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| 本文作者： Misty | 2018-01-23 09:00 |
一直以来，GoPro一直备受运动爱好者的青睐，但随着移动摄像头市场越来越饱和，GoPro也得不面对强大的竞争与挑战。
作为GoPro的芯片供应商，美国高分辨率图像处理器公司安霸（Ambarella）曾经有30%的营收来自GoPro，但在前不久的CES上，安霸推出了全新架构的计算机视觉芯片CV1，旨在为自动驾驶汽车提供解决方案。
据雷锋网了解，今年1月，GoPro 宣布至少裁员250人，同时停止无人机业务，降低第四季度收入预估。安霸 CEO Fermi Wang在接受媒体采访时表示，安霸在GoPro这一块的营收已经下滑，预计今年安霸的GoPro收入将下降到“非常低的数量级”。
不过，Wang表示将会有其他的业务来弥补收入损失，其中主要的两个业务是安防监控（专业级和消费者领域都有）和汽车市场。如今，安霸整体营收的15%都来自汽车行业。
CV1 SoC内部架构
安霸认为，新推出的计算机视觉芯片CV1最大的杀手锏，便是它的新架构。这个架构可以提供立体视觉处理和深度学习感知算法。而其目的，是为自动驾驶汽车提供解决方案，并满足包括ADAS（高级辅助驾驶）、电子后视镜和环视影像在内的自动驾驶功能。
据雷锋网了解，安霸在2015年以3000万美元的价格收购了意大利初创公司VisLab，这家公司由意大利帕尔马大学团队创立。目前，其创始人Alberto Broggi教授担任安霸自动驾驶业务的负责人。
在CES的场外演示中，Broggi展示了两台摄像机，一台短距单目相机（高达几米）和一台立体摄像机，视野达到150米。两者都基于CV1芯片，通过应用卷积神经网络（CNN），单目相机可以检测和分类已知类别的物体，如行人、车辆、摩托车等。立体相机在三维结构中检测通用物体，相机并没有经过分类训练，就像激光雷达在点云中看到的东西一样。
Broggi表示，相比于每秒生成200万个3D点的激光雷达，远程立体相机可以“每秒捕获8亿到9亿个3D点”。
单目相机正在检测和分类物体（黄色方框）
立体相机检测未经训练的物体（绿色3D图像）
当被问及安霸的计算机视觉芯片能否取代激光雷达时，Broggi表示，这虽然是可能的，但公司并没有这个计划。
因为CV1支持高达4K或800万像素分辨率的计算机视觉处理，因此它能够将更多的信息带入计算机视觉领域，这就是CV1的秘诀。
CV1是VisLab团队和安霸的共同结晶，VisLab团队利用自己在深度学习方面的经验，安霸则利用了自己多年来在低功耗HD和超高清图像处理方面的专业知识，两者协力共同打造了CVflow。
Broggi对此次与安霸的合作非常满意，他表示：“我们的每个团队之间没有重叠，不可能有比VisLab和安霸更好的合作。”更重要的是，CVflow能利用安霸的图像信号管道进行高动态范围（HDR）成像，超高清处理和立体相机中的自动校准。
Broggi表示市场对立体相机稳定性的要求非常高。他说，在立体相机中进行校准相当困难，尤其是在汽车应用中，因为汽车在行驶时经常震动，工作温度的跨度也很高。 但有了安霸新推出的CV1芯片，“我们可以在芯片上实时自动校准”。同时，即使在低光照条件下，也不需要红外摄像机来处理图像。
安霸的自动驾驶汽车
在问及是否需要友商Foresight的新型四镜头设备（旨在融合来自夜间红外摄像机和日间摄像机的影像数据）时，Broggi说：“我们不需要，因为我们的HDR可以在极低光照条件下处理图像。 ”
但更重要的是，CVflow架构非常高效，并且完全可编程。CV1的功率为4瓦，因此它能够以极低的功耗提供可观的计算机视觉性能。
Broggi表示：“有了CV1，你便不需要一个强大的GPU来完成操作，比如基于CNN的分类和立体视觉处理，或是在没有训练的情况下检测一般物体。” CV1本身就是一台非常高性能的电脑，其内部是安霸自家产的“引擎”，配备CNN和深度神经网络（DNN），图像DSP，两个四核ARM Cortex-A53和其他加速器。
当被问及CV1的价格时，安霸公司营销和业务发展副总裁Chris Day表示：“它比GPU便宜很多，低于50美元。”去年五月，安霸已经从芯片制造商那里采用14纳米CMOS工艺技术，并成功打造了样片。 Day补充说，该公司目前正在与汽车市场的众多客户进行接洽，以求合作与发展。
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