360全景從2D到3D的升級，算法所需要的硬體資源幾乎呈數量級的增長，因此也需要圖像處理晶片來保證算法運算所需要的資源開銷，以最少的資源獲取最高的效率，是圖像處理晶片需要解決的技術問題。因此除完善優化軟體算法方式外，圖像廠商以及ADAS廠商還需從選取硬體平臺著手考慮，並解決這一過程所面臨的問題。
在傳感器方面，要實現相關的ADAS功能，圖像的清晰度十分重要，由於30萬像素的模擬攝像頭採集回來的圖像信息不夠清晰，因此360全景的標清方案能夠加上ADAS的功能並不多。用上百萬像素攝像頭的高清方案，方可以實現2D和3D的360全景高清圖像。
此外，由於各大ADAS供應商和算法公司都公布了未來雙目，三目，甚至是八目攝像頭的產品路線圖，新車碰撞測試(NCAP)要求不斷提高以及自動駕駛更高的安全性要求，多圖像處理又是大勢所趨，因而對處理器的性能也提出了更高的要求。
恩智浦主動安全產品市場經理趙毅
在處理器方面，恩智浦主動安全產品市場經理趙毅指出傳統的VGA全景平臺圖像處理能力差，發熱大，無法支持高清和ADAS應用的需求，因此需求處理能力更強大，功耗控制更好的處理器。除此之外，ISO26262功能安全標準也是360全景集成ADAS的一道門檻。為解決這一難題，恩智浦開發了S32V系列圖像加速處理器，不僅符合功能安全要求，其優秀的功耗控制以及豐富的選型可支持從低端到高端的360全景應用。
瑞薩電子大中國區應用技術中心汽車電子部部長林志恩
此外，趙毅補充道，360全景從2D升級到3D，對處理晶片圖像渲染能力提出更高的要求。很多整車廠希望汽車點火後360全景能立即啟動並在顯示屏上進行360度旋轉顯示周邊路況，這對系統啟動時間也提出了很嚴格的要求。對此，瑞薩電子大中國區應用技術中心汽車電子部部長林志恩向記者透露：「瑞薩R-Car產品集成了專用的2D，3D的圖像處理器，在ADAS方面有專用的圖像糾正(IMR)和識別(IMP)應用的處理器，並且提供相關的軟體庫方便客戶進行算法和應用的開發。」
在諸多要求及挑戰下，晶片廠商開始考慮將圖像處理從專用晶片向一個片上級晶片系統(SOC)集成，由此帶來的是功耗與體積的雙重利好。如新一代採用16nm的工藝的R-Car產品就帶有8個ARM內核，並已集成各種圖像處理器。林志恩稱，R-Car產品具有高性能的2D/3D圖型處理器，內置了攝像頭變形矯正IMR處理器，以及專用於ADAS圖像識別的IMP第5代處理器，並且支持最多8路攝像頭輸入和3路視頻輸出，滿足功能安全ISO26262的ASIL B等級要求(ASIL有四個等級，分別為A，B，C，D，其中A是最低的等級，D是最高的等級。ASIL等級決定了對系統安全性的要求，ASIL等級越高，對系統的安全性要求越高，為實現安全付出的軟硬體開發代價也越高)。
同樣，恩智浦也推出了其自動駕駛汽車平臺「BlueBox」，不僅提供強大的計算引擎以支持多傳感器的數據處理，定位，路徑規劃，並也已提供給多個全球領先的ADAS供應商進行自動駕駛的開發。
圖像處理從專用晶片向通用SoC多晶片集成方向發展，這對圖像處理晶片廠商來說，主要的挑戰還是圖像處理技術上的集成和整合，還有就是處理能力和效率上的提升。但是對於晶片下遊的方案廠商來說，關注更多的是晶片能否滿足開發需求。
「晶片集成的東西越多，我們在這基礎上能開發的功能就越多，就更能夠滿足客戶的需求。」李平山告訴記者，在技術不斷的積累的過程中，車侶網絡下一步將會考慮和晶片廠商合作把部分成熟的的算法集成到晶片上，這樣的市場將會更大。
結合時下最為炙熱的自動駕駛汽車領域，從360全景到ADAS圖像融合來看，大數據、深度學習技術將會日趨成熟，而攝像頭又是汽車的眼睛，未來汽車對圖像處理、機器視覺技術的需求將越來越強烈。因此，未來的汽車圖像市場肯定越來越大，新的需求也會越來越多。高集成的圖像晶片就要求更小體積，更高效率，更低功耗。李平山表示，為順應這一時代要求，方案商需要提供更多的功能，更高的準確率，更低的價格，更好的服務。
由於汽車產業鏈各環節均在積極備戰無人駕駛技術，視覺提供給汽車的功能也越來越多，在小體積化的要求下，除360全景和ADAS集成外，其他圖像處理也將匯集一處，然而目前的汽車圖像識別技術在識別率，智能判斷上距離無人駕駛的要求還有不小的差距。趙毅告訴記者：「個人認為圖像算法的突破點還是在深度學習技術的應用上。而深度學習需要的巨大的運算能力將給處理器功耗帶來巨大的挑戰。雖然有些半導體供應商要求液冷等熱處理方式，但其可靠性還有待考驗。」
林志恩則表示，瑞薩電子針對無人駕駛汽車推出的R-Car產品具有駕駛艙(Cockpits)應用的概念，系統除360全景和ADAS集成外，虛擬圖形儀表，導航多媒體信息娛樂也匯集在內。此外，林志恩還強調：「視覺是無人駕駛技術重要的一部分，行人、車輛、車道線和交通標誌檢測都是需要圖像晶片和算法進行處理。因此晶片需要應對越來越複雜的圖像進行處理，壓縮，解碼和傳輸速度，而算法實現的運行速度等要求會越來越快，因此持續研發和推出產品方能滿足汽車無人駕駛技術的要求。」
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