先进驾驶辅助系统是汽车电子产业成长的主要动能之一，为自动驾驶奠定了深厚的基础。虽然全自动驾驶的实现还有待时日，但相关技术发展已为客户带来显著的好处，汽车OEM已开始推出高度复杂的ADAS系统以提高驾驶的安全性与舒适度，在目前的汽车产业中，先进驾驶辅助系统（ADAS）细分市场的成长得到到很多不同因素推动。
终端消费者也已经认知到ADAS可应用于不同交通状况的优势，尽管到买家愿意花一大笔钱购买汽车周边监控设备前还需要一些时间，但如今似乎已能了解停车辅助系统或自动紧急煞车系统不仅能保命，还能防止低速交通事故，进而减少经济损失。另一项推动因素是全自动驾驶技术的发展。全自动驾驶一开始只是汽车产业技术专家们讨论的一个技术性话题而已，而现在Google等公司已经进军这一领域， 并打造看似不切实际却即将广泛推广的Robocars无人驾驶汽车。虽然Google获得媒体的争相报导，也不断地推动ADAS技术的发展，但其技术如何 运用到OEM汽车生产设置上仍是个问题，而消费者在购买新车时势必考虑到成本和外观等因素。不过，Google等公司展示的所有技术对传统汽车企业造成影响是无庸置疑的，而且增加压力驱使传统汽车企业必须在短期内实现这些技术。
ADAS市场与趋势
ADAS对于汽车产业供应链又会产生什么影响？大多数OEM已经规划了全自动驾驶技术的发展蓝图。换言之，这些OEM已经定义了一系列的应用，打算从现在起到2025年之间陆续向终端消费者推出；并随之在这段期间内不断改进ADAS特性与功能。业界厂商已经看到ADAS技术在汽车上的一些发展演进，例如停车辅助技术一开始只是保险杆转角处内建在停车或倒车时可协助驾驶人预估车距的机械量油尺，接着很快地便出现声音和视觉回馈的超音波传感器，再来后视摄像头开始取代或加强后置超音波传感器，让倒车和停车时更安全。
虽然有些人曾认为超音波传感器技术将会过时，然而采用多达12个超音波传感器的自动停车辅助系统再次复苏，且能准确地测量停车空间，并让驾驶人仅需操控煞车踏板和油门便能完成停车，而电子控制单元（ECU）则全面掌控方向盘。现今OEM和一级供货商已经开始展示更先进的自动停车系统，让驾驶人只需按下一个按钮，汽车就能完全自动停车，驾驶员甚至可在车外完成停车。在不远的未来，其他目前正在探讨的概念将会变成现实，包括无人驾驶汽车自动找到停车位并停车入位。
PricewaterhouseCoopers全球汽车业务负责人Richard Hanna指出，对汽车领域的一级供货商来说，这会带来一些新的挑战， OEM将对整合度更高的电子子系统更有要求。这样的效应在德国采埃孚公司（ZF Friedrichshafen AG）以124亿美元收购美国天合汽车集团（TRW AutomoTIve），打造全球第二大汽车供货商后更显而易见。天合全球电子（TRW Global Electronics）公司副总裁Tolga Oal指出：“自动化功能是业界高度重视的技术，其需要提升传感器、控制器、致动器以及冗余策略之间的整合度。”
传统供应ADAS的半导体企业也同样面临一些挑战。当每一代新产品对于系统智能的需求越来越高的同时，OEM和一级供货商也希望降低组件和系统材料单成本，并提高系统级整合度。此外，非汽车市场出现疲软，也因此推动许多半导体厂商积极进军汽车应用领域以拓展新商机，包括信息娱乐/连接、ADAS和电子/混合动力等，这些领域至少在未来的几年仍能有显著的成长空间。
上述细分和次级细分市场都有各自的特点，即使可以让信息娱乐产品包含消费设备的功能，然而这种设备不可能用于动力系统应用。对ADAS来说，要分析某种组件是否适用并不容易，因为要综合考虑各种运算效能、功耗以及功能安全性等要求，只是大多数消费性电子等级的半导体组件产品都无法满足这么高的要求。
为基于图像的ADAS提供弹性SoC方案
为了克服这些挑战，赛灵思（Xilinx）透过汽车（XA） 级Zynq-7000 All Programmable SoC，开发出既能在ARM Cortex-A9核心中进行序列处理，又能在可编程设计逻辑架构上进行硬件加速平行处理的产品线；该产品线并通过了AEC-Q100的认证。Zynq支持以软件为中心的同质架构并提供优化软硬件分区以实现功能加速；与传统的多芯片解决方案相比，能将整体系统效能提升130%以上。
Zynq 适用于ADAS平台的原因在于以单芯片组件实现了两种截然不同性质的结合：具备双ARM Cortex-A9核心的软件处理功能（运行速度高达667MHz），以及可编程逻辑（PL）架构中FPGA的灵活性。处理系统（PS）的使用方法ASSP类似，能托管软件算法，如支持实时图形分析。而PL则能托管定制化的硬件加速器，并能满足对象感知、辨识、分类和追踪等相关的密集型运算功能要求；这种灵活性使开发人员能打造软件和硬件加速器之间的优化分区。
除此之外，PL还可用于图像帧讯框撷取、去变形和拼接，也能产生图形和覆盖图。开发人员透过PL便能拥有宝贵的资源来应对预料之外的事件。可编程逻辑中的平行硬件能接管相应的任务，进而减轻处理器的负载或降低功耗。
赛灵思也充分了解到汽车产业对于质量和可靠性的要求，因此采用AEC-Q100验证标准作为基本的汽车质量规范基准。从90纳米的XA Spartan-3A系列开始，赛灵思便根据内部制定的「超越AEC-Q100计划」严格展开测试工作，均采用业界最严格的汽车一级标准和OEM厂商要求，诸多环节标准严格程度甚至达到AEC-Q100的两倍。赛灵思因此能对于可能出现的故障机制充分了解，并推出高质量及高健硕性的XA产品。从功能安全性角度看，赛灵思的工具链获得TUV SUD的认证，且目前量产的ASIL-B图像系统广泛采用XA Zynq。
利用LogiADAK快取启动
赛灵思并与联盟成员Xylon合作推出logiADAK自动驾驶辅助套件参考平台。最新版logiADAK 3.0平台以赛灵思Zynq-7000 All Programmable SoC ZC706开发板为基础，包含所有基本的硬件、设计工具、IP和预认证参考设计。
该参考设计包含提供丰富的定制化检视模式的后视摄影机等应用，内有后交叉路径指针和拖车挂接模式，而前置摄影机功能包括侦测行人以避免碰撞、车道偏离警示、光学流演算的盲点侦测以及360度环景3D和鸟瞰检视模式视图。针对360度环景显示应用，该平台支持多达6个摄像头，进而开发适合商用卡车或巴士等大型车辆的系统。
logiADAK平台不仅适用于实验室测试，也能简易地整合在车辆中用于多摄影机系统和算法的原型设计测试。
然而ADAS视觉系统中，特别是环视系统的一个常见问题就是摄影机安装在车辆上之后可能无法完全校正，而且这在生产和维修时的问题尤其严重。随着系统中摄像头数量越多，该问题也变得越来越复杂，现在环视系统通常要包括4台甚至6台摄像头，通过不同摄像头构建统一画面的任务变得更加困难也更费时。由于适度的校正关系到系统精确度，因此在logiADAK 3.0中增加了logiOWL自动化实时拼接校正IP（图2）。
尽管系统已嵌入于车辆内，但自动化校正算法可直接在Zynq组件上执行，且拼接处出良好的拼接环视影像所需的时间不超过10秒。除此之外，无需特殊的校正，也能由未受过训练的人员进行相关工作，进而大幅简化校正工作并降低成本。