軟硬結合的AI芯片助力自動駕駛
李星宇(地平線市場拓展與戰(zhàn)略規(guī)劃副總裁)
本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201908/403933.htm1 趨勢觀察
地平線具有領先的人工智能算法和芯片設計能力,通過軟硬結合,設計開發(fā)高性能、低成本、低功耗的邊緣人工智能芯片及解決方案,開放賦能合作伙伴。在汽車領域,地平線關注ADAS、車內智能交互以及高級別自動駕駛。
面對汽車數(shù)字化重塑的浪潮,從技術角度看,最大的挑戰(zhàn)來自AI邊緣計算。
在過去的數(shù)年里,我們看到自動駕駛的等級每提高一級,算力差不多要提升一個數(shù)量級。如果要實現(xiàn)全自動駕駛,我們需要1000TOPS量級的算力,而人腦的算力大概也是一千個TOPS,所以自動駕駛如果想達到人類的水平,首先要在算力方面達到人類的水平。
這個等級的算力需要AI芯片突破成本、功耗和性能的瓶頸,就必須將處理器構架的創(chuàng)新,與算法和工具鏈相結合,軟硬協(xié)同進行設計。脫離算法和工具鏈,單純談芯片的絕對算力是沒有實際意義的。
當前的業(yè)界存在一個很大的誤區(qū),往往會把絕對算力當作衡量AI芯片的主要指標,但我們真正需要的是有效算力,需要從四個維度來衡量:算力的有效利用率,每瓦的有效算力,每美元的有效算力,以及算力轉化為AI結果的效能(目標數(shù)量,幀率等)。
本質上講,芯片和構架是手段和載體,軟件是目的和靈魂。軟硬件一起做,可以讓手段和目的高度統(tǒng)一。只有硬件俯下身來去適配軟件的時候,才能夠使晶體管所發(fā)揮的效能大幅度增加。處理器構架的創(chuàng)新是一個非常高的壁壘,需要對軟件有深刻理解。這樣的整體解決方案決定了數(shù)據(jù)轉化為決策/服務的效率和質量,是時代真正呼喚的硬科技。
地平線基于這樣的理念,推出了高效能的征程芯片,第一代征程芯片已經大規(guī)模量產應用,第二代征程芯片也即將正式推出。
可以說,未來的智能汽車就是一部移動的超級計算機兼數(shù)據(jù)中心,而邊緣的人工智能處理器是智能汽車競爭的主戰(zhàn)場,更是技術制高點。
2 解決方案
依托獨特的軟硬結合邊緣人工智能處理器技術,面向智能駕駛 , 地平線可提供高性能、低成本、低功耗的多級別環(huán)境感知方案,支持對復雜場景進行細粒度、結構化的語義感知,高度可擴展、模塊化的三維語義環(huán)境重建,以及透明化、可追溯、可推理的決策和路徑規(guī)劃。而面向車內交互場景,地平線可提供 DMS、AR-HUD、Face ID 等基于視覺感知與語音技術的多種人機交互方案。具體方案包括:
1. 地平線 Matrix360°視覺感知方案
地平線 360°視覺感知系統(tǒng)搭載三塊地平線自主研發(fā)的 Matrix 自動駕駛計算平臺,搭配 4 路 192FOV 魚眼攝像頭和 8 路 59.4FOV 窄角攝像頭,通過對攝像頭安裝位置的合理布局,以實現(xiàn)車身周圍 360° 無死角視覺感知檢測。
魚眼攝像頭主要用于車身近距離 10m 以內的檢測,窄角攝像頭主要用于車身遠距離 150m 以內的檢測。整套系統(tǒng)可以 實現(xiàn) 8 大類目標的像素級語義分割,4 大類的目標檢測和識別,包括行人,車輛,交通標志,交通燈,車道線檢測。
2. 地平線NavNet眾包高精建圖與定位解決方案
針對自動駕駛落地亟需的高精度地圖需求,地平線推出了 NavNet 眾包高精建圖與定位方案。得益于地平線 Matrix 強大 的視覺感知能力,NavNet 在邊緣端即可實現(xiàn)道路語義重建并輸出局部三維地圖,進而與已有高精地圖進行匹配獲取定位。此外,NavNet 還可在無地圖區(qū)域進行自動建圖,賦能高精度地圖眾包建圖與更新。
3. 高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)
基于地平線自主研發(fā)的高性能、低功耗、低成本的邊緣人工智能視覺芯片?征程((Journey ) 1.0 處理器,通過對前向道 路中的車輛、行人、車道線、交通標志牌、紅綠燈等目標的精確定位,可實現(xiàn) L2 級別的高級輔助駕駛功能 (ADAS) 。
4. 地平線多模態(tài)交互解決方案
為打造新一代車內人機交互系統(tǒng),地平線推出了多模態(tài)人車互動解決 方案。該方案融合了視覺和語音等各個領域的 AI 技術,可結合用戶行為習慣從而更精準的判斷用戶意圖,實現(xiàn) AI 時代的立體智能推薦。地平線基于征程 2.0 架構,整合視覺和語音技術,可通過數(shù)據(jù)的預處理、算法模型的建立和決策處理三個階段,使汽車成 為具備多模感知、深度決策、主動交互的智能機器人。
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