在未来发展规划上，邵科表示，飞凌微将深耕图像处理应用能力，不断拓展机器人、物联网等应用领域，“未来，飞凌微将持续开发一些新的系列SoC产品，能够跟图像传感器在应用方案上形成更紧密的结合，满足端侧更多的应用落地场景。”
当前，随着汽车智能网联化发展，以及安全驾驶辅助系统（ADAS）需求的增长，车载摄像头市场正展现出广阔的发展前景。相关数据显示，预计到2025年，中国乘用车市场的摄像头搭载量将超过1亿颗，年复合增长率为17%。全球市场方面，预计到2032年，车载摄像头市场规模将达到196.8亿美元，预测期内复合年增长率为16.4%。
技术进步也是推动车载摄像头发展的主要驱动力之一。高分辨率、高动态范围以及高感光灵敏度等技术将成为未来发展的主线，也将进一步提升车载摄像头的识别速度、精度和处理能力，以及成像视界和识别距离。
与此同时，伴随国内一批本土芯片企业的崛起，中国企业在车载摄像头领域取得了显著进展，逐步打破了国外厂商的市场垄断。作为国内CMOS图像传感器领先企业思特威的全资子公司，飞凌微（上海）电子科技有限公司（简称：飞凌微）重点专注于智能汽车领域的视觉处理芯片设计和研发，同时将与思特威的CMOS图像传感器形成业务协同，深耕视觉处理芯片，助力汽车芯片国产化进程。
独立运营车载视觉处理
最近几年，在国家政策的引导和汽车智能化的带动下，车载视觉处理芯片市场规模持续增长，推动了CMOS领域的企业加快进入车载赛道的步伐。其中，国内CMOS厂商思特威就在积极布局车载ISP市场，且于今年8月正式宣布了全资子公司品牌——飞凌微电子（Flyingchip™)。同时，飞凌微推出了M1车载视觉处理芯片系列，包括M1、M1Pro和M1Max三款产品，这些产品具有高性能、低功耗、小封装尺寸、安全可靠等特点，适用于各种车载视觉应用场景。
对于成立飞凌微这个平台的初衷，飞凌微首席执行官兼思特威副总裁邵科表示，尽管飞凌微与思特威在技术、工艺平台等方面会有一些共通性，但在具体应用方案中所发挥的功能实际上还是会有些差异，“我们还是希望独立运营车载视觉处理芯片这条产品线，以更有利于今后的技术研发以及运营发展。”
不过，跟手机市场一样，车载视觉处理芯片不乏有索尼、豪威科技等这样的强劲竞争对手，同样面临着激烈的竞争态势。邵科也直言，飞凌微作为一个后来者，也在全力追赶。然而，之所以做车载视觉处理芯片这一市场布局，飞凌微并非全无依仗。相关权威研究机构的统计数据显示，在2023年安防CIS市场，思特威以48.2%的市占率位居全球第一。而安防监控类很多技术与车载应用一样，具有诸多共通性，包括像素技术、稳定性等。
据邵科介绍，基于多年在安防监控领域的技术沉淀，思特威用了近两年时间，研发布局了几乎所有的与车载视觉处理相关的传感器，为快速切入车载市场提供了很好的技术支撑。同时，飞凌微在技术研发上的快速反应能力，也将支持其满足一些新变化市场需求。
邵科表示，目前一些车载影像数据还是需要ISP来处理，比如驾乘人员监控，但一些汽车域控要么没有相关功能，要么一些域控芯片不能给予很好的支持，而且域控领域的芯片开发周期长，迭代也相对较慢。因此，飞凌微正是看到这一市场机会，精准布局高性能ISP并研发车载SoC芯片，以实现快速落地应用。
当然，邵科也非常看好车载芯片国产化这一趋势带给飞凌微的发展利好。目前，一些新车平均搭载了超过10颗摄像头，其数量和功能需求不断增加，而中国驾驶场景的特殊性使得本土化视觉方案成为必然选择。
值得一提的是，按照欧盟发布的通用安全法规(GSR)，欧洲市场从2024年7月起，所有新车都必须安装驾驶员疲劳监测系统。如果没有搭载DMS的主动安全系统，将很难获得欧洲NCAP的五星评级。
对此，邵科表示，座舱DMS对避免驾驶分心、提高车内安全至关重要。虽然目前中国还没有出台相关的硬性规定，但国内C-NCAP新车评测已经将DMS纳入测试项，预计未来两三年内相关的装载量将不断增长。这无疑对飞凌微在车载视觉处理芯片领域的布局又是一个利好。
端侧AI赋能车载智能视觉
关于高阶自动驾驶的纯视觉方案，业界一直存在着相关的争论。
其中，特斯拉是坚定的纯视觉技术路线的实践者，完全依赖摄像头进行环境感知，摒弃了激光雷达和高精度地图等其他传感器。这种纯视觉方案意味着特斯拉的车辆需要通过更多的摄像头全方位监测周围环境，并利用神经网络生成三维环境模型，来提升行车驾驶的安全性。
邵科表示，从感知的角度来看，纯视觉方案将是未来自动驾驶的重要趋势，但受制于纯视觉本身算法的复杂度，也存在一些视觉识别不了的极端场景。而从应用落地的角度，相对纯视觉方案，如果增加一个激光雷达，自动驾驶方案将更容易落地。他也提到，随着AI技术的发展，特别是AI大模型的应用，纯视觉方案将可以降低对激光雷达的依赖，特别是在辅助驾驶上，将是一个非常经济的应用方案。
“不过，发展到完全自动驾驶阶段，因为没有驾驶员的参与，还是需要从安全性去考虑，增加更多的硬件。” 邵科认为，在一些极暗、极端天气场景里，纯视觉方案还是有比较大的局限性。为此，飞凌微在图像处理算法、图像传感器等方面做了相关的技术和产品预研，让纯视觉方案具有更大的场景适应性，提供相关落地场景的应用可能性。
除了极端应用场景之外，高阶智能驾驶势必需要增加单车车载摄像头数量，达到12颗及以上，同时AI智能算法的融合，将对数据处理带来了更大的挑战。因此，飞凌微也在思考下一代产品的研发，使其能够在端侧预处理更多的数据，这样不仅可以降低延时，有效解决数据泄露的潜在可能性，而且更具成本优势。
基于以上市场的需求及应用方案上的考量，飞凌微推出了M1视觉处理芯片系列，分别是用于车载的高性能ISP和两颗用于在车载端侧视觉感知预处理的轻量级SoC。
其中，M1车载高性能ISP芯片内置高性能暗光降噪和图像增强算法，支持高分辨率RGB-IR图像处理，支持最多4帧HDR合成。这些能够帮助车载摄像头在各类光线条件下获得更精准清晰的影像，提升智驾视觉系统识别效率和准确度。
而M1Pro芯片基于高性能ISP，内置了0.8TOPS轻算力自研NPU、Arm® Cortex®-A7 CPU、1Gb DDR3L内存，可以在处理好图像的同时，还可以去做一定轻量级的AI应用，包括人脸识别、姿态识别等，使其在端侧系统中具备AI处理的能力。而M1Max整个算力资源是M1Pro的两倍，能够在端侧处理更多的数据，满足更丰富场景的应用。
不过，邵科也介绍，尽管端侧处理数据能带来诸多好处，但对芯片的功耗、封装尺寸提出更高的要求，需要在设计上对功耗、性能做一些平衡考量，以满足端侧的落地应用。
在未来发展规划上，邵科表示，飞凌微将深耕图像处理应用能力，不断拓展机器人、物联网等应用领域，“未来，飞凌微将持续开发一些新的系列SoC产品，能够跟图像传感器在应用方案上形成更紧密的结合，满足端侧更多的应用落地场景。”
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