作为高级驾驶辅助系统（ ADAS ）AI 感知软件的全球领导企业，StradVision 与 AMD 紧密合作，重新定义车辆感知周围环境的方式。通过将其 SVNet MultiVision 软件堆栈集成到第二代 AMD Versal AI Edge 自适应 SoC，StradVision 表示其汽车视觉系统在精度、灵活性和计算效率方面实现大幅提升。
此次合作使 StradVision 能够利用最多 5 个摄像头实现实时 360 度感知，同时保持较低的算力需求。基于这一成功，StradVision 正着手推出其下一代 MultiVision Gen 2 产品——一款基于 Transformer 的解决方案，旨在扩展运行设计域（ ODD ），并支持多传感器融合，以实现更高级别的自动驾驶。
项目挑战
StradVision 成立于 2014 年，专注于开发前沿计算机视觉软件，使车辆能够实时解读周围环境。其旗舰产品 SVNet 采用深度神经网络，以高精度和低时延进行物体识别、分类和跟踪。该公司的软件已部署在全球超过 450 万辆汽车中，为关键安全和驾驶辅助功能提供支持。
随着汽车 OEM 厂商向更高自动驾驶级别迈进，StradVision 持续迭代其产品线——从早期的单摄像头系统，发展到 MultiVision Advanced 和 MultiVision Premium，将多个前视、侧视和后视摄像头整合到统一的感知框架。
StradVision 首席执行官 Kim Junhwan 解释道：“我们从开发前视摄像头起步，现已扩展到 MultiVision Advanced 和 MultiVision Premium。我们拥有出色的精度和性能，而且采用轻量级网络使我们极具灵活性。”
随着 StradVision 扩大产品范围，公司需要为不同 OEM 厂商提供支持 5 到 11 个摄像头的可扩展摄像头配置，同时保持一致的推理速度和可靠性。此外，硬件部署的灵活性也至关重要。StradVision 的 OEM 合作伙伴要求系统能够在不同芯片组和软件堆栈之间快速迁移。
该公司还认识到，卷积神经网络（ CNN ）虽然在近场感知方面非常有效，但在识别远距离或部分遮挡物体时存在一定局限。Kim 指出：“基于 CNN 的感知对于近场任务依然高效，而基于 Transformer 的架构则能实现更长的时空推理能力——这对于受端到端设计理念影响日益加深的下一代感知堆栈而言是一项关键需求。”
该公司需要一款能够支持未来基于 Transformer 模型的灵活硬件解决方案。
解决方案
为克服这些挑战，StradVision 选择了第二代 AMD Versal AI Edge 自适应 SoC，充分利用其高性能 NPU 和自适应逻辑的独特组合。该硬件使公司能够在加速深度学习推理的同时，保持对多摄像头配置和部署环境的灵活性。
Kim 强调，AMD 技术与 StradVision 的敏捷开发模式完美契合。他表示:“我们的解决方案在极低计算需求下为客户提供了速度和灵活性。OEM 合作伙伴可以在单个芯片上运行多种功能，而不必担心功耗问题。这要归功于 AMD 的 NPU。”
Kim 补充道：“我们适配新硬件平台通常只需要 3 到 6 个月，这在该领域是极为难得的。”
StradVision 与 AMD 的合作可以追溯到 2015 年，当时该公司首次开始尝试 FPGA 概念。Kim 回忆道：“我们很早就认识到了基于 FPGA 架构的价值，并且需要 FPGA 提供的硬件灵活性。”多年来，随着 StradVision 从 FPGA 原型过渡到基于 AMD 自适应 SoC 的全面部署，双方合作关系不断深化。
实施初期，在 AMD 硬件上进行基于 CNN 感知的概念验证试验，随后利用集成的 NPU 对推理工作负载进行优化。随着解决方案的扩展，StradVision 将摄像头配置从 5 个扩展至 11 个，实现完整的 360 度环境感知。最后阶段是为 MultiVision Gen 2 做准备——一款基于 Transformer 的感知引擎，它将利用最新的 AMD 硬件能力实现多传感器融合。
Kim 表示：“AMD 正以与我们同样迅猛的速度前进。这正是此次合作如此成功的原因。”
设计成效
与 AMD 的合作已带来了显著的成效。StradVision 基于 CNN 的系统现在能够以近乎 30 帧/秒的速度处理 800 万像素分辨率的图像，在实现全功能前视的同时，并发处理环视和泊车辅助感知功能。通过利用 AMD 自适应计算，StradVision 将其硬件移植周期从一年以上缩短至数月时间——这在快速发展的汽车行业是一项关键优势。
Kim 认为，来自 AMD 的现场工程支持是取得这些进步的关键。他表示：“当我们遇到任何技术问题时，AMD 总能即时响应。他们亲力亲为，响应速度极快。这种合作对于像我们这样的初创公司而言难能可贵。”
Kim补充道：“AMD 不仅为我们提供了卓越的支持，其 NPU 性能和相关工具也非常出色。当我们有任何问题或技术难题时，AMD 都能迅速提供支持并解决。这种合作体验令人印象深刻。”
展望未来，StradVision 正准备推出其基于 Transformer 的 MultiVision Gen 2 系统，该系统最多支持 11 个摄像头，并基于针对长距离感知和多传感器融合优化的 AMD 硬件。这款下一代平台将超越传统 CNN 性能，为 L2+ 及 L3 级自动驾驶汽车提供更丰富、更智能的环境理解能力。
Kim 表示：“今年我们对 AMD 的 NPU 及其它组件有了非常深入的了解。这些技术将在我们构建 Transformer 网络时发挥重要作用。”
对于希望通过自适应计算来加速感知系统的汽车制造商和技术合作伙伴，AMD 提供了必要的工具、性能和支持，助力 AI 驱动的安全功能更快上市。
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