摄像头是ADAS核心传感器，相比毫米波雷达和激光雷达，最大优势在于识别（物体是车还是人、标志牌是什么颜色）。汽车行业价格敏感，摄像头硬件成本相对低廉，因为近几年计算机视觉发展迅速，从摄像头角度切入ADAS感知的创业公司数量也非常可观。

　　这些创业公司可以统称为视觉方案提供商。他们掌握核心的视觉传感器算法，向下游客户提供车载摄像头模组，芯片以及软件算法在内的整套方案。前装模式下，视觉方案提供商扮演二级供应商的角色，与TIer1配合为OEM定义产品。后装模式里，除了提供整套设备，也存在售卖算法的模式。本文中将对视觉ADAS功能、硬件需求、评价标准等进行解析，并将参考Mobileye对国内11家供应商的产品进行详细解读。

　　一、视觉ADAS可实现功能

　　因为安全记录、停车等需要，摄像头在车上的大量应用是行车记录仪、倒车影像等辅助功能。一般通过安装在车身各个位置的广角摄像头采集影像，经过标定和算法处理，生成影像或拼接形成视图补充驾驶员视觉盲区，不用涉及整车控制，因此更加注重视频处理，技术已经成熟并逐渐普及。

　　目前在行车辅助功能中，摄像头可用来单独实现很多功能，并且按照自动驾驶发展规律逐渐演进。

　　这些功能更加强调对输入图像的处理，从拍摄的视频流中提取有效目标运动信息做进一步分析，给出预警信息或直接调动控制机构。相比视频输出类功能，强调高速下的实时性，这部分技术正处在发展上升期。

　　二、视觉ADAS软硬需求

　　视觉系ADAS产品由软硬件组成，主要包括摄像头模组、核心算法芯片以及软件算法。硬件方面考虑行车环境（震动、高低温等），大前提是要符合车规级要求。

　　（一）车载ADAS摄像头模组

　　车载ADAS摄像头模组需要定制化开发。为了适应车辆全天候全天时的需要，一般要满足在明暗反差过大的场合（进出隧道），很好平衡图像中过亮或太暗部分（宽动态）；对光线比较灵敏（高感光），避免给芯片带来太大压力（并不是一昧追逐高像素）。

　　摄像头模组是基础。好比一张底子不错的照片才有修饰美化的余地，保证拍摄图像够用的基础上，算法才能更好地发挥效力。

　　另外在参数上，ADAS与行车记录仪对摄像头的需求不同。用于行车记录仪的摄像头需要看清车头周围尽可能多的环境信息（后视镜位置看向两个前轮，水平视角约要110度）。ADAS的摄像头更讲究为行车时预留更多判断时间，需要看得更远。类似相机镜头广角和长焦，两项参数不能兼得，ADAS在硬件选取时只能取其平衡。

　　（二）核心算法芯片

　　图像相关算法对计算资源有很高的要求，因此芯片性能讲究。如果在算法上叠加深度学习来帮助识别率提升，对硬件性能的要求只增不减，主要考虑的性能指标是运算速度、功耗、以及成本。

　　目前用于ADAS摄像头的芯片多数被国外垄断，主要供应商有瑞萨电子（Renesas Electronics）、意法半导体（ST）、飞思卡尔（Free scale）、亚德诺（ADI）、德州仪器（TI）、恩智浦（NXP）、富士通（Fujitsu）、赛灵思（Xilinx）、英伟达（NVIDIA）等，提供包括ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC、FPGA、GPU等芯片方案 。

　　ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC是软件编程的嵌入式方案，FPGA因为对硬件直接编程，和嵌入式相比处理速度更快。

　　GPU和FPGA并行处理能力强。图片这样的文本，尤其在使用深度学习算法需要多个像素点同时计算，FPGA和GPU会更有优势。两类芯片的设计思路类似，都是为了处理大量简单重复的运算。GPU的性能更强但耗能也更高，FPGA因为编程和优化都是直接在硬件层面进行的，能耗会低很多。

　　因此在平衡算法和处理速度，尤其是用于前装并且算法稳定时，FPGA被视为一个热门方案。FPGA是个好选择。但同时，FPGA对技术要求也很高。原因在于计算机视觉算法是C语言，FPGA硬件语言是verilog，两种语言不同，将算法移植到FPGA的人既要有软件背景，又要有硬件背景。在人才最贵的今天，是笔不小的成本。

　　现阶段可用于传统计算机视觉算法的车规级芯片有多种选择，但是适用于传统算法叠加深度学习算法的低功耗高性能芯片，还没有真正出现。

　　（三）算法

　　ADAS视觉算法的源头是计算机视觉。

　　传统的计算机视觉识别物体大致可以分为图像输入、预处理、特征提取、特征分类、匹配、完成识别几个步骤。

　　有两处尤其依赖专业经验：第一是特征提取。在识别障碍时可用特征很多，特征设计尤其关键。判断前方障碍物是不是车，参考特征可能是车尾灯，也可能车辆底盘投在地面的阴影等。第二是预处理和后处理，预处理包括对输入图像噪声的平滑、对比度的增强和边缘检测等。后处理是指对分类识别结果候选进行再处理。

　　科研中的计算机视觉算法模型运用到实际环境中，不一定就能表现得很好。因为科研得出的算法会增加诸如天气、道路复杂情况在内的条件限制，现实世界里除了关注复杂环境的算法表现，还要考虑各种环境下算法的鲁棒性（是否稳定）。

　　算法上比较重要的一个变化是深度学习的渗透。

　　深度学习让计算机模拟人类思考的神经网络，可以自己学习判断。通过直接向计算机输入标定后的原始数据，比如挑选一堆异形车图片，然后丢给计算机让它自己学习什么是一辆车。这样就可以免去计算视觉特征提取、预处理等步骤，感知过程可以简化为输入图片-输出结果两步。

　　业内比较一致的观点认为，在感知方面，深度学习将会弯道超车传统视觉算法。目前深度学习的算法模型已经开源，而且算法种类不多，因此有降低门槛大量优秀结果涌现的可能。但是受限于没有合适的车端平台，离产品化还有一段距离。

　　业内对深度学习在ADAS应用的看法都比较客观冷静。不少观点认为深度学习算法是一个黑箱（Blackbox）算法，类似人感性决策的过程，可以很快输出一个结果，很难在发生事故后反查原因，因此在使用深度学习时要加入理性决策部分，并且分区块设计。

　　也有观点认为传统计算机视觉算法比我们想象的“智能”，在不断寻找车辆图片共性和差异的过程中，也能检测出一些异形车辆。并且在叠加深度学习算法后，传统计算机视觉算法也可以帮助减少深度学习神经网络的层数，简化算法。

　　可以肯定的是，无论哪种算法，数据都是用来训练测试的宝贵资源，而且不是单纯的越多越好，而是越有效越好（符合实际用车环境并保证多样化）。