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我们正处于汽车技术巨变的起点，其驱动力来自于避免碰撞技术和先进驾驶辅助系统
(ADAS)
。汽车变得越来越智慧化，连网能力也越来越强，各种相关的技术将不断为高速公路上奔驰的自动驾驶车以及可能的分心驾驶降低固有风险。在以软体为导向的变革中，诸如
FPGA
和
SoC
等可编程元件正扮演核心角色。
三种汽车，一场革命
如今，在加州南湾，你每天都可以看到象征汽车产业世界性变化趋势的三种汽车：时髦的特斯拉
(Tesla) Model S
悄然无声息的驶过；在后窗贴着
‘U’
的
Uber
新型汽车接送乘客；以及在车顶安装旋转光达
(LiDAR)
的新款
Lexus SUV
正沿着街道自行驾驶，而身处世界任何位置的远端驾驶人则忙着收集资料。这些日常所见代表着三种同时出现的技术趋势，正显着地突破汽车现状：电动化、连网化和自动化。每一种趋势均以不同的速度在发展，但这三种趋势都有一个共同点：软体！
软体：改善今日，革新未来
自从
2004
年以来，普通汽车中的电子元件成本比重已经从
20%
倍增到
40%
了。今天的豪华汽车中通常包含
100
个微处理器，执行
1
亿行软体程式码，并控制着从引擎时序到车载资讯娱乐系统中的一切。
我们正处于这样一个时间点：软体、感测器和处理器带来全新的汽车功能，而不只是简单地将传统功能从机械控制转换为电子控制。今天的
ADAS
系统和明日的自动驾驶系统将完全依赖于软体，以理解来自感测器、摄影机、网际网路、基础设施以及其它车辆的资料。
汽车的复杂性提升，改变了汽车价值链。电动化、连网化与自动化的趋势，只是加速其价值朝向提供元件和软体的公司转移，并远离疏于创新的
OEM
厂商。
这种转移将带来两种影响。首先，软体将成为关键的市场差异化因素，迫使
OEM
缩短生产周期，并为传统系统提供支援和升级。其次，朝向软体转移有助于后来者在产业中创新，并提高进入门槛。
在配备
ADAS
的典型汽车中，许多感测器可以为电子控制单元
(ECU)
提供有关外部驾驶环境的资料，从而实现诸如避免正面碰撞
(FCA)
等应用。
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图
1
：基本的
ADAS
架构配备许多感测器，为
ECU
提供有关驾驶情况的资料
电子控制单元随即使用软体判断是否存在威胁，并启用煞车致动器
(
或可能其它措施
)
以减轻这种威胁。
用于驾驶辅助应用的现有感测器是自动驾驶车的硬体基础。未来的感测器将会越来越小、越来越快和越来越便宜。但在目前的
ADAS
系统和未来的完全自动驾驶系统之间，真正的差距在于软体。无论输入资料能以多快的速度处理，可让汽车在复杂驾驶环境中比人类驾驶更高效、更安全驾驶的软体演算法仍然是最大的挑战。
可编程元件加速创新
作为沟通专用硬体和创新软体之间的桥梁，诸如赛灵思
(Xilinx)
的
Zynq-7000All Programmable SoC
等可编程元件已经成为当今最复杂的
ADAS
系统核心，并快速取代较欠缺通用性的
ASSP
。在同一元件上整合
Zynq SoC
的
ARM
处理器和
FPGA
逻辑元件，可以协助
OEM
搭建出高整合度、完全可编程的
ADAS
平台，这种平台能够根据汽车产品线进行调整，还能加入新的增强功能，以因适严苛且不断演进的用户要求。
汽车
OEM
可以在许多平台配置中发挥
ZynqSoC
的作用。该元件可用为多感测器、多功能的驾驶辅助平台、高解析的视讯和绘图平台、汽车连网和连网平台，以及影像处理与辨识平台。
在这些应用中，使用者可以在
SoC
的逻辑部份实现设计中最复杂和运算最密集的功能演算法，并在板载
ARM
处理系统中建置连续处理功能。
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图
2
：
ADAS
软体演算法必须能够处理道路类型、速度和威胁的复杂度
他们利用高速
I/O
连接至感测器，并创建连接至汽车网路的高可靠性连接。用户还可以利用
SoC
供应商提供的
IP
以及其设计工具和开发环境，快速地开发出
ADAS
平台。
