中美贸易摩擦和芯片荒,客观上为国内电子产业发展带来了新的机会。中美贸易摩擦致国内更多行业的市场参与者意识到,需要构建本土供应链;与此同时,缺芯潮又将这样的趋势和意识再推了一把。汽车电子大概是其中受到影响最为深远的领域。

中美贸易摩擦和芯片荒,客观上为国内电子产业发展带来了新的机会。中美贸易摩擦致国内更多行业的市场参与者意识到,需要构建本土供应链;与此同时,缺芯潮又将这样的趋势和意识再推了一把。汽车电子大概是其中受到影响最为深远的领域。

由于芯片供应商和整车厂中间还隔着Tier 1或其他角色,“6个月前,车企的供应链列表里芯片还隔着好几层。但这6个月来,车厂都直接和芯片厂商接触,甚至在上海成立专门的办公室,任务就是保供。这是特别现实的问题。”黑芝麻智能CMO杨宇欣在近期的媒体沟通会上说。这对黑芝麻这样的芯片供应商而言,构成了重要的市场发展机遇。

与此同时,“中国新能源车、智能驾驶发展比全球快,这就要求符合其技术迭代速度的供应商。”杨宇欣说,“这是我们的机会。这波机会,能够培养出一批中国的车规芯片厂商。这次机会,是汽车产业链给国内车规芯片厂商开的一个口子。我们认为这个口子的周期不会太长,3-5年的时间。”

“一旦新的供应链体系成熟,比如一条尽可能采用国产的供应链体系形成,这个窗口就关上了。我们要抓住这3、5年的时间周期,将我们的产品做进去。”即便在这样一个难度并不小,也远未成为竞争红海的赛道上,机遇似乎也是转瞬即逝的。黑芝麻借此机会向我们梳理了他们眼中,汽车“自动驾驶计算芯片”的发展之道。

黑芝麻智能CMO杨宇欣

芯片边界决定了“戏台”大小

黑芝麻对于同类汽车自动驾驶芯片“算力”一词的理解给我们留下了比较深刻的印象。“如果说,我们把自动驾驶当做一台戏,那么芯片就是舞台。芯片的边界决定了舞台的大小。”杨宇欣说,“为什么大家去争夺大算力,是因为我们不知道这台戏要唱成什么样——大家还在不断探索——所以我们尽可能把舞台搭得更大。至于唱戏怎么选角、唱什么戏,是大家一起来探讨、协同的。”

杨宇欣列举了PC、手机行业的例子,提及很多行业在发展初期普遍是在堆砌硬件算力的,包括PC发展前期普遍受到关注的是处理器主频,智能手机早期则会有很多人在意处理器的核心数量。“当硬件发展到一定程度,不会成为软件性能瓶颈的时候,大家就会把注意力和卖点放在软件上。”“现在正是智能汽车时代发展的开始,硬件的角逐非常重要。”

“我听说一件很有意思的事,一些4S店反馈说已经有用户问车是多少T的算力了。虽然这不是多数,但是一个现象。”从起初Mobileye芯片不到1TOPS算力,到现如今智己、蔚来的新车型都说要突破1000TOPS,这个硬件理论性能积累的过程是必不可少的,也是实现包括自动驾驶、汽车智能的基础。

既然算力这么重要,不妨先看看黑芝麻从2016年公司成立以来,已推出华山系列芯片的特点,以及黑芝麻对于“算力”的理解,和黑芝麻产品的既有优势在哪儿。

黑芝麻于2019年推出华山一号A500芯片,去年推出华山二号A1000系列芯片——并称这是“国内首颗自研车规级核心IP自动驾驶计算芯片”“首个符合车规、可量产的单芯片支持行泊一体域控制器的国产芯片平台。这类芯片是近未来汽车电子电气架构集中化大趋势的“大脑”所在。此前我们撰文介绍过汽车电子与软件架构的发展趋势,以及软件定义汽车等对汽车行业的革新技术,像A1000这样的“大芯片”也是革新的硬件基础之一。

从更具体的产品来看,华山二号A1000系列当前有A1000、A1000L和A1000 Pro,其中A1000 Pro是今年流片成功的。

黑芝麻智能应用工程副总裁邓堃博士介绍说,A1000L相比A1000是更偏轻量化的产品。A1000芯片NPU部分的算力是58TOPS(Int8精度),A1000L则为16TOPS,用以满足不同场景的需求。而“A1000 Pro是我们今年发布的一款全新的高算力芯片,具有106TOPS Int8算力,未来可用于L3级别以上车辆的一款芯片。”

这其中比较值得一提的是,黑芝麻并未将注意力完全放在NPU这样的AI inference专核上,而更偏重将此类芯片当做一个完整的系统对待。

黑芝麻智能应用工程副总裁邓堃博士

像华山A1000这样一颗完整的SoC,其上的主要IP包含有CPU、GPU、NPU、ISP、DSP,各部分的具体算力如上图所示。具体规格本文就不列了。这里比较令人在意的是GPU和DSP分别最大的价值是什么。邓堃博士解释道,CPU进行逻辑运算、状态交互、系统调度;GPU当然是做图形计算,具体“比如车辆360°环视拼接;还有3D车模、透明车体”,“可以实现6-12万面的3D模型渲染”;ISP作为图像处理器,其性能具体为1.5 GigaPixels/s。

NPU如前所述,是进行AI推理运算的。A1000之上的NPU,单芯片能够处理多路(15+)摄像头数据,“处理10路摄像头的话,每路大概有5TOPS左右的算力,能够实现全功能自动驾驶场景的识别。”

比较值得一提的也在于DSP。A1000的DSP“做数据运算,包括数据的前处理、后处理;还有可能会有一些定制化的AI模型,是NPU里面没有考虑到的,就能通过DSP来实现”。所以DSP在此的角色更多是定制化能力体现。

其中最能体现黑芝麻技术优势的在于ISP和NPU的IP,邓堃博士强调这两者都是黑芝麻自主研发的。这对图像感知、处理和计算而言的确是核心优势,且ISP与NPU的pipeline融合也是趋势。这对黑芝麻而言会是十分有利的技术资产。国内似乎还没有具备这两个自研IP的其他汽车芯片企业。

这也呼应了黑芝麻对于自身DNA解读中包含成像、互联、智能的定位,ISP自然对应于成像;NPU则对应智能;互联在于打通云边端数据,建立一体化数据通路。

这个赛道难度很大

“以前中国做芯片设计的公司,大家都不敢碰汽车。因为难做,而且周期又长。”杨宇欣说,“我们自己算过,芯片从开始定义到最终汽车问世要5年。也就是说,这一颗芯片5年内都不会产生收入。”“现在市场不错,大家可以去做了,以前基本都是绕着走的。”

即便撇开规格、算力部分,车载产品天然具备独有的开发难度,毕竟汽车在很多情况下都面临比民用、工业应用场景更严苛的工作环境。这对车载产品的可靠性、稳定性、安全性都提出了更高的要求。加上汽车电子技术,以及汽车联网大趋势的发展,更多网络安全相关的挑战也在出现。

“汽车这个行业和一般电子行业的节奏不一样。芯片拿出来以后,一方面芯片本身要去过认证;而且客户需要进行比较长时间的测试和验证,对技术指标、智能指标进行测试和验证。这个周期至少需要1年的时间。”

“我们的芯片很复杂,车厂以前也没有用过这样的芯片。车厂也在学习和了解的过程中。”

这其中比较值得一提的是车规相关的认证,用杨宇欣的话来说黑芝麻是“真正的持证上岗”。“做车规需要3个证,团队的证、产品的证、流程的证,我们都拿到了。”

“汽车行业是安全为第一保障的行业。我们在做芯片的过程中,将相关认证都做到提前部署、及时完成。” 邓堃博士说,“早期认证是对团队人的认证,包括团队是否具有对应的素质和能力去满足功能安全开发的流程;第二个ASIL-B认证,是对团队设计的这款芯片,整个设计原理图、设计的整个系统是否满足功能安全要求的认证。

“今年我们拿到了安全流程认证,流程认证不仅包含设计,也包含从设计到研发,到生产、制造、封测的整个流程——我们满足ASIL-D,最严苛的功能安全认证。” 邓堃博士在采访中也提到,“目前主要是以车规、功能安全认证为主。未来我们会考虑更多的,比如信息安全认证,以及其他一些国家标准认证。”

除了芯片,还有算法、数据和软件

在黑芝麻的预想中,华山系列芯片要覆盖不同级别的自动驾驶解决方案,赋能场景包括乘用车、商用车、特种车辆,以及车路协同等相关的组成部分。从单颗A1000L应用L1/L2 ADAS,到A1000 Pro实现L3和L3以上“智驾域控”等…

要实现这一点,除了芯片之外,还需其他组成部分。邓堃博士实则在开篇就提到了黑芝麻“致力于打造完整的平台”,“芯片、数据、算法和软件工具,是我们认为能够支撑完整自动驾驶体系的4大支柱。前文谈完芯片,后续就接着说说数据、算法和软件,乃至完整的解决方案。

算法,是黑芝麻期望让下游主机厂客户更快实现功能落地的组成部分。这和现在很多芯片和模组厂商面向开发者都提供一些基本的方法功能库是一样的道理。邓堃博士提到黑芝麻具备“全栈的算法能力、开放的商业模式”,比如说人脸识别与检测、目标识别、车道线识别等。

而数据在黑芝麻的设想中是要构成闭环生态的。“客户会有大量的数据采集车,比如网联车在中国各大城市有几十上百万辆车在跑。而像主机厂前装客户,也会有未来要面市的量产车,在加装我们的芯片和算法后具备数据采集、数据处理能力。”

“数据采集和数据处理可以在边缘端完成。在边缘进行的好处是,以实时处理的方式针对特定交通场景进行应用落地,比如高速行车、自动泊车。” 邓堃博士表示,“识别比如交通标志、车道线等信息。也可以将这些静态要素上传到云端服务器来实时更新地图。”

“还有一类功能,可以把道路上采集到的数据,在车端就直接进行标注,上传到云端进行训练。最终在云端训练好的模型,又可以通过OTA形式下发到车辆,形成数据闭环。这是我们希望达到的一个生态。“

软件方面的核心在于黑芝麻提出的“软硬件解耦的全面开放体系”。说白了也就是为客户提供更高的灵活性。对于A1000这类“大脑”性质的芯片而言,需要开放、充分、丰富的生态,才能取得真正的成功,用“开放体系”即为必然。

”要让客户发挥创造力,一定要将软硬件完全解耦。所以在芯片之上,我们的软件都模块化以后,仍然可以根据客户需求进行自由替换。”杨宇欣表示,“客户有自己的操作系统、中间件、算法和应用,我们都可以根据需求做定制。”

“我们先研发一代硬件,采用硬件预埋的方式达到比较高的算力。这个过程可能是1年。” 邓堃博士说,“软件算法则可以利用我们的工具链,独立于硬件开发,继续采用快速迭代开发的方式进行。”不仅是基于软硬件开发周期差异,也在于商业模式角度,这种“软硬件解耦”也是前期能够占领市场的必然选择。

下一个10年,走向全球

“黑芝麻”这个名字挺有趣。黑芝麻智能自己对其解释为“黑”代表黑科技,而“芝麻”不仅是咒语“芝麻开门”的构成,也是一粒种子。其英文名Black Sesame Technologies同样包含了Black Technology,以及和Sensing发音相近的Sesame,呼应了公司感知核心技术。而且这个英文名中还隐藏了单词“BEST”:Best Tech/Best Life是黑芝麻的品牌理念。

杨宇欣在企业介绍中花了比较大的篇幅去强调黑芝麻集结了“20年以上汽车行业从业经验团队”和“20年以上芯片设计经验的团队”,“我们既懂汽车也懂芯片”。这一点作为黑芝麻的人才优势,本质在于汽车和芯片都是需要长时间积累的领域。据说黑芝麻从成立之初到现在,“大的战略方向都没有做过大调整”,是瞄准自动驾驶不动摇的。这大概是黑芝麻团队认定可在这一领域有所斩获的基础。

“我们现在在国内已经有大量生态合作伙伴。国内也有很多主机厂已经开始和我们展开量产化的合作。相关量产项目也已经签约,预计明年到后年会大批量出货。”“我们非常有自信,我们是国内技术最好的自动驾驶芯片设计公司之一。”

在论及黑芝麻未来5年的计划时,杨宇欣谈到汽车需要功能性提升,“作为芯片企业,要通过不断扩充产品线的方式提高单车的价值量,这是我们接下来很重要的点。我觉得如果我们希望成长为一个立足中国、面向全球的芯片企业,就一定要有丰富的产品线。”

应了黑芝麻的口号“用芯片赋能未来” 和愿景“做智能出行的引领者”,杨宇欣说:“我相信未来10-15年,全球10大车企至少能有5家是中国的。作为黑芝麻,我们希望能够在智能、新能源这波浪潮下,在中国车企发展速度快于全球的时候,我们能陪着他们一汽成长。” “下一个10年,这是我们最期待的变化。”

责编:Amy Wu

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