芯片厂商请回答：有大算力是否就可以搞好自动驾驶？

文︱立厷

图︱网络

从发展角度看，自动驾驶并不简单得只是汽车行业的事，而是未来数字城市特别是智能交通的一个关键环节。围绕不同场景，包括开放的城市道路、半开放的高速、封闭的园区，作为赋能技术，人工智能感知、边缘计算和车路协同等将成为推动城市发展的原动力。

在以“智车智驾 智创未来”为主题的2021中关村智能网联汽车国际创新论坛上，黑芝麻智能科技CMO杨宇欣从高性能自动驾驶芯片的角度分享了对市场和行业发展的一些看法。

未来出行的两条路径

杨宇欣认为，自动驾驶将成为人类社会，特别是未来出行的核心生产力。以L3为节点，自动驾驶的商业化应用有两条路径：L3及以下的辅助驾驶将以Tier 1为主导，主要面向主机厂提供系统集成方案；L4－L5自动驾驶则以互联网公司为主导，旨在在封闭或开放路况下实现商业运营（出租／物流／环卫等），而人工智能感知技术和车路协同／边缘计算的融合将在两条路径上齐头并进。

在传统燃油车时代，很多创新都集中在生产制造燃料方面，现在进入了智能驾驶时代，更多创新已开始集中在核心芯片、新的电子电气架构、人工智能技术等。未来大数据、人工智能和运营管理的结合将为无人驾驶时代奠定基础。

如谷歌的观点，无人驾驶时代司机行业将彻底消亡，汽车将成为城市的基础设施，负责把人或货物从a点送到b点，就像现在我们使用的通信网络一样。

智能汽车需要高性能计算芯片

杨宇欣认为，从行业发展看，不管制定什么样的技术路线和发展方向，高性能计算芯片都是智能驾驶产业发展的核心和基础。人工智能等技术的应用需要有算力来支撑，算力相当于一个发动机，持续支撑软件的发展和硬件的拓展。

在产业中，硬件，特别是核心芯片，所处的位置就像一个舞台。产业链上的不同角色在这个舞台上上演一台大戏。芯片决定了功能和性能的边界，所以舞台的大小要由芯片来决定。其他合作伙伴，包括主机厂的软件、硬件合作伙伴在这台戏里都有自己的角色。

架构变迁给芯片带来机会

杨宇欣认为，今天处在用创新技术推动汽车产业快速变革的时代，一觉醒来，原来的传统汽车行业已经从夕阳产业变成了朝阳产业。电子电气架构的变化，各种新兴功能、性能、芯片的出现推动着整车的变化。过去一台车上大概有500颗芯片，未来的新能源智能电动车可能有800到1000颗芯片，而且最重要的是并非在原有500颗芯片基础上再增加500颗，而是500个新的芯片；伴随整车电子电气架构的变化，原有的500颗芯片也会变化。对做车载芯片的公司来说，功能边界和性能的变化是一个非常好的机会，因为车中需要各种各样新的芯片。

从整车架构看，大家的设计可能不一样，但是传统车辆的分布式电子电气架构已开始转向域控制架构。2022或2023年，国内主机厂的主流车型基本上都会跨越到新的电子电气架构。其核心包括座舱域、驾驶域、底盘控制域等。未来的中央计算架构正在推动核心芯片的发展，目的是把更多功能集中到中央计算大脑中。

主机厂想要的是什么？

杨宇欣表示，伴随汽车电子电气架构的发展，特别是软件的增加，今天的汽车越来越像一个电子产品。无论PC还是手机，其发展都经历过从最早的各种分立式芯片到将越来越多的功能和性能在在单芯片中的集成。汽车正在这样走。

现在汽车行业都在讲软件定义汽车，它将在两个维度上决定未来汽车产业的发展。从技术维度看，软件和硬开始解耦和分离，现在主机厂开始更多考虑软件含量，包括算法和应用的开发。

主机厂想要的是什么呢？它需要汽车的软硬件解耦，在汽车卖出去以后，软件还可以不断地迭代升级，这对硬件提出了更高的要求。所以主机厂都在讲硬件预埋，就是为了保证软件不断地迭代升级。

无论是传感器种类，还是算力都要留有足够多的冗余，特斯拉就是一个很好的例子。特斯拉的车出厂时可能是L2，但它的硬件级别是按照L2＋设计的，甚至是L3级别预制的，后期可以通过软件的不断升级来支持各种功能。

另一个维度是商业模式，可能对汽车行业影响更大。随着软硬件的分离，软件不断迭代升级，功能和性能不断扩展，驾乘体验也水涨船高，还会给主机厂带来更多商业模式。现在特斯拉已经开始按月对自动驾驶功能收费。可以想象，其他主机厂可能很快仿效，比如可以像游戏一样花钱买“皮肤”，让车内焕然一新。因为现在的仪表盘、中控、大屏越来越多，而且全部是数字化的，过个春节还不能换一个喜庆一点儿的背景？

特斯拉下一代的车会标配游戏手柄，因为新款特斯拉Model S的车载系统游戏性能已逼近最新的索尼PlayStation 5。可能很快，除了PC、Xbox以外，全球游戏厂商的游戏首发平台还会增加一个车平台。这些都是未来汽车作为第四空间能够创造的价值，也是汽车产业寻求转型的理由之一。

黑芝麻智能的定位是做未来汽车的大脑，其平台是包括核心算法、芯片的完整自动驾驶解决方案。在车路协同方面，公司与清华大学、国汽智联等合作，在不同城市开展试点和部署，不仅是单车，也包括路端感知软硬件解决方案。

“我们的定位是Tier 2”

杨宇欣自信地说，2016年成立的黑芝麻智能可能是国内唯一一个由一帮做了20年芯片和一帮做了20年车的人配置的创企团队。芯片行业和汽车行业的壁垒都不低，对行业的理解，对技术和未来趋势的把握非常重要。成功地把两个行业非常资深的团队捏在一起，致力于一个共同目标——成为赋能产业的Tier 2。

全球最领先的自动驾驶技术公司都是自研IP，包括英伟达、高通、Mobileye、华为。黑芝麻智能的芯片也是基于其自主可控的核心IP开发的，同时在软硬件方面充分开放。其开发的核心IP有两个：一个是图像处理，一个是神经网络加速器。这两个IP解决了自动驾驶最核心的两个问题——看得清和看得懂。

特斯拉说过，要在L3以下消灭摄像头以外的所有雷达，视觉将成为最关键的一个技术。图像处理需要将所有采集进来的大量数据处理得足够清晰，避免出现人工智能中常说的garbage in，garbage out（垃圾进垃圾出），因为输出质量是由输入质量决定的，如果图像数据质量差，算力再高也得不到很好的结果。

汽车的大脑应该什么样？

杨宇欣解释说，电子行业的发展早期都是硬件先行，因为硬件特别是核心芯片决定了功能和性能的边界。所以早期都是先准备好硬件，才能让软件应用有足够多的发挥空间。无论是PC，还是智能手机行业，早期的卖点都是CPU几个核、主频有多快。手机从四核、六核到八核、十核，但现在大家买电脑买、手机不再考虑多少个核、CPU主频是多少，因为当性能发展到一定程度，内核已不再是软件的瓶颈，大家就不再去关注它了。

就自动驾驶而言，目前还处在行业发展的早期，所以大家经常会问一个问题：自动驾驶到底需要多少算力？没有人能回答，主机厂也回答不上来。因为既要满足现在的算力要求，同时又要为日后留足够多的算力冗余，所以就不停地跟芯片厂商要算力。

算力重要，但不是唯一

杨宇欣说，从芯片的发展来看，算力很重要，但并不是推动自动驾驶发展的唯一动力，因为更重要的是芯片的综合计算能力。从客户需求及市场成熟度来看，L2＋／L3已经是消费刚需，高算力SoC芯片、AI计算平台及图像处理能力是自动驾驶演进的基础。

工业和信息化部印发的《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》等政策给出了驾驶辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶等部署的时间点，可以看出伴随不同阶段传感器的增加，对算力有不同的要求。

黑芝麻智能从来不过多强调算力，而是强调打造一颗AI芯片。更准确的描述是一个异构、多核架构的计算芯片。就像手机一样，它有多种功能，处理器有20多种，包括CPU、GPU、DSP、NPU等等。自动驾驶芯片亦然，需要综合计算能力来支撑未来的不同性能需求。

从L1到L5发展，CPU的作用是运行路径规划算法，包括一些传感器融合都是由CPU来处理的，而大家更关心的NPU（神经网络处理单元）的算力是多少TOPS，NPU是用来做感知的；此外还需要其他处理器，如用GPU提供高清3D渲染来实现泊车功能，所以综合计算能力更重要。

与国外顶级厂商比肩

杨宇欣也表示，黑芝麻一直专注大算力计算芯片，因为毕竟要满足主机厂对大算力自动驾驶芯片的要求。所以，黑芝麻是最早推出大算力自动驾驶芯片的公司之一，今年4月，又发布了算力达196TOPS的华山二号A1000 Pro INT8精度算力的芯片。

他认为，目前芯片算力的计算方法非常混乱，而基于INT8精度的自动驾驶算法是主机厂最需要的。无论是特斯拉的72TOPS，还是英伟达的OrinX的254TOPS都是基于INT8精度的算力。黑芝麻明年将推出250T以上算力的芯片，能够与国外顶级厂商在技术上比肩。

另外，黑芝麻提供完整的开发工具体系，从芯片架构设计开始软硬件都是解耦的，整套硬件芯片以及操作系统、中间件、算法全部是解耦的，可以根据客户的不同需求提供灵活的解决方案。

朋友圈越来越大

杨宇欣最后表示，随着人工智能框架体系和工具链的成熟，算法的公众化门槛在不断降低。现在主机厂都希望采集足够多的数据，进行足够高质量的标注来研发自己的算法。

所以，他们需要足够开放的环境，需要黑芝麻智能这样的公司提供完整解决方案。因此，完整的生态体系、更多的产业合作才能发挥技术优势。2021年9月，黑芝麻智能成为了小米投资的唯一一家自动驾驶芯片公司。

总之，领先的技术优势、完整的产品体系、开放的生态系统和灵活的商业模式，将支撑黑芝麻一路前行，推进自动驾驶的更快发展。