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黑芝麻眼中的特斯拉、英伟达、Mobileye、华为及其他-超级汽车网

   日期:2022-04-22     作者:汽车网  联系电话:浏览:400    

在2020北京车展上,人工智能感知计算芯片及解决方案公司黑芝麻智能科技携自主研发的车规级芯片华山二号 A1000等一系列产品亮相,并面向全球市场发布基于A1000芯片打造的FAD(Full Autonomous Driving)全自动驾驶计算平台。我们与黑芝麻智能科技的COO刘卫红、CEO单记章一起聊了聊他眼中与车规级芯片相关的话题。

黑芝麻眼中的特斯拉、英伟达、Mobileye、华为及其他

左:黑芝麻智能科技创始人&CEO单记章右:黑芝麻智能科技联合创始人&COO刘卫红

四年了,黑芝麻成为国内唯一具备技术实力对标英伟达和特斯拉的芯片公司

刘卫红:我们提供了一个开放的生态,这个跟我们有其他的竞争对手提供一个封闭的生态是完全不同的。目前全球在这个领域最领先的企业是英伟达和特斯拉,我们黑芝麻的芯片推出来以后,我们跟英伟达和特斯拉做了个比较,单位功耗下的算力要优于特斯拉,我们的功耗也比特斯拉低,与英伟达接近,所以我们的FAD自动驾驶是领先于特斯拉的FSD。

我们通过多芯片的级联能够满足不同场景客户的运用需求。一颗A1000 L,16个tops算力,可以满足多camera的需求,前视1个,环视4个,或者叫做5V1R(5摄像头1个毫米波雷达)的这种需求。

华山二号A1000标准版可以做到70个TOPS算力,满足了L2+的需求,我们单个芯片可以接进12个摄像头。另外通过两颗芯片级联以后,A1000可以在FAD上实现140 TOPS的算力;如果是4颗的话,我们可以达到280 TOPS的算力。

技术发展是应用在不同领域的。英伟达做的叫做GPU,是一种通用的计算,英特尔是做CPU的,Google做TPU的,我们是做专用的车上面这种视觉为主的应用。我们把不需要的东西拿掉了,专注于这个领域。几者之间的架构不一样,英特尔做的CPU用作图形计算就比不过英伟达;英伟达做图形计算很强,但是做一些二维的、云上面的神经网络的计算,他就比不过Google的TPU;我们做车端的应用,我们就超过它们三家,这是因为各个架构(针对场景应用)的优化是不一样的。我们是ASIC(专用芯片),专用在自动驾驶这方面的芯片。他们是通用的芯片,所以他们的成本、功耗、算力这些东西都不是最优的,我们是做到最优化并真正量产的。

特斯拉为什么自己做一个芯片,来做这样的一个域控制器(FSD)?以前特斯拉是用英伟达的,英伟达的(DRIVE PX平台)从哪方面性能都不如(FSD),所以现在业界上真正的能做到比较好的高等级自动驾驶的芯片,只有特斯拉在大量量产。我们跟FSD比,比如说这个能效比,我们是特斯拉的三倍,利用率我们也超过特斯拉,这是我们专门优化的结果。

单记章:我们A2000的解决方案会超过1000 TOPS。我相信可能会比英伟达,比特斯拉的下一代都要强。

Mobileye已经out了

刘卫红:现在真正能上车到这个级别的就这三家(黑芝麻、特斯拉、Mobileye)。Mobileye有两个问题,首先它是一个封闭的商业模式,另外它走的是老的技术路线,所以他们基本上就是out了。

去年你们可以看到很多车选择了Mobileye,但是今年已经没有了。

华为有一个问题

单记章:华为的产品跟我们几乎是一样的,非常接近。我相信华为的技术也很牛,而且华为招了很多人做事情。但是华为有一个问题,它基本上是一个封闭系统,与Apple一样做了垂直整合。传感器、雷达、激光雷达……一级供应商做的事情华为全做了,然后它说自己在做整车的解决方案而不是造车,这样它就变成了一个封闭的生态,没有人愿意与它合作。我们是一个开放的生态,我们甚至卖芯片,我们把硬件都给开放出来。针对车规应用的高等级自动驾驶的芯片供应商,现在国内只有我们一家。我们和华为不是竞争关系。华为是一个封闭系统,做垂直整合,我们是一个开放的系统,服务的是一汽、上汽等各种各样的车企。

黑芝麻究竟要做什么

刘卫红:黑芝麻的定位是做一个把外部环境和决策控制之间连接起来的纽带。通过我们的这个计算平台,支持图像处理感知,输送感知图像交给下游做决策。我们通过了ISO26262功能安全的认证,正在进行AECQ100的测试。另外,我们支撑智能汽车的开发体系,会提供包括底层的操作平台和软件算法在内的整个工具链。黑芝麻在芯片里面有很多独特的核心技术,以及我们自己的IP图像处理ISP,此外还包括神经网络加速器。我们现在已经具备了芯片平台的交付能力,我们最近刚刚给主机厂交付了几十颗芯片。我们不仅仅是做芯片硬件,还提供整个的工具链。我们前不久发布的与上汽的合作便使用了我们的定位技术。

单记章:我们与上汽的合作是前装的形式,但不光是ADAS,而是一个多种传感器融合的产品。我们的平台比较强的是可以多传感器处理,比如说GPS、IMU或者北斗,加上车上面的方向盘信息,再加上摄像头的信息,再加上雷达的信息做一个融合。我们用的非常低成本的零部件,做到非常高精度,误差小于10厘米这样的(定位)精度。GPS在城市里边的一些区域或者隧道里边是没有信息的。我们在这些地方,精度能够做到10厘米,但是成本非常低。以前用差分GPS能做到很高的精度,但是接收器可能会卖到5000美元一个,我们这只要两三百美元就能做到这么高的精度。我们做了一个多个功能在一起的方案,这样一来车厂就很喜欢了。

国产自主的芯片还需要突破

单记章:说到国内芯片与海外的技术差距,中国的现状就是水平确实是比硅谷还是要差一些,高性能、可靠性、耐久性这些方面,中国确实还有一段路要走。

刘卫红:一汽、上汽、长城、比亚迪、奇瑞,吉利……都有自己的核心的一级供应商做域控制器。像我们黑芝麻这样的科技公司,刚好就有这样一个机会与主机厂、一级供应商进行全面的合作。我们提供工具链,提供我们的芯片,提供我们的算力平台,能够赋能整个自动驾驶的发展。我们的核心芯片是打造全新汽车产业的一个关键技术点,目前我们国家的芯片可能还依赖于海外的厂商,像英特尔、英伟达、高通,我们国产自主的芯片还需要突破。目前在这个赛道里面能提供车规级芯片的供应商寥寥无几。

 
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