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地平线车规级AI芯片量产发布!路线图全公开第三

更新时间:2019-10-06

  文 韦世玮 心缘 智东西8月30日消息。今天,AI芯片独角兽地平线发布国内首款已量产车规级边缘A

  智东西8月30日消息。今天,AI芯片独角兽地平线发布国内首款已量产车规级边缘AI视觉芯片——征程2.0。

  该芯片等效算力超过4TOPS,典型功耗仅为2W,采用地平线二代BPU架构,达到车规级AEC-Q100标准,能够实现多类AI任务处理,并对多类目标实时监测和精准识别。

  据悉,该芯片早在今年年初已成功流片,并在正式量产前完成了芯片的功能性和稳定性测试,以及系统软件开发和稳定性调试。

  基于征程2.0,地平线推出了面向ADAS市场的征程二代视觉感知方案,同时发布了将于明年正式上市的全新Matrix自动驾驶计算平台。

  此外,地平线还在现场揭示了其车规级AI处理器的Roadmap发展路线图。

  据地平线创始人&CEO余凯介绍,当前地平线TOPS,整个系统功耗仅20瓦。

  明年,地平线芯片,整个计算能力达到192TOPS,功耗仅48瓦,实际车载计算算力将是特斯拉自动驾驶平台的三倍。

  余凯说,到2025年,地平线要推动车载AI计算平台达到达到1000TOPS,这是一个标志性的象征。

  这是因为,车载人工智能计算1000TOPS算力达到人类大脑的算力。他认为,真正实现无人驾驶,所要求的车载AI处理器必须是超级计算机,它的算力规模应该是1000TOPS。

  征程2.0芯片现已量产,集成了双核Arm Cortex A53,以及自研的双核地平线二代BPU架构,达到车规级AEC-Q100标准。

  性能方面,其等效算力超过4 TOPS,采用17mm*17mm的BGA388封装工艺,以及28HPC+低功耗CMOS工艺,其典型功耗仅为2W。

  地平线创始人&CEO余凯表示,征程2.0的推出对自动驾驶领域技术的多元化发展具有重要意义。

  另一方面,它支持主流深度学习框架,还能够满足自动驾驶的视觉感知、视觉建图定位、视觉ADAS等多种自动驾驶场景的需求。

  同时,基于自身BPU架构的优势和灵活性,征程2.0还可以实现人机交互功能,例如语音识别、眼球跟踪和手势识别等,进一步提升汽车智能化。

  配合高效的算法,征程2.0的每TOPS算力可以处理的帧数可以达到同等算力GPU的10倍以上。

  征程2.0能够支持多任务人工智能计算,实现像素级语义分割,2瓦功耗的处理器可以跑语义分割、检测、分类、跟踪等很多任务,可识别超过60个类别的目标,单帧目标识别数量超过2000个。

  自征程2.0流片后,它在视觉感知辅助驾驶、高级别自动驾驶、众包高精地图与定位和智能人机交互这四大智能驾驶应用场景,已获得一定的成就和突破。

  地平线车规级AI芯片,已获得来自5个国家的客户的前装定点项目,为产品的大规模商业化落地打下基础。

  基于征程2.0芯片,香港财神爷。地平线还提供一套完整的AI芯片工具链,名为地平线“天工开物”(Horizon OpenExplorer)。

  这是一套支持训练和预测的全栈工具链,能通过自动化编译优化,从而高效地使用算力,帮客户更快面向实际场景,完成AI应用的开发。

  “天工开物”包含模型结构检查器、性能分析器、模型编译器和模拟器等工具,并配备和模型、性能、产品方案相关的诸多例子,如精度测试、模型训练、关键芯片模块参考和视频/图片回灌参考等,以帮助客户加快产品落地的进程。

  除了软件工具包外,地平线,推出了面向ADAS市场的征程二代视觉感知方案,和将于明年正式上市的全新Matrix自动驾驶计算平台。

  征程2.0视觉感知解决方案,可在低于100毫秒的延迟下,实现多达24大类的物体检测以及上百种的物体识别,每帧高达60个目标及其特征的准确感知与输出。

  另外,针对国内市场的特点,该方案还专门针对中国道路和场景进行了优化,如特殊车道线、红绿灯倒计时检测、车辆突然斜向插入等。

  相比上一代Matrix,Matrix 2.0在算力提升高达16倍的同时,功耗仅为原来的2/3。

  它同时可支持高达800万像素、12路4K高清视频的输入,能实现10类车型分类与车灯检测、6类车道线检测、行人与骑车人速度朝向预测,且行人检测距离达100米,延时低于60毫秒,功耗也低于22W。

  在商业化应用落地上,Matrix 2.0面向无人低速小车、自动驾驶运营车队以及商用车/干线物流,进一步满足不同国家、不同场景的自动驾驶需求。

  余凯称,其Matrix自动驾驶的计算平台目前是世界上面出货量最大的两个车载计算平台之一。

  地平线去年已向国外用户交付百台自动驾驶车载计算平台,今年又签下了上千台的自动驾驶计算平台的订单。最快开码现场直播哲学行者张瑞敏:我的朋友没

  余凯还表示,地平线的Matrix自动驾驶计算平台,其算力将高达192 TOPS,功耗为48W,拥有芯片级功能安全,比特斯拉自动驾驶平台的算力更高、功耗也更低。

  据他介绍,特斯拉的自动驾驶平台算力是144TOPS,但它的芯片不带单芯片级功能安全等级,是两款芯片所导致的冗余,实际能够真正用于车载计算的算力只有一半,即72TOPS。

  而地平线是征程三代处理器带芯片级的功能安全,单芯片上面提供足够的冗余设计,192TOPS全部可用于做计算,算力将近是特斯拉车载计算平台的3倍。

  现场,地平线也揭示了征程系列车规级AI处理器的Roadmap发展路线图。

  地平线的第三代车规级AI处理器J3,性能达到预控制级L3,符合功能安全车规级,除了满足可靠性AEC-Q100,还符合功能安全,芯片达到ACILB,系统达到ACILD,并有保密价值加密机制,整体提供了安全可靠的芯片为自动驾驶护航。

  J3将基于BPU三代架构,协同CPU、CV等形成异构计算,在智能驾驶场景下达到最优。其整个SoC支持多达8路以上的视频输入,并支持4K,地平线会将包括数据通路在内的整个架构做优化,最后达到一个极好的效果。

  之后,地平线 max,目前已在规划中,可能采用7nm等更先进工艺,针对L4、L4+高性能车规级处理器,可支持多达12路,算力达100TOPS,功耗目标是25瓦,芯片等级达C或D。

  由于汽车在运动环境中工作,可能遇到更多振动和冲击,这要求芯片有更强的抗震能力,能应对各种极端恶劣的环境或突发情况。

  相比消费类电子,汽车可适应的温度范围更广,但对故障的容忍度为0,毫秒级延时都有可能攸关生死。

  因此,车规级芯片在可靠性、质量系统和安全系统,都必须达到相应的车规级标准。

  另外,车载环境下,数据的吞吐非常大,所以需要高效的计算带来的功耗,新能源车很烧电车,在封闭环境中散热效果也不好,车载环境对能耗效率的要求又很高。

  海量计算必然需求一个非常庞大强悍的计算平台资源,这样的一个计算平台资源带来很高的成本。

  设计流片需18-24个月,通过车规级认证系统方案开发又要12-18个月,后续还将面临24-36个月的整车集成和测试验证,再到最后的量产部署和迭代提升,总计耗时至少5-7年。

  余凯认为,车载的计算会从今天一个分布式ECU架构,慢慢会演进到域控制器,最终演变到中央计算机。

  分布式ECU是多个小处理器分别处理一些小任务,车的整个性能是主体,而域控制器会把汽车运算出来分成几个域。

  这时,汽车已经开始展现了四个轮子上面的超级计算机:越来越多是数据、决策、人机交互、以及人在体验数字下面的便捷性。

  余凯说,大概到2025年前后,汽车会展现出跟今天人们理解的PC还有移动产业发展格局的本质属性,会变成四个轮子上面超级计算机。

  这种域控制器会往中央计算单元去发展。其中汽车整车的成本结构里面会发生翻天覆地的变化。

  “以前硬件是整车结构最重要的,2025年甚至越到未来,你会发现这里面的计算平台,以及软件是整车成本里面最重要、占比最大的。”余凯表示。

  余凯表示,自动驾驶的落地时间比预期晚到,到2024年L4能否实现量产可能存在变数,当前主流的智能驾驶仍以L2、L2+的自动驾驶能力为主。

  目前,地平线已获得美、德、中、日全球四大主流汽车市场的重量级客户,同奥迪、博世、上汽、广汽、长安、比亚迪等国内外顶级Tier1和汽车厂商,以及禾赛科技、高新兴、首汽约车、SK电讯等科技公司及出行服务商达成战略合作。

  在后装市场,地平线已同包括首汽约车、SK电讯在内的多家国内外知名出行服务商、运营商达成合作。

  基于其AI芯片及算法,地平线将为这些合作伙伴提供助驾驶(ADAS)、车内多模交互、高精地图建图与定位等一系列智能化解决方案,并已实现批量部署,预计未来两三年内能够部署上千万辆汽车。

  另外,地平线AI芯片及解决方案Matrix也和国内外自动驾驶厂商、Robotaxi运营车队建立合作,目前已在海内外赋能上千辆L4级别的自动驾驶车辆。

  据悉,Matrix已成为全球L4自动驾驶计算平台的明星产品,未来两三年将有望到达万级规模的出货。

  车规级芯片成功流片后,地平线已在高级别自动驾驶、辅助驾驶(ADAS)、多模交互等方向斩获多达5个国家的客户的前装定点,并有望于明年上半年获得双位数的前装车型定点。

  由于前装市场的高准入门槛,前装定点及量产被视为评判车规级AI芯片大规模商业化能力的首要指标。

  地平线副总裁、智能驾驶产品线总经理张玉峰表示,征程芯片两年内将有百万量级的前装装车量,五年内则有望完成千万量级的目标。

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