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地平线副总裁张玉峰:车规级AI芯片加速自动驾驶量产落地|2019全球智能驾驶峰会

作者:李安琪
2019/11/02 17:45

地平线副总裁张玉峰:车规级AI芯片加速自动驾驶量产落地|2019全球智能驾驶峰会

雷锋网新智驾按:10月26日至27日,2019第二届全球智能驾驶峰会暨长三角G60科创走廊智能驾驶产业峰会在苏州高铁新城正式举行。峰会主要聚焦“自动驾驶的量产时代、单车智能和车路协同的共演之路、新型的车内交互探索”三大主题,共同探讨了智能驾驶的未来发展方向。

本次峰会由苏州市相城区人民政府主办,苏州高铁新城管理委员会、雷锋网(公众号:雷锋网)(公众号:雷锋网)新智驾承办,江苏省智能网联汽车产业创新联盟、江苏省人工智能学会智能驾驶技术专业委员会、清华大学苏州汽车研究院、中国移动通信集团等单位协办。来自主机厂、国内外一级供应商、自动驾驶解决方案商、自动驾驶核心零部件、出行运营商等智能驾驶上下游企业,车路协同专家学者、代表企业等1500余位业内人士莅临现场。

大会现场,地平线副总裁&智能驾驶产品线总经理张玉峰发表了《车规级AI芯片加速自动驾驶量产落地》的主题演讲。

张玉峰认为,自动驾驶的量产非常具有挑战性,但目前还属于研发和验证阶段。自动驾驶的量产要逐步实现车规级的传感器和计算平台、逐步实现功能安全、逐步拿掉安全员。从算法角度来看,自动驾驶在量产过程中面临着三个挑战:有无足够高性能的硬件支撑、海量数据下的时延够不够低、功耗够不够低。 自动驾驶对于算力的提升要求是以万亿次来计算的。

针对人工智能在边缘侧应用的高效推理设计,地平线致力于从算法角度来进行设计和优化。张玉峰表示,同样的芯片,地平线可以用于ADAS视觉更新,也可以用于基于视觉的高精地图建图与更新。今年8月,地平线推出中国第一款车规级人工智能芯片,张玉峰表示,地平线的核心能力在于车规级处理器,可以结合视觉或语音的前端感知算法,加上基础服务,赋能不同玩家和客户。

以下为张玉峰演讲原文,雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑:

地平线成立于2015年7月份,致力于边缘人工智能处理器和解决方案,使命是赋能万物,让每个人的生活更安全,更美好。在短短四年多时间里,地平线也取得了一些阶段性成绩:我们曾经是台积电全球第一家AI芯片客户;2017年12月份地平线推出中国第一款边缘AI芯片,今年8月底又正式推出中国第一款车规级人工智能芯片。

自动驾驶将在中国落地生根,前景非常广阔,中国将成为全球最大自动驾驶市场。有数据表明,2030年自动驾驶将占到乘客总里程约13%,自动驾驶乘用车将达到800万辆,即便现当下车市没有往年那么好。

但总体来讲,这个大趋势是不可避免的。在拉斯维加斯,一个头部企业已经用几十辆基于宝马改装的L4自动驾驶车,通过普通APP接送乘客。乘客可以通过APP直接呼叫自动驾驶车辆,在机场和数十个酒店之间来回自动驾驶。迄今为止,已经有十几万次的成功搭载。这些车目前还需要安全员,随时对车辆进行接管,成本无法降低,因此也还不能做到非常大规模的应用。

但这样完全公开、允许公众通过APP来参与、乘坐的自动驾驶出租车已经在一些城市落地。国内也有友商在不同的城市做试点,这个趋势是必然的。自动驾驶的真正落地需要很多玩家,需要不同产业链上下游的合作伙伴一起协同完成。

自动驾驶在逐步实现的过程中也会进一步打开商机,比如自动驾驶车辆可能会改变住宿业、餐饮业,也许自动驾驶的大规模部署成功,会促进酒业的发展,因为大家有更多时间和机会在车里饮酒,没有酒驾问题。

这个事情非常有挑战,并非一家或几家推动就可以很快实现,而且投入资金也非常高。每年有这么多企业结成联盟,通过合作的方式加速自动驾驶落地,每年投入的资金大概10亿美金级别。

目前自动驾驶在一些城市里有不同规模落地,但现在还是属于研发与验证阶段。自动驾驶的量产要逐步实现车规级的传感器和计算平台,逐步实现功能安全,逐步拿掉安全员。让车辆能够更加自动驾驶,像现在的乘用车一样能够达到充分的安全水平。

在量产过程中,自动驾驶芯片面临的挑战无非三点:有没有足够高性能的硬件支撑,延迟够不够低,功耗够不够低?从算力角度来讲,自动驾驶每提升一个等级,所需算力的提升都超过一个数量级,这里单位是万亿次。支撑L4、L5更高级自动驾驶算力背后的芯片是什么样子的?

从历史的发展来看,每一千美金可以买到的算力在不断增长。在人工智能时代,计算处理器架构和计算特点需要落到具体的算法和场景下,通过算法来优化架构,才能推进摩尔定律的延续,每一年半的时间就有成倍的算力提升。

地平线副总裁张玉峰:车规级AI芯片加速自动驾驶量产落地|2019全球智能驾驶峰会

芯片性能的提升需要考虑几个方面,以前摩尔定律专注于芯片的功耗、面积和性能。现在传感器有海量数据要处理,我们更关注是什么呢?每一美金可以有效地处理多少数据,每一瓦可以支撑多少数据处理,这是我们需要关注AI芯片的性能维度。这个性能的优化需要结合架构、系统工具以及算法设计来展开,由算法和场景去驱动架构设计。

地平线致力于从算法角度共同设计和优化芯片架构,针对人工智能在边缘侧应用设计高效的计算架构。同样的芯片,地平线可以用于ADAS视觉更新,也可以用于基于视觉的高精地图建图与更新,非常高效。

8月底我们推出的芯片符合车规AEC-Q100,芯片本身具备可编程能力,搭配上比较高效的工具链,可以支持四个典型场景应用:辅助驾驶视觉感知、高级别自动驾驶的视觉感知、高精度地图定位/建图、车内人机多模交互,实现高效率、低成本的支持。

地平线每一款芯片都投入了几千万美金。我们的“征程二代”芯片主要业务是面向ADAS视觉感知,目前这款芯片已经获得多个国家前装定点。我们还打造了面向高级别自动驾驶感知计算平台,去年迭代了两三版,今年年底或明年年初将正式推出二代。2021年我们会有一个面向无人驾驶出租车量产车的项目落地,推出支持12路环视的视觉感知解决方案。一个搭载地平线感知算法,另外一个搭载客户感知算法,实现ASIL-D的视觉感知整体解决方案。

我们的核心能力是在车规级处理器,人工智能处理器、前端感知包括视觉感知和语音感知都在我们能力范围。基于视觉建图定位,结合芯片、工具链、可选择的算法,加上基础服务,地平线能赋能行业中不同玩家。

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