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智能汽车的发展离不开高性能芯片，这点在业内已经成为了共识。尤其随着自动驾驶不断往更高级别演进，系统越来越复杂，无论是在性能、功耗还是可靠性方面，对芯片都提出了更高的要求。
秉承着为自动驾驶研发高性能芯片的发展理念，近几年国内涌现出一批芯片初创企业，黑芝麻智能作为其中的一员，自成立就致力于大算力计算芯片与平台等技术领域的技术研发。9月29日，黑芝麻智能联合创始人兼COO 刘卫红受邀参加由东风汽车联合武汉经济技术开发区举办的举办“东方风起领航、智能驾驶跃迁——中国车谷2021智能汽车产业创新发展论坛”，期间刘卫红就自动驾驶对芯片的新发展需求及黑芝麻智能在智慧出行方面取得的成果展开了分享。
自动驾驶快速演进，高性能SOC是主要驱动力
作为百年汽车行业十分重要的变革之一，自动驾驶随着感知、决策分析等核心技术不断取得新突破，正呈现强劲的发展势头。尤其是L2+及L3自动驾驶，从现阶段的客户需求及市场成熟度来看，已经成了消费者刚需。
据中汽中心新统计数据，在2021年上半年上市的345款新车中，有130款具备L1自动驾驶功能，158款具备L2级自动驾驶功能，L2在新车中的装配率占比高达46%，而在去年同期这一比例还只有39%，提升非常明显。
接下来随着越来越多的终端用户在购车时开始将智能化配置作为重要的选车依据，与此同时国家在政策层面进一步给予更多的政策指引，自动驾驶有望迎来更广阔的发展空间。
根据黑芝麻智能判断，未来自动驾驶的商业化应用有望以L3为节点，分为两条路径。其中L3及以下的辅助驾驶，会以Tier1为主导，面向主机厂提供系统集成方案。L4-L5的高等级自动驾驶，将会以互联网公司为主导，在封闭或开放路况下实现商业运营，如Robotaxi、无人物流、无人环卫等。
目前这种多元化的竞争格局已经在初步形成。在ADAS领域，以博世、大陆集团、采埃孚等为代表的跨国零部件巨头占据了绝对的话语权，另外德赛西威、均胜电子、华为等本土供应商也在崭露头角。在Robotaxi、自动驾驶卡车、无人配送、Robobus等细分市场，则更多是由百度、阿里、美团等科技公司领跑。
不过，无论身处哪一赛道，高性能自动驾驶芯片都尤为重要。
“智能汽车作为一个涵盖所有新技术、新应用的超级智能终端，最核心的部分就是大脑，也就是计算芯片。”刘卫红指出。“甚至可以说，抓住了自动驾驶芯片的发展，就抓住了智能汽车产业链的核心。”因为高性能自动驾驶芯片作为硬件体系的中枢，将不仅能很好地满足智能汽车软硬件配置提升所带来的大算力需求，在电子电气架构从分布式向集中式演进、软件定义汽车甚至更复杂的车路协同体系中也将发挥关键作用。
由于自动驾驶级别演进的需要，以及软件定义汽车趋势下硬件预埋模式的走热，目前新车搭载的传感器数量正大幅提升，从初期超声波雷达、毫米波雷达和摄像头的总搭载量在10个以内，到现在已经增加到20+了，部分甚至超过了30个，并且激光雷达也开始上车。这些传感器每天都会产生大量的感知数据，尤其是激光雷达的加入，将使得整车的算力需求呈指数级增长，背后必然需要高性能的自动驾驶芯片才能实现整车数据更好地交互。
另外车路协同的普及应用也将催生海量的计算需求。尽管当前单车智能路线已经能解决绝大部分场景下的驾驶难题，但在一些特殊天气或者驾驶场景里，由于感知方面的不足，依旧存在很多难以解决的长尾问题。而且单车智能还面临较高的成本问题，随着L1到L5的逐步演进，整车传感器数量大幅提升，算力需呈指数级增长，都将导致整车成本居高不下。比较之下，通过车端与路测感知的融合互补，赋予整车超视距能力，可大大提升车辆的场景适应性，真正智慧交通的落地，因而受到广泛关注，成为自动驾驶发展的主要方向，甚至是高阶自动驾驶的必然选择。
放眼全球，以中国和美国为代表的市场都在大力推进基于车路协同的自动驾驶发展。加之AI、5G等技术不断获得新突破，为V2X的进一步落地提供了重要源动力，车路协同已经得到了实质性发展。据相关数据预测，2020年至2024年，中国车路协同市场规模年复合增长率达67.8%，由此带来的计算需求也将大幅提升。因为相较于单车智能模式里车车与车云等的交互，车路协同还增加了路测感知，进一步提升了整个系统数据交互的复杂性。
“可以预见的是，到L4/L5级自动驾驶，可能需要超过1000TOPS的神经网络计算能力，以及性能强大的CPU；其中到L5，对计算能力的要求可能要达到500K DMIPS。”刘卫红表示。因此，如何开发出算力更高、综合性能更强的芯片是行业亟待解决的问题。
立足“聪明车”+“智慧路”，打造智慧出行新引擎
与国家顶层设计层面的步伐保持一致，在推动自动驾驶商业化落地的过程中，黑芝麻智能也选择了车路协同技术路线，即同时从“聪明车”和“智慧路”两个层面着手，构建端到端、全栈式的自动驾驶解决方案。
为此，黑芝麻智能自研了两大核心算法IP：车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU。“因为自动驾驶的发展需要算力支撑，高算力SOC芯片、AI计算平台、良好的图像处理能力均是自动驾驶演进的基础。”刘卫红指出。
其中ISP可让摄像头在超低光和大逆光场景下清晰成像，满足汽车在各种复杂环境下的感知需求，让汽车“看得清”。经过ISP处理过后的图像会继续被传送到车规级深度神经网络加速器NPU，进行推理和决策，让汽车“看得懂”。
依托这两大自研核心IP，黑芝麻智能先后推出/规划了多款华山系列高性能车规级自动驾驶计算芯片，分别是：
华山一号A500，黑芝麻智能的第一颗车规级智能驾驶芯片，2019年8月发布，算力达5-10TOPS；
华山二号A1000，2020年6月发布，算力达58-116TOPS，是第一款可以支持L2+自动驾驶的国产芯片，现已获得多家车厂量产定点机会；
华山二号A1000 Pro，2021年4月发布，7月流片成功，算力达到106(INT8)—196TOPS(INT4)，单颗芯片可以支持高级别自动驾驶功能，实现从泊车、城市内部到高速场景的无缝衔接；
A2000芯片，将于2022年发布。该款芯片将采用前沿的7纳米工艺，单颗芯片算力超过250TOPS，相比今年发布的A1000 Pro芯片AI性能更有大幅提升，将能够支持L4/L5级自动驾驶。
不仅如此，黑芝麻智能还基于A1000分别打造了FAD自动驾驶计算平台和FAD Edge路测感知计算平台。其中 FAD自动驾驶计算平台基于两颗华山二号A1000芯片的级联方案打造，算力最高可达232TOPS，可支持激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的接入，配合上层软件FAD SDK，开放丰富的API接口，满足TJP、HWP、CP等完整L2+/L3级智能驾驶场景的需求。
而FAD Edge路测感知计算平台，主要面向智慧公路和智慧城市建设。该平台可实现最高232TOPS的算力，同样能够支持多路感知数据接入和多种类型传感器接入，并对交通参与者进行检测和分类，以及通过V2X系统与车辆连接，现已在国内三个城市进行了部署。黑芝麻智能“聪明车”+“智慧路”双平台联动的发展格局由此正式形成。据悉，后续FAD Edge还将升级到A1000 Pro计算平台，算力持续提升，为行业提供更大算力的路侧感知平台。
在此过程中，刘卫红指出，黑芝麻智能最核心的优势在于拥有“芯片+汽车”的资深复合型团队，既懂芯片又懂车，并且对汽车和芯片行业有着深厚的技术储备、深刻的洞察力以及商业化经验。
尤其是在商业落地方面，黑芝麻智能一直坚持立足Tier2，通过构建开放的应用生态赋能OEM。为了充分地开放赋能，黑芝麻智能推出了一系列的工具链开发包及应用支持，从生产工具、开发工具到各类SDK/HDK均有覆盖，包含硬件、BSP、感知算法、中间件、应用、数据、云服务等多个不同领域，可从开发到量产给合作伙伴全流程的工具链支持。
黑芝麻智能的这些努力也获得了业界的认可。刘卫红透露，黑芝麻智能迄今已经与中国一汽、博世、上汽、东风悦享、中科创达、亚太、保隆等40多家产业链合作伙伴开展了一系列商业合作，成为了中国芯突围的重要推动者之一。
特别值得一提的是与一汽的合作，凭借在自动驾驶芯片领域的深厚积累，早在2019年黑芝麻智能就与一汽进行了深度合作，在自动驾驶芯片、视觉感知算法和数据等领域展开多方位的合作。随后的2020年8月14日和2020年12月31日，黑芝麻智能和一汽两度深化合作，以联合开发基于华山二号A1000的智能驾驶平台，打造红旗芯算一体化自动驾驶平台。根据双方的规划，两家公司将选用黑芝麻智能华山二号A1000自动驾驶芯片联合打造智驾大脑，以支持L3行车和L4泊车自动驾驶功能，相关技术后续将应用于红旗旗舰SUV车型。
最近，黑芝麻智能在新的战略轮及C轮两轮融资中，又获得了小米的加持。考虑到小米目前正大举进军汽车领域，这意味着未来小米汽车也有望成为黑芝麻智能角逐自动驾驶计算芯片推动者强有力的背书。
(原标题：高阶自动驾驶快速演进，突破算力瓶颈是核心)
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