赋能「聪明车」和「智慧路」，黑芝麻智能的「高算力」打法 | 2021 上海国际车展

智能汽车正经历一个历史性的变革。

从过去的上百个 ECU 分布式的计算，发展到更集中的域控制器，到现在的中央计算架构。软硬件正在逐渐剥离，芯片的算力极致增长也成为众主机厂的目标。

2019 年 4 月，特斯拉已达到 144 TOPS 算力，对比同期的 Mobileye 已完成几十倍的算力增长。仅一年多的时间，智己汽车和蔚来汽车的最新算力已分别达到 1000 TOPS 和 1016 TOPS。

而且，随着新基建大背景下，整个交通体系也在向着更加智能的方向发展，车路协同的实现也离不开强大计算平台的支撑。

为了满足在行业中日益旺盛的对高算力的需求，黑芝麻智能在以「拥抱变化」为主题的 2021年上海国际车展期间正式发布了新一代高性能车规级自动驾驶计算芯片——华山二号 A1000 Pro、山海™️人工智能开发工具平台以及面向车路协同的路侧感知计算平台 FAD Edge 。

助力「聪明车」上路

正如上文所说，主流汽车厂商对于自动驾驶算力平台的需求已经达到了 1000 TOPS 级别。但与此相对的，是全球为数不多的能够量产大算力平台的芯片厂商。

在这次上海车展期间，黑芝麻智能推出了更高算力的高性能车规级自动驾驶计算芯片——华山二号 A1000 Pro。

据了解， 华山二号 A1000 Pro 基于黑芝麻智能两大自研核心 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）打造，能够支持 INT8 稀疏加速，INT8 算力为 106 TOPS，INT4 的算力高达 196 TOPS，算力能够支持高级别自动驾驶功能，从泊车，城市内部，到高速场景的无缝衔接。

不过，黑芝麻智能创始人兼 CEO 单记章强调：

一般来说，客户都非常关心算力，因为自动驾驶对算力和算法的要求特别高，基本都会选择 INT8（8 位精度的算法来进行研发），INT4 主要是用于安防领域，比如人脸识别。

前几年的车展主要是围绕汽车本身，核心关注点是新车发布。但是今年车展重心已经开始向汽车智能化技术和核心供应链的关注倾斜，并且开始出现一个很有意思的趋势：

新车的迭代周期越来越短，对高算力的需求越来越迫切。原因之一是车里面越来越多的创新集中在了电子和软件部分，就像原来消费电子行业的发展。

在 PC 时代和手机时代，应用软件在大规模发展前也是硬件先行，在软件的快速迭代和扩展功能之前就需要先把芯片的性能和算力备足。

在智能汽车时代，车企都需要思考一个问题：这辆车用户到底要用多久？届时，它的功能是不是还保留这先进性？

出于用户体验以及车辆生命周期的考虑，智能汽车上高算力计算平台的预埋正在朝着主流方向推进。

对此，黑芝麻联合创始人兼 COO 刘卫红解释说，原因有三：

• 未来车载软件的拓展空间是无限的，因此需要足够大的算力来为日后做准备；

• 随着自动驾驶等级的提升，搭载的高精度传感器就越多，对算力的要求也就越高；

• 安全对于自动驾驶的重要性是不言而喻的，需要留出一部分算力来支持功能冗余。

不过，刘卫红同时也提到，做高算力且低功耗的芯片需要面临许多挑战，“一是需要购买大量的 IP ，二是需要满足诸多关于车规级的要求，比如功能安全、信息安全、AECQ100、ISO26262 等。”

据黑芝麻官方介绍，A1000 Pro 是目前国内算力最高的自动驾驶计算芯片，采用异构多核架构，16 核 Arm v8 CPU ，16nm 工艺制程，典型功耗仅为 25w，支持 16 路高清摄像头输入，支持 ASIL-B 级别功能安全，内置 ASIL-D 级别安全岛，具有高性能、低功耗、安全可靠的特点。

此外，A1000 Pro 预计在今年 Q3 提供工程样片，Q4 提供开发平台。

在发布会上，黑芝麻智能还发布了山海™️人工智能开发平台，通过 50 多种 AI 参考模型库转换用例来降低客户的算法开发门槛，同时支持客户自定义算子开发，完善的工具链开发包及应用支持，能够助力客户快速移植模型和部署落地的一体化流程。

截止目前，黑芝麻智能已经与一汽、蔚来、上汽、比亚迪、博世、滴滴、中科创达、亚太等在 L2/3 级 ADAS 和自动驾驶感知系统解决方案上展开商业合作，其中与一汽南京联合打造的红旗 「芯算一体」自动驾驶平台，将服务红旗后续量产车型。

赋能「智慧路」建设

除了上文所提到的华山二号 A1000 Pro 自动驾驶芯片、山海™️人工智能开发平台，黑芝麻的车路协同路侧计算平台也正式亮相。

随着国家推出的新基建政策，围绕车路协同产业的发展在如火如荼地进行。

而且，就在前不久，《国家综合立体交通网规划纲要》中也提出，在未来 15 年，通过实现北斗时空信息服务、交通运输感知全覆盖，使我国智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)达到世界先进水平。

无论从何种角度来看，中国的车路协同迎来了发展春天。

不过，车路协同涉及的参与方非常之广，链条非常之长，随着这个行业的不断发展，需要处理的实时数据就越多，对于路侧计算平台的算力要求就越高。

眼下，行业正迫切地期待更智能、更高效、更强大和更稳定的解决方案。

黑芝麻智能针对车路协同场景应用研发的新一代车路协同路侧感知计算平台——FAD Edge 平台，基于华山二号 A1000 自动驾驶芯片打造，后续还将升级到 A1000 Pro 计算平台。

依靠强大的实时计算芯片、高效精准的感知算法，以及多场景图像处理能力，FAD Edge 是一套可以充分赋能智慧公路和智慧城市的解决方案。

而且，FAD Edge 还可以将云端的计算下沉到边缘层，在边缘计算节点完成绝大部分计算，满足车路协同超低延时需求：

• 提供 40～160TOPS强大的算力，支持多路感知数据接入及多类型传感器；

• 支持交通目标检测和分类，内置多路感知设备数据融合算法，用于交通事件检测，并可与 V2X 系统无缝对接；

• 工业级设计匹配车规级核心芯片，耐用性高，满足恶劣环境应用要求。 

目前，FAD Edge 已经在多个城市开始部署，今年还将在更多城市落地。

关于行业现状

相关数据显示，中国汽车市场已经到了接近 3000 万辆，基本上新车也都标配了 ACC、AEB 以及车道保持等简单的功能，L2 正是目前市场的主流。

但不能忽略的是，智能驾驶的等级在循着渐进式路线往上走。

“我们发布的芯片 A1000 Pro 能够覆盖从 L2-L4 整个范围，而且黑芝麻已经将目光瞄向了海外，通过合资的方式进入到国际市场。总体来说市场是非常大的。”刘卫红说道。

一方面是对于自身业务的乐观，另一方面，对于全球汽车陷入缺芯危机的局势，黑芝麻智能也有自己的思考。

今年的《政府工作报告》中，“增强产业链供应链自主可控能力”已被列入重点工作，缺芯阴云之下。

针对这样的现象，单记章表示：

缺芯有很多的原因，一是因为汽车产业从疫情中恢复得很快，对芯片需求猛涨；二是车规级芯片的设计和研发本来就面临诸多挑战，在疫情的影响下，芯片产能也在一定程度上受到的限制。

两者加起来就在很大程度上推动了缺芯格局出现，同时也给车企带来了一种恐慌的情绪，争先恐后去备货，从而让缺芯现象看起来加剧了。

不过单记章也强调，从某个方面来讲，这样的现象会给芯片公司带来新的机会，参与到卖软件的商业模式中去。

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