對話地平線張玉峰:芯片的開發設計不比造車容

在以前的很多年,芯片領域不停被國外巨子壟斷,而車載AI芯片又是實現自動駕駛大年夜規模落地的條件。是以,即便車載AI芯片,難如登頂珠穆朗瑪峰,也亟待沖破。 在2019天下人工智...


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在以前的很多年,芯片領域不停被國外巨子壟斷,而車載AI芯片又是實現自動駕駛大年夜規模落地的條件。是以,即便車載AI芯片,難如登頂珠穆朗瑪峰,也亟待沖破。

在2019天下人工智能大年夜會時代,邊緣人工智能芯片企業地平線正式發布量產中國首款車規級人工智能芯片——征程二代。

為懂得更多關于征程二代的信息,在2019泰達論壇上,蓋世汽車采訪了地平線副總裁&智能駕駛產品線總經理張玉峰。

地平線副總裁&智能駕駛產品線總經理張玉峰

征程二代有哪些特征?

張玉峰先容稱,征程二代搭載地平線自立立異研發的高機能謀略架構BPU2.0(Brain Processing Unit),可以供給跨越4 TOPS的等效算力,范例功耗僅2瓦。2019年頭?年月,征程二代流片成功。今朝,征程二代芯片開拓套件已完全就緒,可支持客戶直接進行產品設計。搭載地平線高機能謀略架構BPU3.0的征程三代芯片,相符AEC-Q100和ISO 26262車規級標準,估計將于明年正式推出。

基于征程二代車規級芯片,地平線推出了面向ADAS市場的征程二代視覺感知規劃,同時也宣布了將于明年正式上市的機能更強大年夜、可覆蓋不合等級自動駕駛需求的全新Matrix自動駕駛謀略平臺。

未來,地平線Matrix自動駕駛謀略平臺還將推出更新更強大年夜版本。將于明年宣布的基于征程三代的Matrix自動駕駛謀略平臺算力將高達192 TOPS,具備支持ASIL D的系統利用處景的能力。

征程二代的利用處景有哪些?

張玉峰先容稱,在安然領域,二代最大年夜的一個偏向便是面向ADAS視覺感知,比如單目或多目攝像頭,去完成對付障礙物、運動物體的判斷。例如,常見的AEB場景下與前車的間隔、剎車光陰的判斷,包括車道維持、車道線的識別,攝像頭的識別能夠跨越其他的傳感器。在L2+的功能中,如車道線維持、自動巡航等,這些功能可以經由過程視覺感知,集成到一個系統中,從而贊助終真個破費者得到更好的駕乘體驗。

在計程出租車(Robotaxi)或者慢速小車上的利用處景,著實也必要對付情況的感知,從而贊助它做出響應的判斷。

在智能座艙領域,該芯片可以供給智能化場景,比如語音識別本身,截至今朝仍舊很有尋釁,在車內喧華的情況下則有更多尋釁,不過,張玉峰表示,地平線的芯片今朝已有足夠的算力,加上核心的算法,經由過程唇語的理解、聲音的識別,可以交融視覺和聲音這兩種旌旗燈號源,去做增強,即就是在噪音的環境下,也可以對敕令詞作出更精準的理解。

簡言之,征程二代可以賦能異常多的利用處景。征程二代不僅能夠高效機動地實現多類AI義務處置懲罰,對多類目標進行實時檢測和精準識別,還可以周全滿意自動駕駛視覺感知、視覺建圖定位、視覺ADAS等智能駕駛場景的需求,以及語音識別,眼球跟蹤,手勢識別等智能人機交互的功能需求,充分表現BPU架構強大年夜的機動性,全方位賦能汽車智能化。

征程二代的上風有哪些?

張玉峰表示,在能效比和開放性方面,征程二代具備顯明上風。打造極致的AI能效是地平線芯片設計的核生理念?;谶@一理念,征程二代芯片具備極高的算力使用率,每TOPS AI能力輸出可達一致算力GPU的10倍以上。

與此同時,征程二代還可供給高精度且低延遲的感知輸出,滿意范例場景對語義瓜分、目標檢測、目標識別的種別和數量的需求。征程二代周全開放,供給從參考辦理規劃,到開放的感知結果,再到芯片及對象鏈的根基開拓情況,并可依據客戶的不合需求供給不合層次的產品交付和辦事。

芯片實現起來的尋釁有哪些?

在汽車領域,無論是對付安然領域的高檔幫助駕駛,照樣說了很多年的自動駕駛領域的感知、定位、未來的決策等,以及車內的面向智能座艙的基于多模態的傳感器,包括視覺、語音、手勢等,都必要很大年夜的算力來支撐,這背后著實就必要一款處置懲罰器,能夠供給足夠的低功耗,足夠高的算力,去支撐這么多的數據處置懲罰,而所謂的大年夜數據是必要在實時的低延遲的環境下完成處置懲罰。

張玉峰覺得在這方面的尋釁要比純節制性的芯片高。他解釋稱,節制芯片雖然小,但它本身并不必要一個大年夜算力去實現它做的事情,只要能夠在低延遲的環境下履行幾個節制敕令就可以了。

在張玉峰看來,芯片研發是一個很長的歷程,同時它的商業化又是一個很關鍵的點。假如一開始就追求高算力的芯片,而它在資源、算力、功耗上都越過了當前這個市場上利用所必要的指標,那實際上是一個商業上不成功的產品。

他舉例稱,在面向ADAS的視覺感知辦理規劃的芯片,照樣很長鏈條的,從最底層的芯片設計,到開拓對象,再到基于深度進修的神經收集模型,著末到能利用的參考設計開拓。

“芯片的開拓設計不比造車輕易,必要很多不合背景的人在一路相助,而且一個芯片從設計到著末完成也必要好幾個月,以致一年,之后還必要封裝測試,以及滿意各類的要求,如滿意AEC-Q100,未來滿意ISO的要求,這又必要一年到一年半的光陰?!睆堄穹逭f。

在這方面,因為地平線起步較早,張玉峰表示,“從現在整體成長態勢來看,地平線先發上風對照顯著,別的還一個上風則是軟硬件的高度和諧?!?/p>

地平線的商業化進程若何?

車規級芯片成功流片后,地平線已在高檔別自動駕駛、幫助駕駛(ADAS)、多模交互等偏向斬獲多達5個國家的客戶的前裝定點,并有望于明年上半年得到雙位數的前裝車型定點。率先搭載地平線車規級AI芯片及辦理規劃的量產車型最早將于明年事首?年月上市。

張玉峰表示,征程芯片兩年內將有百萬量級的前裝裝車量,五年內則有望完成切切量級的目標。地平線在后裝市場的商業化落地亦在加速推進,今朝已同包括首汽約車、SK電訊在內的多家國內外有名出行辦事商、運營商殺青相助,基于地平線AI芯片及算法,供給幫助駕駛(ADAS)、車內多模交互、高精輿圖建圖與定位等一系列智能化辦理規劃,并已實現批量支配,估計未來兩三年內能夠支配上切切輛汽車。

此外,地平線高機能、低功耗、低資源的AI芯片及辦理規劃Matrix獲得了國內外自動駕駛廠商和Robotaxi運營車隊的青睞,今朝已在海內外賦能近千輛L4級其余自動駕駛車輛,Matrix已成為舉世L4自動駕駛謀略平臺的明星產品,未來兩三年將有望到達萬級規模的出貨。

AI的成長前景若何?

人工智能已經是一個談了幾十年的話題,能夠讓機械具備人的智能,這個工作也是好幾代人的努力和愿景。我們已經從AlphaGo下圍棋,看到它的算法跨越了頂級棋手的能力。

在張玉峰看來,現在人工智能的局限性在于它對照有細分偏向的限定性,也便是這個偏向開拓出來的人工智能的算法很難隨意馬虎擴展到其他領域,這是在算力之外的一個現實。

在AI期間,現在處置懲罰器的算力若何成長,若何軟硬結合、設計優化,若何能夠更快地推動數據的處置懲罰能力靠近人類大年夜腦算力。

張玉峰覺得,這兩年在處置懲罰器這塊的算力,也便是老鼠大年夜腦的算力,哪怕按照傳統摩爾定律的規律,每5年應該會有10倍算力的增長,未來10年會有一個100倍的增長。聽起來100倍不高,然則100倍的老鼠大年夜腦的能力是靠近于人的,至少更靠近于人腦的能力。

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