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基于CSAE《智能网联汽车视觉感知计算芯片技术要求和测试方法》团标的某品牌芯片测评报告
一、测评背景和意义
当前智能网联汽车的视觉感知计算芯片技术发展非常快，相关的计算构架、感知算法、传感器方案也都有长足的进展，由此诞生出多种芯片产品和视觉感知解决方案。在国产化替代的趋势下，急需第三方机构的测试结果来判断汽车计算芯片的计算性能，通过多款芯片的横向对比选择适合自身解决方案的芯片。本次测评基于统一的评测标准，来客观衡量行业参与者的产品性能，帮助业界更全面地了解每款芯片的视觉感知计算能力，减少下游厂商重复评测的工作，推动汽车计算芯片在产业链下游的应用和发展。
二、测评内容
基于CSAE《智能网联汽车视觉感知计算芯片技术要求和测试方法》团标形成的测评体系，围绕计算芯片的应用场景、重点关注性能指标、常用行业算法模型，对某品牌视觉感知计算芯片进行了测评，测试不同公版视觉模型的平均前向推理帧率FPS（batch=8）和不同公版模型在相应数据集上的推理精度。
三、测评结果
通过某品牌视觉感知计算芯片工具链对各公版模型进行转换部署，完成12个分类模型、8个检测模型和4个分割模型在芯片开发板上的部署和测评。
12个分类模型测评结果下：
8个检测模型：
4个分割模型：
四、后续计划
中国智能网联汽车产业创新联盟及国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司将联合车企、芯片商、解决方案商、研究机构等单位积极开展芯片计算性能测评，进一步完善测评标准规范。选择更多主流的计算芯片进行视觉感知计算性能的测评，此外针对行业关注的其他关键指标进行测评，并针对其他类型算法的计算性能进行测评，帮助业界更全面地了解每款芯片的计算能力，通过多款芯片的不同指标对比选择适合自身解决方案的芯片，推动智能网联汽车国产计算芯片的应用和发展。
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