4月18日-23日，恩智浦半导体迎来了自己的首次“车展之旅”。

车云菌现场看到，在本次上海车展中，恩智浦带来了Rinspeed MicroSnap智能概念车技术，其采用的座舱与底盘分离的创新架构彰显了未来汽车的设计理念。此外，展区还囊括了恩智浦高分辨率成像雷达、多屏电子座舱等自动驾驶和车联网领域最前沿的技术和解决方案，以及恩智浦与中国合作伙伴合作创新的最新技术成果。

其中，最重磅的消息便是恩智浦宣布与南京隼眼电子科技有限公司签署战略合作伙伴与投资协议。虽然双方在现场并未透露投资相关细节，但两家公司明确表示将联手在毫米波雷达参考设计方面进行合作。依托东南大学毫米波国家重点实验室，隼眼科技在77Ghz雷达领域拥有深厚的专业知识和高素质的工程人才，借助恩智浦的长期技术积累加持，提供基于恩智浦雷达产品的参考设计，保障安全自动驾驶。

东南大学毫米波国家重点实验室主任、IEEE Fellow洪伟教授现场表示：“东南大学与隼眼建立了联合研究中心，专注车载毫米波雷达技术的研究。同时，我们在毫米波多体制雷达成像、毫米波新型天线阵列和毫米波新型电路结构等领域开展了长期的研究，最新的研究成果将会持续运用到隼眼未来的设计和雷达产品中。”

谈及隼眼科技，该公司成立于2015年4月，由前斑马网络CEO施雪松担任首席执行官。他也在现场说道：“ADAS及自动驾驶技术的快速发展对车载毫米波雷达提出了新的技术要求。通过与恩智浦的合作，隼眼将致力于为Tier 1提供先进的毫米波雷达系统级解决方案和全面的技术支持。”

显而易见，恩智浦希望通过与本土汽车电子行业的伙伴合作，来不断夯实在雷达传感器和处理器领域的产品和解决方案组合，并推动大规模商用的落地实施。而如今这家老牌芯片厂商选择与隼眼牵手的重点，即在于一款高分辨率成像雷达，并将该技术引入中国市场。

长期以来，恩智浦将基于RFCMOS的77Ghz汽车雷达传感器作为公司的拳头产品，而该技术也将对ADAS下一阶段的发展起到关键作用。具体而言，这项前沿技术将实现对弱势道路使用者的探测与分类、全景与环视应用及其终极解决方案：成像雷达，并最终取代其它昂贵和体积庞大的技术。

首当其冲的便是激光雷达。

恩智浦半导体全球总裁Kurt Sievers指出，激光雷达在数据探测方面确实比摄像头更加精准，却仍旧存在成本高昂的硬伤。在他看来，恩智浦力推的高分辨率成像雷达在最终效果上与激光扫描同样精准，同时能够大幅降低传感器成本。与此同时，这种新型传感器的加入能够提高信息叠加的准确度，增强自动驾驶的安全性。

车云菌了解到，现阶段采埃孚正在积极研发高分辨率成像雷达产品，其中在芯片端便选用了恩智浦的方案。然而，毫米波雷达的特性决定了其无法探测车道线等路面讯息，对此恩智浦半导体资深副总裁兼汽车电子事业部首席技术官Lars Reger在采访中对车云菌表示，在上述功能上将考虑采取摄像头进行传感器融合，用以作为视觉补偿。

相比提供同类高分辨率成像雷达芯片的友商，Lars Reger认为各家技术相仿，但恩智浦在性能上相比更有优势。整体来看，恩智浦的系统成本低于平均水平40%，尺寸低于平均水平40%，这也意味着其产品更加省电。

当然，言谈话语间恩智浦并未透露出期待垄断市场的意图。公司大中华区汽车电子业务总监刘芳坦言，成像雷达尚处于发展初期，该方案最终是否能够取代激光雷达仍旧取决于商业成本因素。“除了产品本身的高昂价格之外，激光雷达同时面临着高额的布置成本，这或许也是特斯拉始终拒绝激光雷达路线的原因。”

据IHS Markit预计，到2023年，中国将成为全球最大的汽车雷达市场。根据目前汽车市场数据的分析，到2020年，多达50%的新车将使用雷达技术。这一增长也受中国新车评价规程(C-NCAP)的驱动，该规程要求在汽车安全相关的应用中加大雷达的普及和创新，如盲点检测、自动紧急制动、前后交叉交通检测和精确环境映射等。

在Lars Reger看来，未来自动驾驶领域市场规模将达到1000亿美金，随着车辆MUC控制器数量增加，整体价值也会抬高，预计将从现在平均400美金的水平上升至1200美金。在这1200美金中，400美金的份额能够完全用于自动驾驶功能，其中四分之一用于“大脑”算法，剩余均用于传感器处理。换句话说，包括英伟达在内的AI芯片巨头最多只能抓住这四分之一，也就是1200美金中的100美金，其余市场均将由负责处理器端的厂商瓜分。

在技术产品之外，恩智浦此次还介绍了其“AIoT创新中心”的升级计划，将围绕智慧交通、智能家居和智慧零售\物流等七大应用领域，提供涵盖处理、连接、安全和服务的AIoT综合解决方案平台，同时凭借生态系统网络资源，支持AI终端产品快速落地。

恩智浦全球资深副总裁兼大中华区总裁郑力介绍：“自2018年初恩智浦AIoT创新中心成立以来，我们联合多领域创新人才，整合恩智浦服务全球26000家客户的技术资源和行业经验，应用场景细分更加明确和完善，目前可以针对客户需求快速输出定制化解决方案，真正赋能AIoT产品落地。”

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