Chris A. Ciufo，嵌入式系统工程部门主编
2015 年初，ARM 宣布 ARM® Cortex®-R5 处理器将定位于以安全为优先的实时应用，如航空和发电厂控制等。 实际上，ARM 也计划将其“Cortex-A”处理器序列定位于安全优先的应用和系统，特别是汽车和机器视觉。
我访问了 ARM 嵌入式部门副总裁 Richard York，请他谈谈安全优先系统运用于汽车行业的发展势头。 这些系统称为“ADAS”，即 Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶员辅助系统。它们已经现身于高端豪华型汽车，也在快速下放到中端和经济性车款中。 ARM 对 Cortex-A 处理器的未来满怀信心。
为方便读者，我也附上了一些 ARM 幻灯片，作为对 Richard York 所述内容的补充。
- Chris A. Ciufo，嵌入式系统工程部门主编
ARM 嵌入式部门副总裁 Richard York
Chris A. Ciufo (“C2”)：Richard，ARM 发布的具体内容是什么？
Richard York：最重要的发布内容是 Cortex-A53、Cortex-A57 以及我们在第二季度推出的全新高性能 64 位处理器 Cortex-A72 处理器的安全包。 我们确信，随着汽车中传感器的增多以及现有传感器的升级，需要处理的数据量将在未来几年增长 100 倍。 所有这些数据由许多嵌入式 CPU 进行处理，其要求十分苛刻，并且在多种情形下需要考虑到功能安全性。 这三款处理器的安全包将为这一类的处理贡献力量。
本次发布是我们三年多持续投入的结晶，我们在内部 [ARM] 流程、培训、验证、设计流、需求跟踪和安全性管理等方面倾注了大量心血。 其重要性不言而喻。 这也基于我们去年在 ARM 技术大会上的发布，那是关于 ARM 编译器资质与认证的事情了。 所以，我们现在拥有技术数据包、认证工具和处理器，它们都针对安全优先应用和系统中的用途进行了精心设计。 C2：ARM 聚焦于什么系统呢？
Richard：我们把重点放在汽车市场中的高级驾驶员辅助系统 (ADAS)，也为当今的高端汽车和未来的车型提供支持。 C2：ARM 在今年早些时候发布了 Cortex-R5 处理器的安全包。 那与这些“A”处理器架构有什么关联？
Richard：Cortex-R5 推动了我们许多内部工作，促使我们改变了处理器开发方式，制定了必要的内部流程，从而向外界展示出我们与各种安全标准的精神和背景相符相称。
一旦我们完成这一工作，下一步自然就是将这一专长应用到我们开发应用处理器的方式中。 这与我们转向 ADAS 不谋而合，更长远的来说，也与高度自动化驾驶契合。 这些系统中的大部分功能构建于我们的应用处理器基础上，因为这需要大量的处理能力。 C2：麻烦你详细介绍一下组成“ADAS”的实际处理功能和应用程序。
Richard：在很大程度上，机器视觉是 ADAS 的核心。 我这有一张幻灯片，它展示了当今汽车中使用的车辆安全功能等技术 [图 1]。 真正要求苛刻的在视觉方面，不论是查看车外的情况，还是检测车内驾驶员行为 [图 2]。 这确立了态势感知能力，观察驾驶员困倦等状况。 而对于车外情况，是要向前、向侧面，还是向后观察？ 车辆能否将此信息与雷达及其他数据融合？ 这些机器视觉任务都属于 ADAS 的一部分，快速演变为难以置信的计算能力。
图 1：现代汽车中的科技 ARM 能够在所有这些方面大展身手，许多新型车辆安全功能需要进行愈加繁重的处理工作。
图 2：更详细地了解 ARM Cortex 处理器在现代车辆中的作用。
我们曾经尝试估算需要处理的数据量，它的增长程度令人震惊。 再过几年，下一代汽车中的数据量要比当前一代多出十到百倍。 加上这么多的传感器、摄像头和雷达等等，你需要真正强劲的处理能力。 C2：你提到了车内摄像头，它们的用途是什么？
Richard：我们有必要监测驾驶员本身，因为这也是总体车辆安全中的一个关键部分。 ADAS 系统应当监测驾驶员困倦瞌睡 [如：点头]、注意力分散 [如：吃东西]，以及许多驾驶员经常面临的挑战，例如将太多时间花费在手机或娱乐系统上，而不是专心驾驶！
好消息是，视觉系统对驾驶员进行观察并确保其将注意力集中在前方道路上，这已变得非常切实可行。 我们可以很容易地预见到，这些视觉系统将能够通过判断驾驶员的视线方向而变得更加智能。 假设车辆左侧的路边有行人，而驾驶员正看着右侧？ 你得发出警告吧。 有许多有趣的事等着你去做。 C2：还有别的车外机器视觉示例吗？
Richard：当然。 请看 [图 3]，你会发现车辆解读其环境需要的计算有多复杂。
摄像头可以在许多方面帮助驾驶员。 例如，我们认为理所当然的：与前车的距离是多少，距离变化有多快，我们处于车道的什么位置，以及道路警示牌和盲点等 — 所有这些都是我们希望计算机能够监测的东西。 我们需要在各种不同条件下进行这种监测，比如夜间、大雨和浓雾等，挑战性很高。 汽车工程师给了我们一致的反馈，他们将使用我们能够提供的所有计算性能。
图 3：融合摄像头、雷达和其他传感器，监测总体驾驶员/车辆态势感知环境。 这些任务有着计算方面的挑战，需要高性能和安全优先软件。
C2：与战斗机的传感器相比，这种 3D ADAS 挑战的难度有多大？
Richard：这可能更加复杂，原因很简单，雷达为你提供的是特定类型的一维或二维信息。 [ADAS] 提供的是维度上更加复杂的数据。 而且它的变化也更快，尤其是你提高行驶速度时。 车辆周围的空间也要比战斗机小。
而且在汽车中，还要对付更多的变量，如行人、停放的车辆，或者道路标线等。
这真的与 ARM 正在进行的工作非常契合。 我们关注于成本效率和低功耗，这显然是汽车行业的兴趣所在；全都有赖于我们在高性能、低功耗计算上的长期奋斗。
它也与我们的 SoC 合作伙伴正在开发的产品非常契合，如飞思卡尔、瑞萨科技和德州仪器等，他们正在为这些市场开发功能强劲的专用 SoC。 C2：Xilinx 等 FPGA 阵营的公司这两年一直在探讨 ADAS。 FPGA 与安全优先的 ARM 型 SoC 相比如何？
Richard：FPGA 在灵活性上的表现非常不错，许多 1 级（主要汽车厂商）很喜欢这一点，因为他们有自己享有知识产权的视觉引擎、视觉硬件和视觉 IP。
不少一级厂商选择了 Altera 和 Xilinx 路线。 另一些却没有。 他们乐于接受图像引擎，瑞萨科技的最新 R-Car SoC 或飞思卡尔一月份推出的 S32V 系列，这些产品板载了许多专用视觉硬件。
所以是在专用 SoC 和 FPGA 之间挑选，但设计师享有许多灵活性。 无论哪一种，既然 FPGA 内嵌入了 ARM 核心，你会发现我们的技术在这两种方式中提供了一些共通的构建块，与之相伴的是一个活力四射的生态系统正在发展壮大。 C2：我很清楚性能和安全性与 ARM 处理器接轨的原因。 有没有什么别的市场也是这样的情形？
Richard：有多个相邻市场与“视觉”相关。对视觉的投资直接滋养着这些其他相邻市场，如机器人，它们也从这一投资的急速攀升中获益。 几年前，计算机视觉还比较闭塞，几乎就是专注于与制造质量控制等相关的自动化技术领域。 而这几年，ADAS 带来了彻底的改变。 C2：标准组织呢？ 比如，ARM 是否加入了嵌入式视觉联盟或 GENIVI？
Richard：是的，我们在嵌入式视觉联盟最近的一场会议上主持了一次研讨会，与一些我们的合作伙伴一道探索市场。 关于 GENIVI 的答案也是“是”，那是一个重要的汽车信息娱乐系统举措。 我们在与视觉和汽车相关组织的协作上投入了许多时间。
此外，ARM 也在为 ISO 26262 功能安全性标准第二版的制定工作提供支持，它将包含一个专门针对半导体组件的部分。 此部分将是该标准令人欣喜的增补，因为包括 IP 供应商在内的整个行业都对支持功能安全性抱有浓厚的兴趣。 通过参与这一工作，ARM 对未来的要求有着清晰的掌握。 C2：所以你们要为这些其他 Cortex-A 处理器开发安全性版本，像 Cortex-R5 中一样加入锁步和 ECC 等功能？ 还是我们谈的仅仅是知识技术数据包？
Richard：我们说的是这两点之间的中间地带。 例如提供具有完整文档的安全包，以及添加硬件错误功能。 或者也可能会添加 ECC 保护，通过对所有内存进行安全检查，来确保不会发生瞬时或持久的异常。
但对于 Cortex-A 应用处理器，我们不会走到添加锁步功能等这么远 [像在 Cortex-R5 上那样]，因为那样的成本太高。不过，既然我们是行业领先的公司，也会响应市场的需求。
除了安全包以外，我们也在与 YogiTech 等合作，为处理器随附的软件自我测试库等提供支持，让你几乎无需专用硬件就能检测错误。
如果你不知道 YogiTech 的话，这是一家意大利公司，专门从事他们称为软件测试库 (STL) 的开发。 有许多不同的方式运用这些应用处理器，也有很多不同的途径来监测和管理错误。 你应该提出这样的问题：“我该如何正确地构建和验证？ 在实际系统中构建时，我可以如何管理错误的检测与处理？”
你可以在 [图 4] 中查看 ARM 的图谱，以及我们的各种合作伙伴所处的位置。 其中有一些重叠。 基本上，“R”处理器专注于决策制定，而“A”处理器则注重环境分析。