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【CDNLive Taiwan 2019 精采回顧 - AI Research and Academic Network】今年的CDNLive Taiwan邀請到學術界重量級人物針對大家最關注的AI開發現狀進行分享，讓Cadence學術網路計劃(Cadence Academic Network)有機會展示學術界使用Cadence技術所進行的出色工作。 👍👍
杜克大學電子與計算機工程學教授 李昕，分享AI新興應用領域的演算法、方法以及實踐和應用; 香港中文大學計算機科學與工程學系助教 余備以《 VLSI Mask優化：從淺到深》介紹瞭如何將機器學習技術應用於VLSI設計週期，以與現有的EDA解決方案相比提高效率和有效性。
以及成功大學電機工程系助理教授 陳盈如分享使用 Cadence JasperGold測試經驗，將形式驗證應用於基於控制的設計和計算密集型設計，提高形式驗證有效性、效率和自動化。👏👏
更多回顧👉👉http://sc.piee.pw/K7RVQ
#汽車電子 #智能車 #先進駕駛輔助系統ADAS #車聯網V2X #電子設計自動化EDA #系統設計實現SDE #卷積神經網路CNN #人工智慧AI #車用乙太網路AutomotiveEthernet #ISO26262
【取得 ISO 26262 ASIL 安全等級？合乎法規流程的仿真模擬＋系統驗證不可少！】
自駕車的氣候漸成，先進駕駛輔助系統 (ADAS) 的重要性已然來到一個新境界。例如「道路辨識」，需要用到卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 技術，就與人工智慧 (AI) 密不可分；輔以車聯網 (V2X) 與諸多應用，ADAS 將能直接介入駕駛習慣。不論動機為何，上述景象都離不開設計模擬與系統驗證的參與，以達成下列目標：1.最佳化特定區塊的功耗或效能；2.將通用處理變身為特定應用處理；3.深度學習，將傳統編程模式進階為神經網路 (Neural Network)；4.適當的智財 (IP)、工具和流程可提升功能安全性、資訊保全和可靠度。
透過電子設計自動化 (EDA) 工具、流程、模型方法、IP、服務及生態系的整合，可協助將概念轉化成實體晶片，最後形成完整的應用系統。汽車更需要整合電源、影音、佈線和擴充性等「系統級方案」的支援。單是 ADAS 運算類型，就涉及車載雷達、影像辨識、資料融合、車聯網和視訊等數位訊號處理，才能提高雨雪天候等特殊應用情境的辨識精準度，而可編程的 FPGA 往往是設計產品原型常用的工具。特別一提的是，欲取得 ISO 26262 標準資格的元件供應商，其開發工具亦須通過 ISO 26262 正式評估，才能取得車輛安全完整性等級 (ASIL)。
此類強制性的法規要求，勢必需要新的工具、流程和專業輔助，方可將「安全性」與「功能性」的驗證流程緊密結合。利用合於規範 (TCL) 的軟體工具仿真，可以自動模擬產生所有致命缺陷，再據以運算出缺陷率 (detective rate)；這個缺陷率數值，關係到最終的 ISO 26262 ASIL 安全等級，而相應文件是否完善齊全將是關鍵，類似「生產履歷溯源」的概念，此後汽車製造商不須再耗費精力和時間去評估要使用哪些軟體工具才適用或擔心所使用的工具是否經過資格確認。
以往汽車製造商只需關心電子驅動機械功能是否正常，然而在智能車時代，還要考慮各式電子主動偵測和演算；而類比、數位混合訊號的設計與驗證，將確保機械驅動的正確性。例如，ADAS 偵測到車道偏移，如果要讓方向盤發出振動警示，必須從影像偵測，演算判斷，進而透過控制訊號將電能轉換成機械能；此時，如何降低混合訊號的雜訊干擾就是一大挑戰，而電子控制單元 (ECU) 之間傳遞訊號所用非屏蔽雙絞線的編織方式、差動訊號抗干擾能力等相關設計就不得輕忽，以確保訊號正確及終端機械動作精準性。
車用電子模組是組裝於較大車體上，結合分佈於整車的各式影像、雷達偵測；整合車體的天線設計、EMI 與熱分析會加大設計難度。模擬分析所常用熱及電磁網格切割演算與所謂 divide and conquer (解構與整合) 技術應用非常重要。結合過去電磁綜效運算與專利 3D 解構與整合電磁模型及熱模型提取 (Extraction) 技術，巧妙運用於熱傳及高低頻率電磁分析，大幅降低車電相關分析的困難。這些橫跨電子、機械的應用，對非專業領域的人員來說，可能是一大壓力；而合乎法規流程的 EDA 工具，正好能為設計者填補此一需求缺口。
延伸閱讀：
《Cadence 精心打點晶片電路板到應用系統的每一步》
http://compotechasia.com/a/____/2017/0516/35376.html
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