概述：

ADAS摄像头的设计的基本原则：算力达到TOPS（万亿、10^12）量级。

目前由于不同芯片内核（ARM、X86、RSIC-V）及架构设计不同，标量机及矢量机的区别，以及一些ASIC定制芯片，是否存算一体等都影响着芯片最终性能，所以在算力描述上有点区别。下面介绍一些摄像头传感器量产解决方案。

一、 算法开发平台方案：

1、TX2/Xavier NX+双目+底板（自主设计）

自主设计的底板可拓展蓝牙wifi、4G模组、差分GPS、惯导等，并融合其他超声波、毫米波等传感器数据，快速实现自动驾驶和前期算法的积累，同时支持客户定制化产品需求。

l 优点：算力1.5tops，通用计算单元，生态友好易开发，目前已经大批量应用于工业。

2、X86工业级核心板（凌动、奔腾等CPU）+摄像头+ Intel movidius Myriad X神经网络加速模组+底板（自主设计）

自主设计底板和TX2方案基本类似，价格基本和TX2方案持平。单颗Myriad X芯片算力最高达到4TOS，目前研扬科技已经基于Myriad X研发单颗、多颗集成模组，支持多种接口。

l 优点：结合英特尔完善的OPEN VINO库，以及完善的操作系统，PC上的库可以直接移植到此平台，方便算法开发及快速定制工业方案。

二、 不同场景通用AI摄像头方案：

1、通用ARM芯片+Myriad X/光矛GTI/ NPU神经网络加速单元

2、瑞芯微RK3399PRO

3、NVIDIA jetson NANO

非车规级量产化通用嵌入式平台解决方案，成本可控制在1~2K元以内的嵌入式设备量产方案。通过ARM芯片建议选择国产瑞芯微或者全志芯片，开发资料丰富，开源教程遍布全网。

l 优点：开发门槛低，成本可控，适合大批量量产，算力主要集中在外挂神经网络加速单元，可升级迭代，算力高，NPU算力2.4tops，Myriad X算力4tops，光矛GTI算力5.6tops。

三、 车规级ADAS方案：

ZYNQ 7020（FPGA）

赛灵思官方推荐的车辆ADAS方案芯片，minieye采用此芯片开发ADAS摄像头。

ZYNQ7020曾经入选大学生FPGA设计大赛指定平台，是赛灵思大力推广并建设生态的FPGA，可以使用python和matlab Simulink开发，而不需要了解FPGA底层的硬件描述语言及逻辑，可以说生态非常友好，教程遍布网络。有大量厂商开发基于该芯片的核心板。适合量产。

l 优点：算力0.5tops，开发生态好，硬件平台多。车规级

四、 低成本AIoT边缘计算方案：

国产勘智K210 AI芯片 （RSIC-V内核）

该芯片内部包含了神经网络处理器 (KPU)音频处理器 (APU)快速傅里叶变换加速器 (FFT Accelerater)高级加密加速器 (AES Accelerater)安全散列算法加速器 (SHA256 Accelerater)快速傅里叶变换加速器 (FFT Accelerater)。

单芯片控制在5美元，国产核心板在50元左右，支持microPython开发。

l 优点：国产芯片价格低，生态好，乘法算力0.23tops，综合算力1tops。