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寒武纪王平:通用开放式和大算力是智能驾驶芯片的两大趋势

时间:  2022-03-28 16:42   来源:  汽车总站网    作者:  王平

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2022年3月25日,第八届中国电动汽车百人会论坛2022“云论坛”在北京钓鱼台国宾馆隆重召开。本届百人会论坛以“迎接新能源汽车市场化发展新阶段”为主题,在3天会期内举办14场会议活动。就涉及新能源汽车市场化发展新阶段政策调整、碳中和目标下国际合作与政策协同、市场与消费新方向、交通能源基础设施协同发展、商用车可持续发展、氢能产业多场景应用、下一代动力电池产业化及产业投资与创新等话题展开深度研讨。
在27日上午举办的以“智能汽车发展的新实力与新力量”为主题的智能汽车论坛中,寒武纪行歌(南京)科技有限公司执行总裁王平发表了讲话。
寒武纪王平:通用开放式和大算力是智能驾驶芯片的两大趋势
王  平   寒武纪行歌(南京)科技有限公司执行总裁
 
以下为演讲实录:
大家好,我是寒武纪行歌执行总裁王平,非常感谢大会主办方的邀请,作为自动驾驶芯片公司的代表,给大家分享我们的行业观点。说的不对的地方,请各位多多指教。
首先,请允许我快速介绍一下寒武纪行歌。寒武纪行歌是寒武纪控股的车载芯片子公司,寒武纪则是由中科院计算所孵化的领先的人工智能芯片公司,寒武纪行歌致力于打造全球领先的自动驾驶芯片公司。从成立以来,就得到了有关部门和社会各界的大力支持,我们在种子轮就得到了包括上汽集团、蔚来汽车、宁德时代等领先的汽车整车及零部件企业的战略投资。我也借此机会,感谢所有帮助我们成长的相关部门和合作伙伴!
回到自动驾驶的主题,我们认为自动驾驶的发展是一条非常崎岖但充满机会的山路。未来五年,我们看到了三大趋势:
首先是L2+的自动驾驶系统的装备率将会迅速普及并将长期存在,未来五年L2+及以上的总体渗透率可能超过50%;
第二个趋势是,受限场景下的L4级别的自动驾驶解决方案将逐步实现落地,但距离大规模量产还有很长的路要走;
第三个趋势是,车路云的闭环协同,将会进一步推动驾乘体验持续升级。
智能驾驶系统规模化落地将面临多重挑战。
首先,单车智能面临以下挑战:第一,目前单片SOC的处理能力普遍不足,因此需要2片甚至更多片来实现,使得系统复杂度指数级上升,量产困难;第二,多片SOC还造成域控制器功耗很大,必须采用风冷甚至液冷,增加了系统成本,从而使得智能驾驶系统在燃油车及10万元以下车型都很难普及;最后,国产芯片占比仍然很低,整体芯片供应受到全球供应链影响巨大。
车路云协同的方案也面临着诸多挑战。首先海量数据的闭环需要大规模AI集群的支撑,根据特斯拉的数据,每一辆智能车上路,就需要增加价值500美金的云端AI计算资源来支撑,成本压力巨大;其次,车企也需要投入大量资源来实现数据安全和隐私保护;最后,云端统一运营数据的模式还不能有效满足车主个性化的需求。
迎接挑战,我们认为,通用开放式和大算力是智能驾驶芯片的两大趋势。在L1和L2时代,数据量比较小,很多车厂接受了芯片和算法强耦合的封闭式一体化方案。到了L3/L4时代,数据量大幅提升,算法也更加复杂,因此需要大算力的芯片才能满足需求。此外,OTA的需求,也需要有通用开放的软件平台才能支撑。
寒武纪行歌定位为车载芯片公司,将与Tier 1公司、传感器公司、算法公司等一起与OEM密切协同,形成网状的合作关系;我们也将主动“攒局”,联合合作伙伴构建成熟的算法及软件解决方案,提供多层级可裁剪的货架化解决方案交付,全面满足车企对质量、进度、客户体验差异化等多重需求,提升终端用户的驾乘体验。
为了满足智能汽车市场的需求,我们将推出全面覆盖不同级别的智能驾驶芯片产品。今明两年我们将有两款重磅芯片正式发布,一款是针对L4市场,可支持车端训练的SD5226系列产品; 另一款是面向L2+市场的SD5223芯片。后续还将择机推出面向其他细分市场的产品,首先是面向L4市场的寒武纪行歌高端智驾芯片SD5226系列产品。当前面向L4级别的自动驾驶域控制器都采用2颗甚至4颗SOC的解决方案, 带来了系统复杂、板级带宽受限、功耗超标、量产周期长等风险和挑战。我们计划在明年正式发布SD5226系列芯片解决方案,为满足市场需求,SD5226在人工智能算力方面进一步提高到超过400TOPS,CPU最大算力超300KDMIPS,采用7nm工艺,独立安全岛设计,率先提供基于单颗SOC的L4级别的自动驾驶解决方案。 此外,这颗芯片的最大亮点是可以支持车端训练,SD5226支持车端自学习架构,真正进入高智能汽车2.0时代。
当前已有的车端芯片以推理架构为主,算法模型的更新和训练需要在云端完成。寒武纪行歌采用了端云一体、训推一体的AI处理器架构, 可以支持车端训练,使得智能汽车真正具有自我进化自我成长的能力,从而迈入高智能汽车2.0时代,汽车成为人类的真正伙伴。
从车企和车主来说,车端自学习能力可以构建以下几点优势:首先,车端自学习能够真正满足用户个性化需求,实现“千车千面”,比如不同的驾驶习惯、不同的车人交互等等。车端自学习能够更好地保障车主的数据安全和信息安全,单车数据可以按客户意愿选择是否上传云端,车端自学习使得数据实现闭环分布,有效降低了云端AI集群的造价,车企可以更有效的开展服务运营。
针对L2+级别市场,寒武纪行歌将重新定义自动驾驶入门级芯片。当前的域控制器方案一般采用两颗甚至三颗SOC来实现L2+ 级别的行车+泊车功能,系统复杂,功耗高,无法采用自然散热,成本也相应水涨船高,较难在10万元以下车型应用。寒武纪行歌将在今年年中发布L2+行泊一体芯片解决方案,采用先进工艺,最大算力16Tops,单颗SOC实现行泊一体功能,并可采用自然散热,推动自动驾驶系统向8-10万元的入门级车型覆盖,重新定义入门级自动驾驶解决方案。
行歌还将协同寒武纪一起推出云边端车方案。在云端,寒武纪提供高性能的训练芯片,能够处理车端收集的海量数据进行训练,形成先进的自动驾驶模型,通过OTA推送到车端。在边端,基于寒武纪边缘的智能芯片,与合作伙伴推出面向车路协同的路测单元,可以感知更远的信息,推送给车端,形成协同感知。在车端,寒武纪行歌的自动驾驶芯片,支持未来高等级自动驾驶的复杂模型大算力需求,也能支持算法模型的持续迭代。
最后,我想提几点建议:
从车企的角度,希望车企可以给国内的芯片公司更多的机会,通过联合开发项目,牵引国产的SOC成为更符合车企需求的SOC,更多使用国产化芯片提升供应链安全性。此外,支持引导生态打造,鼓励国内芯片企业、算法公司、Tier 1等企业的强强合作。
第二,我们希望半导体行业的兄弟企业们,能在制造端早日实现先进制程车规级制造和封装的本土落地。
最后,让我们共同努力,推动智能驾驶芯片的健康发展,谢谢大家!
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