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車規(guī)級大算力芯片推動自動駕駛商業(yè)化落地

蓋世汽車 薈薈

黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年,是行業(yè)領先的車規(guī)級自動駕駛計算芯片和平臺研發(fā)企業(yè),專注于大算力計算芯片與平臺等技術領域的高科技研發(fā)。黑芝麻智能能夠提供完整的自動駕駛、車路協(xié)同解決方案、包括基于車規(guī)級設計、學習型圖像處理、低功耗精準感知的自動駕駛計算芯片和自動駕駛計算平臺,支撐自動駕駛產業(yè)鏈相關產品方案的快速產業(yè)化落地。

黑芝麻智能科技有限公司產品市場經(jīng)理額日特以《車規(guī)級大算力芯片推動自動駕駛商業(yè)化落地》為主題展開演講,以下是演講內容整理:

車規(guī)級大算力芯片推動自動駕駛商業(yè)化落地

額日特 黑芝麻智能科技有限公司產品市場經(jīng)理

芯片是一個很火熱的行業(yè),但是用戶終端對于汽車領域的攝像頭、雷達、整車環(huán)境的感受會更強,對于底層芯片的迭代歷程、具體性能、車規(guī)級要求并不熟悉,因此本次演講主要從“如何做到大算力”;“如何推動自動駕駛商業(yè)化落地”兩個方面進行介紹。

在傳統(tǒng)汽車時代,內燃機和機械系統(tǒng)的演進可以推動整個汽車行業(yè)的發(fā)展,到了智能電動時代,整車芯片占有率越來越高,芯片所起的作用也越來越大,算力迭代和數(shù)據(jù)創(chuàng)新驅動著整個汽車行業(yè)向智能駕駛時代演進,電子電氣架構從最初的E/E式轉向功能域控,最終走向中央計算+區(qū)域控制,這一過程中,芯片能夠起到怎樣的作用?

黑芝麻如何做到大算力?

從實際應用看,以乘用車領域比較多的行泊一體功能為例。實際上,市面上很多方案只是簡單把行車和泊車芯片放在一個板子上,不算真正意義上的行泊一體,而真正的功能融合應該在單芯片上實現(xiàn),對于算力的要求必然增大,AI芯片也就應運而生。

車規(guī)級大算力芯片推動自動駕駛商業(yè)化落地

圖片來源:黑芝麻智能科技

從整體上來說,從分布式到域融合,將現(xiàn)有分散元器件集中在一起,會帶來一個顯著的效果,那就是整體的電子電氣架構在系統(tǒng)的設計上會更簡單。另外,多域融合也能夠確保供應鏈復雜度、物流、后期維護和投資成本的降低。

為了確保能夠達到更好的域融合效果,不光需要AI算力,還需要強勁的CPU,比如BSD盲區(qū)監(jiān)測和環(huán)視功能的拼接,這些工作可能需要再內置一個GPU,對于信息安全、功能安全也會有更高的要求,進而內置符合信息安全和功能安全的MCU。

但是市面上目前存在的AI芯片,只是強調AI算力,在信息安全、信息處理等綜合性能上表現(xiàn)不佳。黑芝麻智能所推出的A1000芯片正瞄準這一痛點研發(fā),屬于適合域控的SoC芯片。認證方面,A1000芯片已通過AEC-Q100 Grade 2級別認證和ISO26262功能安全產品ASIL B認證,并已隨時可向客戶提供PPAP相關支持文檔。

操作系統(tǒng)方面,A1000芯片已完成對行業(yè)各主流操作系統(tǒng)的移植和驗證,包括Linux、QNX、RT-Thread和Windriver等。工具鏈方面,支持動態(tài)異構多核任務分配與客戶自定義算子開發(fā),提供友好易用的工具鏈開發(fā)包及應用支持,助力客戶快速移植模型和部署落地的一體化流程。

車規(guī)級大算力芯片推動自動駕駛商業(yè)化落地

圖片來源:黑芝麻智能科技

大算力車規(guī)芯片的量產是一個長期的過程,需要經(jīng)歷確定產品定義、芯片流片、芯片封測完成、車規(guī)可靠性認證、功能安全認證、量產上車幾個環(huán)節(jié),期間會耗費2~3年的研制時間,由于時間周期長,就需要企業(yè)提前對于行業(yè)進行整體判斷,接下來主要介紹幾個關鍵的因素。

首先,黑芝麻智能做的是國產芯片,2016年成立之初,國產化的概念尚未興起。黑芝麻智能在最初的產品定位上就瞄準了國產化和車規(guī)級這兩點,在設計過程中就考慮到了車規(guī)級測試的要求。芯片的硬件設計結束后,還會有中間件和其他工具鏈的研發(fā)需求,這是由于芯片屬于硬件,需要工具鏈和中間件配套發(fā)揮整體性能。

車規(guī)級大算力芯片推動自動駕駛商業(yè)化落地

圖片來源:黑芝麻智能科技

目前,黑芝麻智能推出了兩個核心的自研IP:車規(guī)級圖像處理 ISP,車規(guī)級深度神經(jīng)網(wǎng)絡加速器 NPU。市面上,很多輔助駕駛系統(tǒng)主要依靠攝像頭,那么對于相機類傳感器抓拍圖像的處理就是非常關鍵的技術。怎么確保抓拍的圖像能夠正確的送到NPU里做加速和AI學習,進而輸出最終判斷標準?第一步就需要進行車規(guī)級圖像處理。

另外一款是車規(guī)級深度神經(jīng)網(wǎng)絡加速器NPU,現(xiàn)在很多芯片都是小算力的芯片,黑芝麻智能的產品聚焦在中大算力領域,比較好地彌補了市面上的算力缺失。而黑芝麻智能芯片的AI算力就來自于NPU,大算力雖然在行業(yè)內有爭議,但以各家企業(yè)的算力競賽看,大算力仍然擁有很大的市場潛力。

尤其是在商用車領域,目前很多的算力是跑在車載嵌入式工控機上,然而工控機不是車規(guī)產品,無法面向商業(yè)化、規(guī)?;涞鼗驖M足整車前裝量產,想要去嵌入整車,就需要考慮到芯片的精簡、資源的優(yōu)化。這些工作不可能一步到位,因此行業(yè)在很長的一段時間內仍需要大算力的芯片。

車規(guī)級大算力芯片推動自動駕駛商業(yè)化落地

圖片來源:黑芝麻智能科技

如何推動自動駕駛商業(yè)化落地?

單純的AI芯片沒有辦法滿足多域融合的要求,因此,除了自研IP,黑芝麻智能華山二號A1000芯片還集成GPU、信息安全、功能安全MCU,以確保這顆芯片在提供大算力的同時,能夠承擔更多的傳感器融合、信息安全、地圖眾包等功能。此外,黑芝麻智能的軟隔離和硬隔離技術可以確保不同IP核之間有應對失效的保護機制。

中美技術博弈增加了全球化供應鏈的不確定性,疫情引起的全球化汽車行業(yè)缺芯,使缺乏本土核心芯片供應鏈問題凸顯。美國在芯片領域的部分斷供在短時間內不會影響到整個汽車行業(yè),但作為一個長期的影響已經(jīng)存在。實際上,中國行業(yè)內從2018年已經(jīng)興起國產化的浪潮,只是最近幾年進展比較緩慢,一個主要原因就在于車規(guī)級器件的生產和認證周期較長,需要廠商提前布局、緩慢積累。

2016年,黑芝麻智能開始布局國產芯片,到如今的窗口期已經(jīng)推出了量產的芯片產品?;贏1000的帶動作用,黑芝麻智能希望與國產的其他芯片廠商一同合作,共同提供配套、完整的純國產化方案。在硬件推進的同時,黑芝麻智能也在積極地適配國產軟件,推動軟硬協(xié)同發(fā)展。此外,芯片使用感受和工具鏈是否完善有直接的關系,黑芝麻智能自研的AI工具鏈開放支持各家神經(jīng)網(wǎng)絡算法部署;黑芝麻智能自研感知算法加速助力智能領航及泊車應用落地??偟膩碚f,配合行業(yè)形成完善的生態(tài)和布局,讓客戶“即拿即用”是黑芝麻智能的目標。

最后介紹下產品布局,黑芝麻智能平臺化方案-可覆蓋幾乎所有商用車輔助/自動駕駛場景:從L2智能前行攝像頭、L2+多智能攝像頭融合、干線物流、L3列隊跟車、L4封閉園區(qū)無人駕駛,黑芝麻智能基本上都是用單芯片的方案去實現(xiàn)以上功能,做到了真正的多域融合,黑芝麻智能專注于大算力芯片研發(fā),在算力的部署和預埋上也彌補了市場的空白。

(以上內容來自黑芝麻智能科技有限公司產品市場經(jīng)理額日特于2022年9月21日由蓋世汽車主辦的2022第二屆商用車自動駕駛大會發(fā)表的《車規(guī)級大算力芯片推動自動駕駛商業(yè)化落地》主題演講。)

來源:蓋世汽車

作者:薈薈

本文地址:http://www.medic-health.cn/news/qiye/186779

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