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如何赢下智能驾驶的下一个十年?

圆周智行 圆周智行 2023-11-23

前不久,百度发布的《百度智能驾驶开放白皮书》预计,2026年搭载L2+级别高阶智能驾驶系统车型的市场渗透率将跨沟(超过15%),产业迎来智能驾驶的大发展,未来3年是关键窗口期。

         

无独有偶,理想汽车创始人李想随即也在社交平台表示,智能电动汽车产业正在迎来“二战最后的三年”,淘汰赛已经拉开序幕。他也曾多次在公开场合表示,智能驾驶会是整个淘汰赛决胜的关键。

         

         

         

智能驾驶的浪潮让车企们趋之若鹜,但沿用旧规则行事的他们却处处碰壁。不同企业,甚至同一企业不同车型之间,底层OS不统一,电子电气架构不统一,芯片架构都不统一,产业结构混乱。

         

如何更好地把握行业发展趋势,更好地应对挑战,是所有从业者都在思考的问题。

         

地平线创始人余凯在2023年4月的百人会论坛提出,智能汽车是堪比“计算机诞生”级的颠覆式创新,将成为人类科技发展最大的母生态。而芯片和操作系统是智能汽车的数字底座,是产业的最佳破局点。

         

时间紧,任务重

         

PC时代和智能手机时代给我们最大的启示是,产业格局建立的窗口期时间非常短。对行业所有参与者而言,时间紧,任务重。

         

要在如此短的时间窗口期内构建自己的核心竞争力,芯片作为中枢大脑,承载着智能汽车的通讯,计算,存储,感知等各种技术部署,被提出了更高的要求。

         

过去几年,智能驾驶从仅有纵向功能,到行泊一体再到高速NOA,城市NOA,直至全场景智能驾驶,ODD(设计运行域)不断扩大。对算力的要求越来越高。

         

地平线的芯片保持着每年一迭代的频率升级,从最开始的征程2到如今的征程5,地平线成了首家量产百T算力的国产智驾芯片企业。

         

但仍有新的挑战不断冒出来。

         

有观点认为,只有高阶辅助驾驶成本压缩在0.5-1.5万之间,覆盖整车成本的3%、5%,才能实现更普惠化的智能驾驶。

         

作为智能驾驶的“中枢大脑”,芯片是最先被开刀的地方。“好的芯片”成为企业的迫切需求。

         

何为“好的芯片”?

         

传统的摩尔定律认为,同样价格前提下,每18-24个月,元器件的数量翻倍,性能也翻倍。但通过提升晶体管密度改善性能的办法存在物理极限,单纯依靠堆叠算力的方式并不可取,行业需要寻找新的突破点。

         

余凯提出了新摩尔定律,芯片算力大,更要算得快。同样的神经网络算法,在单位时间、单位成本里面去算更多的数据。


地平线通过两个指标衡量芯片好坏:FPS/Watt(FPS除以功耗)和FPS/Dollar(FPS除以钱)。前者是芯片的开发效率,后者是,在芯片上完成算法开发的成本。

         

地平线的重心也围绕此展开,提高芯片效率,并且提供好的开源工具,走在客户前面。

         

过去一年半,地平线通过优化编译器和算子将征程5的帧率从1283提升到了1718。简单点说就是,硬件不变的情况下,效率提升了。


当然,作为供应商,只干好自己的的活还远远不够,还需要帮客户排忧解难,并且让芯片更好用。

         

不止芯片开发,智能驾驶公司在做软件嵌入式开发时也存在的成本高,门槛高、验证难等挑战。

         

据此,地平线自主研发了天工开物算法工具链,为开发者提供模型量化、优化、编译、仿真、部署、调试的全流程支持;

         

针对自动驾驶算法迭代需要的标注、训练等云端能力打造了开发云基础设施艾迪。

         

但从芯片平台到智能驾驶功能量产,仍需要完成域级控制器和板级,中间件和功能件等软硬件集成等工作。需要大量的人力和时间成本去堆砌。

         

地平线在刚刚结束的上海车展上发布了踏歌OS,它的作用主要是完成底层软件的集成适配。

         

         

余凯认为“只有软件和硬件高度协同,才能保证计算能效。”

         

地平线也正在通过构建“芯片+工具链+开发平台+OS”软硬结合生态的方式帮助智能驾驶企业抢占先机。

         

生态合作案例攻占智能驾驶主舞台

         

尽管芯片企业都在想方设法帮助客户提升效率,但不同芯片的架构设计,运算效率,工具链,开发平台都不一样,这会直接影响企业相关产品的量产速度。

         

量产速度是检验芯片生态是否好用的试金石。

         

目前,除了还在卷算力的英伟达,以及相对封闭的Mobileye,国内聚焦智能驾驶芯片的玩家主要有地平线,黑芝麻,芯驰。

         

刚刚结束的上海车展是芯片企业与合作伙伴商业成果落地的一次集中体现。从结果来看,地平线在这场角逐中拔得头筹。

         

地平线的优势主要集中于3点:

         

其一,出货量大。

         

截至目前,地平线征程芯片累计出货量超过300万片,已与20+车企达成战略合作,量产定点车型超过120款,已经量产车型数量超过50款。


业内首款燃油车实现NGP智能导航辅助驾驶功能的车型荣威RX5,就是宏景智驾通过3颗地平线征程3打造的域控制器,并且支持泊车功能。

         

其二,量产速度快。

         

上海车展期间,大陆和地平线的合资公司大陆芯智驾开发的800万像素智能前视摄像头一体机也登台亮相,它基于征程3可实现全速自适应续航,车道保持,智能换道辅助,车道智慧选择等功能,目前已经在长安深蓝SL03上车。后期可通过OTA推送,进一步实现智能上下匝道辅助、记忆泊车等功能。

         

合资公司大陆芯智驾总经理徐红女士表示:“芯智驾在成立短短一年多的时间完成量产及客户交付,表明了大陆芯智驾针对中国本土化场景而进行的专项优化,响应速度更快。”

         

“跟我们合作的所有客户,从开始做项目到SOP,在全行业里面是最快的。”地平线副总裁兼软件平台产品线总裁余轶南认为, 这是地平线的一个核心竞争力,支持大家量产交付的时间做到最快。

         

其三,项目合作方广泛。

         

不同于其他芯片企业主要与域控企业打交道,地平线的合作伙伴包罗万象。包含Tier-1,ODM、IDH、芯片、图商、传感器等上下游产业伙伴100余家。根本原因在于,地平线开放的生态环境让每家企业都能在其中找到自己的位置。

         

     

这样的案例不胜枚举。

         

上海车展期间,地平线与哪吒汽车深化战略合作,哪吒将基于地平线征程5推出高阶NOA辅助驾驶功能。首款车型计划于2024年量产落地。

         

此前,映驰科技和哪吒联合开发的哪吒U泊车方案就是基于单征程3打造,已于去年12月实现量产SOP,这是全球首个基于地平线征程3的泊车量产项目。

         

由于行业标准还没有统一,不同车型的操作系统,上层的云也不同。加之芯片算力不断提升,怎么样保证硬件的变化对软件的影响足够小,让软件架构能够高效OTA升级,是方案提供商面临的问题。这些都需要一个好的中间件来连接。

         

地平线的开放平台给了映驰极大的自由度,让它在域控制器软件架构中部署自研的EMOS中间件产品,对哪吒U的ADAS功能提供了确定性调度与通信支撑。

         

加大生态布局,共谋智能驾驶下一个十年

         

尽管芯片生态理念正在受到越来越多产业链伙伴认可,但智能驾驶是一个未来十年都难见终局的行业。

         

余凯认为,未来十年连L3都不会实现。市场远没有到格局已定的时候。

         

PC和手机时代都有统一的底层OS和芯片架构,地平线认为,智能汽车也必然遵循这样的轨迹。竞争的关键不在技术,在生态。

         

在中国,Arm堪称生态开放的典型代表,它与中国数千个软件、硬件、中间件、操作系统,以及各种各样的方案厂商、设计工具厂商共同组成和推进庞大的高科技生态系统。开放的授权是所有这些战略发展根本。

         

在中国服务器市场,已经有了全套基于Arm服务器芯片的产业链合作伙伴,包括KMI、博傲等内核虚拟机固件厂商,中科方德、中标麒麟、普华等操作系统厂商,阿里云、华为云、百度云等云系统合作伙伴,达梦、人大金仓、瑞中数据、神舟通用、南大通用等数据库厂商,东方通、山东中创、金蝶等中间件厂商以及浪潮、联想、曙光、中兴、长城等整机系统厂商,构成了完整的产业生态链。

         

Arm也在不断开放中取得了巨大成功,芯片产业有望复制这样的故事。带着这样的初心,芯片行业在地平线的参与下一步步突破“底线”。

         

最开始,老牌外资芯片巨头只提供单纯的黑盒方案;后来慢慢地提供相关工具链供使用者在上面开发;地平线进来之后,整个行业被卷起来,它带来了全新的TogetherOS模式,将DSP底层软件开源给合作伙伴,使对方迭代速度变快。

         

时至今日,地平线直接一竿子捅到底,不仅自己造芯片,还主动帮助主机厂企业造芯片。上海车展期间,地平线宣布已经与一家主机厂达成了BPU IP授权合作。据说还有更多主机厂伙伴还在谈判中。


今年的智能驾驶已经进入到全场景阶段,“巨型模型、端到端算法、强大算力、数据”逐渐成为智能驾驶的核心要素。

         

这些要素如何从分散走向统一?

         

《思考快与慢》中讲到人脑的思维方式有系统1和2。前者是本能的快系统,帮助我们在突发风险情况下能够快速反应,规避风险;后者是认知慢系统,能帮助我们去提前识别风险,及早规避,具有世界知识和场景。

         

地平线认为,如果两套系统有机结合,分阶段式模型架构到统一世界模型可以完成统一表达。


地平线的踏歌®(TogetheROS™·Auto)就是为此而来。它针对高等级智能驾驶应用集成验证效率低,规模量产难度高的开发痛点,在踏歌(TogetheROS)的基础上进一步开放,并结合自身丰富的量产经验,推出的智能驾驶应用开发套件,可将开发、集成、验证效率提升200%。

         

套件包含兼容主流商业与开源生态的量产级应用开发框架与标准接口协议,能够快速提升智能驾驶应用集成和验证的效率;同时提供经规模量产打磨的开发验证工具与基于客户生产经验提炼的丰富参考节点。

         

“TogetheROS.Auto这套工具主打的就是协同效率。比如我们在Android和iOS上去写App,Android有Android Studio,iOS有Swift,帮你把这些都做好。”

         

余轶南称,“我们联合了一家集成商,联合了几家软件供应商,每个公司只做一个模块,集成商最快速地把它集成起来。”

         

过去做不了的事情,现在一周、两周就全做完。因为所有人的开发、集成、测试、运用的效率全部大幅度提高,量产的交付成本大幅度降低。

         

面向未来,成本依然是整个行业最大的挑战。

         

地平线团队做过一个粗略统计,如果软件工具和软件开发效率不够,在一个大算力芯片上做高等级自动驾驶可能额外付出300个人多干两年的心血,这仅仅是一个车企做一款车型的成本。

         

地平线希望通过构建生态的方式降低智能驾驶的系统成本,包括芯片成本,软件开发成本,工程量产成本等。

         

地平线的十年愿景是通过软硬结合,使全系统的成本更加合理可控,每一辆车都可以搭载自动驾驶系统,覆盖99%以上道路场景,接管率小于10万公里/次,舒适度五星,且通行效率较人类驾驶提高10%。

         

每个时代都有底层技术支撑,PC时代成就了Wintel、手机时代成就了“ARM+安卓”,在百年难遇的智能驾驶时代,地平线正在努力完善这种可能性,成为智能汽车时代的Wintel、ARM+安卓。


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