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  • 如何最高效的處理傳感器數據是我們的設計原則
    如何最高效的處理傳感器數據是我們的設計原則
  • 如何最高效的處理傳感器數據是我們的設計原則
  •   發布日期: 2018-09-17  瀏覽次數: 1,781

    近日,地平線創始人兼CEO余凱在“ADAS與自動駕駛處理器大會上”透漏,地平線自動駕駛芯片已經推出了樣片,并開始在這些主機廠客戶中測試樣品,將進行車規級認證。

    9月14日,在工信部賽迪研究院支持下, “ADAS與自動駕駛處理器大會”在廣州順利舉行。來自政府、高校、整車企業、供應商、半導體企業的代表共同探討車載AI處理器和計算平臺的的開放生態和中國方案。這是國內第一次圍繞車載AI處理器專門組織的行業會議。業內人士評論稱中國汽車業的新摩爾定律將自從此揭開序幕。同時,大會現場還舉行了汽車電子產業聯盟(AEIA)自動駕駛處理器專委會成立儀式。

     

    該專委會的成立將聯合自動駕駛領域產業鏈上下游企業,包括車企、一級供應商、傳感器企業等,配合中國汽車電子產業生態聯盟,組織開展基于國產自動駕駛處理器的自主車載計算平臺的研發工作,充分調動聯盟成員的參與積極性,推動我國自動駕駛處理器行業的發展。

    智車科技作為受邀媒體,對本次活動的發起單位地平線創始人兼CEO余凱博士進行了專訪。

    “軟硬結合勢必將是未來的行業發展趨勢”

    自動駕駛處理器的車載計算平臺是智能網聯汽車的核心。地平線創始人兼CEO余凱稱:“我們正迎來一個屬于大計算的時代。無論是從技術難度、經濟規模,還是戰略影響來看,自動駕駛處理器都是當前汽車電子技術的珠穆朗瑪。全球芯片行業正在迎接新摩爾定律時代,而越來越多的事實正在證實——軟硬結合勢必將是未來的行業發展趨勢。而憑借在嵌入式人工智能領域的技術核心能力,地平線正致力于在自動駕駛領域與包括軟件企業、電子設備企業、整車制造商等在內的產業鏈上下游廠商一道共同打造合作共贏、共享繁榮的產業生態。而此次牽頭成立汽車電子產業聯盟(AEIA)自動駕駛處理器專委會則意在聯合產業鏈上下游,共同推動全行業車載計算平臺的應用生態體系建設。”

    地平線征程系列芯片

    地平線專注于開發國產自動駕駛處理器,于2017年底正式發布了基于算法創新與硬件設計協同優化,自主研發的中國首款全球領先的高性能、低功耗、低延時的自動駕駛處理器-征程系列處理器,并提供“算法+芯片+云”的完整解決方案。2017年底,地平線正式發布了基于算法創新與硬件設計協同優化,自主研發的中國首款全球領先的高性能、低功耗、低延時的自動駕駛處理器——征程系列處理器,并提供“算法+芯片+云”的完整解決方案。征程系列處理器,具備同時對行人、機動車、非機動車、車道線、交通標志牌、紅綠燈等多類目標進行精準的實時檢測與識別的處理能力,具備多傳感器融合和路徑決策規劃能力。而在今年的北京車展上,地平線發布了基于地平線征程2.0處理器架構的自動駕駛計算平臺Matrix1.0,能夠為L4級別自動駕駛提供高性能的感知系統。

    “人工智能其實是軟件來帶動硬件架構的發展”

    目前市場上,主要有三類企業在汽車面向智能化的人工智能處理器領域競爭。一類是比較傳統的,像NXPI,它收購了Freescale,另外就是 RESA和TI,他們是比較傳統的SOC芯片的廠商,他們目前的優勢主要是在娛樂域,就是車載娛樂系統的芯片這塊,當然他們也想往人工智能計算這塊去發展,其弱勢是于人工智能這塊的積累相對來講比較薄弱;第二類就是半導體行業比較強的企業,主要是兩家企業,一個是英偉達,另外就是Mobileye(現已被英特爾收購),這兩家相對來講有更多的積累,而且典型特色是他們比另外的芯片公司更加重視軟件;第三類是像地平線,還有谷歌TPU這樣的傳統以純做人工智能軟件算法的去做芯片,地平線跟谷歌這一類公司更加強調軟件、硬件結合,甚至用軟件去定義芯片。

    這種用軟件定義的芯片就像芯片領域的“特長生”,不跟你比在Server上應用,而是用在自動駕駛的edge端,從自動駕駛傳感器的應用出發,根據處理車載傳感器的數據所使用的具體算法或軟件去設計芯片的架構,再與硬件結合,設計出更高效、低耗的自動駕駛芯片。

    據地平線余凱博士介紹“我們最新的面向四級自動駕駛提供的深度學習計算平臺,我們有三塊處理器搭建了這么一個深度學習的計算平臺,跟英偉達的四級自動駕駛的計算平臺比,我們的功耗現在是他們的1/10,他們做到1000瓦的功耗,我們現在做到110瓦的功耗”。

    “人工智能其實是軟件來帶動硬件架構的發展,未來從感知到決策,深度學習之后還有增強學習,增強學習再往后發展還有通用人工智能,這些發展本質上是人工智能的基礎理論去驅動的,首先體驗到軟件,其次拉動硬件的設計,怎么樣去設計硬件的架構,使得這個軟件能夠更加高效地去計算。”

    談到這三類企業的未來發展,余凱博士給出了自己的見解,“我認為未來,第三類企業會更加有未來,因為第三類企業知道人工智能的發展趨勢,我們知道整個芯片研發的周期跟軟化軟件不一樣,它從一個芯片的設計開始到最后進入產品差不多要三年時間,如果是車規級的,因為汽車功能安全性車規級的認證,還有整車集成的測試,通常來講要四到五年時間,這么長的周期,也就意味著你在芯片開發階段就得知道五年以后車端的應用軟件是怎么樣的,硬件公司由于缺乏對軟件趨勢的判斷,所以它們基本上就會刻舟求劍,或者在這個地方就畫一條線,基于當前人工智能的理解,然后去設計芯片架構。五年以后突然發現時過境遷,那時候最優秀的軟件、最領先的人工智能的軟件實際上已經不是那樣了,這是我認為這三個勢力之間在博弈的時候,前面兩個從芯片公司的角度去做人工智能芯片,他們會面臨這種瓶頸。”

    “如何最高效的處理傳感器數據是我們的設計原則”

    在自動駕駛技術不斷更迭的過程中,傳感器也在持續的演進、變化,所以對計算單元的要求也在不斷發生變化。這些傳感器,就像是人的眼睛、耳朵、鼻子這些傳感器,處理器就相當于大腦,進來的都是數據,處理器要完成計算來分析這些傳感器的信號過來,知道前面的路況怎么樣,有什么樣的障礙物,它們在怎么走,然后去思考我應該怎么辦,就是從感知到決策的大腦過程。“我個人認為未來在20年的時間里面傳感器還會持續的演進、發生變化,處理器我們的設計原則是要使得軟件在處理器的架構上面能夠最高效的計算各種各樣傳感器,無論是激光、毫米波雷達還是攝像頭,還是超聲,還是未來新型的傳感器。”

    “它的數據進來以后,我們都能夠最高效的計算,這對于我們處理器的架構的設計提出了要求,因為我們要讓架構的設計能夠支撐豐富的軟件,這個豐富的軟件無論你什么傳感器進來都可以分析,都可以計算,這實際上是考驗整個軟件跟硬件設計的功力,好在地平線是注重軟硬結合,比如激光雷達,點云生成后,首先你要思考它的軟件計算是什么樣的一個模式,然后你再看怎么樣設計硬件架構,能夠最高效的去支撐這樣的軟件,所以你必須對軟件有深刻的掌握。”

    “已推出樣片及客戶測試,接著進行車規級認證”

    車規級芯片是大家比較關注的點,主要通過車規級認證,才能量產真正走向市場。余凱博士透漏“今年我們已經推出了A樣片,一般車規級的芯片其實先是樣片,然后再經過車規級認證,再是推出車規級芯片,今年我們已經在這些主機廠客戶中測試我們的樣品。車規級芯片是個非常復雜的過程,一是要9-12個月的車規級認證,認證以后,還有整車集成,我們最先突破的是四級自動駕駛,但這個主要是在美國,主要在國外,因為中國的四級自動駕駛還沒有大規模的部署,確實因為我們的路況比較難,所以中國的四級自動駕駛到目前只是做了Demo,并沒有成規模,所以這個我們主要是賣給國外廠商,今年我們提供幾百臺,明年是幾千臺,逐步爬坡。這是四級自動駕駛的情況。另外就是輔助駕駛,輔助駕駛根據中國的主機廠,把三級的自動駕駛基本上時間點都是在2020年,我們去趕他們那個時間點。”

    經過三年的發展,地平線自動駕駛技術進入到商用落地階段,地平線自動駕駛“朋友圈”也已初具規模。截至目前,地平線已與比亞迪、長安、上汽、奧迪、博世等國內外一線OEMs和Tier1s建立了合作伙伴關系,是唯一與全球四大汽車市場的OEMs和Tier1s均建立了合作關系的AI科技創業公司。


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