智驾差异化周期下的「芯」风向

原创 高工智能汽车 2023-06-09 12:33


随着中国市场进入智能驾驶「差异化」竞争周期,车企对于核心算力芯片的可选项,正在变得越来越多。一方面,车企在寻求更高性价比的替代(升级)方案;另一方面,多元化的需求(舱泊一体、行泊一体、驾舱一体)给了汽车芯片新势力更多的机会。


高工智能汽车研究院监测数据显示,2022年度中国市场(不含进出口)乘用车前装标配搭载辅助驾驶(L0-L2)交付1001.22万辆,首次突破千万辆规模,同时,前装搭载率也首次突破50%大关。


此外,在车型智能化的竞争层面,随着越来越多的智能驾驶方案商进入市场,特斯拉的先发优势已经逐渐消退,也在帮助更多的车企完成智能化方面的「赶超」。


同时,更多的算力芯片可选项,意味着,NOA方案成本有望实现进一步下降,并推动市场进入规模化量产阶段。高工智能汽车研究院预计2025年,NOA前装标配搭载量将超过380万辆,渗透率超过17%。


未来几年,30万元以下车型,将主打舱泊一体。这是高工智能汽车研究院的判断,原因之一是智能座舱的普及度远高于智能驾驶。比如,7nm工艺的高通8155芯片已经渗透至10-15万元区间车型,这在几年前几乎不可想象。


高工智能汽车研究院监测数据显示,以今年1-4月中国市场乘用车新车交付数据来看,标配智能网联座舱的新车交付均价为20.58万元,相对比的是,标配L2级辅助驾驶的新车交付均价为24.68万元。


2023(第十四届)高工智能汽车开发者大会圆桌对话现场


成立于2018年的芯擎科技,选择直接从7nm切入汽车赛道,踩准了时间点。“三年前我们做7纳米的时候很多人不理解,现在来看是一个正确的决定。”芯擎科技战略业务发展副总裁孙东坦言。


而在当时,更多的同行选择了10nm以上的工艺制程,“如果达不到高算力,意味着研发的产品不能满足未来智能化发展对座舱芯片提出的要求。”在孙东看来,在正确的时间推出正确的产品,才能真正满足客户的需求。


去年开始,一些供应商开始基于高通8155打造基础版舱泊一体方案,而基于8295的舱泊融合2.0方案也即将在今年底进入SOP。


而在中国本土市场,芯擎科技同样给到车企更多的选择。在今年初正式量产交付(领克08,预计8月正式上市),该公司的首款7纳米车规级SoC芯片“龍鷹一号”也将陆续在今年上市的多款车型中搭载。


数据方面,“龍鷹一号”拥有8核CPU、14核GPU,以及8 TOPS AI算力的独立NPU。强大的音视频处理能力最多可支持7屏高清画面输出和12路视频信号接入,并在行业内率先配备了双HiFi 5 DSP处理器。


而双“龍鷹一号”解决方案,配置了SE-Link高速互联总线,16TOPS算力更是可以支持包括APA辅助泊车、RPA远程泊车等全场景泊车在内的L0-L2的辅助驾驶功能,为车企落地舱泊一体方案提供了更多的可选项,从而帮助主机厂显著降低成本。


今年开始,“龍鷹一号”也将陆续在红旗、吉利等多款车型量产上车。此外,芯擎科技也完成了包括东软、德赛西威、博世、LG、亿咖通等座舱赛道龙头企业在内的合作落地。


“舱泊一体功能在几年前是没有的,这就要求我们在产品研发过程中需要对行业下游的理解,以及对自己研发能力、交付能力的判断,这样才能推出有竞争力的产品。”在孙东看来,座舱算力支持泊车以及基础辅助驾驶,是一个成本最低、路径最捷径的过程。


根据高工智能汽车研究院监测数据显示,2022年中国市场乘用车标配泊车+智能座舱的交付量达到247.58万辆,这其中,大部分泊车功能基于独立的ECU方案。


而另一个市场细分需求,则是行泊一体


今年5月,黑芝麻智能宣布获得一汽红旗下一代FEEA3.0电子架构平台项目量产智驾芯片定点。基于华山二号®A1000L系列芯片,一汽红旗将打造非分时复用的高性价比行泊一体自动驾驶域控平台,未来该平台将应用于一汽红旗80%左右车型。


数据显示,2022年中国市场(不含进出口)乘用车前装标配搭载行泊一体域控制器交付上险为77.98万辆,同比增长高达99.63%,搭载率为3.91%(2021年为1.92%)。


高工智能汽车研究院预测,2023年L2级行车+泊车交付有望突破300万辆。其中,行泊一体域控方案占比将超过60%。在这背后,智能驾驶赛道已经从一味追求高性能转向兼具性能与性价比,同时轻量级行泊一体方案从双芯片向单芯片发展也已经成为趋势。


黑芝麻智能主打自研的两大核心IP——车规级图像处理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN车规级低功耗神经网络加速引擎,AI算力分别为58TOPS、16TOPS(INT8),是国内首款单芯片支持L2+/L2++级自动驾驶、同时集成360环视及低速泊车功能的产品。


而基于A1000L芯片打造的Drive Sensing解决方案,是业界唯一可量产搭载单SoC芯片的行泊一体方案,支持L2+行车领航NOA、泊车HPA/AVP、3D 360环视全景、多路DVR等功能,为行业提供高价值和极具成本优势的芯片方案,拥有极致性价比。


“成本方面,对于华山系列来说,在整个产品定义上已经考虑了自动驾驶的整体需要,我们内置了GPU,能够帮助车企在使用的时候避免对座舱资源的消耗,这是一个更高集成度,更具性价比的方案。”黑芝麻智能产品负责人徐晓煜表示。


另一家主打自研混合精度NPU和AI-ISP技术的爱芯元智,成立于2019年5月,专注于打造高性能、低功耗的移动人工智能计算芯片。从今年二季度开始,该公司将陆续有合作车企的乘用车落地,今年实现批量化交付,明年实现规模化交付。


“在汽车行业,我们从用户价值出发,以核心技术为支撑,提供极具竞争力的产品和方案”,爱芯元智汽车事业部总裁龚惠民表示,公司已经在不同行业累计出货超亿颗芯片,具有丰富的产品开发与量产经验,经过了市场充分验证。


需要强调的是,爱芯独创的混合精度NPU,通过丰富的算子和指令集优化,高效的张量核与灵活的向量核,在提供超强的CNN性能同时,还赋予了产品业界领先的BEV与Transformer性能。


“我们的工具链历经迭代与优化,非常高效易用”,龚惠民提到了爱芯的一些实际客户案例,展示了他们如何进行快速的算法移植与量产开发。


引入AI的方式颠覆传统的ISP(图像信号处理器)设计,基于自有AI-ISP与NPU的联合架构设计,通过数据驱动,针对性地优化传统ISP处理链路上的关键环节,可大幅提升ISP的性能表现,解决一些困扰了智能驾驶多年的疑难场景,推动行业进一步的技术迭代。


龚惠民给出了几个典型场景的案例,比如,进出隧道口,由于内外光强反差巨大,如何快速跟踪不断变化的光线,并准确对目标进行自适应调整,爱芯智眸® AI-ISP可以实现很好的效果。


其次,在夜间完全无光的场景,AI-ISP可以通过学习提升SNR信噪比,然后做大幅度的增强,来优化夜晚场景的物体感知。


目前,该公司推出的M55、M76系列芯片,分别应用于CMS、ADAS一体机、单芯片行泊一体并行全时域控等领域,在高性能、低功耗之外,还具有方案系统成本优异的特点,且均支持被动散热,满足行业发展趋势和需求。


而对于如何打造高算力、高效率的汽车芯片平台,还需要来自架构创新


今年5月,后摩智能发布业内首款存算一体智驾芯片鸿途™H30,以12nm制程实现最高物理算力 256TOPS,典型功耗 35W,成为国内率先落地存算一体大算力AI芯片的公司。


“行业需求的多元化趋势,对芯片厂商来说,一定会有更多的机会。这个机会需要通过差异化去抓住。”后摩智能联合创始人、战略副总裁项之初表示,存算一体是打破冯·诺依曼架构“两堵墙”的解决方案之一。


而在后摩智能的芯片并不依赖于先进的制程工艺及封装技术,量产成本更低。“相对成熟工艺制程开发的芯片,其晶圆成本约为采用先进工艺制程芯片的三分之一。”


得益于存算一体底层架构创新优势,鸿途™H30能效比达到7.3Tops/W,具有高计算效率、低计算延时、低工艺依赖等特点。


此外,在面向下一代中央计算平台架构上,中国企业也已经与全球芯片巨头站在了同一起跑线上。而今天在整个汽车行业从过去的「硬件堆料」快速转向「性价比」要求的背景下,市场也在释放新的需求。


“我们希望把智能驾驶域和智能座舱域最基础的功能做到一颗芯片上,提供极致的性价比。同时,车厂也可以在这上面叠加其他芯片,更灵活的针对不同定位的车型,提供差异化的功能。”徐晓煜表示。


今年4月,黑芝麻智能率先首发武当系列智能汽车跨域计算平台及其首款芯片C1200,支持处理多路CAN数据的接入和转发,支持以太网接口并支持所有常用的显示接口格式,支持多屏输出,多路4K能力;支持双通道的LPDDR5内存颗粒,可满足跨域融合后的带宽需要。


更重要的是,C1200能够灵活支持行业现在和未来的各种架构组合,单颗芯片满足包括CMS(电子后视镜)系统、行泊一体、整车计算、信息娱乐系统、智能大灯、舱内感知系统等跨域计算场景,极具高价值和成本优势。


按照高工智能汽车研究院的测算,30万元以上车型将是首批升级中央计算+区域控制的细分市场,预计2023-2024年将迎来多域配置车型渗透率10%的拐点。同时,如何帮助车企进一步降本并实现更多车型的部署,也将是巨大的机会。


“10%-20%是新技术扩散的关键门槛。从过去的历史经验来看,一旦跨过这个临界点,就会进入快速扩散阶段。”在徐晓煜看来,通过一颗芯片来覆盖最海量车型智能化的需求,也是科技平权和规模化的最佳注解。


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    Python多领域场景实战课 快速成为多面手,Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言,它支持面向对象以及面向过程的程序设计,应用非常广泛。那么Python能做什么?下面来看下Python的主要用途介绍。

    1、Web开发
    Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站,它有庞大的库和模块,如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
    Python还集成了一些框架,比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外,它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发,会非常便捷。例如,您可以在美国服务器上安装Python,并用它来搭建网站。

    2、人工智能和机器学习
    很多AI和ML模型都是用Python搭建的,数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库,比如:
    用于数据处理和分析的Pandas工具集
    用于数学计算的NumPy和SciPy库
    可视化库Seaborn和Matplotlib
    机器学习算法库,如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

    3、游戏开发
    Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏,如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏,它促进了具有各自库的3D游戏的开发,也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

    4、桌面GUI开发
    Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库,但还有其他支持库

    5、Python爬虫
    爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。
    从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

    6、Python数据分析
    在使用Python进行数据分析之前,我们需要遵循以下步骤:
    获取数据:数据可以来自各种来源,例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
    清洗数据:清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
    探索性数据分析(EDA):EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
    数据建模:在进行数据建模之前,我们需要进一步清洗数据,并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后,我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
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