2022世界新能源汽车大会于8月26-28日在北京和海南以线上线下相结合的方式举行。作为全球知名的智能芯片领域的新兴公司，寒武纪星格参加了此次展会，并在现场展示了其自动驾驶解决方案，吸引了众多媒体和参展商的关注。与此同时，8月26日，2022世界新能源汽车大会举办了主题为“自动驾驶与智能车舱的创新与发展”的技术研讨会。专家和行业精英围绕新能源汽车在智能技术创新方面的成功经验和发展趋势，进行了深入的交流和探讨。寒武纪星哥CEO王平也受邀出席并发表了题为“自行车的智能化突破，云端车辆的协同”的主题演讲。 WNEVC是新能源汽车领域级别最高、最具影响力的年度会议。2022年，大会规模和规格再创新高。本次大会包括20多场会议、13，000平方米的技术展览和多项同期活动。预计将有超过1000辆高水平的全球新能源汽车参与其中。 其中，在静态展区，寒武纪云思源370芯片及加速卡、思源270芯片及加速卡、思源290芯片及加速卡、edge思源220芯片及加速卡、寒武纪星格自动驾驶域控制器悉数亮相，以其强大的性能吸引展会观众驻足观看。 目前，自动驾驶技术已经从SAE L2级别的辅助驾驶发展到L3级别以及更高级别的自动驾驶。先进的传感和计算平台技术、应用场景和商业模式创新、法律法规的突破都将成为自动驾驶大规模商业化的重要因素。同时，智能驾驶舱作为车内驾乘者互动体验的关键要素，将致力于打造更加舒适的第三空间，实现智能互联的创新服务。 正如寒武纪星哥CEO王平所说:随着电气化、智能化、网联化、共享化技术的发展，汽车不再是单一的交通工具，而是下一代的移动智能终端，甚至是智能机器人。智能汽车将是人和空间的共同延伸，带动一个全新的智能汽车产业新生态。 用AI芯片支持自动驾驶升级更快 在谈到未来五年自动驾驶的趋势时，王平分析说，“我们看到四大趋势。第一，L2+的自动驾驶系统的装备率会迅速普及，并且会长期存在。未来五年，L2+及以上的整体普及率可能超过50%。受限场景L4，自动驾驶开始落地，L2+~L4并行存在。第二个趋势是自动驾驶的算法更加复杂，处理的数据量呈指数级增长，对计算能力的需求不断上升。第三个趋势是，车辆与道路云的闭环协作将进一步推动驾驶体验的不断升级。第四个趋势是，为了满足消费者的个性化需求，提升厂商的差异化竞争力，会发展车端培训。" 同时，王平认为，智能驾驶系统大规模落地和车路云协同的解决方案面临多重挑战。 “首先，自行车智能化面临以下挑战:第一，目前单个SOC的处理能力普遍不足，需要两个或两个以上的芯片来实现，使得系统复杂度成倍增加，量产难度大；其次，多SOC也导致域控制器功耗很大，必须风冷甚至液冷，增加了系统成本，从而导致智能驾驶系统很难在燃油车和10万元以下的车型上普及。”王平进一步指出，“然而车-路-云协同的方案，海量数据的闭环需要一个大规模AI集群的支撑。根据特斯拉的数据，每辆智能汽车需要增加价值500美元的云AI计算资源来支撑，成本压力巨大。目前云统一运营数据的模式还不能有效满足车主的个性化需求。” 所以寒武纪在2021年成立了寒武纪航歌，致力于成为安全可靠的智能汽车芯片领导者，用AI芯片支持自动驾驶，升级更快。寒武纪星格作为寒武纪的控股子公司，专注于智能驱动芯片的研发和商业化。核心RD团队来自行业领先的芯片公司和领先的科研机构，并进行自主融资，引入了蔚来、SAIC等战略投资者和当代安培科技有限公司的基金。此外，寒武纪还与中国一汽签署了战略合作协议，双方共同推进大计算能力芯片的RD和量产。 关于产品开发流程和规划，王平提到:“今年将发布面向L2+的芯片和计算平台，以及自动驾驶软件平台和开发工具箱；明年，我们将发布国内首款用于L4自动驾驶的7nm芯片和计算平台。” SD5223芯片为L2+驱动入门级车型，自动驾驶覆盖10-15万元。 在谈到将于2022年发布的面向L2+市场的SD5223芯片时，王平表示，对于L2+市场，目前的域控制器方案一般使用两个甚至三个SOC来实现L2+级别的行驶和停车功能。系统复杂，功耗高，不能采用自然散热，成本也相应上升，很难在10万元以下的车型上应用。 寒武纪航格将于年内发布L2+航博集成芯片解决方案，采用先进技术，最大16TOPS的计算能力，更高的DDR带宽，车载轨距图像处理单元；目前星哥已与领先的Tier1公司、算法公司合作研发，SD5223将支持8M IFC、5V5R、10V10R。在5V5R方案中，单个SOC实现了停车和驻车的功能，可以采用自然散热，从而推动自动驾驶系统覆盖10-15万元的入门级车型。 SD5226系列产品针对L4的计算能力大幅提升至400TOPS以上。 预计2023年发布的面向L4市场、支持车端训练的SD5226高端智能驾驶芯片系列，将汽车带入智能汽车2.0时代。王平指出，目前面向L4级的自动驾驶域控制器都采用两个甚至四个SOC的解决方案，带来了系统复杂、板级带宽有限、功耗过大、生产周期长等风险和挑战。 去年寒武纪宣布正在研发一款7nm工艺、计算能力超过200TOPS的芯片，即SD5226高端智能驱动芯片系列。在本次研讨会上，王平强调:“针对市场需求，我们将SD5226的人工智能计算能力进一步提升至400TOPS以上，CPU最大计算能力超过300KDMIPS。依然采用7nm工艺和独立安全岛设计，率先提供基于单个SOC的L4级自动驾驶解决方案。此外，该芯片还可以支持车端自学习架构的量产。” 目前现有的汽车芯片主要基于推理架构，算法模型的更新和训练需要在云端完成。寒武纪航歌采用端云与训练推送一体化的AI处理器架构，可以支持车侧训练，让智能汽车真正具备自我进化、自我成长的能力，从而进入高度智能的汽车2.0时代，让汽车成为人类真正的伙伴。 从车企和车主来说，车端自学习能力的优势包括:第一，能够真正满足用户的个性化需求，实现“千车千面”，比如不同的驾驶习惯，不同的车人交互等等；二是可以根据客户意愿选择是否上传单车数据到云端；第三，数据可以闭环分布，有效降低了云端AI集群的成本，车企可以更有效的进行服务运营。 支持车云协作、深度定制和高效开发。 可以看出，为了满足智能汽车市场的不同计算能力需求，寒武纪星哥致力于推出覆盖不同级别的智能驾驶芯片产品，全系列芯片组合覆盖10T~1000T的不同计算能力需求，为不同客户提供强大灵活的计算能力选择。 此外，非常有优势的是寒武纪星歌拥有车云统一的处理器架构、指令集和平台级基础软件，支持高效的数据闭环和AI调优，最大限度降低精度损失；在云端提供训练板和集群，处理车载端手机的海量数据，通过训练生成高级自动驾驶模型，通过OTA推送到车载端。在车载端提供了具有丰富计算能力接口的自动驾驶推理芯片。支持复杂模型的大计算能力需求和算法模型的持续迭代。通过数据存储产品和数据传输链路，将车端推理场景的CornerCase数据传回云端，在云端重新训练AI模型，并更新新模型到车端。 不仅如此，寒武纪航哥还可以针对车侧场景深度定制MLU等关键IP，在同等功耗下最大化驾驶体验。特别是寒武纪会和Tier 1公司、传感器公司、算法公司一起和OEM紧密合作，形成网络合作关系。王平表示，“我们将主动‘救局’，与合作伙伴共同打造成熟的算法和软件解决方案，提供多层次、可定制的货架解决方案交付，充分满足车企对品质、进度、客户体验差异化等多重诉求，提升终端用户的驾驶体验。” 值得注意的是，王平透露，寒武纪星哥还为用户提供了灵活易用的开发工具箱和友好可继承的软件界面，支持了开发的差异化需求，提高了开发效率。比如一套高效易用的AI工具链，用户在其他AI平台上训练的模型，可以通过星哥的AI工具链快速迁移部署到星哥的硬件平台上。这个工具链经过了多家头部算法公司和汽车厂商的评测，得到了广泛的认可。 在演讲的最后，王平还呼吁车企和半导体行业大力支持智能驾驶芯片的健康发展。站在车企的角度，我们希望车企能给国产芯片企业更多的机会。通过联合开发项目，牵引SOC将成为更符合车企需求的SOC，更多智能驾驶芯片将用于提升供应链的多样性。同时支持和引导生态建设，鼓励芯片公司、算法公司、Tier 1等公司强强联合。 郑重声明：此文内容为本网站转载企业宣传资讯，目的在于传播更多信息，与本站立场无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。 |
