车规级大算力芯片推动自动驾驶商业化落地

黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年，是行业领先的自动驾驶计算芯片及平台研发企业，专注于大计算力的计算芯片及平台等技术领域的高科技研发。黑芝麻智能可以为自动驾驶和车路协调提供完整的解决方案，包括自动驾驶计算芯片和基于车辆法规设计、学习图像处理和低功耗精确感知的自动驾驶计算平台，支持自动驾驶产业链相关产品解决方案的快速产业化。

黑芝麻智能科技有限公司产品营销经理艾瑞特以“汽车级大计算芯片推动自动驾驶商业化”为主题发表演讲。以下是发言摘要:

艾瑞特黑芝麻智能科技有限公司产品营销经理。

芯片是一个非常火热的行业，但是用户终端会更多的感受到汽车领域的摄像头、雷达、车载环境，对底层芯片的迭代过程、具体性能、车辆法规要求等并不熟悉，所以本次演讲主要围绕“如何实现巨大的计算能力”；“如何推进自动驾驶商业化”分两个方面介绍。

在传统汽车时代，内燃机和机械系统的进化可以推动整个汽车工业的发展。智能电动时代，整车的芯片份额越来越高，芯片的作用越来越重要。计算迭代和数据创新驱动整个汽车产业进化到智能驾驶时代，电子电气架构从最初的E/E型转向功能域控制，最终走向中央计算+区域控制。芯片在这个过程中能起到什么作用？

黑芝麻是如何实现强大计算能力的？

从实际应用的角度，以乘用车中的出行和停车一体化功能为例。其实市面上很多方案只是简单的把开车和停车的芯片放在一块板上，并不是真正的开车停车一体化。真正的功能集成要在单个芯片上实现，对计算能力的需求必然增加，于是AI芯片应运而生。

图片来源:黑芝麻智能科技

总体来说，从分布式到领域集成，会带来一个显著的效果，就是整体电子电气架构在系统设计上会更简单。此外，多领域整合还可以确保供应链复杂性、物流、后期维护和投资成本的降低。

为了保证更好的域收敛效果，不仅需要AI计算能力，还需要强大的CPU，比如BSD盲点监测，look around函数的拼接。这些任务可能需要内置一个GPU，对信息安全和功能安全的要求会更高，然后内置一个满足信息安全和功能安全的MCU。

而市场上现有的AI芯片只强调AI计算能力，在信息安全、信息处理等综合性能上表现不佳。黑芝麻智能推出的A1000芯片就是针对这个痛点，属于适合域控制的SoC芯片。认证方面，A1000芯片已通过AEC-Q100 2级认证和ISO26262功能安全产品ASIL B认证，可随时向客户提供PPAP相关支持文件。

在操作系统方面，A1000芯片已经完成了业界主要操作系统的移植和验证，包括Linux、QNX、RT-Thread和Windriver。在工具链方面，支持动态异构多核任务分配和客户自定义算子开发，提供友好易用的工具链开发包和应用支持，帮助客户快速移植模型和部署集成流程。

图片来源:黑芝麻智能科技

大功率规芯片的量产是一个长期的过程，需要经过产品定义、芯片切片、芯片封装测试、规的可靠性认证、功能安全认证、量产等几个环节。这期间需要2-3年的发展时间。由于时间周期较长，企业需要提前对行业做出整体判断。接下来主要介绍几个关键因素。

首先，黑芝麻智能是国产芯片。2016年成立之初，本土化的概念还没有兴起。在最初的产品定位上，黑芝麻智能以国产化和整车法规水平为目标，在设计过程中考虑了整车法规水平测试的要求。芯片的硬件设计完成后，会有中间件等工具链的研发需求。这是因为芯片属于硬件，工具链和中间件需要发挥整体作用。

图片来源:黑芝麻智能科技

目前，黑芝麻智能已经推出了两大核心自研IP:车载级图像处理ISP和车载级深度神经网络加速器NPU。在市场上，很多辅助驾驶系统主要依靠摄像头，所以对摄像头传感器拍摄的图像的处理是一项非常关键的技术。如何保证采集到的图像能够正确的发送到NPU进行ac……leration和AI学习，然后输出最终的判断标准？第一步是处理车辆法规图像。

另一个是NPU，汽车级深度神经网络加速器。现在很多芯片都是计算能力小的芯片，黑芝麻的智能产品专注于计算能力大的领域，弥补了市场上计算能力的不足。黑芝麻智能芯片的AI计算能力来自于NPU。虽然业内有争议，但根据各企业的计算能力竞争来看，还是有很大的市场潜力的。

特别是在商用车领域，目前大量的计算能力运行在嵌入式工业计算机上。但工控机不是车辆规格产品，无法面对商业化和大规模落地或满足整车量产。如果要嵌入整车，需要考虑芯片的简化和资源的优化。这些工作不可能一步到位，所以业界在很长一段时间内还是需要大计算能力的芯片。

图片来源:黑芝麻智能科技

如何推进自动驾驶的商业化？

一个简单的AI芯片无法满足多领域融合的要求。因此，黑芝麻智能华山二代的A1000芯片除了自研IP外，还集成了GPU、信息安全、功能安全MCU，确保这款芯片在承担传感器集成、信息安全、地图众包等更多功能的同时，能够提供更强的计算能力。此外，黑芝麻智能软隔离和硬隔离技术可以确保不同IP核之间存在针对故障的保护机制。

中美技术博弈增加了全球供应链的不确定性，疫情导致的全球汽车产业核心缺失凸显了本土核心芯片供应链缺失的问题。美国芯片领域的部分供应故障，短时间内不会影响整个汽车行业，但作为长期影响已经存在。事实上，从2018年开始，中国行业就出现了一波国产化的浪潮，但这几年进展缓慢。其中一个主要原因是车辆限界装置生产认证周期长，需要厂家提前布局，慢慢积累。

2016年，黑芝麻智能开始布局国产芯片，已经在窗口期推出量产芯片产品。基于A1000的带动作用，黑芝麻智能希望与国内其他芯片厂商合作，共同提供完整完整的纯国产解决方案。在硬件推广的同时，黑芝麻智能也在积极适配国产软件，促进软硬件协同发展。另外，芯片的使用感受直接关系到工具链是否完善。黑芝麻智能开发的AI工具链是开放的，支持各种神经网络算法的部署。黑芝麻自主研发的智能感知算法，加速了智能导航和停车的应用。总的来说，与行业形成完善的生态和布局，让客户“取之有道，用之有道”，是黑芝麻智能的目标。

最后介绍产品布局。黑芝麻智能平台方案几乎可以覆盖所有商用车辅助/自动驾驶场景:从L2智能前视摄像头、L2+多智能摄像头融合、干线物流、L3排队跟车、L4封闭园区无人驾驶。黑芝麻智能基本采用单芯片方案实现上述功能，实现了真正的多领域融合。黑芝麻智能专注于大计算力芯片的研发，在计算力的部署和嵌入上也弥补了市场。

(以上内容来自2022年9月21日盖世汽车主办的2022第二届商用车自动驾驶大会上，黑芝麻智能科技有限公司产品营销经理艾瑞特发表的题为《汽车级大规模计算芯片推动自动驾驶商业化》的主题演讲。)黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年，是行业领先的自动驾驶计算芯片和平台研发企业，专注于技术领域的高科技研发……计算芯片、大计算能力平台等ds。黑芝麻智能可以为自动驾驶和车路协调提供完整的解决方案，包括自动驾驶计算芯片和基于车辆法规设计、学习图像处理和低功耗精确感知的自动驾驶计算平台，支持自动驾驶产业链相关产品解决方案的快速产业化。

黑芝麻智能科技有限公司产品营销经理艾瑞特以“汽车级大计算芯片推动自动驾驶商业化”为主题发表演讲。以下是发言摘要:

艾瑞特黑芝麻智能科技有限公司产品营销经理。

芯片是一个非常火热的行业，但是用户终端会更多的感受到汽车领域的摄像头、雷达、车载环境，对底层芯片的迭代过程、具体性能、车辆法规要求等并不熟悉，所以本次演讲主要围绕“如何实现巨大的计算能力”；“如何推进自动驾驶商业化”分两个方面介绍。

在传统汽车时代，内燃机和机械系统的进化可以推动整个汽车工业的发展。智能电动时代，整车的芯片份额越来越高，芯片的作用越来越重要。计算迭代和数据创新驱动整个汽车产业进化到智能驾驶时代，电子电气架构从最初的E/E型转向功能域控制，最终走向中央计算+区域控制。芯片在这个过程中能起到什么作用？

黑芝麻是如何实现强大计算能力的？

从实际应用的角度，以乘用车中的出行和停车一体化功能为例。其实市面上很多方案只是简单的把开车和停车的芯片放在一块板上，并不是真正的开车停车一体化。真正的功能集成要在单个芯片上实现，对计算能力的需求必然增加，于是AI芯片应运而生。

图片来源:黑芝麻智能科技

总体来说，从分布式到领域集成，会带来一个显著的效果，就是整体电子电气架构在系统设计上会更简单。此外，多领域整合还可以确保供应链复杂性、物流、后期维护和投资成本的降低。

为了保证更好的域收敛效果，不仅需要AI计算能力，还需要强大的CPU，比如BSD盲点监测，look around函数的拼接。这些任务可能需要内置一个GPU，对信息安全和功能安全的要求会更高，然后内置一个满足信息安全和功能安全的MCU。

而市场上现有的AI芯片只强调AI计算能力，在信息安全、信息处理等综合性能上表现不佳。黑芝麻智能推出的A1000芯片就是针对这个痛点，属于适合域控制的SoC芯片。认证方面，A1000芯片已通过AEC-Q100 2级认证和ISO26262功能安全产品ASIL B认证，可随时向客户提供PPAP相关支持文件。

在操作系统方面，A1000芯片已经完成了业界主要操作系统的移植和验证，包括Linux、QNX、RT-Thread和Windriver。在工具链方面，支持动态异构多核任务分配和客户自定义算子开发，提供友好易用的工具链开发包和应用支持，帮助客户快速移植模型和部署集成流程。

图片来源:黑芝麻智能科技

大功率规芯片的量产是一个长期的过程，需要经过产品定义、芯片切片、芯片封装测试、规的可靠性认证、功能安全认证、量产等几个环节。这期间需要2-3年的发展时间。由于时间周期较长，企业需要提前对行业做出整体判断。接下来主要介绍几个关键因素。

首先，黑芝麻智能是国产芯片。2016年成立之初，本土化的概念还没有兴起。在最初的产品定位上，黑芝麻智能以国产化和整车法规水平为目标，在设计过程中考虑了整车法规水平测试的要求。芯片的硬件设计完成后，会有中间件等工具链的研发需求。这是因为芯片属于硬件，工具链和中间件需要发挥整体作用。

图片来源:黑芝麻智能科技

目前，黑芝麻智能已经推出了两大核心自研IP:车载级图像处理ISP和车载级深度神经网络加速器NPU。在市场上，很多辅助驾驶系统主要依靠摄像头，所以对摄像头传感器拍摄的图像的处理是一项非常关键的技术。如何保证采集到的图像能够正确的发送到NPU进行ac……leration和AI学习，然后输出最终的判断标准？第一步是处理车辆法规图像。

另一个是NPU，汽车级深度神经网络加速器。现在很多芯片都是计算能力小的芯片，黑芝麻的智能产品专注于计算能力大的领域，弥补了市场上计算能力的不足。黑芝麻智能芯片的AI计算能力来自于NPU。虽然业内有争议，但根据各企业的计算能力竞争来看，还是有很大的市场潜力的。

特别是在商用车领域，目前大量的计算能力运行在嵌入式工业计算机上。但工控机不是车辆规格产品，无法面对商业化和大规模落地或满足整车量产。如果要嵌入整车，需要考虑芯片的简化和资源的优化。这些工作不可能一步到位，所以业界在很长一段时间内还是需要大计算能力的芯片。

图片来源:黑芝麻智能科技

如何推进自动驾驶的商业化？

一个简单的AI芯片无法满足多领域融合的要求。因此，黑芝麻智能华山二代的A1000芯片除了自研IP外，还集成了GPU、信息安全、功能安全MCU，确保这款芯片在承担传感器集成、信息安全、地图众包等更多功能的同时，能够提供更强的计算能力。此外，黑芝麻智能软隔离和硬隔离技术可以确保不同IP核之间存在针对故障的保护机制。

中美技术博弈增加了全球供应链的不确定性，疫情导致的全球汽车产业核心缺失凸显了本土核心芯片供应链缺失的问题。美国芯片领域的部分供应故障，短时间内不会影响整个汽车行业，但作为长期影响已经存在。事实上，从2018年开始，中国行业就出现了一波国产化的浪潮，但这几年进展缓慢。其中一个主要原因是车辆限界装置生产认证周期长，需要厂家提前布局，慢慢积累。

2016年，黑芝麻智能开始布局国产芯片，已经在窗口期推出量产芯片产品。基于A1000的带动作用，黑芝麻智能希望与国内其他芯片厂商合作，共同提供完整完整的纯国产解决方案。在硬件推广的同时，黑芝麻智能也在积极适配国产软件，促进软硬件协同发展。另外，芯片的使用感受直接关系到工具链是否完善。黑芝麻智能开发的AI工具链是开放的，支持各种神经网络算法的部署。黑芝麻自主研发的智能感知算法，加速了智能导航和停车的应用。总的来说，与行业形成完善的生态和布局，让客户“取之有道，用之有道”，是黑芝麻智能的目标。

最后介绍产品布局。黑芝麻智能平台方案几乎可以覆盖所有商用车辅助/自动驾驶场景:从L2智能前视摄像头、L2+多智能摄像头融合、干线物流、L3排队跟车、L4封闭园区无人驾驶。黑芝麻智能基本采用单芯片方案实现上述功能，实现了真正的多领域融合。黑芝麻智能专注于大计算力芯片的研发，在计算力的部署和嵌入上也弥补了市场。

(以上内容来自2022年9月21日盖世汽车主办的2022第二届商用车自动驾驶大会上，黑芝麻智能科技有限公司产品营销经理艾瑞特发表的题为《汽车级大规模计算芯片推动自动驾驶商业化》的主题演讲。)

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