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智能網(wǎng)聯(lián)汽車視覺感知計算芯片技術要求和測試方法

1范圍

本文件規(guī)定了智能網(wǎng)聯(lián)汽車視覺感知計算芯片的技術要求和計算性能測試方法。

本文件適用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車視覺感知計算芯片的設計開發(fā)參考和計算性能的測試評價。

本文件所提到的視覺感知芯片的計算性能測試方法，其他領域的視覺感知芯片計算性能測試可參考

采用。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T2900.13-2008電工術語可信性與服務質量

GB/T2900.66-2004電工術語半導體器件和集成電路

GB/T5080.1-2012可靠性試驗第1部分：試驗條件和統(tǒng)計檢驗原理

GB/T5271.1-2000信息技術詞匯第1部分基本術語

GB/T5271.28-2001信息技術詞匯第28部分：人工智能基本概念與專家系統(tǒng)

GB/T18305-2016質量管理體系標準汽車生產件及相關服務件組織應用GB/T19001-2008特別要求

GB/T28046.1-2011道路車輛電氣及電子設備的環(huán)境條件和試驗第1部分：一般規(guī)定

GB/T28046.2-2011道路車輛電氣及電子設備的環(huán)境條件和試驗第2部分：電氣負荷

GB/T28046.3-2011道路車輛電氣及電子設備的環(huán)境條件和試驗第3部分：機械負荷

GB/T28046.4-2011道路車輛電氣及電子設備的環(huán)境條件和試驗第4部分：氣候負荷

GB/T34590-2017道路車輛功能安全

GB/T38187-2019汽車電氣電子可靠性術語

T/CSAE222—2021純電動乘用車車規(guī)級芯片一般要求

T/CESA1120-2020人工智能芯片面向邊緣側的深度學習芯片測試指標與測試方法

AEC-Q001Rev-DGuidelinesforpartaveragetesting

AEC-Q002Rev-AGuidelinesforstatisticalyieldanalysis

AEC-Q003Guidelinesforcharacterizationofintegratedcircuits

AEC-Q004ZerodefectsGuideline

AEC-Q100Rev-HFailuremechanismbasedstresstestqualificationforintegratedcircuits

3術語和定義

GB/T2900.66-2004、GB/T5271.1-2000、GB/T18305-2016和GB/T34590.1-2017界定的以及下

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列術語和定義適用于本文件。

3.1

智能網(wǎng)聯(lián)汽車intelligentandconnectedvehicle；ICV

搭載先進的車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡、人工智能等技術，實現(xiàn)車

與X（車、路、人、云等）智能信息交換、共享，具備復雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能，可

實現(xiàn)“安全、高效、舒適、節(jié)能”行駛，并最終可實現(xiàn)替代人來操作的新一代汽車。

3.2

車規(guī)級芯片automotivegradechip

滿足汽車質量管理體系，符合可靠性和功能安全要求的集成電路。

[來源：T/CSAE222—2021，定義3.5]

3.3

視覺感知計算芯片visualperceptioncomputingchip

主要用于執(zhí)行視覺感知計算任務的芯片，主要用于智能駕駛，人機交互。本文件中視覺感知計算芯

片屬于車規(guī)級芯片。

3.4

汽車安全完整性等級automotivesafetyintegritylevel；ASIL

四個等級中的一個等級，用于定義相關項或要素需要滿足的GB/T34590中的要求和安全措施，以

避免不合理的風險，其中，D代表最高嚴格等級，A代表最低嚴格等級。

注：QM不是一個ASIL等級。

[來源：GB/T34590.1-2017，定義2.6]

3.5

系統(tǒng)性故障systematicfault

以確定的方式顯現(xiàn)失效的故障,只有通過使用流程或設計措施才有可能防止其發(fā)生。

[來源：GB/T34590.1-2017，定義2.131]

3.6

預期功能安全safetyoftheintendedfunctionality；SOTIF

由功能不足、或者由可合理預見的人員誤用所導致的危害和風險。

3.7

汽車信息安全vehiclecyber-security

汽車及其功能被保護，以使其電子電氣組件不受威脅的狀態(tài)。

[來源：GB/T40861-2021，定義3.1]

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3.8

可靠性reliability

產品在規(guī)定的條件下，在規(guī)定的時間內，無故障地執(zhí)行指定功能的能力或可能性?？赏ㄟ^可靠度、

失效率、平均無故障間隔等來評價。

3.9

失效failure

執(zhí)行要求的能力的喪失。

[來源：GB/T38187-2019,定義1]

3.10

精度保持下的平均幀率meanaccuracy-guaranteedprocessingspeed；MAPS

針對視覺感知計算任務，在精度有保障范圍內的平均處理速度。該指標的計量單位為FPS（處理圖

像數(shù)量/秒），即每秒可處理的圖像幀數(shù)。

3.11

精度accuracy

與具體任務和評估指標相關的模型推理的準確性度量。

3.12

幀率framerate

以幀稱為單位的位圖圖像連續(xù)出現(xiàn)在顯示器上的頻率（速率），在本標準中代表吞吐率，單位是FPS。

3.13

測試數(shù)據(jù)集testdata

獨立的數(shù)據(jù)集，用于調參后模型的無偏估計。

[來源：ISO/IECTR29119-11-2020，定義3.1.75]。

3.14

前N正確率top-N

圖像識別算法給出前N個答案中有一個是正確的概率，N常取值為1或5。

3.15

批次大小batchsize

一個批次中的樣本數(shù)。批次大小在訓練和推理期間通常是固定的。

[來源：T/CESA1120-2020，定義3.12]。

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4縮略語

下列縮略語適用于本文件：

AI人工智能ArtificialIntelligence

AEC-Q汽車電子委員會測試認證規(guī)范AutomotiveElectronicsCouncilTestQualification

ASIL汽車安全完整性等級AutomotiveSafetyIntegrityLevel

ASPICE汽車軟件過程改進的能力和測定AutomotiveSoftwareProcessImprovementand

CapacityDetermination

BIT內置測試Built-inTest

DFMEA設計失效模式及影響分析DesignFailureModeandEffectsAnalysis

FPS每秒處理圖像幀數(shù)FramePerSecond

MAPS精度保持下平均幀率MeanAccuracy-guaranteedProcessingSpeed

PAT零件平均測試PartAverageTesting

DUT被測設備DeviceUnderTest

ATE自動試驗設備AutomaticTestEquipment

5技術要求

5.1環(huán)境可靠性要求

5.1.1車規(guī)級芯片（也可簡稱“芯片”）的應用環(huán)境應涵蓋車輛及其電子控制單元的制造、運輸和使用

環(huán)境，主要包括溫度、濕度、機械振動、熱應力和電氣環(huán)境。其它應用環(huán)境還包括電磁場、光照、氣壓、

水、粉塵以及化學氣體和試劑等。視覺感知計算芯片的工作環(huán)境溫度等級選擇可根據(jù)其具體應用環(huán)境進

行選擇，根據(jù)在車輛上搭載位置，將汽車芯片的工作環(huán)境溫度分為4個等級，分別為：

a)Grade0：-40℃to+150℃；

b)Grade1：-40℃to+125℃；

c)Grade2：-40℃to+105℃；

d)Grade3：-40℃to+85℃

注：該部分等級按AEC-Q100等級劃分。

5.1.2視覺感知計算芯片環(huán)境可靠性試驗項目應包括：

a)環(huán)境應力加速驗證，主要包括的項目有：預處理試驗PC，有偏溫濕度或有偏高加速應力試驗

HAST，溫度循環(huán)試驗UHAST,功率溫度循環(huán)試驗PTC，高溫存儲試驗HTS；

b)加速壽命模擬驗證，主要包括的項目有：高溫工作壽命試驗HTOL，早期壽命失效EFR；

c)封裝驗證，主要包括的項目有：可焊性試驗SD，錫球推力試驗SBS，物理尺寸試驗PD；

d)芯片晶圓可靠性驗證，主要包括的項目有：電遷移EM,電介質擊穿TDDB,熱電子注入效應

HCI,負偏壓溫度不穩(wěn)定性NBTI,應力遷移SM；

e)電性驗證，主要包括的項目：應力測試和試驗前后功能/參數(shù)TEST,靜電放電人體模式HBM，

靜電放電帶電器件模式CDM，閂鎖效應Latchup，電分配ED故障等級FG,特性描述CHAR；

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f)缺陷篩查測試，主要包括的項目有：過程平均測試和試驗PAT，統(tǒng)計式良率分析SBA。

5.1.3環(huán)境可靠性試驗應符合AEC-Q100標準規(guī)定的采樣要求和流程，并在滿足環(huán)境可靠性試驗項目測

試能力的CNAS-CL01-2018要求的合格實驗室中進行。用于驗證環(huán)境可靠性試驗結果的測試程序應覆蓋

主要功能性能指標。其中，功能性能指標來自芯片的產品規(guī)格書。

5.1.4芯片供應商提供AEC-Q100測試報告，測試報告應包括必要的試驗項目的測試條件、樣品量和測

試結果。針對加速生命周期模擬測試(HTOL)，在報告中標明測試時的電壓加速條件、環(huán)境溫度（Ta）和

結溫(Tj)。

5.1.5車規(guī)級芯片供貨周期內的設計壽命應覆蓋車輛的設計壽命。芯片供應商與芯片使用方應結合車

輛電子控制單元的任務曲線計算確認芯片的任務剖面。

5.1.6當芯片的構成要素發(fā)生變更時，應按AEC-Q100標準中3.2的要求再次驗證。

5.2功能安全要求

5.2.1為避免系統(tǒng)性故障，車規(guī)級芯片產品的功能安全要求應貫穿產品的全生命周期，參考GB/T34590

標準中相關要求。

5.2.2視覺感知計算芯片可根據(jù)不同的應用場景選擇對應的ASIL等級。

5.2.3功能安全管理應包括：

a)組織層面的獨立于項目的功能安全管理：芯片供應商應建立符合GB/T34590要求的功能安全

管理體系；

b)針對項目的特定安全生命周期內的功能安全管理：在芯片的整個開發(fā)過程中，應對安全生命周

期內的各項安全活動實施功能安全管理，主要安全活動包括芯片開發(fā)、芯片生產等。

5.3質量管理體系及質量控制要求

5.3.1芯片供應商的質量管理體系應符合GB/T18305的要求及質量控制，見資料性附錄D。

5.3.2量產期間中對制造過程至少每3個月應進行一次可靠性周期性檢驗，檢驗項目為AEC-Q100測試

組A中要求的項目。周期性可靠性樣品計劃基于周期內生產的產品，按供需雙方要求抽樣。

5.4計算性能要求

5.4.1視覺感知計算芯片的算力和對應的算法應能支撐智能網(wǎng)聯(lián)汽車具備準確且實時的感知能力。

5.4.2視覺感知計算芯片設計時應同時考慮視覺感知計算時的精度和速度，測試方法按6計算性能測

試方法進行。

5.5其他要求

5.5.1芯片的質量控制考慮設計和制造過程，還應考慮原材料采購和出廠后的電子裝聯(lián)過程。

5.5.2芯片的預期功能安全可參考ISOPAS21448:2019相關要求。

5.5.3芯片的信息安全可參考ISO21434:2021的相關要求。

6計算性能測試方法

6.1MAPS測試方法

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MAPS測試方法是指在精度有保障范圍內的平均處理速度，在視覺感知計算任務中，該指標的計量

單位為FPS，即每秒可以處理的圖像幀數(shù)，見圖1所示。

圖1MAPS測試架構圖

6.2測試環(huán)境

MAPS測試方法所需要的測試環(huán)境如下：

a)模型庫：驗證視覺感知計算芯片計算性能的一組模型集合，一種任務類型對應一組模型庫。MAPS

所限定的模型精度范圍通過模型庫來限制，各類型測試模型應不少于5個；

b)數(shù)據(jù)集：驗證視覺感知計算芯片計算性能的一組圖片集合，包含圖片和圖片信息標注文件，一

種任務類型對應一組數(shù)據(jù)集，可以是開源數(shù)據(jù)集，也可以是特定場景的私有數(shù)據(jù)集，如

ImageNet分類、Voc檢測、Coco檢測等；

c)被測設備（DUT）：一般為待測視覺感知計算芯片及支撐芯片運行軟硬件系統(tǒng)；

d)測試程序：運行在DUT上或服務器上，能根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集對模型庫中不同模型進行精度和速

度驗證，并能輸出對應的模型精度值和速度值（幀率）；

e)結果分析工具：運行在服務器上，能夠根據(jù)所有測試模型的精度值和幀率值繪制出MAPS折線

圖，輸出MAPS值。

6.3測試流程

6.3.1測試準備

a)準備測試程序，應包含模型幀率測試腳本（運行在DUT上，測試模型推理性能）、模型精度測

試腳本（運行在DUT上，測試模型推理結果）、模型精度評測腳本（運行在服務器上，根據(jù)數(shù)

據(jù)集標注文件和DUT精度測試日志，評測模型精度）；

b)準備測試數(shù)據(jù)集，應包含測試圖片和圖片信息標注文件；

c)準備測試模型庫，要求所有模型均可在DUT上進行推理；

d)部署測試環(huán)境，將模型幀率測試腳本、模型精度測試腳本、測試模型及測試數(shù)據(jù)集部署到DUT

上，并將模型精度評測腳本部署到服務器上。

6.3.2測試實施

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a)模型幀率測試：在DUT上執(zhí)行模型幀率測試腳本，遍歷模型庫，完成所有模型測試后統(tǒng)計各模

型對應的幀率；

b)模型精度測試：在DUT上執(zhí)行模型精度測試腳本，遍歷模型庫，完成所有模型測試后使用精度

評測腳本計算各模型在相應數(shù)據(jù)集上的推理精度；

c)計算MAPS值：根據(jù)所有測試模型的幀率和精度值，使用結果分析工具繪制MAPS折線圖，根據(jù)

實際使用場景需求選擇精度上下限并輸出MAPS值。

6.4測試評價指標

6.4.1幀率

幀率計算公式：

平均前向推理速率總測試樣本數(shù)量總預測時間（1）

式中:

=/

總測試樣本數(shù)量——測試數(shù)據(jù)集中樣本的總數(shù)量；

總預測時間——被測系統(tǒng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡模型，在測試數(shù)據(jù)集上完成測試所使用的總計算時間。

6.4.2精度

針對不同應用場景，精度包括top-1、top-5算法準確率、mAP、mIoU、F-Score、FAR、FRR、

Identificationrate、WER、SER、Precision和Accuracy等指標。

模型精度測試中涉及的模型精度在不同應用場景中應進行區(qū)別性測試。

6.4.3MAPS值

在不同精度點上選擇最優(yōu)的FPS值（選取規(guī)則參考附錄C.2.8），將這些點繪制在以幀率為橫坐標，

精度為縱坐標的坐標系內，順序連接這些最優(yōu)FPS對應點，繪制出一條折線。MAPS的計算公式為：

（2）

?1

式中：????=