人机共驾时代，国产自动驾驶芯片厂商应当如何布局？

“我们认为，未来3-5年的时间内，人机共驾一定是产业常态。对于汽车产业而言，一定会尽快将标配的L2、L2+、L2++功能部署到车上。这不仅是整车厂自己努力的结果，需要产业上游供应链与之配合，达到合纵连横、共同创新的结果。”在日前举办的黑芝麻智能媒体技术开放日上，黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣如是说。

黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣

确实，纵观全球，除了德国和日本的少数车型实现了L3级自动驾驶落地，并被允许上路以外，全球绝大多数国家和地区都在L3级及以上的高阶自动驾驶领域陷入了停滞状态。原因有很多，包括高阶自动驾驶技术路线尚未确定，还处于摸索阶段；高阶自动驾驶相关法规缺失，责任划分无法可依；以及消费者对高阶自动驾驶大都持怀疑态度等等。

那么，在未来数年的人机共驾时代，黑芝麻智能会如何深入产业并强大自身呢？

以全开放的姿态布局生态
目前，从至少具备自适应巡航功能到更高级别的领航辅助驾驶，L2到L2++级智能驾驶已经成为车厂的必争之地，并逐渐形成了较为成熟、固定的方案模式。杨宇欣在分享中指出，“L2级智能驾驶需要10-20TOPS，L2+级智能驾驶大概需要50-70TOPS，L2++或者L2.9级智能驾驶需要的算力在100-200TOPS之间，这些已经慢慢成为产业的共识。在配套的感知方案上，L2级、L2+级和L2++级分别需要搭配几个摄像头、几个雷达也基本有共识。目前产业界更关注技术的成熟度和产业化落地的成本。”

在汽车产业链上下齐力的推动下，我们看到目前笼统意义上的L2级智能驾驶在新车市场的渗透率快速提升。根据分析机构IDC发布的《中国自动驾驶乘用车市场数据追踪报告》，2022年Q1国内L2级智能驾驶在乘用车市场的新车渗透率达到23.2%，在新能源汽车领域这一比例更是高达35.0%。

“黑芝麻智能的企业定位是行业领先的自动驾驶计算芯片的引领者，从2016年成立到现在，我们大的战略方向没做过调整，陆续推出第一代自动驾驶芯片A500，第二代自动驾驶芯片A1000系列，在发布之时都处于行业最高性能水平。”杨宇欣介绍称，“我们给自己的定位是Tier 2，本着全开放的逻辑和原则，发展更多的生态伙伴，向车企和客户提供相对完整的软硬件解决方案。”


帮助车厂进一步降本增效
当前，汽车产业对于汽车电子电气架构的探讨基本都是参照博世发布的EEA发展趋势图。共分为三个阶段，分别是分布式电子电气架构、域控制器电子电气架构和中央集中式电子电气架构。目前，产业的最前沿当处于域融合的状态，也就是从域控制器电子电气架构向中央集中式电子电气架构发展的过渡阶段。

黑芝麻智能产品副总裁丁丁认为，“现在域控制器电子电气架构在行业内算是比较热门的话题，对于自动驾驶而言，车的架构演进无非是解决两个问题——数据和算力。分布式架构之所以被淘汰，问题就在于这一传统架构不能支撑大规模数据流通，也无法支撑更高算力芯片的部署。”

他表示，“未来5-10年的时间里，我们一定会看到汽车产业向着更加集成的汽车电子电气架构去进化，当前不同域控制器做的事情，可能放到一个统一的大系统里就能够全部解决。同时，这种更加集成的方案还会带来线材和空间的节省，并为驾乘人员带来更好的体验。”

根据他的介绍，目前黑芝麻智能的A1000系列，包括A1000和A1000L都已经有车厂在用。其中，A1000L能够带来更好的泊车体验，可以将环视泊车和5V5R融合在一起，打造“行泊一体”的智驾方案；A1000单芯片能够实现L2+行车、记忆泊车、3D全景、多路DVR等功能，双芯片则可以支持NOA领航和AVP自动泊车等更高级的功能。

上文我们已经提到，目前汽车产业在L2级智能驾驶方面已经达成了很多共识，方案已经非常趋同。“在L2级智能驾驶成为标配并逐渐趋同的情况下，车厂就会考虑进一步降本增效。随着芯片技术越发成熟，就会有更多的功能被放进到一个系统中，甚至是一颗芯片里。这也是目前我们A1000芯片的优势。”丁丁讲到，“从2020年开始，A1000芯片走过了非常严格的车规量产之路。到今天为止，我们所有的PPAP文件都准备好，随时可以上车量产。”

黑芝麻智能产品市场总监王治中补充到，除了经过了严格的车规级测试，以及提供行业领先的算力水平。黑芝麻智能的A1000芯片还具有自主可控核心IP的优势，包括ISP和NPU。其中，高性能的ISP能够让系统更好地成像，即便在过曝和低光等噪声条件下，也能够还原图片来成像；NPU则带来了高性能深度神经网络的能力，支持高效的Transformer，并且加速器和算法完全解耦，能够支持第三方算法移植。

黑芝麻智能产品市场总监王治中

目前，黑芝麻智能的A1000 Pro已经正式发布，A2000的产品规格也已经对外公开，在性能和算力方面都处于同期国内的领先水平，可以联手合作伙伴和Tier 1供应商，帮助车厂打造面向未来的智能驾驶汽车。


软件生态同样重要
在汽车的智能化发展之路上，还有一个观念也基本是行业的共识，那就是软件定义汽车，核心思想是以人工智能为核心的软件技术决定整车功能。

自动驾驶芯片作为自动驾驶算法部署的平台，在软件定义汽车的思想体系下，不仅要提供软硬件解耦的能力，支持第三方算法进行部署。同时，也要让第三方算法容易部署。在此次黑芝麻智能媒体技术开放日上，黑芝麻智能系统架构高级经理仲鸣介绍了该公司的自研算法和工具链。

黑芝麻智能系统架构高级经理仲鸣

在介绍自研算法时，仲鸣特别提到了目前汽车产业火热的800万前向摄像头。800万级别属于高清像素摄像头，用于对更远距离的目标进行识别和监测，能够支持实现更多、更细分的智能驾驶功能。不过，有了硬件还不够，如果算法匹配不上，将使得硬件功能大打折扣。

“黑芝麻智能自主研发的前向感知算法，能够对车辆、车道线、目标进行检测。算法中不仅包含了最常见的车辆分类、二轮车辆检测以及行人检测，也包括交通标志牌、红绿灯、灯杆、车牌等信息检测，让视觉做出更好的鲁棒性。”仲鸣表示。

无疑，通过黑芝麻智能自主研发的前向感知算法能够对800万前向摄像头进行更充分地利用，发挥其部署的价值。

同时，仲鸣还介绍了黑芝麻智能AI工具链，这些工具链的主要目的是将用户在服务器上以及其它平台开发的算法模型，转换成在黑芝麻智能芯片上可以运行的程序。“我们现在的工具链已经应用到很多量产的模型结构里，典型的模型结构都可以支持。”他在演讲中说到。