車東西（公眾號：chedongxi）
文 | Bear
4月19日，由車東西與2019上海車展承辦方——上海市國際展覽有限公司（SIEC）聯(lián)合舉辦的GTIC 2019全球智能汽車供應(yīng)鏈創(chuàng)新峰會在2019上海車展同期舉辦，大會邀請到來自學(xué)術(shù)界、整車企業(yè)、零部件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)公司、新興自動(dòng)駕駛公司和人工智能公司等智能汽車供應(yīng)鏈領(lǐng)域的15位嘉賓登臺，探討智能汽車時(shí)代的供應(yīng)鏈創(chuàng)新與出行變革。
地平線市場拓展與戰(zhàn)略規(guī)劃副總裁李星宇在峰會上發(fā)表了《計(jì)算未來——新一代自動(dòng)駕駛芯片帶來感知與定位技術(shù)新突破》主題演講。
他認(rèn)為，如今的汽車產(chǎn)業(yè)正朝著軟件化的方向發(fā)展，汽車正在成為有史以來最復(fù)雜的信息產(chǎn)品，為了適配自動(dòng)駕駛功能與智能化的要求，汽車的電子架構(gòu)正在以ECU為單位進(jìn)行著自下而上的重構(gòu)。
地平線針對自動(dòng)駕駛汽車推出了“征程”系列自動(dòng)駕駛芯片，以及基于征程2.0處理器架構(gòu)的地平線Matrix自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺，并推出了軟硬件一體的解決方案，大大提升了自動(dòng)駕駛芯片的有效算力。
此外，李星宇還介紹了地平線最新的基于單目攝像頭的高精地圖解決方案。通過這一方案，地平線以較低成本實(shí)現(xiàn)了對高精度地圖以小時(shí)為單位的更新頻率，滿足了高等級自動(dòng)駕駛汽車對實(shí)時(shí)高精地圖要求。
一、汽車電子架構(gòu)走向集中式 L5級自動(dòng)駕駛需要1000TOPS算力驅(qū)動(dòng)
開場，李星宇就拋出了一個(gè)觀點(diǎn)，他認(rèn)為，汽車正在成為有史以來最復(fù)雜的信息產(chǎn)品。
在汽車智能化的浪潮下，汽車電子正在朝著軟件化的方向發(fā)展，目前，一輛高端智能汽車的軟件代碼已經(jīng)達(dá)到了2-3億行，大幅超越了此前的任何一代互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。
而未來L5級自動(dòng)駕駛汽車的代碼量將可能達(dá)到10億行，其所需要的算力將超過1000TOPS，李星宇將其稱之為有史以來最復(fù)雜的信息產(chǎn)品。
在過去的20年里，汽車的電子化程度也在逐漸加深。上世紀(jì)末，汽車上的MCU數(shù)量一般不到10個(gè)，而今，智能化汽車的MCU平均數(shù)量早已達(dá)到了100個(gè)以上，高端的智能汽車甚至擁有超過300個(gè)MCU。
李星宇表示，智能汽車產(chǎn)業(yè)變革的速度是日新月異的，如今汽車數(shù)百個(gè)MCU的電子架構(gòu)按照早期分布式，基于CAN、LIN等通信的計(jì)算架構(gòu)已經(jīng)越來越難以協(xié)同。
現(xiàn)在汽車上的每個(gè)ECU都有著自己的開發(fā)環(huán)境，以及不同的計(jì)算架構(gòu)，這些ECU往往是由不同的供應(yīng)商提供。這樣的合作方式使得所有功能的整合效率變得非常低下，難以協(xié)同。
李星宇舉例說道，哪怕是簡單的ACC功能、AEB功能的合并都非常的不容易，因?yàn)檫@兩個(gè)功能分別來自兩家供應(yīng)商提供的控制器，除非主機(jī)廠能夠完全理解這兩個(gè)系統(tǒng)，否則就有可能出現(xiàn)邏輯功能上的碰撞，造成極其嚴(yán)重的后果。
但他認(rèn)為，隨著汽車電子架構(gòu)的不斷發(fā)展演進(jìn)，早期分布式的ECU架構(gòu)正在朝著中央集中式的EE架構(gòu)發(fā)展。
現(xiàn)今，幾乎所有的主機(jī)廠和Tier1都在討論域控制器的設(shè)計(jì)，基于功能劃分的域控制器已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了相當(dāng)程度的集中化，動(dòng)力域、安全域、底盤域等域控制器技術(shù)已經(jīng)趨于成熟。
李星宇表示，如果按照這個(gè)趨勢發(fā)展，總有一天，汽車的電子架構(gòu)會走向完全融合，即通過一臺車載大腦控制汽車的所有功能，到那一天，智能汽車就變成了有著四個(gè)輪子的智能計(jì)算機(jī)與超級數(shù)據(jù)中心。
二、推自動(dòng)駕駛芯片與計(jì)算平臺 Matrix平臺獲CES創(chuàng)新獎(jiǎng)
在這一巨大變革下，汽車ECU的軟件開發(fā)與計(jì)算設(shè)計(jì)將會發(fā)生本質(zhì)的改變，很可能藉由現(xiàn)在的垂直功能劃分轉(zhuǎn)向未來的水平模式——基于不同的功能層對其結(jié)構(gòu)進(jìn)行劃分。李星宇認(rèn)為，這樣的機(jī)構(gòu)將會更加開放，更加高效，將會為無數(shù)的應(yīng)用提供高度一致的開發(fā)平臺。
但這種改變也對地平線這樣這樣的芯片公司提出了難題，李星宇以數(shù)據(jù)量化了這一概念，他表示，如果以自動(dòng)駕駛的等級作為標(biāo)準(zhǔn)對芯片算力提出要求，那么自動(dòng)駕駛等級每提升一級，芯片的算力大概需要一個(gè)數(shù)量級的提升。
而L5級的自動(dòng)駕駛汽車所需要的算力大概是1000TOPS，這一算力幾乎與人腦相當(dāng)。即是說，汽車要達(dá)到完全的自動(dòng)化，其車載大腦必須要達(dá)到人腦的智能水平。
目前，車載的人工智能還停留在感知智能階段，向后發(fā)展，車載人工智能將具備建模、預(yù)測、決策等等功能，每一步的前進(jìn)都將對算力提出巨大的需求，在汽車智能化的浪潮下，其對于算力的要求幾乎是一個(gè)無法滿足的黑洞。
而在芯片算力方面，絕對的算力并不是對一款芯片性能的唯一衡量標(biāo)準(zhǔn)，盡管其可以作為芯片能力的上限提供一個(gè)衡量的指標(biāo)，但真正重要的卻是芯片的有效算力。
李星宇表示，這與戰(zhàn)時(shí)的軍力衡量其實(shí)是一個(gè)道理，炮彈存量的多少只能作為戰(zhàn)斗力的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，決定殺傷力的其實(shí)是火炮的口徑、射速以及火炮的精度，這與芯片的性能如何邏輯相同。
一款芯片算力利用率如何，能源轉(zhuǎn)化為算力的效率如何，計(jì)算的成本如何，算力轉(zhuǎn)化為AI輸出的效率如何，這些，才是決定有效算力的關(guān)鍵因素。
李星宇用天河二號舉例，他指出，天河二號的算力排名世界第一，但其背后的消耗是一年8000萬元人民幣。對于需要投入商用的L5級自動(dòng)駕駛汽車來說，如此大的消耗是不合理的，也無法被主機(jī)廠和用戶所接受。
因此，地平線成立之初就意識到了要以有效算力為優(yōu)先指標(biāo)開發(fā)芯片，結(jié)合場景驅(qū)動(dòng)，硬件與軟件結(jié)合的理念，該公司在2017年推出了第一代自動(dòng)駕駛芯片——“征程”1.0芯片。
該系列芯片于2017年6月在臺積電完成流片，每秒可以處理30幀1080p的畫面，其功耗為1.5W，延時(shí)30ms，每幀可識別目標(biāo)200個(gè)。
李星宇表示，今年，地平線將會推出第二代自動(dòng)駕駛芯片，在第一代的基礎(chǔ)上，其效率將會有10倍的提升。
除此之外，地平線還在去年推出了基于征程2.0處理器架構(gòu)的地平線Matrix自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺，該平臺在今年年初獲得了CES 創(chuàng)新獎(jiǎng)，地平線也成為了2019年CES車輛智能與自動(dòng)駕駛技術(shù)分類下唯一一家獲獎(jiǎng)的中國公司。
李星宇還提到了地平線進(jìn)行感知解決方案研發(fā)的策略，他指出，現(xiàn)在傳感器的更新?lián)Q代還比較慢，平均每5年更新一代，但算法的更新卻受到摩爾定律的驅(qū)動(dòng)，平均每18個(gè)月就更新一代。
在這樣的前提下，地平線選擇將“感知”解構(gòu)，先對“知”的層面進(jìn)行開發(fā)，采取這樣的策略，當(dāng)新一代傳感器推向市場后，適配的多傳感器融合方案也能夠很快推出。
三、推出低成本實(shí)時(shí)高精地圖解決方案 采集更新只需一小時(shí)
隨后，李星宇向到場觀眾介紹了地平線最新的研究成果——NavNet實(shí)時(shí)高精度地圖解決方案。
他指出，目前市場上大部分高精地圖企業(yè)的解決方案都是基于激光雷達(dá)等一系列傳感器實(shí)現(xiàn)的，非常精準(zhǔn)，但這一解決方案的最大問題就在于高成本。
這一問題使得這些公司的高精地圖采集車無法大規(guī)模鋪開，在采集效率上受到了非常大的限制。未來自動(dòng)駕駛汽車對于高精地圖的依賴程度必然非常高，除了高精地圖的準(zhǔn)確性，實(shí)時(shí)更新的效率也非常重要。
而對于傳統(tǒng)高精地圖供應(yīng)商來說，整體更新一次的周期可能在一個(gè)季度以上，很難滿足未來自動(dòng)駕駛汽車的要求。
針對高精地圖采集更新高成本低效率的問題，地平線推出了NavNet實(shí)時(shí)高精地圖的解決方案，這一解決方案僅依靠低成本的單目攝像頭就實(shí)現(xiàn)了高精度地圖的更新以及定位。
低成本的解決方案具備了大規(guī)模打入后裝及前裝市場的條件，一旦將這一方案大規(guī)模部署到車輛上，每輛車都能夠生成局部的高精地圖，再將數(shù)據(jù)上傳到云端，由云端進(jìn)行匯總、清洗以及梳理的工作，從而生成實(shí)時(shí)的高精地圖傳回車輛。
李星宇表示，這一解決方案可在一小時(shí)內(nèi)完成一個(gè)區(qū)域高精地圖的采集與更新。
在地平線的設(shè)想中，未來的每輛汽車不光是高精地圖的使用者，同時(shí)也是高精地圖的生成者。
結(jié)語：智能汽車的發(fā)展需整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)共同賦能
最后，李星宇表示，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)涉及的深度與廣度都是空前的，地平線所能做到的就是提供匹配自動(dòng)駕駛技術(shù)的芯片以及軟硬件一體的解決方案，并通過開放的產(chǎn)業(yè)鏈，與合作伙伴之間的銜接變得更加高效。
在這一方面，地平線已經(jīng)與博世、奧迪、SK等公司達(dá)成合作，共同推進(jìn)商業(yè)化項(xiàng)目。
未來，不論是自動(dòng)駕駛技術(shù)對于車外的感知，還是車內(nèi)人工智能實(shí)現(xiàn)的人機(jī)交互，都將被整合成為一體化的解決方案。
而這一未來，需要整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新作為驅(qū)動(dòng)力，為智能汽車的發(fā)展賦能。
