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地平线余凯: 如何最高效的处理传感器数据,是我们设计自动驾驶芯片的原则

2018-09-17 15:100
       近日,地平线创始人兼CEO余凯在“ADAS与自动驾驶处理器大会上”透漏,地平线自动驾驶芯片已经推出了样片,并开始在这些主机厂客户中测试样品,将进行车规级认证。

9月14日,在工信部赛迪研究院支持下, “ADAS与自动驾驶处理器大会”在广州顺利举行。来自政府、高校、整车企业、供应商、半导体企业的代表共同探讨车载AI处理器和计算平台的的开放生态和中国方案。这是国内第一次围绕车载AI处理器专门组织的行业会议。业内人士评论称中国汽车业的新摩尔定律将自从此揭开序幕。同时,大会现场还举行了汽车电子产业联盟(AEIA)自动驾驶处理器专委会成立仪式。

该专委会的成立将联合自动驾驶领域产业链上下游企业,包括车企、一级供应商、传感器企业等,配合中国汽车电子产业生态联盟,组织开展基于国产自动驾驶处理器的自主车载计算平台的研发工作,充分调动联盟成员的参与积极性,推动我国自动驾驶处理器行业的发展。

地平线余凯: 如何最高效的处理传感器数据,是我们设计自动驾驶芯片的原则

智车科技作为受邀媒体,对本次活动的发起单位地平线创始人兼CEO余凯博士进行了专访。

“软硬结合势必将是未来的行业发展趋势”

自动驾驶处理器的车载计算平台是智能网联汽车的核心。地平线创始人兼CEO余凯称:“我们正迎来一个属于大计算的时代。无论是从技术难度、经济规模,还是战略影响来看,自动驾驶处理器都是当前汽车电子技术的珠穆朗玛。全球芯片行业正在迎接新摩尔定律时代,而越来越多的事实正在证实——软硬结合势必将是未来的行业发展趋势。而凭借在嵌入式人工智能领域的技术核心能力,地平线正致力于在自动驾驶领域与包括软件企业、电子设备企业、整车制造商等在内的产业链上下游厂商一道共同打造合作共赢、共享繁荣的产业生态。而此次牵头成立汽车电子产业联盟(AEIA)自动驾驶处理器专委会则意在联合产业链上下游,共同推动全行业车载计算平台的应用生态体系建设。”

地平线余凯: 如何最高效的处理传感器数据,是我们设计自动驾驶芯片的原则

地平线征程系列芯片

地平线专注于开发国产自动驾驶处理器,于2017年底正式发布了基于算法创新与硬件设计协同优化,自主研发的中国首款全球领先的高性能、低功耗、低延时的自动驾驶处理器-征程系列处理器,并提供“算法+芯片+云”的完整解决方案。2017年底,地平线正式发布了基于算法创新与硬件设计协同优化,自主研发的中国首款全球领先的高性能、低功耗、低延时的自动驾驶处理器——征程系列处理器,并提供“算法+芯片+云”的完整解决方案。征程系列处理器,具备同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时检测与识别的处理能力,具备多传感器融合和路径决策规划能力。而在今年的北京车展上,地平线发布了基于地平线征程2.0处理器架构的自动驾驶计算平台Matrix1.0,能够为L4级别自动驾驶提供高性能的感知系统。

“人工智能其实是软件来带动硬件架构的发展”

目前市场上,主要有三类企业在汽车面向智能化的人工智能处理器领域竞争。一类是比较传统的,像NXPI,它收购了Freescale,另外就是 RESA和TI,他们是比较传统的SOC芯片的厂商,他们目前的优势主要是在娱乐域,就是车载娱乐系统的芯片这块,当然他们也想往人工智能计算这块去发展,其弱势是于人工智能这块的积累相对来讲比较薄弱;第二类就是半导体行业比较强的企业,主要是两家企业,一个是英伟达,另外就是Mobileye(现已被英特尔收购),这两家相对来讲有更多的积累,而且典型特色是他们比另外的芯片公司更加重视软件;第三类是像地平线,还有谷歌TPU这样的传统以纯做人工智能软件算法的去做芯片,地平线跟谷歌这一类公司更加强调软件、硬件结合,甚至用软件去定义芯片。

这种用软件定义的芯片就像芯片领域的“特长生”,不跟你比在Server上应用,而是用在自动驾驶的edge端,从自动驾驶传感器的应用出发,根据处理车载传感器的数据所使用的具体算法或软件去设计芯片的架构,再与硬件结合,设计出更高效、低耗的自动驾驶芯片。

据地平线余凯博士介绍“我们最新的面向四级自动驾驶提供的深度学习计算平台,我们有三块处理器搭建了这么一个深度学习的计算平台,跟英伟达的四级自动驾驶的计算平台比,我们的功耗现在是他们的1/10,他们做到1000瓦的功耗,我们现在做到110瓦的功耗”。

“人工智能其实是软件来带动硬件架构的发展,未来从感知到决策,深度学习之后还有增强学习,增强学习再往后发展还有通用人工智能,这些发展本质上是人工智能的基础理论去驱动的,首先体验到软件,其次拉动硬件的设计,怎么样去设计硬件的架构,使得这个软件能够更加高效地去计算。”

谈到这三类企业的未来发展,余凯博士给出了自己的见解,“我认为未来,第三类企业会更加有未来,因为第三类企业知道人工智能的发展趋势,我们知道整个芯片研发的周期跟软化软件不一样,它从一个芯片的设计开始到最后进入产品差不多要三年时间,如果是车规级的,因为汽车功能安全性车规级的认证,还有整车集成的测试,通常来讲要四到五年时间,这么长的周期,也就意味着你在芯片开发阶段就得知道五年以后车端的应用软件是怎么样的,硬件公司由于缺乏对软件趋势的判断,所以它们基本上就会刻舟求剑,或者在这个地方就画一条线,基于当前人工智能的理解,然后去设计芯片架构。五年以后突然发现时过境迁,那时候最优秀的软件、最领先的人工智能的软件实际上已经不是那样了,这是我认为这三个势力之间在博弈的时候,前面两个从芯片公司的角度去做人工智能芯片,他们会面临这种瓶颈。”

“如何最高效的处理传感器数据是我们的设计原则”

在自动驾驶技术不断更迭的过程中,传感器也在持续的演进、变化,所以对计算单元的要求也在不断发生变化。这些传感器,就像是人的眼睛、耳朵、鼻子这些传感器,处理器就相当于大脑,进来的都是数据,处理器要完成计算来分析这些传感器的信号过来,知道前面的路况怎么样,有什么样的障碍物,它们在怎么走,然后去思考我应该怎么办,就是从感知到决策的大脑过程。“我个人认为未来在20年的时间里面传感器还会持续的演进、发生变化,处理器我们的设计原则是要使得软件在处理器的架构上面能够最高效的计算各种各样传感器,无论是激光、毫米波雷达还是摄像头,还是超声,还是未来新型的传感器。”

“它的数据进来以后,我们都能够最高效的计算,这对于我们处理器的架构的设计提出了要求,因为我们要让架构的设计能够支撑丰富的软件,这个丰富的软件无论你什么传感器进来都可以分析,都可以计算,这实际上是考验整个软件跟硬件设计的功力,好在地平线是注重软硬结合,比如激光雷达,点云生成后,首先你要思考它的软件计算是什么样的一个模式,然后你再看怎么样设计硬件架构,能够最高效的去支撑这样的软件,所以你必须对软件有深刻的掌握。”

“已推出样片及客户测试,接着进行车规级认证”

车规级芯片是大家比较关注的点,主要通过车规级认证,才能量产真正走向市场。余凯博士透漏“今年我们已经推出了A样片,一般车规级的芯片其实先是样片,然后再经过车规级认证,再是推出车规级芯片,今年我们已经在这些主机厂客户中测试我们的样品。车规级芯片是个非常复杂的过程,一是要9-12个月的车规级认证,认证以后,还有整车集成,我们最先突破的是四级自动驾驶,但这个主要是在美国,主要在国外,因为中国的四级自动驾驶还没有大规模的部署,确实因为我们的路况比较难,所以中国的四级自动驾驶到目前只是做了Demo,并没有成规模,所以这个我们主要是卖给国外厂商,今年我们提供几百台,明年是几千台,逐步爬坡。这是四级自动驾驶的情况。另外就是辅助驾驶,辅助驾驶根据中国的主机厂,把三级的自动驾驶基本上时间点都是在2020年,我们去赶他们那个时间点。”

经过三年的发展,地平线自动驾驶技术进入到商用落地阶段,地平线自动驾驶“朋友圈”也已初具规模。截至目前,地平线已与比亚迪、长安、上汽、奥迪、博世等国内外一线OEMs和Tier1s建立了合作伙伴关系,是唯一与全球四大汽车市场的OEMs和Tier1s均建立了合作关系的AI科技创业公司。

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