2020年12月14日 | 技术&商业双轮驱动，国产如何实现自动驾驶芯片突围？

2020-12-14 来源：eefocus

以电动化、网联化、智能化、共享化为核心的汽车四化浪潮随信息技术的发展奔涌而来，以人机交互、自动驾驶、环境感知为代表的智能化应用场景已逐渐成为行业的核心竞争力，面对繁荣发展的新一代汽车产业，大批 AI 芯片创业公司乘势而来。

回顾 2020 年国内芯片行业的大事，基本可以用“制裁”与“突围”来概括和总结。美政府对我国半导体产业的持续打压狠狠揭开了我国的“缺芯”之痛，重压之下，国内造芯热潮持续走高、行业创业积极性高涨，加之政府利好政策扶持，国产芯片产业迎来了发展的黄金期。

人类社会正逐步从信息化阶段向智能化时代过渡，人工智能是实现智能化的关键手段，而芯片则是其中的核心基石与战略制高点。所以，在新一轮的产业发展周期中，AI 芯片无疑是最受关注的细分领域之一。

值此背景之下，由智东西发起主办的 GTIC 2020 AI 芯片创新峰会于近日在北京盛大开幕，峰会以“拥抱芯世界开创新未来”为主题，邀请到了国内 AI 芯片学术领军人物、清华大学微纳电子系副主任、微电子所副所长尹首一教授以及来自壁仞科技、黑芝麻智能、燧原科技、地平线、赛灵思、Imagination Technologies、安谋中国、比特大陆、浙江豪微科技、亿智电子、知存科技、光子算数、Cadence、北极光创投、中芯聚源等 AI 芯片企业、半导体巨头和顶级 VC 的十六位行业领袖，共议 AI 芯片在中国半导体黄金时代的创新与未来。

黑芝麻智能 CMO 杨宇欣出席峰会并发表了题为“自动驾驶计算芯片的突围之径”的精彩演讲，他首次对外公布了黑芝麻智能产品路线图，称 2021 年将发布算力超 200TOPS 的 A2000 大算力芯片，支持 L4/L5 级自动驾驶，预计在 2023 年实现落地。他提到，“软件定义汽车”是汽车智能化的发展趋势，越来越多的软件应用在硬件平台上运行，需要强大的计算平台“预埋”以支撑软件的不断迭代。

会后，杨宇欣接受了物联网智库记者的采访，就公司产品落地以及核心竞争力等内容进行了交流。

“软件定义汽车需要高性能车规计算芯片及平台”

以电动化、网联化、智能化、共享化为核心的汽车四化浪潮随信息技术的发展奔涌而来，以人机交互、自动驾驶、环境感知为代表的智能化应用场景已逐渐成为行业的核心竞争力，面对繁荣发展的新一代汽车产业，大批 AI 芯片创业公司乘势而来，成立于 2016 年的黑芝麻智能便是其中的佼佼者。作为一支广纳芯片、视觉、汽车等领域老将的创业团队，成立不到四年，黑芝麻智能就在今年 6 月发布了华山二号 A1000 系列芯片，基于 A1000 芯片的多芯片级联 FAD 方案最高算力可以达到 140TOPS，后续还将提供四芯级联版本，算力可达 280TOPS，从数据上看直接可对标特斯拉自研的 FSD 自动驾驶电脑。

黑芝麻智能 CMO 杨宇欣提出，“软件定义汽车”是汽车智能化的发展趋势，越来越多的软件应用运营在硬件平台之上，需要强大的计算平台“预埋”来支撑软件的不断迭代。

而算力则主要由芯片提供，核心芯片将是推动自动驾驶产业发展的关键，可以说“抓住核心芯片就抓住了智能汽车产业链的核心”。目前，黑芝麻智能已经发布了国内自动驾驶领域中算力最高的芯片——A1000 芯片，并已经开始积极探索实际应用，包括传统车厂、一级供应商、自动驾驶初创企业在内的众多企业都在测试 A1000 芯片以及基于 A1000 芯片的多芯片级联 FAD 系统。

杨宇欣在采访中介绍道，黑芝麻智能为用户提供完整的解决方案而非单颗芯片。通过整合自研 A1000 芯片，黑芝麻智能为用户提供涵盖计算平台、大算力芯片、核心 IP 在内的端到端解决方案。另外，基于车规级的高性能计算平台，围绕领先的图像处理能力、神经网络加速器技术，黑芝麻智能可以提供完整的自动驾驶方案。被问及是否会选择拓展赛道时，杨宇欣也明确表示，公司目前的业务重点是聚焦现有产品、完成从 0 到 1 的产业链贯通，未来将布局业内其他领域。

自研核心 IP，打造核心竞争力

不同于其他芯片设计公司，黑芝麻智能没有选用通用 IP 来开发自己的产品，而是选择自研 IP，这也使得他们在芯片研发周期上看似完全没有优势。但是，正如杨宇欣所说，“依赖于业内的通用 IP 就意味着要依赖别人的研发节奏来决定自己的产品研发节奏”，也正是这份坚持帮助黑芝麻智能赢取了产品研发上的主动权。

传统的芯片设计厂商采用通用 IP 开发产品存在两大难点：首先，面向车规级的专用市场，很多通用的核心 IP 不一定能满足需求；其次，在全球范围内的激烈竞争中，想要保证技术持续领先，就需要有自己的核心产品，才能摆脱受制于人的处境。

黑芝麻智能目前拥有两个核心 IP，一个是图像处理 ISP——NeuralIQ ISP IP，一个是神经网络加速器 NLP——DynamAI NN 引擎 IP。黑芝麻智能的技术逻辑是要“看得清”、“看得懂”。

“看得清”就是图像处理，自动驾驶摄像头是十分核心的传感器，随着摄像头数量的增加、像素的增加，需要处理的数据越来越多。在人工智能领域，当海量数据涌到神经网络去做处理的时候，如果数据的质量报告中有大量的像素看不清楚，就会浪费很多算力去做补偿。而车规级的高性能 ISP 的目标是，把采集出来的每帧图像每个像素处理得足够清楚，这样在后面做推理的时候，便可以用更简单的算法或者更少的算力得到更准确的结果。这是非常核心的技术，黑芝麻智能选择自己开发，因为可能买不到高性能车规级 ISP 的 IP。

“看得懂”就是神经网络架构系统，车载场景是很典型的边缘计算场景，要求算力不断提升，同时对能效比亦有要求。黑芝麻智能自研的 NPU 通过自己定义的核心架构，可以在数据处理中，在不同的卷积层处理时，减少很多数据的吞吐次数，提供非常高的能效。这也是黑芝麻智能能够确保从现在芯片的几十 TOPS 算力，达到下一代芯片几百 TOPS 算力的核心。

谈及黑芝麻智能的核心竞争力时，除了自研核心 IP 外，杨宇欣还着重介绍了公司的核心团队。

黑芝麻智能的核心团队来自于全球自动驾驶、人工智能和芯片领域的顶级企业，包括博世、通用汽车、Marvel、英伟达、Arm 等。核心成员在芯片领域或汽车领域都经历过 0 到 1 的商业周期，对芯片研发及落地以及汽车领域的商业模式都有很深的理解。“一帮人做了 20 年芯片，另外一帮人做了 20 年的车”，这种“混搭”的团队也为黑芝麻智能的技术赋能产业提供了良好助力。

未来，黑芝麻智能将以大算力芯片系统为核心，携手产业链上下游，在自动驾驶领域推动持续创新，实现国产车规级芯片的自主可控！

自动驾驶 AI芯片 ISP

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1. 恒水压自动控制电路的基本工作原理是什么？

回答：
恒水压自动控制电路主要利用集成电路（如单片机、微处理器等）对水压进行实时监测与控制。其基本工作原理是通过压力传感器采集水系统中的水压信号，将模拟信号转换为数字信号后送入微处理器进行处理。微处理器根据预设的水压值与实际水压值进行比较，通过控制水泵电机或其他执行机构的启停或转速来调节水流量，从而实现水压的恒定控制。

2. 如何实现精确的水压控制？

回答：
实现精确的水压控制需要依赖于高精度的压力传感器和先进的控制算法。首先，选择具有高精度和良好稳定性的压力传感器是关键。其次，在控制算法上，常采用PID（比例-积分-微分）控制算法，通过不断调整比例、积分和微分系数来优化控制效果，使系统能够快速响应水压变化并保持稳定。此外，还可以引入模糊控制、神经网络控制等先进算法，以进一步提高控制系统的智能化水平和控制精度。

3. 恒水压自动控制电路中的集成电路如何选择？

回答：
在选择集成电路时，需要考虑多个因素，包括控制精度、处理能力、成本、功耗以及是否易于编程等。对于恒水压自动控制电路来说，单片机或ARM等微处理器是常见的选择。这些微处理器具有较高的集成度和较强的数据处理能力，能够满足实时控制和复杂算法的需求。同时，还需要考虑其外部接口和扩展性，以便与压力传感器、电机驱动器等其他元件进行连接和通信。

4. 如何解决电路中的噪声和干扰问题？

回答：
在恒水压自动控制电路中，噪声和干扰可能会影响压力传感器的测量精度和控制系统的稳定性。为了解决这些问题，可以采取以下措施：

在电路设计阶段，采用合理的布局和布线方式，减少信号线之间的串扰和耦合。
使用屏蔽线和滤波器来抑制高频噪声和电磁干扰。
对模拟信号进行滤波处理，提高信号的信噪比。
在软件层面，采用数字滤波算法进一步滤除噪声干扰。

5. 如何实现远程监控和故障诊断？

回答：
为了实现恒水压自动控制电路的远程监控和故障诊断，可以将控制系统与物联网技术相结合。通过在控制系统中集成无线通信模块（如Wi-Fi、蓝牙、NB-IoT等），将实时水压数据、运行状态等信息传输到云端服务器或远程监控中心。同时，可以通过手机APP、网页等客户端远程查看和控制系统状态，及时发现并处理故障问题。此外，还可以利用大数据分析技术对历史数据进行挖掘和分析，为系统的优化和维护提供数据支持。

以上是对集成电路控制方式的恒水压自动控制电路可能遇到的问题及其回答的总结。希望这些信息能够对网友有所帮助。

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