕴侠说,一个挑战是车规化要求更高,可靠性要提高,尤其是在升级到无人驾驶的情况下。现在大部分人会自己开车,每天上班使用最多四个小时。而共享车辆是未来的趋势,需要一直在跑,两三年车辆寿命就结束了。

不只是可靠性,一辆L3以上的车,在高速上可以自动驾驶,你是不是有勇气让它在高速上自动驾驶呢?所以,除了可靠性以外,车辆还要有可信性,就是安全性,包括功能安全和网络安全。

随着车辆自动化,舱内也会有各种需求,包括驾驶人员监控和乘客监控。

激光雷达趋势如何?

郗蕴侠还谈到了与图像有关的激光雷达趋势。之前人们总是觉得激光雷达是不可及的东西,因为太贵了,最早一个激光雷达的价格就是一辆车的价格,大家不敢用的原因就是因为它太贵。第二个不敢用的原因是可靠性不够。

图像传感器摄像头寿命一般是10年。激光雷达从最早只有一年保质期,现在可以达到5年。现在传统车更多选择可靠性较好,保质期更长的激光雷达。为什么激光雷达不能量产呢?与半导体技术有关,汽车的变革、系统的变革,实际上都是从半导体开始,有了好的半导体器件,才有可能实现真正的系统,比如数据量、带宽提升都与半导体有关。现在激光雷达基本上采用APD(雪崩光电二极管)技术,APD是线性的,检测长距离需要激光能量很大。另外,它的一致性不好,很多需要用人工标定。几百颗,几千颗可以,上到万颗,人工标定的代价就太大了,所以一致性是激光雷达量产一个非常重要的指标。在车规化方面,很多激光雷达只是说系统做了车规化,实际上很多内部元器件还没有过车规化的等级。因此半导体部件的车规化,才会带领整个系统的车规化,这是激光雷达大批量量产的要求。

她认为,激光雷达真正的量产有几个标志,第一,半导体器件等级一定是要过车规,可靠性高;第二,PDE(光子探测效率)值要高,第三,一致性好,低功耗。

感知解决方案一应俱全

郗蕴侠称,安森美半导体1999年从摩托摩拉分出来,是一家老牌半导体公司。公司可以提供8万多种半导体器件,涵盖五大应用,汽车是最大的业务部门,占总收入的30%左右。

在感知方面,智能感知部门涵盖多种传感器,如提到的激光雷达和摄像头,全球专利2000多项。值得一提的是,针对汽车行业,2005年安森美半导体CMOS图像传感器开始大批量量产,使得汽车有了摄像头,真正有了眼睛。

在汽车行业,大部分图像传感器已经不是看的功能,车辆从智能驾驶辅助(ADAS)到自动驾驶(AD),图像传感器感知功能越来越重要。目前,安森美半导体在ADAS中占有80%份额,L2、L2+以上占全球90%份额。到2020年安森美半导体已经增长到年付运大于1亿颗图像传感器,几乎全球的车厂都是安森美半导体客户。之所以能做到这一点,主要有几个原因,第一是车规,力争达到0 PPM,这让主机厂最放心;第二是提供的是硬件整体系统解决方案,除了图像传感器外,还有周边器件,如符合功能安全的汽车安全完整性等级D级(ASIL D)的电源芯片,一个摄像头中一半以上甚至2/3都可以用到安森美半导体的器件。

安森美半导体提供种类最多,应用最全的图像传感器方案。如HayabusaTM平台系列产品AR0147AT, AR0233AT, AR0323AT采用突破性的3.0微米背照式像素设计,超级曝光功能即使在最具挑战性的场景中,也能提供120 dB HDR和减少LED闪烁(LFM)的高保真图像,而不会牺牲微光灵敏度。另一个可扩展的图像传感器系列AR0138AT、AR0220AT和AR0820AT,具有大像素4.2 um,在微光场景下提供领先性能,能实现要求越趋严谨的ADAS和自动驾驶。客户可以先用一个传感器开始早期开发,使其算法适应像素性能和系统特性,再通过进一步测试扩展至更多分辨率。这样利于平台化开发,缩短项目上市时间,降低系列摄像机系统开发成本,便于客户系统平台的升级和降本。

另外安森美半导体提供新兴的舱内监控应用的传感器产品线,具有最佳的红外(IR)响应,可以在红外条件下清晰地看到驾驶员眼睛,具有最佳的全局快门效率,明亮环境下的图像受控等优点。功能安全和网络安全是ADAS和自动驾驶的关键要求。在功能性安全方面,安森美半导体具有最大阵容的功能性安全专利、最早将功能安全实现在CMOS图像传感器(CIS)。此外,安森美半导体提供全球首个具有网络安全的图像传感器,通过数据安全方面加入新功能来保障安全。

激光雷达产品和SiPM/SPAD技术

郗蕴侠表示,在激光雷达方面,安森美半导体可以提供5类器件,除了光电探测器以外,安森美半导体还提供激光系统中符合车规的驱动芯片、电源芯片、放大器和读出芯片等整体系统硬件解决方案。安森美半导体于2018年收购专门做SiPM(硅光电倍增管)和SPAD(单光子雪崩二极管)探测器的公司——SensL,成为拥有此技术的市场领袖,这些技术是实现激光雷达系统的核心器件。安森美半导体的目标是实现符合车规、高增益、低成本、尺寸紧凑的光电探测器,极其适用于解决汽车长距离激光雷达的微光探测挑战,提供业界最高灵敏度、最佳一致性和低噪声的产品。尤其2021年初推出符合车规的激光雷达核心光电探测器器件 SiPM 1X12 线阵,为车规化激光雷达量产做好充分准备,成为全球知名激光雷达系统客户的首选。此外,在激光雷达探测器中,可以提供3种产品:单点、线阵和面阵。

她最后强调,安森美半导体非常看好的技术是SiPM(硅光电倍增管)和SPAD(单光子雪崩二极管)探测器。首先,SiPM和SPAD技术与已有的APD产品相比,具有高灵敏度(2000倍),高增益(1万倍),供电电压低(~32V),及最佳一致性等优势。另一个明显优势就是安森美半导体从一开始就考虑汽车认证去设计光电探测器及其封装,并采用CMOS工艺。安森美半导体为客户提供快速全面的服务,通过广泛的现场应用工程师网络、激光雷达相关的应用文件和视频库、产品演示系统、经验证的激光雷达模型的仿真数据等,有助于客户掌握新技术并快速将产品落地。