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6月17-18日，2024首届中国（重庆）智能汽车基础软件生态大会暨第三届中国汽车芯片高峰论坛在重庆召开。本次大会以“基础共筑，开源启航”为主题，由中国汽车工业协会、重庆市经济和信息化委员会主办，中国电子科技集团有限公司联合主办，普华基础软件股份有限公司、中国电科芯片技术研究院、西部科学城智能网联汽车创新中心协办，西部科学城重庆高新区管委会承办，旨在为我国汽车软件和芯片产业发展搭建高端务实的专业交流平台，分享创新成果，打造产业生态，构建开源、开放、创新的生态体系，助推汽车产业高质量发展。其中，在6月18日下午举办的“第三届中国汽车芯片高峰论坛”上，黑芝麻智能科技有限公司副总裁丁丁发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：
大家好，我是来自黑芝麻智能的丁丁，感谢大会的邀请，让我有机会跟大家分享我们的一些进展和思考。
这个时代改变了，虽然是老调重提，但也有一些感触。前一段时间在看今年是野马60周年，我想起以前关注的很多六缸、八缸著名性能车型，再看看现在身边每天看到的智能电动车，跟以前传统汽车的时代已经完全不一样了，多少有一些感触。智能化方面也是一样，想起十多年前我们当时做最早的车机时，做的DA，做的精品，当时还是电阻的触摸屏，再看现在身边的智能座舱的体验感触很深，整个时代是完全发生了巨大的改变。不禁让人感觉，历史的车轮一旦启动，它不会等你，让你猝不及防，但是又必须卷在其中。
谈到智能化目前最重要的领域是自动驾驶。过去几年自动驾驶方面，NOA是最热的应用，也是从中阶到高阶跨越的必经路径。尽管整个行业很热，但是从实际现状来看，整体NOA的装配率其实并不高。很多时候L2的普及率在快速提高，但是在L2+方面，我们在说的高速高架NOA和城市的NOA此时此刻并不高，但是用户使用的场景在快速提升，终端客户体验的接受度也越来越高。
在未来五年内，我们可以看到基本可以保证30%-40%的复合增长率，这是非常好的前景，从业务角度也是对市场未来确定性的支撑。从智驾技术的角度来看，可能会有三方面比较关键的因素进一步促进智驾的发展。可能现在大家看到的都是10几个摄像头加激光加雷达加超声，但是再往后走，面向高阶或者终极的智驾体验，我自己的观点传感器也会有新一轮变革。同样算法方面，数据和知识驱动的端到端算法会继续推动突破智驾场景和体验，算法的创新和变化也是影响行业和应用的最重要因素。最后在芯片方面，所有这些技术变革没有硬件的依托，没有芯片演进的话推进起来不会这么高效。
原来我们讲智能座舱，已经看到体验、配置、形态边界都差不多了，但是随着大语言模型的出现，我们看到智能化除了智能驾驶以外，智能座舱的发展前景又开创了非常大的空间。所以黑芝麻的团队在现有芯片和未来新的芯片上，也花了很多时间考虑如何把硬件对大模型的支持应用到以后智能座舱的域控里面，或者应用到更高阶的自动驾驶。
回溯历史，自动驾驶的算法也经历几次变革，从原来的传统CV到后面的深度学习到BEV，再到后面的端到端，都已经逐步落地，当然端到端的范围是多大肯定会有一个循序渐进的过程。近期内端到端的算法落地我们自己的判断大概200T左右可以处理得非常好，但是再往后走如果要上世界模型，无论从科研的角度还是实际应用的角度，这里面还有非常大的不确定性。
黑芝麻智能是做半导体出身的，简单总结了过去一百年半导体的发展对我们世界的影响和改变，从发明三极管开始到后来集成电路的发明，尤其是二战后半导体在人类日常生活中各个重大领域都起到了非常大的最重要的推动力。我把2020年后面这20年叫作超越期，因为随着AI的出现、SOC处理器的发展，包括半导体制程的突破，可以看到我们在应用上的创新，一个接一个在颠覆很多原来已经相对成熟的行业。
汽车也是一样，80年代之后汽车开始有了电子化，之后有越来越多的软件、芯片开始应用到汽车里，到现在整个电动车里面最多可能有3000左右的芯片，这是在十年前是不可想象的状态。
在车载芯片里面，我认为很重要也最关键在推动汽车智能化的芯片种类，就是车载计算类的芯片。计算的芯片如果往前面倒，主要是在三个路径上，最开始的Radio，DA、DAB，这是很早座舱里能用到芯片的地方，到后来发展越来越快，我记得我最早和Tier1做第一代互联网汽车的时候，都没有想到我们芯片可以支撑这么大的屏幕，承载那么多应用，紧接着这十年发展更快，现在人机交互方面在座舱里的体验和十年前的状态完全是天壤之别。在车身底盘等方面，越来越多控制类的芯片进来，包括后面我们讲有一些区域网关不只是控制了，有很多计算属性可以放到这些单元里。辅助驾驶方面，从最早的摄像头应用，CVBS的360全景，后来有了自动泊车、L2行车，到现在快速进入加速通道，出现了L2+、NOA，相信很快会看到接近自动驾驶的FSD上路的可能性。
黑芝麻智能已经在车载计算芯片领域耕耘了八年，我们主要做车用上的处理器，高性能的一些计算SOC。我们的定位也很清楚，希望把在车规范围内的芯片做专做强，定位是做TIER2，通过我们的基础软硬件，可以让车厂更快更好把芯片使用起来。
我们对行业的理解，在智能化方面，我们的观点远没有到尽头或者没有看到清晰的路径，智能化再往后走还会有非常大的空间，每一年全世界都有新技术、新功能，性能也在不断提高。同时我们也可以看到，随着一些特定问题上的应用突破后，老百姓可以通过这些科技成果提高整体的用车体验，随着装配率使用率的提高这些落地的智能的功能会进入标准化。
这意味着什么？当我们更多上量一些智能化时，技术边界、成本边界会越来越清楚。在技术边界、成本边界越来越清楚的情况下，才能让应用大范围进行推广。综上，基于对行业上下两头的理解，也指导了我们做芯片的逻辑，高阶的芯片上，还看不到需求的天花板，整个行业的更多精力会花在如何通过更新的核心IP，先进的封装提高下一代芯片的性能，所以我们会持续在高阶芯片提高性能、提高功能的角度持续演进。
但是短期内也很重要的是，当标准化产品要大面积铺开时，对于我们做芯片的供应商来讲，很重要的事情就是需要提高集成度，把原来多个芯片做的事情合在一个芯片里，带来更好的性价比和成本下降，这是我们的芯片设计的第二个方向。
基于这样的逻辑，我们会推出我们的芯片，去年我们推出的C1200系列主打的就是跨域多功能单芯片整合，会把三个域的东西，车身、数据交换、座舱、智驾的东西合在一个芯片上，帮助很多高性价比的车，比方说15万左右的车，进一步保持智能化水准不变的情况下把成本控制住。
在豪华品牌车上，我们也看到另外一种趋势。
现在我们的车迭代速度太快了，投入一代芯片的软硬件的成本效率不是特别高。如何能让一个平台可以跨更多的车型把成本分担下去，比如利用多功能芯片可以做一个标准功能平台，把舱内更大更高的需求，比如说玩游戏一些纯人机交互性能的需求，留给一些消费类芯片，留给一些迭代更快的高性能芯片。可以把高阶智驾对于高性能的需求留到高阶芯片，作为算力化的补充。
回到我们的产品，目前主要是两个系列，华山系列主要是在功能和性能上持续了每一代的演进，提高我们自己IP的性能，主要是针对自动驾驶方面的计算。武当系列是我们去年推出的一个新系列，取名武当也是武当太极平衡万物，定位是做跨域的多功能的整合，整合过程中需要对架构上做很大的创新和考虑，把各个东西运行得很好，互不干扰，达到很好的平衡，这是我们武当C1200家族。
C1200是一个家族，目前推向市场的量产型号是C1236和C1296，融合了不同的功能。C1236是完全的单芯片，目标是支持在2.5级别的单芯片最优方案。C1296针对的是中低阶的智能汽车上需要用到的智能座舱、智能驾驶，我们融合在了一个芯片里面，也就是舱、行、泊的整合。可以单芯片完成仪表、座舱、人机交互、行车、泊车的工作，同时在这两个芯片里我们放入了很重要的功能单元，就是数据交换单元，当你做功能融合的时候，在芯片里面数据就相当于是像人一样的血液，如何把数据在这么复杂的芯片里面，不同的功能域之间高速流转，需要对数据做一定的加速和高效处理，这也是为什么我们会把车载低速信号和以太网高速信号都做了硬件上的加速处理。
芯片是去年底样片，整体方案速度也比较快。CES发布了第一个参考设计，车展时跟众多合作伙伴在智能驾驶和舱驾融合上推出了更多面向量产的方案。这里看到的是基于C1200家族运行的BEV感知算法，同时从工具链的角度我们推出BEVformer、BEVDet、fastBEV等的参考网络，方便客户在我们芯片上快速开发他自己的算法。
最后讲一下华山这一条产品线的我们思考，实际上目前NOA的装配率并不高，现在大家都是基于高精地图10V左右的方案，就像我们现在A1000在量产的，是50TOPS左右的水平就可以支持现在的应用。
再往后走，我们的一些思考，下面会有两个方向，国内现在在卷城区，从高速高架NOA如何进入到城市场景，这是一条进阶的路。同时，怎么让已经在路上跑的NOA让更多终端用户真正愿意用，把装配率、使用率都提高，我们看到一条进一步降本的路径。
基于C1236的芯片，我们推出了6V和7V无图或者轻图的更高性价比的解决方案。在高阶，我们今年会推出A2000的芯片，这也是一个芯片家族，从一百多T一直到五六百T的家族，第一个阶段可能更多的是开城，入门级的城市场景，策略会相对保守，算力需求会相对低一些。
再往后走走到全城市场景，算力需求会更高，会使用更多高阶算法，传感器也会有一些改变，更多激光也会融入，这是在A2000家族上从低到高未来支撑自动驾驶进一步发展上的思考。我们A2000的芯片设计完成了，今年年内我们会推出样片给到客户，运用最新一代神经网络加速IP，我们NPU方面都是自己自研，我们测评数据的表现尤其在Transformer方面跟国外竞品相比大概有10倍以上的提升，对这个芯片A2000家族我们非常有信心，希望今年到明年跟大家有更多交流机会，让大家认识到这个芯片，更好地服务于大家。
这就是我今天的演讲，谢谢大家！
（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）
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