对话地平线张玉峰：芯片的开发设计不比造车容易

在过去的许多年里，芯片行业一直被外国巨头垄断，而车内人工智能芯片是实现自动驾驶大规模实施的先决条件。因此，即使车载AI芯片的难度堪比攀登珠穆朗玛峰，也迫切需要突破。2019世界人工智能大会期间，边缘人工智能芯片公司地平线正式宣布量产中国首款汽车级人工智能芯片——第二代征途。为了了解更多关于旅程第二代的信息，在2019泰达论坛上，格仕汽车采访了地平线副总裁兼智能驾驶产品线总经理张玉峰。

地平线副总裁&智能驾驶产品线总经理张玉峰在第二代旅程中有哪些特点？张玉峰介绍，第二代Journey搭载了地平线自主研发的高性能计算架构BPU2.0，可提供超过4个TOPS的等效算力，典型功耗仅为2瓦。2019年初，Journey的第二代流媒体取得了成功。目前，正成第二代芯片开发套件已经准备就绪，可以支持客户直接设计产品。Journey III芯片搭载地平线高性能计算架构BPU3.0，符合AEC-Q100和ISO 26262车辆规范标准，预计将于明年正式上市。基于Journey II汽车的标准芯片，地平线推出了面向ADAS市场的JourneyⅡ视觉感知解决方案，还发布了性能更强的全新Matrix自动驾驶计算平台，可覆盖不同级别的自动驾驶需求，将于明年正式推出。未来，地平线矩阵自动驾驶计算平台也将发布更新和更强大的版本。基于Journey III的矩阵自动驾驶计算平台将于明年发布，其计算能力将高达192个TOPS，并能够支持ASIL D系统应用场景。Journey II的应用场景是什么？张玉峰介绍，在安防领域，第二代最大的方向是面向ADAS视觉感知，如单眼或多摄像头，完成对障碍物和移动物体的判断。例如，在常见的AEB场景中，与前车的距离、制动时间（包括车道保持、车道线识别和摄像头识别）的确定可以超过其他传感器。在L2+中，车道保持和自动巡航控制等功能可以通过视觉感知集成到一个系统中，帮助终端消费者获得更好的驾驶体验。在Robotaxis或慢速汽车的应用场景中，也需要对环境有感知，帮助其做出相应的判断。在智能座舱领域，该芯片可以提供智能场景，例如语音识别本身。到目前为止，这仍然非常具有挑战性，车内嘈杂的环境也带来了更多挑战。然而，张玉峰表示，地平线芯片目前具有足够的计算能力，再加上核心算法，通过对唇语和声音识别的理解，它可以集成视觉和声音信号源进行增强，即使在存在噪声的情况下，也可以实现对命令词更精确的理解。简而言之，Journey II可以为广泛的应用场景赋能。第二代Journey不仅可以高效灵活地实现多类AI任务处理、多类目标的实时检测和准确识别，还可以完全满足自动驾驶视觉感知、视觉映射定位、视觉ADAS等智能驾驶场景的要求，以及语音识别、眼球追踪、手势识别等智能人机交互的功能需求，充分体现了BPU架构的强大灵活性，全面赋能智能汽车。《征途》第二代的优势是什么？张玉峰表示，第二代正成在能源效率和开放性方面具有显著优势。创造极致的人工智能能效是地平线芯片设计的核心理念。基于这一概念，Journey II芯片具有极高的计算能力利用率，每个TOPS AI都能够输出10倍以上相同计算能力的GPU。与此同时，第二……

Journey的生成还可以提供高精度、低延迟的感知输出，满足典型场景对语义分割、对象检测、对象识别类别和数量的需求。第二代Journey是完全开放的，提供了从参考解决方案到开放感知结果，再到芯片和工具链的基本开发环境。它还可以根据客户的需求提供不同级别的产品交付和服务。芯片实现面临哪些挑战？在汽车行业，无论是安全领域的高级辅助驾驶，还是讨论多年的自动驾驶领域的感知、定位、未来决策，以及智能座舱中的多模态传感器，包括视觉、语音、手势等，都需要大量的算力支持。在这背后，实际上需要一个处理器来提供足够的低功耗和高计算能力。要支持如此多的数据处理，所谓的大数据需要以低延迟实时处理。张玉峰认为，这方面的挑战比纯控制芯片更高。他解释说，尽管控制芯片很小，但它不需要大量的计算能力来执行它所做的工作，只要它可以以低延迟执行一些控制命令。在张玉峰看来，芯片开发是一个漫长的过程，其商业化也是一个关键点。如果从一开始对高计算能力芯片的追求就超过了当前市场应用在成本、计算能力和功耗方面所需的指标，那么它实际上是一种商业上不成功的产品。他举例说，ADAS的视觉感知解决方案仍然有很长的芯片链，从最低级别的芯片设计，到开发工具，再到基于深度学习的神经网络模型，最后到可以应用的参考设计和开发。芯片的开发和设计并不像制造汽车那么容易。它需要来自不同背景的许多人一起工作，而一个芯片从设计到最终完成可能需要几个月甚至一年的时间。之后，它还需要进行包装和测试，以满足各种要求，例如未来满足AEC-Q100和ISO要求，这还需要一年到一年半的时间，”张玉峰说。对此，由于地平线的起步较早，张玉峰表示，“从目前的整体发展趋势来看，地平线有一个相对明显的优势，另一个优点是软件和硬件的高度协调。“地平线的商业化进程是什么？在成功生产汽车级芯片后，地平线在高水平自动驾驶、辅助驾驶（ADAS）等领域为多达5个国家的客户赢得了前端安装点，和多模交互，预计将在明年上半年获得两位数的前端安装模型点。首款搭载地平线级人工智能芯片和解决方案的量产车型最早将于明年推出。张玉峰表示，Journey芯片将在两年内实现百万级前端安装，并有望在五年内实现百万级别的目标。地平线在售后市场的商业化也在加速。目前，已与首汽约车、SK电信等多家国内外知名旅行服务提供商和运营商达成合作。基于地平线AI芯片和算法，它提供了一系列智能解决方案，如辅助驾驶（ADAS）、车内多模式交互、高精度地图构建和定位，并已实现大规模部署。预计在未来两三年内部署数千万辆汽车。此外，地平线高性能、低功耗、低成本的人工智能芯片和解决方案Matrix受到了国内外自动驾驶制造商和Robotaxi运营车队的青睐。目前，它已经在国内外启用了近千辆L4级自动驾驶汽车。Matrix已成为全球L4级自动驾驶计算平台的明星产品，预计在未来两三年内将达到1万的出货规模。人工智能的发展前景如何？人工智能是一个已经讨论了几十年的话题，它使机器能够拥有人类的智能，这是几代人的努力和愿景。我们已经玩过AlphaGo的围棋，看到它的算法超过了顶级玩家的能力。在张玉峰看来，人工智能现在的局限性在于……

分割方向相对有限，这意味着在这个方向上开发的算法很难轻易扩展到其他领域，这是一个超出计算能力的现实。在人工智能时代，处理器的算力是如何发展的，如何将软硬件结合，设计优化，以及如何快速驱动数据处理能力向人脑的算力靠拢。张玉峰认为，在过去的两年里，处理器的计算能力，即鼠标大脑的计算能力即使按照传统的摩尔定律，也应该每5年增长10倍，未来10年还会有100倍的增长。100次可能听起来不高，但小鼠在100次时的大脑能力与人类接近，至少与人类大脑的能力更接近。

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