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索尼推出1742萬像素產品,車載CIS像素大戰拉開帷幕?

Hobby觀察 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:梁浩斌 ? 2023-09-23 00:47 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/梁浩斌)今年7月,國內乘用車L2及以上的ADAS功能滲透率已經高達36.9%,其中L2+滲透率達到6.7%創下月度新高。在ADAS系統中,CMOS圖像傳感器(CIS)的重要性毋庸置疑,無論是頭頂激光雷達的robotaxi、還是L2L3級的乘用車,不管采用純視覺方案還是傳感器融合,攝像頭都是最核心的傳感器。

而在近年的ADAS系統發展中,車載CIS的像素也在不斷提高,從最早的120萬像素-200萬像素,逐漸提升至目前高端車型上廣泛使用的800萬像素。包括蔚來、理想、極氪、長城、哪吒、小鵬等多款車型都已經搭載了800萬像素的ADAS攝像頭,但ADAS攝像頭的CIS像素沒有止步于800萬。

1742萬像素!車載CIS像素再獲突破

近日,索尼半導體推出了一款用于車載攝像頭的CIS IMX735,這顆CIS的最大特點在于,有效像素高達1742萬,傳感器尺寸為1/1.17英寸。在自動駕駛系統中,高像素攝像頭意味著能夠識別更遠范圍的物體,同樣焦距的鏡頭下,CIS的像素越高,也就意味著畫面放大后能夠更清晰地分辨遠處的物體。

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圖源:索尼半導體


因此,自動駕駛攝像頭像素的提高,能夠帶來的是讓系統更早檢測到遠處的物體,從而提前作出判斷,提高自動駕駛的安全性。從索尼半導體提供的示例圖來看,1742萬像素的IMX735在相同條件下放大圖像的清晰度要大幅超越以往800萬像素的車載CIS。

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圖源:索尼半導體


除了像素高之外,IMX735另一個有意思的產品特性是采用了水平方向逐列輸出的讀出方式。以往CIS從像素讀取信號時,一般采用逐行縱向輸出像素,但在自動駕駛應用中,激光雷達也是重要的傳感器之一,而機械掃描激光雷達的掃描方式是采用水平掃描,那么對于自動駕駛系統來說,這兩種傳感器的掃描方式不同,可能不利于傳感器數據融合。

因此,IMX735為了與自動駕駛系統中的激光雷達適配,更好地融合兩種傳感器的信息,采用了水平方向逐列輸出的讀出方式,這將從整體上提高自動駕駛系統的檢測和識別能力。

另外,對于自動駕駛攝像頭而言,HDR以及LED閃爍抑制是必要的配置。在隧道出入口等亮度差異較大的道路環境中,也需要精確檢測和識別物體。此外,在HDR模式下,車載攝像頭也需要抑制LED閃爍,以應對日益普及的LED信號燈和其他交通設備。該產品采用自研的像素結構和特別的曝光方式提升了飽和照度范圍,同時采用HDR和LED閃爍抑制功能,也能實現106dB的寬廣的動態范圍(使用動態范圍優先模式時,動態范圍可實現高達130dB),這種設計還有助于減少拍攝移動物體時產生的運動偽影。

但這顆目前像素最高的車載CIS,可能還需要幾年才會搭載在自動駕駛車輛上。索尼方面表示,樣品計劃在今年9月出貨,價格為30000日元,約合1480元人民幣。

其實在此之前,2022年百度Apollo聯合索尼半導體、聯創電子、黑芝麻智能等企業共同打造了一款1500萬像素的車載攝像頭模組,定義面向更高等級的自動駕駛視覺技術和標準。

但索尼半導體此次正式面向自動駕駛應用推出1742萬像素的CIS產品,或許意味著自動駕駛攝像頭將進入到新的像素競爭階段。

車載CIS像素還會繼續增加嗎?

智能手機領域,手機CIS經歷了很長時間的像素競爭階段,經過近十年的發展,從200萬像素發展至如今最高2億像素,終于開始放緩了像素提升的腳步。

而車載CIS領域,對于自動駕駛而言,像素同樣是視覺感知中重要的一環,所以隨著自動駕駛和ADAS的發展,車載CIS的像素會像手機行業一樣經歷像素暴漲的階段嗎?

有業內人士曾向電子發燒友表示,800萬像素是ADAS和自動駕駛的一個關鍵節點,未來或許會有分辨率的小提升,比如1200萬像素到1500萬像素等,但不會像手機一樣無止境地追求分辨率。

對于自動駕駛來說,傳感器的高像素,也就是高信息量,也就意味著對于圖像處理方面有更高要求,對于自動駕駛芯片帶來了更大的性能壓力。

而對于自動駕駛系統來說,在增加了攝像頭像素、或者增加傳感器數量后,如果要將傳感器數據充分利用,還需要對圖像處理芯片、自動駕駛芯片等方面進行升級,增加整體的系統成本。

比如在Apollo的1500萬像素車載攝像頭模組的應用中,就為其設計了專用的圖像信號處理器ISP,并且集成在域控端,用于處理高分辨率攝像頭帶來的龐大數據量。

根據Apollo的說法,單顆1500萬像素車載攝像頭的視覺能力相當于三顆普通攝像頭,汽車廠商可以通過減少攝像頭數量,優化攝像頭模塊的布局空間以降低整體成本。但這樣的改變,能否適配不同廠商的自動駕駛算法路線,仍存在一些疑問。

但從樂觀的角度看,攝像頭像素的增加,需要更大的數據存儲空間以及更高的數據處理算力,但與芯片算力的需求其實也沒有對應關系。

為了更高效利用算力進行神經網絡處理,目前有一些自動駕駛公司在數據輸入前采用不同的視頻圖像處理方式,比如將圖像合理進行縮放等,可以降低自動駕駛系統對芯片算力的壓力。

寫在最后

考慮到系統成本,未來車載CIS的像素發展,確實可能更像該業內人士提到的,不會像手機CIS一樣無止境追求高像素,與系統需求相適配的CIS才是自動駕駛所需要的。

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