车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ Juice
编辑 ｜ 晓寒
在当前的自动驾驶环境下，汽车行业究竟需要怎样的AI芯片？
日前，GTIC 2022全球AI芯片峰会在深圳南山区召开，国内知名AI芯片创企地平线也参与了此次大会，CTO黄畅发表了《智能计算架构2.0时代，地平线高性能AI芯片的设计理念与实践》的演讲，通过演讲提出了“智能计算架构2.0时代”的观点。
▲地平线CTO黄畅发表演讲
黄畅认为，AI算法经过过去二三十年的发展，已经从传统基于知识、规则、经验的专家系统迁移到了机器学习，尤其是以深度学习为代表的大计算量、大数据量的AI计算。
软件开发也开启了数据驱动的方式，整个计算架构开始往中央计算平台的方向发展，由AI系统去完成包括驾驶、交互等方方面面的智能计算，甚至影像娱乐等也可以通过一个子系统去辅助AI系统完成。
因此在这样的趋势下，自动驾驶技术的发展也需要匹配一个全新的计算架构，而这正是地平线所说的智能计算架构2.0，让机器更自主、让开发更简单、让计算更智能。
目前地平线正在这一新的架构下进行AI芯片和算法的开发，打造出了征程5这样具备持续更新能力的AI芯片，并且已经和多个企业建立了合作关系，将会在今年年底前装车。
地平线也将会成为目前行业内唯二的大算力AI芯片提供商，由于地平线定位为Tier 2，其也将会帮助更多的车企和Tier 1开发出更加好用的自动驾驶系统，以期在与特斯拉的长期竞争中占据优势。
那么，地平线的核心竞争力究竟在哪里？又是如何和其他竞争对手展开竞争的呢？车东西在听了黄畅的演讲及与黄畅进行了交流后，找到了问题的答案。
一、软硬结合 地平线打造核心竞争力
黄畅在演讲中认为，智能汽车堪比“计算机诞生”级的颠覆式创新，正在成为人类科技发展的母生态，因此，汽车领域也出现了很多新的趋势。
一方面，中国已经成为了全球顶级汽车智能芯片的角斗场，高通、英伟达、地平线等产品都选择了在国产车型上首发，而其中一部分车型已经成为了爆款。这说明了中国智能汽车方面拥有很好的发展土壤。
另一方面，自动驾驶在不断量产落地的过程中，对算力的需求持续提升，最新旗舰车型都已经采用了上百TOPS算力的芯片。
▲自动驾驶对于芯片算力的要求逐步增加
在这个过程中，功能和场景都在不断丰富，传感器的数量也显著增加，因此自动驾驶对于计算的需求也在大幅提升，大规模并行运算的AI计算形成了新的趋势。
目前自动驾驶行业已经出现了数据驱动为主的发展趋势，替代了传统基于规则的计算。更重要的是，AI计算取代了逻辑计算，成为了车载计算的核心，AI芯片的重要性凸显。
因此地平线方面提出了智能计算架构2.0的概念。
▲新的自动驾驶环境下需要新的计算架构
黄畅认为智能计算1.0时代是基于CPU，采用逻辑驱动方式的智能计算，而智能计算架构2.0时代则是通过端云数据不断聚合，化繁为简的开发范式与算法，计算架构采用软硬结合的开发方式，并且可以实现不断迭代。
而在智能计算架构2.0时代，芯片也将会产生非常明显的变化，未来将会形成一个统一的计算架构，可以满足智能汽车的各种应用需求。
具体到芯片设计上，黄畅认为，未来一颗芯片百分之95%以上的面积与功耗都将会为通用神经计算服务，只有不超过5%的区域为专用指令服务。
▲未来AI芯片将往统一神经架构发展
并且芯片还可以持续升级成长，地平线在成立之初就提出了一个理念，认为芯片的真实AI效能主要受三个因素影响，首先是芯片的硬件架构，决定了理论峰值算力；其次是软件架构，通过编译器将算法进行编译、拆解、重组、部署和运行调度，决定软件的有效利用率；最后则是算法架构，通过算法的优化，来提升AI算法效率。
这三个关键因素中的任何一个因素有提升，芯片的真实AI效能都将会有明显的提升。
▲地平线提出的真实AI效能公式
正是在这样的设计思路下，地平线一直致力于设计更加高性能的AI芯片，连续推出了征程2、征程3、征程5芯片，而且征程6已经在规划中。地平线也成为了AI芯片领域非常有竞争力的玩家之一。
二、创新芯片架构 打造可进化AI芯片
正如上文所说，地平线方面认为架构的提升和算法的优化都可以提升芯片的真实AI效能。
两年前，Science杂志上有一篇文章也认为即便传统半导体的摩尔定律已经陷入迟滞状态，但它的顶层通过软件、算法、硬件架构的设计，还可以持续推进端到端整体的计算架构、计算效率持续往前演进。
这篇文章的想法与地平线不谋而合，但地平线很早就开始做这件事了。
从公开资料和地平线官网上都可以看到，地平线已经累计推出了高斯架构、伯努利架构和贝叶斯架构，目前还在研究纳什架构。
“每一代都在不断升级。”黄畅说道。为此，黄畅举了几个例子，“第二代伯努利架构相比于高斯架构，最大的特点就在对分组卷积的高效支持，这使得地平线在MobileNet、EfficientNet上效率非常高。”
贝叶斯架构相对于伯努利架构的最大特点在于对low level vision类型算法加入了一些特殊算子，通过类似光流、深度估计、高度估计等算法，提升了自动驾驶系统对于一般障碍物检测的准确性。
除了架构的不断升级，地平线也在持续完善软件架构。征程5芯片在发布后，其真实AI效能从1283FPS提升到了1531FPS，这背后的原因主要就在于软件架构的改善。
▲地平线征程5参数
黄畅表示，软件最大的特点是有持续性、可升级，芯片流片后，地平线方面又用了一年时间迭代编译器和运行时的算法技术，使得芯片性能提升了20%。
尽管如此，征程5还没有达到极限状态，后续还有进一步提升的空间。
不过更加先进的制程也可以帮助芯片提升性能，地平线目前也在规划新的工艺制程，征程6芯片将会采用7nm制程，而在征程7或者征程8时，地平线的工艺制程将会走在行业前列。
芯片能够持续升级的惊艳表现也跟地平线的开发模式分不开。地平线方面在开发硬件架构的时候，会充分考虑软件的灵活性，释放出空间进行软硬结合。
软硬结合的本质是软硬件计算架构的深度结合，用软硬件结合的方式去指导软件和硬件的架构设计，再进一步去指导软件和硬件的开发。其中软件因其迭代周期快的特点，可以极大帮助硬件架构设计，从而将芯片的性能发挥到极致。
但软硬结合也存在两方面的壁垒，一是人工智能算法处在高速发展中，难以预测未来发展情况；二是需要设计更加高效的硬件架构来配合软件。因此对于大部分企业来说，软硬结合虽然很美好，但门槛比较高。
地平线方面认为，想做到真正的“软硬结合”，就需要从人工智能的应用场景出发，既要掌握软件算法的先进技术，又要掌握未来发展脉络，这样在设计硬件的时候才能真正适合场景计算的要求。
因此地平线也在积极参与自动驾驶的发展，在演讲中，黄畅也展示了地平线基于两颗征程5芯片做的自动驾驶demo展示视频。
▲地平线征程5可支持高阶自动驾驶
但这并不是说地平线要做直接供应自动驾驶解决方案的Tier 1，而是为了向外展示其芯片的性能和效果，举个简单的例子来说，地平线的视频展示更像是一个产品的说明书或者教材。
该公司的定位仍然是Tier 2，在开发芯片之外也开发更多的软件工具链，车企或者供应商可以直接选购也可以按需选购。
三、多种商业模式并行 打造更好的芯片生态
良好的芯片技术也需要良好的商业模式，相比于其他的芯片供应商，地平线的商业模式显然更加丰富。
地平线创始人余凯曾经将芯片公司与车企的合作模式进行了总结。他认为第一种是黑盒交付模式，芯片公司直接交付一个完整的软硬件系统；第二种则是英伟达模式，将GPU架构开发成芯片，加上自己的操作系统CUDA，然后让业界开发自动驾驶的软硬件系统；第三种是地平线提出的TogetherOS模式，把BPU跟SoC开发完了以后，底层软件通过开源OS的模式跟整车一起进行系统开发。
第四种则是BPU授权模式，车企可以参与从芯片到操作系统、到整个自动驾驶的软硬件系统的开发。
地平线并没有选择黑盒的模式，而是选择了开放到底的模式，甚至将向部分有能力的车企开放BPU授权。
在前一段时间，地平线还公布了一批硬件IDH合作伙伴。映驰科技、金脉、天准这三家公司获得地平线的官方授权，这三家公司将会基于地平线征程5围绕高级别智能驾驶、车路协同等领域开展技术研发与产品的深度合作，为车企提供自动驾驶域控制器和舱驾一体中央计算控制器解决方案。
而因为足够开放的心态，地平线目前已经建立起了庞大的朋友圈。在演讲的最后，黄畅展示了一张logo图，主流OEM、多个汽车供应链企业和部分MaaS/TaaS企业都在生态圈中。
▲地平线合作伙伴
自动驾驶作为一项新兴的复杂产业，仅靠车企、Tier 1或者芯片企业的能力很难将其完全打通，因此车企、Tier 1和芯片产业合作将会是一个非常高效的途径。
芯片企业向车企和Tier 1提供芯片产品，帮助后两者开发好用的智能驾驶系统，而另一方面，车企和Tier 1也可以帮助芯片企业验证产品，进行反馈，从而开发出更好用的下一代芯片产品，实现协同上升。
通过上面的介绍不难发现，地平线开放的商业模式其实也和技术分不开，正因为技术创新才诞生了新的商业模式，而新的商业模式也能够促进技术的持续上升。
正是这种技术归因的核心定位，地平线才能够得到生态合作伙伴的认可，而这些合作伙伴的支持，也让地平线拥有了挑战英伟达这样的海外AI芯片巨头的资本。
四、自动驾驶竞争加剧 新范式将发挥更大作用
目前自动驾驶行业的各个细分市场竞争都非常激烈。
在整车厂方面，特斯拉持续升级迭代自己的FSD系统，通过BEV、Occupancy Networks神经网络模型等关键技术，不断完善产品。
近日，马斯克甚至放出豪言要在今年实现完全自动驾驶。可以说，特斯拉的持续更新也给很多企业造成了不小的压力。
正因如此，国内厂商对于高速领航辅助驾驶和城市领航辅助驾驶的研究也毫不懈怠，多家车企都要在今年拿出产品。
而在芯片方面，大算力芯片的竞争已经进入了白热化阶段，上百TOPS算力甚至上千TOPS算力的产品都开始出现，算力之争正在进一步加强。
整体上来看，自动驾驶行业已经发展到了一个全新的阶段，无论是对于芯片性能的需求，还是对于商业模式的思考都有了新的变化。
在这个新的阶段中，自动驾驶最为核心的AI芯片也必须要引入新的范式，持续迭代出更符合车企和供应商要求的产品。
地平线已经在这方面率先起跑了，随着产品的不断升级和新产品的出现，将会在未来发挥更大的作用，共同促进自动驾驶时代的到来。
