自动驾驶汽车和 ADAS 的实现取决于能否融合来自 LiDAR、雷达、摄像机和其他装置的传感器数据。传感器融合任务将越来越多地使用定制处理硬件 FPGA 或 ASIC 来完成。而且需要更多的定制芯片来应用机器学习和 AI，以基于这些传感器数据做出决策。本白皮书介绍了如何使用高层次综合 (HLS) 方法加快设计流程和应对验证挑战，在某些情况下，该方法远优于手工编码的 RTL。