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特斯拉智能汽车的“芯”战事( 三 )


“传统AI芯片片面强调乘法器的简单堆砌 ， 无法面对AI算法迅速演进、计算方式改变、同时效率大幅提升的局面 。 ”地平线公司相关负责人表示 。
作为新一代中国人工智能芯片的领跑公司之一 ， 地平线的BPU软硬协同优化 ， 聚焦算法核心需求、在算法演进趋势上保持灵活性 。
同时 ， 随着算法的不断演进 ， 始终保持高乘法器利用率、高帧率、低DDR占用 。 这在目前智能汽车开发进程中 ， 强调软硬协同优化（木桶理论）的共识不谋而合 。
相比于传统汽车芯片公司通过添加AI加速器不同 ， 地平线的全新芯片架构以及软硬协同优化 ， 对于汽车行业来说意味着极致效能 。
实际上 ， 特斯拉之所以自主研发设计芯片 ， 目的之一也是充分发挥软件能力 ， 而不是受限于通用芯片的硬件性能瓶颈 。
对于汽车行业来说 ， 在成本约束下 ， 芯片厂商必然是要拼综合效能 ， 而非简单的算力 。
以目前搭载长安汽车UNI-T量产的地平线征程二代为例 ， 单颗芯片可提供4 TOPS等效算力 ， 典型功耗仅2瓦 ， 够高效灵活地实现多类AI任务处理 。
作为中国首款车规级AI芯片——征程二代 ， 每TOPS算力可达同等算力GPU的10倍以上；视觉感知可以实现识别精度>99% ， 延迟<100 毫秒 。
此外 ， 和其他同行的模块中没有的关键功能 ， 地平线也集成到芯片上 ， 比如提供的像素级语义分割能力 ， 超过60个分类 ， 每帧高达60个目标及其特征的准确感知与输出 。
而作为嵌入式边缘AI计算能力的提升 ， 也有助于未来将数据云连接最小化 ， 在本地处理大量数据 ， 只将需要的数据发送到远程服务器 ， 而丢弃其他数据 。
这有助于保护用户隐私 ， 因为对于消费者来说 ， 谁都不愿意这些数据四处流动 。 长期来看 ， 数据采集和处理的合规性有着明确的政策引导 。
四、自主可控 ， 已成趋势
实际上 ， 一颗小小芯片的选型 ， 除了性能、成本 ， 更重要的是保证供应链的安全、稳定 。 在汽车行业 ， 更是如此 。
近年来 ， 中美贸易以及全球化市场准入门槛使供应链问题进一步复杂化 。 比如 ， 一些国家出于所谓的安全考虑 ， 切断芯片等重要技术的外流 。
另一方面 ， 长期以来 ， 跨国公司通常采取的都是优先供应外资品牌的策略 ， 使得很多最新一代的芯片无法在国内汽车行业同步落地 。
汽车智能化浪潮的汹涌而起 ， 中国自主品牌以及深耕中国市场的外资品牌都需要强大的中国芯 ， 才能把握瞬息万变的市场机会 。
尤其是随着特斯拉FSD芯片的推出 ， 一场围绕高级别自动驾驶的商业大战已经打响 。 对于大部分汽车制造商来说 ， 选择一家灵活、开放的本地芯片供应商至关重要 。
作为一家定位Tier2的中国人工智能芯片公司 ， 地平线希望提供高效灵活的服务 ， 快速响应合作伙伴需求 。
比如 ， 其提供的“天工开物”AI开发平台 ， 开放工具链和丰富算法IP ， 赋能车企差异化开发需求 。
通过与长安、红旗、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多家汽车行业主流企业的合作 ， 也为地平线塑造了极高的市场信任度 。
最新消息是 ， 地平线预计今年推高等级自动驾驶芯片——征程5 ， 具备96TOPS AI算力、支持16路高清摄像头 ， 性能超特斯拉FSD ， 将成为中国车企应对特斯拉焦虑的解决之道 。
随着汽车变得更加互联 ， 能够处理基于人工智能的决策数据 ， 汽车制造商尤其是中国自主品牌有了一次新的机会 ， 来创新驾驶体验 。
这背后 ， 自主可控“中国芯” ， 保证智能汽车供应链安全 ， 已然迫在眉睫 。 从《高工智能汽车》近几个月获得的信息分析 ， 部分自主品牌已经开始着手核心供应链的国产化准备工作 。


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