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地平线张玉峰:芯片的开发设计不比造车容易
北京pc28开奖结果网 ·  王金玉 ·  2019-09-03

  计算进而决策在自动驾驶领域占有重要地位,芯片对车载运算的重要作用不言而喻,而在芯片领域我国的技术和产品如何?能否支撑自动驾驶需求?车规级芯片相较于普通芯片又有哪些特殊要求。日前,地平线副总裁、智能驾驶产品线总监理张玉峰就相关问题接受了记者专访,并介绍了地平线首款车规级芯片的相关情况。以下是专访实录: 

  芯片的开发设计不比造车容易 

  记者:芯片领域的发展情况如何?芯片要想达到1000TOPS的水平,难点在哪里? 

  张玉峰:不光是控制芯片、整体芯片,在过去这么多年一直还是欧美、外资企业的芯片为主。包括Intel、Xilinx,包括TI等。相对而言,控制芯片相MCU要简单一些。CPU基本上是两大架构,即Intel的X86,AMD也在里面和ARM。最近几年火起来的人工智能处理器,跟传统CPU还是有比较大的区别的,传统CPU追求持续性工作,然后去完成分配任务,完成工作的管理。  

  从汽车行业来讲,要更好的完成安全领域的高级辅助驾驶,甚至自动驾驶领域的感知、定位、未来的决策,以及车内面向智能座舱的基于多模态的传感器,包括视觉、语音、手势等等,需要很大的算力来支撑,这就需要像地平线这样一款处理器,能够在足够低的功耗情况下,提供足够高的算力去支撑对于这么多的数据处理,即所谓的大数据,而且要在实时低延迟的情况下完成。我认为这部分的挑战要比纯控制性的芯片高。控制芯片虽然小,当然它也需要在稳定性、可靠性方面做出足够努力,但它本身并不需要一个大算力去实现工作,就是可靠、能够在低延迟的情况下执行几个控制命令就可以了。 

  我们刚刚发布的国内首款车规级人工智能处理器对标EyeQ4,今年2月流片回来,28纳米,2瓦的功耗,拥有大于4万亿次/秒计算的算力。2017年,地平线发布全球第一个流片人工智能处理器,那时候还不是车规。三年半之后,今年2月份流片成功第二代,我们地平线在这块还是起步很早的,做了很多工作。 

  其实做芯片,尤其是面向ADAS的视觉感知解决方案的芯片,是个很长的链条,从最底层的芯片设计到开发工具,到基于深度学习的神经网络模型,再到能应用参考设计开发。可以说,芯片的开发设计不比造车容易,需要很多不同背景的人在一起合作,而且一个芯片从设计到最后完成也是好几个月,甚至一年,之后还有它的封装测试等等,包括很多的要求,例如满足ACQ100未来满足ISO的要求,又是一年到一年半的时间,还是非常长链条的。地平线起步非常早,积累了优势明显的先发优势。我们的另外一个优势在于软硬件的高度协调,尤其是在我们二代芯片的算法软件跟上来以后,世界各国的客户都给予了很好的反馈。 

  芯片研发周期长的同时,商业化又是一个很关键的点。如果一开始就追求高算力的芯片,而它在成本、算力、功耗上都超出了当前这个市场上应用所需要的指标,那实际上是一个商业上不成功的产品。目前,从市场的反馈情况,真正的L3阶段的自动驾驶的量产还要往后推迟3年左右的时间,即2022年左右。这里所说的L3是真正能够解放双眼,驾驶员可以不去关注外面的情况,在遇到车不能控制的场景下能够提醒驾驶员去接管,这还需要一段时间。目前还处于辅助驾驶即L2.5及以下的阶段,而这个市场的算力不需要到百T或者千TOPS。按照传统摩尔定律的规律,每5年应该会有10倍算力的增长,未来10年会有一个100倍的增长。 

  法律法规和人际交互是障碍 

  记者:从L2到L3的跨越还有哪些障碍? 

  张玉峰:事实上,现在市场上有些车辆在技术上已经达到了L3阶段或者接近L3,但在法律法规方面却并不允许。同时,人机交互方面也存在很大挑战,也就是说,车能够处理大部分情况,在遇到处理不了的情况时及时提醒人,让人及时接管,人如果不能及时接管怎么办,这是很难处理的。而在这种情况下,出现事故是谁的责任?这是一个非常难处理的阶段。业界也有意见,认为可以直接跳过L3L4。我认为L3是不是需要跨越的,这里我不做过多评判。但从芯片研发角度来讲,我认为,感知这方面是可以提供足够的算力和功能覆盖 

  地平线的产品已经拿到了5个国家客户的前装点,对于地平线而言今年是非常激动人心的一年。从芯片的前装来讲,能够百万级的前装装车辆,5年预期是千万级,从目前我们看到的定点的车型质量来看。最早是明年上半年,我们的芯片就能出现在面向消费者的乘用车里,这其实也是对我们目前的技术、产品成熟程度的一个肯定,包括我们商业模式的一个肯定。地平线还是坚定的做一个二级供应商,所以目前定点前装项目里面,我们是通过Tier1合作伙伴集成到整车里面。 

  后装也是我们比较重要的一个业务,帮助包括网约车、“两客一危”这些运营车队用我们的芯片+算法赋能,这里面包括驾驶员危险行为的监测,更便于车队管理他的驾驶员,包括关注车内乘客的安全,以及未来可以在后装市场提供车内的交互和体验。今年我们的后装收入应该是亿级。前装受限于他的周期,我们也有一些不错的NRE收入,主要还要等到车型落地之后有一个更稳定、更健康的前装收入。这种组合打法来帮助我们在商业模式上在落地上更有效,是一种生存方式吧。其实汽车行业本来就是拼谁活得更久一些。地平线现在的商业落地和商业模式还是思考和落实的比较顺畅。 

  ASIL-D高度的未来的无人车车型规划,但它的商业模式还是以共享出行为主,不是针对所谓的私家车模式,因为它的成本还是很难在几年内降到我们所看到的乘用车的水平,降不下来的话,还是会约束。一定是因为它有限定场景,第二它有成本限制,很难让普通消费者直接购买和应用。共享车也是一个趋势,而且它能够分担成本,能够更好地控制运营范围、运营时间、运营工况。所以在L4这个领域,我的判断一定还是以限定性的共享出行方式逐渐落地,因为它一定要积累足够多的里程才能验证它的这个方案是不是足够安全可靠,能达到量产的要求,实际上这个过程还是蛮漫长的。高级别自动驾驶的技术挑战性和资金、人力的投入是远超过任何一家公司的,无论公司大还是小,哪怕像Waymo这样的公司,其实一个人去干也是很辛苦的。您也看到Waymo在跟很多的OEM主机厂合作。如果说谈到高级别自动驾驶,更多的还合作而不是竞争。其实自动驾驶行业有足够大的市场,我们也欢迎健康竞争。 

  汽车是四个轮子上的计算机 

  记者:地平线的优势在哪?尤其是与国际巨头相比,差距在哪?芯片未来的发展如何? 

  张玉峰:我们的优势有一点就是软硬件设计上的高度协同,尤其是AI人工智能领域的处理器,其实是高度的软件算法驱动,而且是场景驱动。我们常讲一句话,叫做场景决定算法,算法定义芯片。地平线无论是算法方面的积累,还是芯片设计方面人才的储备都是不亚于传统的半导体厂商,无论是国内还是国外。在AI算法的人才储备上,实际上比起海外的国际芯片厂是有非常明显优势的,因为AI这个时代,我们在起跑线上还是领先的,不亚于海外的友商,他们也有他们的焦虑所在。任何一个年轻的做芯片、做半导体的厂家其实面临的挑战,还是要有落地项目,在你没有落地项目的时候客户会质疑。无论是半导体厂商还是车厂,它对于一个新兴的产品,包括芯片会有质疑。 

  过去我们有过这样的挑战,我觉得地平线应该说是幸运的,有自己的口碑,在行业一步一步积累了一些影响力,其实我们第一个顶点项目应该是在流片前就已经确定下来了,所以还是蛮幸运的,能在业界有这样的突破。 

  但是还有挑战,我们要实现的功能、要满足的场景是很复杂的,还是有很多的场景需要有更多工程化的付出,让这个东西能够经得起最终消费者的使用和车厂的检验,这是我们需要持续投入的。像我们对标的友商已经积累了十几、二十年,即便我们有比较快的速度,从人才、技术上也有自己的优势,但还是要有很多脏活累活,需要不停的、持续的、大投入的去做。 

  从技术角度讲,我们预测,未来芯片将会从分布式ECU到乘用车,向车载的超计算机方向发展,让它变得更集中,更高性能,同时功耗和可靠性上也能满足车队的要求。在地平线看来,汽车是四个轮子上的计算机,这是我们对未来的判断。当然,最终汽车还是要满足首要的要求,就是安全性和可靠性,我认为即便有些新鲜的玩家会挑战大家普遍的规则和认知,但最终还是要以这个为首要,而我们在这方面拥有很大的市场。 

  编辑:王琨 

专题
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