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      地平線負責人羅恒:堅持開放賦能 圍繞智能汽車芯片展開全新探索

      作者:森林 2022-04-25 22:23:42 來源:新能源汽車網

        專題自2015年成立之初,地平線便前瞻性地決定做邊緣人工智能芯片,這在當時云計算大行其道的背景下,是一個反共識的選擇。地平線是業界第一家專注于開發汽車智能芯片的公司。

        如今,汽車智能化的實現與功能迭代對高性能汽車智能芯片的需求已成為行業共識。與此同時,除了外界熟知的汽車智能芯片,地平線在創立之初就前瞻性地確定了軟硬融合的技術路線,面向智能駕駛場景構建了強大的軟件算法能力。地平線持續致力于產品技術創新迭代,開放協同產業合作伙伴打造智能汽車生態。近期,本刊記者與地平線BPU算法負責人羅恒展開對話,圍繞智能汽車芯片展開全新探索。

      地平線BPU算法負責人羅恒

        地平線BPU算法負責人 羅恒博士

        記者:請您介紹貴司概況、主營產品與技術及發展規模。

        羅恒:回顧過往,地平線創下多個重要發展里程碑,加速助力中國汽車產業智能化轉型。2017年,地平線推出了中國首款邊緣人工智能芯片;2019年,地平線又先后推出中國首款車規級AI芯片——征程2、新一代AIoT智能應用加速引擎——旭日2。2020年,地平線進一步加速AI芯片迭代,推出新一代高效能汽車智能芯片征程3和全新一代AIoT邊緣AI芯片平臺旭日3。

        對于地平線來說,里程碑式的節點在2021年7月29日,地平線以引領行業的新產品繼續開拓汽車智能化新路徑,正式發布高性能大算力全場景整車智能中央計算芯片征程5。征程5是地平線繼征程2、征程3之后的第三代車規級產品,單顆芯片AI算力最高可達128 TOPS,真實AI性能可以達到1283 FPS(frames per second),支持16路攝像頭感知計算,毫秒必爭高效協同,能夠支持自動駕駛所需要的多傳感器融合、預測和規劃控制等需求。隨著征程5芯片的發布,地平線成為業界唯一能夠覆蓋從L2到L4全場景整車智能芯片方案的提供商。

        同時,地平線發布了一系列基于征程系列汽車智能芯片打造的智能駕駛解決方案,包括Horizon Matrix智能駕駛解決方案以及Horizon Halo車載智能交互解決方案,共同打造多層級的自動駕駛以及持續進化的車載智能交互功能。其中,基于以征程5為核心的整車智能計算平臺,地平線發布集成全場景自動駕駛、車載人機交互和車內外聯動體驗于一體的Horizon Matrix SuperDrive整車智能解決方案。Horizon Matrix SuperDrive融合47個傳感器,可互為補充,能夠滿足高速、城區、泊車以及智能人機交互等全場景整車智能需求。同時,地平線擁有自動駕駛和車載智能交互的量產級解決方案,在統一芯片架構的基礎上,Horizon Matrix SuperDrive可快速打通車內外功能,能夠基于車外路況和車內駕駛員狀態融合判斷主動介入;或基于車內場景感知和理解動態調整駕駛策略,從而建立人機互信,打造智能化、人性化的人車共駕新體驗。

        2020年,地平線正式開啟中國汽車智能芯片的前裝量產元年,成為全球繼Mobileye、英偉達后第三個實現專用ADAS芯片規?;慨a的廠商。截至目前,地平線征程芯片出貨量已突破100萬片,獲得40多個前裝量產項目定點。

        記者:群雄并起的競爭業態下,芯片企業如何保持核心優勢?

        羅恒:科技創新是引領發展的第一動力,硬核技術是科技企業立身之本。

        地平線致力于研發高性能大算力車規級芯片。2021年7月發布的征程5芯片,是地平線繼征程2和征程3開啟中國車規級人工智能芯片量產先河之后的第三代車規級產品,兼具大算力和高性能。單顆芯片算力最高可達128 TOPS,真實AI性能(自動駕駛核心負載——物體檢測任務,COCO(業內主流檢測數據集)精度(mAP)34.6%可以達到1283 FPS(frames per second),并且FPS隨編譯器優化,后續還有提升空間。

      地平線BPU算法負責人羅恒

        同時,地平線有深厚的算法基因,既是最懂芯片的算法公司,也是最懂算法的芯片公司。地平線對重要場景中的關鍵算法趨勢進行預判,前瞻性地將其計算特點融入到計算架構的設計當中,使AI芯片隨著算法演進趨勢,始終能夠保持極高的有效利用率,從而真正意義上受益于算法創新帶來的優勢。這一技術指導思想的集中體現為基于實際AI算法需求設計的BPU,例如:搭載BPU3.0貝葉斯架構的征程5可充分匹配高等級自動駕駛的需求,支撐更復雜的感知以及預測、規控功能。

        地平線已經構建起了一支算法、軟件和芯片高效協同的產品研發團隊,具備兩方面獨特的技術優勢:一是軟硬結合,用算法定義芯片并將芯片的性能發揮到極致;二是以終為始,始終用系統的視角審視其中每個模塊的設計與實現。這使得我們提供給客戶的,不僅有自動駕駛芯片,還有開放的算法和軟件支持服務,我們稱之為“軟硬結合的開放式解決方案”。

        基于自研芯片,地平線打造了地平線SuperDrive全場景智能駕駛方案,可支持高速、城區、泊車全場景自動駕駛,其背后基于感知中融合的BEV(Bird's eye view)技術、基于軟件2.0開發范式的4D標注和預測都處于行業前沿,系統領先的算法和軟件能力將幫助合作伙伴更高效的構建智能駕駛的閉環能力。

        大規模量產是檢驗企業技術能力的唯一標準。經過7年的發展,地平線在量產落地上也經受住了市場的考驗,不僅是國內首個,更是唯一一個實現了車規級人工智能芯片前裝量產的企業。2020年,地平線正式開啟中國汽車智能芯片的前裝量產元年,實現從0到1的突破,時至目前,地平線征程芯片出貨量已突破100萬片,獲得40多個前裝量產項目定點,攜手合作伙伴實現從1到N的價值共探。

        最后,我很想強調的一點是,芯片是大投入、長周期的科技成果,地平線的營收隨著芯片上車在逐漸提升,但芯片的迭代研發仍然需要很大的投入,除了2021年7月在市場上推出的高性能大算力全場景整車智能中央計算芯片——征程5,地平線還在定義下一代芯片,只有這樣才能夠保持不斷進步和技術優勢。在這種長周期中地平線近兩年仍會持續投入、培育,并且我相信,隨著芯片的不斷上車,羊群效應會使地平線的國內市場不斷擴張,造血能力也會越來越強,保持不斷的進步和技術優勢,形成良性循環。

        記者:TOPS已經成為車企最常用的算力單位,芯片企業如何為客戶提供更強有力的算力支持?

        羅恒:一般所說的TOPS是峰值算力,指的是AI芯片每秒運算次數,通常是指Int 8、FP 32、FP 16的乘法和乘法之后的累加。峰值算力是衡量AI芯片能力重要的指標。

        在峰值算力之外,其實用戶真正關心的是實際運行AI算法的性能,這個通常是指FPS(某個模型下實際運行時每可以處理的幀數)、可用算力(FPS*模型理論計算量)。實際性能意味著客戶使用芯片究竟能實現怎樣的應用功能和效果。

        地平線作為一個新晉的玩家,中國AI芯片領軍企業,有著自己獨特的思考。

        地平線有兩個觀點,一個是,算力大,不如“算得快”;一個是,好芯片更要是“好用”的芯片。

        一方面,算力更高的芯片帶給客戶的不只是價值,還有成本。一般來說,芯片的成本與其面積大致成正比,1000 TOPS芯片的成本就是100 TOPS芯片的10倍。因此,芯片算力并不是越高越好,要從性價比的角度判斷客戶究竟需要多大算力的芯片。另一方面,做企業必須有效平衡現實主義和理想主義,不能下意識地覺得這兩件事一定是矛盾的。在我看來,我們應該用極度現實主義的方法,去努力實現極度理想主義的結果。具體來說,地平線肯定會追求芯片算力的不斷提升,但在量產產品上,我們更注重憑借自身在算力與算法匹配方面的優勢,為客戶節省成本、創造價值。

        當前智能汽車發展的核心瓶頸是算力不足,汽車智能芯片成為決定競爭勝負最重要的籌碼。但受摩爾定律的功耗限制,追求純算力突破并不可持續,同時算力也并不代表汽車智能芯片“真實性能”,芯片計算效率也同樣需要關注。正如對于汽車來說,馬力(單位為HP)不如百公里加速時間(單位為秒)更真實反映整車動力性能,算力(單位為TOPS)并不反映汽車智能芯片實際性能,而每秒準確識別幀率FPS才是更真實的性能指標。

        何為新摩爾定律?在經典摩爾定律時代,大家用“PPA”指標來衡量一顆芯片的性能,即 Power、Performance、Area,對應功耗、處理任務的性能和芯片成本。在AI芯片時代,需要新的范式來定義性能,即新摩爾定律,可以從幾個維度來衡量:單位成本下峰值算力、峰值算力的有效利用率,以及有效算力轉化為 AI 性能的比率。新摩爾定律最早由地平線提出,目前已逐漸成為業界共識。

        作為一家算法基因很濃的芯片公司,地平線從征程1開始就針對自動駕駛場景設定了獨特的算法模型,并基于對關鍵算法發展趨勢的預判,前瞻性地將其計算特點融入到伯努利、貝葉斯等芯片架構的設計中,從而實現很高的計算資源利用效率。通常,GPU在跑深度神經網絡算法的時候,算力利用率有時會很低,而地平線的征程3和征程5則有很高的算力利用率。反映出來的就是征程5的每秒準確識別幀率(單位為FPS)可以大幅領先GPU。

        作為面向高等級自動駕駛的專用處理器架構,貝葉斯架構能夠保證經過較長的研發周期后,征程5芯片在正式推出時仍然能夠快速適應最新的主流算法,并隨著算法的迭代,持續提供更高的每秒準確識別幀率,從而使終端用戶真正意義上受益于算法創新帶來的優勢。

        記者:車輛駕駛過程中,除了保障算力,芯片還要在哪些方面發揮性能?比如FPS也是業界談及較多的一點。您認為該如何界定與衡量芯片的真實性能?

        羅恒:未來的智能汽車就是一臺四個輪子上的超級計算機,其中最核心的器件就是汽車智能芯片,是智能汽車的數字發動機。而制約當前智能汽車發展的核心瓶頸就是汽車智能芯片的算力不足,算力就好比智能汽車的腦容量,自動駕駛每往上走一級,所需要芯片算力就要翻一個數量級,要實現完全自動駕駛,我們需要在四個輪子上搭載天河二號級別的計算能力。

        當前智能汽車發展的核心瓶頸是算力不足,汽車智能芯片成為決定競爭勝負最重要的籌碼。受摩爾定律的功耗限制,追求純算力突破并不可持續,同時算力也并不代表汽車智能芯片“真實性能”,芯片計算效率也同樣需要關注。

        在我看來,鋪物理算力并不真正產生用戶價值,物理算力峰值計算效能等于晶體管數目乘以主頻,這個由芯片生產商決定,也即車企的成本;真正的價值應該在于最先進的神經網絡在芯片上面能夠跑多快,也即真實AI性能。

        地平線認為,評估芯片AI性能,本質上應該關注做AI任務的速度和精度,即“多快”和“多準”。而地平線提出的MAPS評測方法關注真實的用戶價值,將每顆芯片在“快”和“準”這兩個關鍵維度上的取舍變化直觀地展現出來,并在合理的精度范圍內,評估芯片的平均處理速度。

        MAPS的度量單位是FPS,全稱為Frame Per Second,即“每秒鐘可準確識別多少幀”。更高的FPS,代表著更快速的感知、更低的延時,這意味著更高的安全性能和行駛效率。顯然,與TOPS相比,FPS是一個更有價值的性能指標。

        MAPS其實是在物理算力的基礎上,通過對大量模型的測試,綜合各個模型的速度(FPS,每秒處理幀率)和準確率得到的最佳方案的量化結果。它更聚焦于使用戶能夠通過可視化的圖表直觀地感知AI芯片的真實算力。

        在體現芯片的真實AI性能的同時,MAPS評測方法還留有最大的優化空間。這里的“優化空間”,意思是指即便是一顆芯片出廠以后,它的實際性能FPS仍有可能提升,因為算法在往前演進,而隨著算法不斷演進,算法的精度或者速度也能夠有所提升。這樣的話,就使得這個芯片的FPS得到持續提升。

        隨著汽車電子電氣架構從分布式ECU架構進階到域架構,最終到中央計算機架構,汽車也將進入全場景整車智能時代,智能汽車計算架構也將從傳統的編程,用邏輯、用流程主導的1.0時代走向以神經網絡計算、以數據驅動為代表的軟件2.0時代。中央計算架構對整車計算性能也提出了更高的要求。

        記者:安全在任何領域都至關重要,如何確保芯片對于信息安全的支持?眾多芯片供應商都具備系統化解決方案,并促成汽車E/E架構的簡化,貴司是否也推出了綜合性方案?

        羅恒:傳統汽車使用的分布式ECU計算架構需要大約50~150顆MCU,對應的芯片種類也特別多,而且大都是基于成熟工藝的芯片,沒法充分利用新的工藝制程帶來的高階產能。如果把主機廠所需要管理的所有芯片型號加起來,更是超過1000種,可以說,不改變汽車電子電氣架構(EEA),芯片供應鏈的安全就很難以保證。

        從技術上講,靠增加ECU的數量來提升汽車的智能,已經難以為繼。當前智能汽車正在掀起一場電子電氣架構變革,從分布式計算架構往集中式的計算架構演進。當前的演進重點是域控制器架構,但從終局來看,集中式的計算架構打造的是一個高性能的中央計算平臺。

        正如生物的智力進化史一樣,從低等生物到高等生物,對應的是神經元的持續集中化,并最終進化出了大腦;計算集中化也讓汽車的智能得到質的提升。

        汽車電子電氣架構將由分布式ECU架構向域架構、中央計算架構發展,而所需要的芯片數量也呈數量級減少?,F在這么多的小芯片、上百個MCU,隨著電子電氣架構向中央計算架構發展,最后走向中央計算,汽車所需要的芯片數量將大大減少,MCU、CPU都可以整合到高性能的SoC當中。屆時,整個供應鏈管理要簡單得多,效率也要高得多。

      地平線BPU算法負責人羅恒

        所以,地平線也提出了一個觀點:芯片缺貨的終極解決之道——計算集中化。

        記者:貴司與哪些汽車品牌展開了合作?這些年,主機廠對于搭載芯片的需求是否發生了變化?它們在哪些方面提出了更高的要求?

        羅恒:憑借強大、可靠的技術實力,地平線目前已同(按照首字母排序)奧迪、比亞迪、長安汽車、長城汽車、東風汽車、廣汽集團、紅旗、江汽集團、理想汽車、奇瑞汽車、上汽集團等主機廠達成深度合作,快速搭建開放共贏的智能汽車芯生態。

        同時,基于征程5,上汽集團、長城汽車、江汽集團、長安汽車、比亞迪、哪吒汽車、嵐圖汽車眾多汽車廠商已經與地平線達成征程5芯片首發量產合作意向,并與理想汽車達成基于征程5的預研合作,加快推動高等級自動駕駛功能的普及上車。

        地平線征程2、征程3芯片在2021年加速實現量產上車,助力車企實現自動駕駛和車載智能交互體驗的升級。截至目前,地平線征程芯片出貨量已突破100萬片,廣泛搭載至多家主流車企的明星車型。

        記者:芯片技術下一步發展方向會在哪里?遠矚未來,企業如何面對新一輪機遇與挑戰?

        羅恒:隨著汽車智能化的發展,現在對AI計算的需求高漲。汽車是四個輪子上的計算平臺——最大的母生態,會誕生Intel、微軟級別的企業。未來智能汽車,會像PC時代,不斷升級,形成10年以上周期的發展路徑。

        地平線是一家算法基因的公司,與別家企業做AI芯片的最大不同是我們認為算法是動態的、不斷變化的,我們隨時都在預估未來的趨勢,同時,我們又是一家芯片公司,并不僅僅看算法本身,更看重算法對計算架構的影響。所以基于軟硬結合,我們用算法定義芯片并將芯片的性能發揮到極致。

        當前商業模式,地平線堅持底層賦能,定位Tier 2,以芯片+算法+工具鏈+開發平臺為核心,開放賦能,支持合作伙伴開發有競爭力的智能駕駛解決方案,總結起來就是我們的戰略slogan——AI on Horizon, Journey Together。

        AI on Horizon,就是通過底層的人工智能處理器進行開放的賦能,提供豐富的工具鏈,提供強大的服務,使得我們的客戶、我們的合作伙伴能夠在芯片之上去構建它的產品、構建它的應用、提供它的服務。而貫穿在其中精神內涵,就是Journey together,一路成就客戶,因為我們相信只有以成就客戶作為信仰的企業才能夠獲得越來越多的社會的支持,才能不斷地往前發展。在底層哲學上,我們深刻地相信,只有充分開放,才能真正地成就客戶,只有把我們的AI芯片、工具鏈乃至所有的資源都開放出來,讓我們的客戶不光能打造無與倫比的產品,而且能夠實現充分的差異化,使他們在市場上有差異化的競爭力。

        未來商業模式將進一步開放,余凱博士在近期的百人會高層論壇的演講中也提出,“讓開放更開放”,地平線將向部分整車廠開放BPU IP授權,推動汽車芯片產業躍遷。我們幫助車企自主設計開發芯片,提升差異化競爭力,在加快芯片研發速度的同時,大幅降低研發投入。

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