自动驾驶的嵌入式视觉SoC（System on Chip，片上系统）是自动驾驶汽车实现环境感知、决策和控制的核心硬件组件，它集成了多种功能模块，以实现高效、实时的视觉处理与智能分析。其架构一般由CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、ASIC（专用集成电路）、ISP（图像信号处理器）、接口控制器、内部总线系统组成。技术特点表现在高性能计算、低功耗设计、高集成度、实时性、安全性与可靠性。

自动驾驶需要实时处理大量的图像、雷达和激光雷达数据，嵌入式视觉SoC具备强大的计算能力，能够快速运行复杂的神经网络算法，实现高精度的目标检测、识别和跟踪。

在自动驾驶的嵌入式视觉SoC中，ISP（图像信号处理器）与NPU（神经网络处理器）的协同流水线是高效处理视觉数据、实现实时感知与决策的核心架构。ISP（图像信号处理器）对摄像头采集的原始图像数据进行预处理，优化图像质量，生成适合后续神经网络处理的图像格式，提升图像的清晰度、对比度和色彩准确性，增强视觉感知的可靠性。NPU专注于神经网络推理，执行目标检测、语义分割、深度估计等任务。其高并行计算能力可快速处理图像特征提取与分类，为自动驾驶决策提供语义信息。两者通过分工协作，优化图像质量并加速神经网络推理，从而提升自动驾驶系统的精度、鲁棒性和能效。

协同流水线的关键环节：

(1) 图像预处理与特征增强（ISP主导）

降噪与去畸变：消除传感器噪声与镜头畸变，提升图像清晰度。

动态范围优化：通过HDR技术保留高光与阴影细节，适应复杂光照环境（如隧道出入口、逆光场景）。

色彩校正：确保不同光照条件下色彩一致性，辅助后续目标分类（如交通信号灯识别）。

区域增强：根据NPU反馈动态调整感兴趣区域（ROI）的成像质量（如增强前方车辆或行人的清晰度）。

(2) 神经网络推理（NPU主导）

目标检测与跟踪：识别车辆、行人、交通标志等目标，并预测其运动轨迹。

语义分割：划分道路、车道线、可行驶区域等，支持路径规划。

深度估计：通过双目视觉或单目深度学习模型，获取场景深度信息。

多模态融合：结合ISP输出的图像数据与雷达、激光雷达（LiDAR）的点云数据，提升感知可靠性。

(3) 闭环反馈与动态优化

ISP参数自适应调整：NPU根据推理结果反馈至ISP，动态调整曝光时间、增益、对焦区域等参数（如优先优化前方潜在障碍物的成像质量）。

能效优化：通过任务调度与功耗管理，平衡ISP与NPU的负载（如低负载时降低ISP处理精度以节省功耗）。

实时性保障：流水线设计需满足端到端延迟要求（通常<100ms），确保感知结果及时用于决策。

自动驾驶的嵌入式视觉SoC中，ISP与NPU的协同流水线通过“ISP优化图像质量→NPU提取语义信息→反馈调整ISP参数”的闭环机制，实现了高效、精准的视觉感知。未来，随着AI-ISP融合与异构计算技术的发展，两者的协同效率将进一步提升，推动自动驾驶系统向更高水平演进。