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上海车展智能驾驶新趋势:AI芯片远景光明短期落

时间:2019-05-09 06:11阅读:

  在2019年上海车展整车展馆的一隅,华为几乎吸引了所有观展者的目光,其在展台的最显眼位置主打MDC智能驾驶计算平台。这和“未来出行”馆中人工智能初创企业地平线发布的“AI on Horizon战略”遥相呼应,两者均聚焦边缘AI芯片,开放赋能智能驾驶。算力智库记者通过采访地平线、华为以及主机厂自动驾驶相关人员,试图探索AI芯片企业的发展现状和未来趋势。

  “华为不造车,帮助车企造好车。”2019年上海车展,华为以ICT技术服务商的身份亮相,展位在整车展区中虽偏居一隅,却人头攒动。在展位前方的最显眼位置,介绍了华为推出的MDC智能驾驶计算平台。

  无独有偶,在上海车展首次设立的“未来出行”馆中,人工智能创业企业地平线副总裁&智能驾驶产品线总经理张玉峰介绍了地平线在智能驾驶应用领域的发展进度:地平线月发布了Matrix自动驾驶计算平台,基于第二代人工智能专用处理器架构BPU(Brain Processing Unit )的车规级人工智能芯片将于2019年发布,这将是中国第一个车规级AI芯片。

  不管是华为还是地平线,他们看中的实质是同一个市场:聚焦边缘计算AI芯片,赋能汽车自动驾驶。

  自动驾驶汽车的工作原理,是通过摄像机、激光雷达等车载传感器来感知周围的环境,依据所获取的信息进行决策判断,如预测本车与其他车辆、行人等在未来一段时间内的运动状态,并进行路径规划。车辆自动驾驶过程中,就需要一个强劲的“大脑”对获取的海量信息实时分析、处理与逻辑运算,它对计算能力的要求非常高。

  这个“大脑”位于车端还是云端,业界存在多种声音。汽车独立分析师张亮告诉算力智库记者,目前一个流派是把车机武装成人工智能产品,让它能像人一样去开车,但需要大量芯片和传感器,成本太高;另一个流派是把信息的处理集中到云端,汽车本身处理非常有限的运算,无需用到AI芯片。但是这两个流派在实现路径上都已遇阻,而最近兴起的边缘计算则是不错的解决方案,结合了云以及车机技术结构,其中的核心部件是AI芯片。

  将AI芯片应用于自动驾驶领域,面对的市场极具诱惑力。在上海车展华为媒体沟通会上,华为轮值董事长徐直军表示:“未来中国汽车销量5千万台,全球1亿台车,30%装我们的大脑MDC,还是50%装我们的MDC,去数,再看MDC创造多少价值。”他口中的MDC,就是以AI芯片昇腾310为核心的智能驾驶计算平台。

  除了市场规模之巨,地平线市场拓展与战略规划副总裁李星宇在接受算力智库采访时指出,如果拿下自动驾驶,对于将AI芯片应用于其他行业来讲就是降维打击。“因为自动驾驶对于人工智能边缘计算来讲,它要求是最苛刻的。这种苛刻体现在实时性、安全性、场景复杂性等方面。我们相信,自动驾驶是人工智能边缘计算的珠穆拉玛。”

  无论从市场前景还是占据技术高地的角度,AI芯片企业在自动驾驶领域的布局显得十分重要。但硬币的另一面,他们面临的恐怕会是一场硬仗。

  事实上,战火早已烧至传统汽车电子巨头和移动互联网时代的芯片玩家。“一类是像恩智浦、TI这样的企业,原来已经非常有优势的处理器,然后增加AI芯片布局;另一类像google、地平线这样开始有非常优势的算法,从算法层面拓展到硬件开发。”李星宇介绍道。

  据算力智库调研发现,在全球汽车电子巨头中,恩智浦、瑞萨、TI等都研发有面向高级驾驶辅助系统(ADAS)及自动驾驶(AD)需求的高效能处理芯片。芯片企业中,英伟达凭借其GPU的强大优势积极切入自动驾驶芯片领域,在2018 CES展上发布了AI自动驾驶芯片DRIVE Xavier;华为凭借移动互联网时代积累的芯片经验,近期推出以AI芯片昇腾310为核心的MDC智能驾驶计算平台。值得留意的是,英特尔在2017年投资了两家方向雷同的“算法+芯片“公司——3月以153亿美元收购Mobileye,10月领投地平线的A+轮。两者的主要区别在于前者面向海外市场,后者将根植中国本土市场。

  从市场表现来看,目前车厂的自动驾驶的芯片基本来自英伟达和Mobileye(英特尔),二者形成了自动驾驶芯片领域的第一集团。Mobileye的核心优势是EyeQ系列芯片,可以处理摄像头、雷达等多种传感器融合产生的大量数据,在L1-L3自动驾驶领域具有极大的线 年的 EyeQ 芯片出货量达到 870 万。英伟达的芯片算力强大且具备很强的灵活性,但功耗高、成本高,GPU本质上并不太适合应用于AI机器学习。

  “但是整个市场还处于早期,现在谈市场地位和产业格局还为时尚早,近两年我们看到了很多玩家开始入局,会一起将这个产业推向成熟。”李星宇认为,“具有竞争力的自动驾驶AI芯片应当具备三个要素:第一,极致性价比,因为人联网是百亿连接,物联网是万亿连接,如果成本高,根本做不了;第二,极低的功耗,例如对新能源汽车来说,AI芯片功耗高的话将对续航能力带来挑战;第三,开放赋能,让客户使用开放的工具链,自己训练属于自己的模型。而这三点,也是地平线

  在这个充满荣耀的市场,不管是巨头还是创业企业,都试图率先占领自动驾驶AI芯片这块蛋糕,但问题是,并不是每家企业都能熬下去。

  从芯片企业自身的技术角度来说,性能、功耗、算法、场景训练、验证等都需要时间打磨。更为关键的是,有没有源源不断的资金愿意支撑技术研发,直到可以商用那一天。

  以Mobileye为例,其首席执行官Ziv Aviram在接受媒体采访时曾表示,创立于1999年的它直到2007年才签订第一个生产协议,在2015年IPO之前,Mobileye共进行了10轮融资,每年融到的钱都会被投入到新的研发中去。

  从外部条件来看,影响AI芯片企业自动驾驶商业化落地成功与否的因素则更加多元。政策环境、整车厂态度、消费者认可等都是不确定因素。

  某主机厂自动驾驶产品负责人在与记者沟通时,从采购方的角度指出了AI芯片企业可能面临的难点:“对于成熟车企来说,一方面我们需要新的芯片,一方面也需要稳定的可靠芯片,这是两难的选择。即使有AI芯片企业做出来新的芯片被主机厂应用,消费者到市场上能够看得见也是至少两年以后的事情了。”

  按照SAE对自动驾驶级别的划分,目前市场上的自动驾驶汽车主要还处于L2-L3级别。业内主流车企把L4级别的高度自动驾驶时间节点定在2020年左右,而L5级别的完全自动驾驶落地时间还遥遥无期。

  据介绍,地平线已经获得国际顶尖客户Robotaxi相关服务的订单,这使得地平线成为目前中国本土唯一一家走向自动驾驶芯片国际竞争舞台的创业企业。此外,地平线还与奥迪、博世、长安、

  谈及AI企业还有多少年技术红利时,李星宇笑称:“其实人工智能是下个20年真正的大事件。”


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