什么是“嵌入式大赛”？具体介绍一下好吗？

首届“ST-EMBEST杯”嵌入式电子设计大赛正式拉开帷幕!

——嵌入世界,创新无限

2006-10-11

全球知名的半导体供应商意法半导体公司与深圳市英蓓特信息技术有限公司主办的2006年首届“ST-EMBEST杯”嵌入式电子设计大赛”在全国范围内正式拉开帷幕。主办双方希望通过本次嵌入式设计大赛,搭建一个便于沟通的嵌入式设计平台,为广大电子设计工程师和ARM爱好者提供嵌入式方案设计的竞技和学习机会,从而提高国内嵌入式技术的整体设计应用水平。同时,大赛还得到ARM中国,中国微机学会嵌入式系统分会及北京航天航空大学出版社等相关机构的鼎力支持。

本次大赛参赛作品主要是基于意法半导体公司的STR7和STR9进行应用设计开发,英蓓特公司将免费提供开发工具。大赛欢迎嵌入式领域的企业或研究所的软、硬件工程师,大学相关专业的在校研究生或本科生,以及所有对嵌入式ARM开发有兴趣的专业人士参加。活动将以小组为单位进行,每组可由1-5人组成,自由组对参赛。为鼓励更多的不同技术层次和背景的开发工程师参赛,大赛分为2个组别:基于STR7开发的入门组和基于STR9开发的专业组。

为吸引更多的ARM爱好者踊跃参加,大赛特别为参赛选手准备了总值超过50万的丰厚奖金奖品,并特别推出“我们提供平台,你来开发设计!”的举措,突破了以往设计比赛要求参赛者队自己准备开发平台的局限性,为更多的ARM爱好者提供了更便利的施展才华的空间。

大赛将分为参赛报名、作品征集及网络投票、作品答辩及评审、公布结果及颁奖四个阶段进行,从2006年9月27日正式报名开始,预计历时7个月,于2007年5月揭晓大赛结果。

深圳英蓓特信息技术有限公司将主要负责本次大赛的组织工作。英蓓特是开发、生产基于ARM开发工具的专业公司,并能提供全面、完善的技术支持服务。它作为中国三家正式的ARM培训中心(ATC)之一,将为通过初审的参赛小组提供正式的关于ST-ARM产品的有价值的技术培训及辅导。

“首届ST-EMBEST 杯嵌入式电子设计大赛是我们与英蓓特公司共同合作的创新赛事。” 意法半导体公司MCU事业部市场总监朱利安先生(负责大中国区/亚太区/印度)表示,“该大赛将为广大嵌入式开发工程师,特别是基于ARM开发的工程师提供一个高效、开放的嵌入式技术交流平台。预祝大赛取得圆满成功!”

深圳市英蓓特信息技术有限公司总裁刘炽先生对此次大赛也予以高度评价:“我们非常荣幸能够与ST公司共同主办首届“ST-EMBEST杯嵌入式电子设计大赛”。参赛选手不仅可以在赛程中拥有并使用目前市场上最先进的开发工具,还将获得宝贵的设计开发经验,并实现自己的创新梦想!”

如果你是嵌入式开发高手,如果你是ARM爱好者,如果你有许多创意想实现,请登陆大赛官方网站http://str.embed.com.cn/ ,在线报名并获得更详细的参赛规则及流程。

意法半导体(ST)公司简介

意法半导体,是微电子应用领域中开发供应半导体解决方案的世界级主导厂商。硅片与系统技术的完美结合,雄厚的制造实力,广泛的知识产权组合(IP),以及强大的战略合作伙伴关系,使意法半导体在系统级芯片(SoC)技术方面居最前沿地位。在今天实现技术一体化的发展趋势中,ST的产品扮演了一个重要的角色。公司股票分别在纽约股票交易所、巴黎Euronext股票交易所和米兰股票交易所上市。2005年,公司净收入88.8亿美元,净收益2.66亿美元,详情请访问ST网站:www.st.com 或 ST中文网站www.stmicroelectronics.com.cn .

关于深圳市英蓓特信息技术有限公司

深圳市英蓓特信息技术有限公司(Embest)是一家为全球嵌入式系统开发人员提供软硬件开发工具和嵌入式系统完整解决方案及技术信息服务的高科技企业。本着前瞻的视野,公司以尽快提升中国高科技嵌入式系统开发应用水平为己任,专业服务于嵌入式在线CPU/MCU开发工具(IDE &ICD)、实时多任务 *** 作系统(RTOS)、嵌入式控制板(Embedded Board)等应用领域。

撰文 | 熊宇翔?编辑 | 周长贤

总是被调侃创新枯竭的苹果，终于再一次挑起了人们的好奇心。

3月18日，苹果官方一则消息，惊动了自动驾驶行业。消息并非苹果宣告其自动驾驶项目取得突破，而是在其全新iPad Pro上，搭载了一枚激光雷达。

近几年，激光雷达几乎已经成为自动驾驶的代名词。作为关键传感器，它保障着无人驾驶汽车对周边环境的感知能力，但如何将其体积做小、性能做高并且规模量产，一直是困扰业界的难题。

在iPad Pro如此“寸土寸金”的消费电子产品上，如何容纳下体积并不小的激光雷达？苹果在这一领域的突破，是否能对车载激光雷达形成启发乃至推动力量？又是否是对马斯克“激光雷达无用论”的打脸？

激光雷达：从太空到手机

激光雷达，激光+雷达，听起来就像是一种高大上的装置，但其基本工作原理每个人都不会陌生：距离=速度X时间。如果我们将激光雷达极度化简，那么它就是一把用光来进行测量的尺子——光线由激光光源射出，“撞上”物体后反射，经传感器接收，再由数字电路处理得到往返时间，光速X时间/2（注：高精度应用中并非除以2），便是它量出的长度。

这把尺子最先用于天文领域。比如NASA（美国国家航空航天局）会在航天飞机与空间站对接时用它来测量误差，也会用它来监测大气。

其实，在测绘领域也常能看到它的身影。施工现场的激光测距仪，某种程度上就是一种激光雷达的基础形态，它通过精准地测距有效避免施工误差，是人类工程建设中不可缺少的一环。

但激光雷达如今最为人熟知的领域，还是无人驾驶汽车。

激光雷达怎么从天上来到地下，又是如何从工地来到车上，历史要往回翻一会儿。

2007年，美国莫哈维沙漠，Darpa(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防高级研究计划局）举行的一场无人驾驶挑战赛正在进行，参赛队伍需要自行改装一台车辆，使其可以在严苛的沙漠环境中自行驾驶数十公里来到终点。这场比赛要考验的一个关键技术，叫做避障。

聪明的工程师们很快可以找到激光和这项赛事的连接——既然激光测距仪可以标出一个距离准确的点，那么，在一个设备上多装几个测距仪，根据“三点成面”的原理，岂不是可以绘出物体的大致轮廓，从而避开障碍？——斯坦福大学的自动驾驶团队，当年就是这么想的。他们在Darpa自动驾驶挑战赛上的参赛车辆，头上顶着的就是一个个“测距仪”。

不幸的是，这个天才的想法，并没有帮助他们的车辆跑完全全程，一个个单线测距仪组合起来，性能仍然不够看。

对这场比赛深感兴趣的美国声学公司Velodyne总结了这些经验，跳出了自己的本行，针对性地开发出了64线激光雷达，就是这个像大花盆一样的东西。它相当于在车头顶了64个同步旋转的测绘仪，在经过处理后，其输出的信号，已经可以相当程度上还原物体的三维特征 。

Velodyne这枚激光雷达，通过激光测距的基础原理，获得了足够多的深度信息，帮助自动驾驶实现了3D视觉。

事实证明，它的确是有效的。在第二届无人驾驶挑战赛上，在装上了Velodyne的64线激光雷达后，斯坦福的无人车跑完了全程。遗憾的是，斯坦福不敌卡耐基梅隆大学屈居第二，因为后者的车也装上了同款激光雷达。

后来，激光雷达凭借其更精准的环境感知能力，逐渐成为无人驾驶的标配。只有一个例外——特斯拉CEO马斯克认为，用激光雷达是愚蠢的。

不过，虽然马斯克在一边唱反调，但并没能阻止激光雷达的进步，车载激光雷达发展得精度更高、体积更小、更可靠、更便宜。这些特质，我们可以用小型化、集成化两个词来概括，而这两个词正是本文想要讲述的关键词，也代表着激光雷达的发展趋势。

多年前的Darpa参赛者们大概不会想到，技术发展催生的结果如此有趣，有一天激光雷达会被用在平板电脑或者手机上。

在苹果新款iPad Pro的文案上，明明白白写着它要支持的功能——AR（Augmented Reality，增强现实）。

在此之前，AR的思路多是依靠手机的处理器驱动AI算法，把物体从手机摄像头拍到的画面中“抠出来”，再叠加到相应的地方（比如各种短视频中常见的动态贴图），这样的好处是成本低，实现难度小，但摄像头的传感器本身并不输出“距离”信息，因此深度信息通常是估算，并不准确。对于一些要求“高精度深度信息”、“高还原度三维建模”的AR应用，比如AR试衣、AR家装乃至体验更好的AR游戏，摄像头在硬件上的先天不足，成为了它们发展的绊脚石。

而苹果无疑是将AR作为下一代核心技术推动的先驱。为了扫除AR发展的障碍，苹果大刀阔斧地启用了激光雷达。至于如何将原本硕大的激光雷达塞进体积娇小的iPad Pro中，综合公开材料以及激光雷达行业人士的分析，苹果方面应是在发射端使用了VCSEL（垂直腔面发射激光器）光源，而在信号接收端使用了SPAD（单光子雪崩二极管），两者的共同特征是，在小巧的半导体上，也可以实现大花盆式激光雷达的部分职能。

而随着激光雷达引入iPad，我们也可以期许，激光雷达小型化、集成化的发展趋势，让其很有可能出现在未来的iPhone，乃至传说中的苹果AR眼镜中。

有趣的一点是，苹果官方对iPad Pro上“激光雷达扫描仪”的描述也引起了激光雷达业内人士的讨论。通常，成为激光雷达的一个必要条件是，激光光源可以转动或者激光光束可以改变发射角度。

而从iPad Pro的形态和作用来看，既无空间容下一个活动装置，更无必要向摄像头视野外发射激光，因此行业人士推测iPad Pro上的“激光雷达”并无扫描之实，只是借了“扫描仪”这个人们更常见的概念便于宣传。

苹果再创历史背后

其实，苹果在iPad Pro上使用激光雷达，尽管有些出人意料，但却并非毫无根据。因为激光雷达在三维重建上的显著作用，苹果其实很早就应该接触到激光雷达——比他们开始自动驾驶研发还要早。早在十余年前苹果地图开始开发3D地图时，激光雷达就被用于还原城市图景了。

再回过头看消费电子领域，当3D视觉再度因为人脸识别、AR、VR的兴盛成为热门技术时，一条最终通往激光雷达的技术演进路线或许已经提前铺就。

2017年，当苹果推出名噪一时的Face ID时，这项功能便已经有了3D视觉——结构光技术的加持。当时结构光的技术不仅为Face ID提供支持，其实也衍生出了苹果用户通过自拍创建个性化表情的animoji。尽管animoji不温不火，但苹果要为AR技术提前打好基础的用意已经开始显现。

2018年，华为、三星、LG、Vivo等手机企业同样瞄准AR的机会，先后开始应用ToF（Time of Flight）技术，其原理和激光测距大体相同，都是靠红外激光作为探测手段。因此，相比只有摄像头的手机，ToF加持的手机有更强的三维视觉能力，也能为AR应用提供更好的支持。

不过，此时开始应用的ToF技术属于iToF（indirect Time of Flight，间接飞行时间法），它并不直接利用光线飞行时间来算出距离，而是通过计算频率经调制后的连续光波所产生的相位差，来间接地算出距离。采用iToF的一大好处是和传统的图像传感器CMOS/CCD技术衔接较好，能够降低技术方案的成本，功能模块也容易小型化、塞进消费电子产品中。

但iToF方案也有其不足——这一方案采用的间接计算相位差的方法，本质上是为了补偿图像传感器响应时间不够快（ns，纳秒级别，1纳秒等于1亿分之1秒，光1纳秒走过的距离约为0.3米）。因为条件限制，iToF技术不仅在探测精度上（厘米级）受限，且探测精度会随距离的拉长而衰减。

而苹果在iPad Pro文案上标明的dToF（direct Time of Flight，直接飞行时间）技术，分明是iToF的升级。顾名思义，相较于iToF，dToF则是直接测量光线飞行时间来算出距离，其传感器响应时间可以达到ps（皮秒，1皮秒等于1万亿分之1秒）级别，探测精度不仅可以达到毫米乃至亚毫米级别，而且造成这一技术差异的关键，正是两种方案不同的传感器——dToF技术使用了SPAD。

SPAD(?Single Photon Avalanche Diode，单光子雪崩二极管)，是一种经过特别设计的光电二极管，相较于传统的光电传感器（比如CMOS、CCD），有着高达百万倍的增益、极高的灵敏度，还拥有对单个光子进行探测的能力。它的性能，在理论基础上抬高了激光雷达的探测距离上限以及探测精度等指标。然而此前，SPAD却有一个难以忽视的特点：小型化困难。

我们知道，典型的电子成像系统，比如摄像机，其关键就在于内置的图像传感器——CMOS/CCD。在小小的一枚芯片中集成了大量的成像单元，排布成了密集的传感器阵列，才让各种相机有了上千万的像素（分辨率）。

同样，3D视觉也需要足够高的分辨率，还原出来的世界才会尽可能真实。因此，SPAD如果要具备成像的能力，也需要形成阵列，业内将多个SPAD组合的阵列称为SiPM（硅光电倍增管）。

CMOS阵列示意

尽管SPAD/SiPM上个世纪九十年代便已诞生，但因为产业成熟度、工艺等原因，SPAD的体积下不来，因此SiPM也无法在一个较小的体积内堆叠足够的SPAD，分辨率自然上不去。

而近两年，在行业需求增长、业界技术进步后，SPAD的集成度被大大提高，生产得以被纳入传统的半导体制造范畴。比如，松下今年就展出过1200X900（108万像素）的大规模SPAD阵列，其像素密度已经接近更成熟的iToF传感器。

除了松下，日本的索尼、欧洲的意法半导体、美国的安森美半导体，都在消费电子或汽车领域研发、力推SPAD传感器阵列。外媒有消息称，苹果iPad Pro使用的SPAD阵列，其分辨率可能达到320X240或640X480，即最多可能超过30万像素。

而回到我们关注的汽车领域，在激光雷达上使用SPAD阵列，并不是一件新鲜事。2018年，美国激光雷达初创公司Ouster便公开表示，其新型激光雷达使用了VCSEL的光源和SPAD传感器阵列，由此实现了其产品的低成本、高探测精度。

因此，苹果在iPad Pro上一石激起千层浪的激光雷达，背后其实是整个产业界的进步在做支撑，甚至不排除不同行业不同应用场景在方法论上的相互学习。

不过，激光雷达业内人士也表示，尽管行业内激光雷达元器件的小型化、集成化已经进步明显，但要把其发射光源、传感器阵列以及数字处理电路塞进消费产品仍不是一件易事。在这个过程中，苹果应联合其供应商进行了深层次的定制化、集成化工作，而且不排除使用了3D IC的技术，将激光雷达的各单元进行堆叠以节省空间。

马斯克会被打脸吗？

对激光雷达的从业者来说，苹果在iPad上应用这一技术无疑令人兴奋。因为，工程创新能力极强的苹果，在iPad上使用激光雷达，无疑是对这一技术探测能力的肯定。

2018年，同样以工程创新能力极强著称的特斯拉CEO马斯克，公然开怼激光雷达，认为它是自动驾驶的“拐杖”，业界使用激光雷达是技术不够强的体现。他类比人类的驾驶模式，认为AI+摄像头的纯视觉智能组合，足以胜任无人驾驶任务。

不过，苹果的自动驾驶项目，就是激光雷达技术路线的拥趸。如今，激光雷达在iPad Pro上的应用，能否推导到自动驾驶领域，证明其技术的优越性？又能否通过iPad Pro的大量生产，进一步催熟产业链，使激光雷达在车载领域迎来更多应用机会？

尽管这是激光雷达企业给自己“打广告”的绝佳机会，但行业人士在向路由社分析时，仍表示了克制——隔行如隔山，激光雷达在iPad Pro这类消费电子产品上的规模应用，一时半会儿还无法对车用激光雷达形成直接利好，也并不能全然证明特斯拉的纯视觉路线走不通。原因在于，消费电子与汽车自动计时场景不同、需求不同，难以简单类比。

以iPad Pro为例，其采用激光雷达，并非只是看中了激光雷达的测量精度，而是在产业链成长起来时，努力“踮了踮脚”，通过这个方案在性能、体积、成本、生产难度、可靠性等多方面达成了一个平衡，在5米距离内的精准探测上得出了一个“局部最优解”。

而在车载激光雷达领域，其对探测距离、实时性（动态探测能力）、分辨率、抗干扰性以及可靠性（车轨）等指标都有更加严苛的要求。至少到目前为止，激光雷达业界还没有找到一个成本够低而性能又足够靠谱的、让自动驾驶下游企业可以坦然接受的方案。

不过，激光雷达行业正在尝试“融会贯通”。北醒光子联合创始人郑凯称，从2019年开始，激光雷达的从业者不再局限在此前框定的某一条技术路线中研发，而是从机械/固态，Flash面阵光/OPA相干光/MEMS微震镜的技术分立中跳脱出来，将原本属于各阵营的底层技术糅合起来，去解决激光雷达量产所要应对的具体问题。

而马斯克推崇的依靠纯视觉智能实现自动驾驶的路线，早年在业界不甚受欢迎的一大原因是该技术对算力消耗过高，AI算法不完善。近些年随着车载芯片算力的提升以及算法的进步，这一路线正被越来越多的企业关注。

因此相比较而言，无论是激光雷达，还是AI纯视觉，都有着各自的成长曲线。苹果iPad Pro上使用激光雷达，暂时还轮不到车载激光雷达欢呼，也不能形成对马斯克的“打脸”。

但参考苹果过去多年的“禅宗”、“极简”设计理念引领的工程设计风潮，车载激光雷达的工程师们在拆了一台iPad Pro后，没准儿能把激光雷达做得更符合美学。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

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