黑芝麻智能杨宇欣：200T大算力芯片明年发布，产品路线图首次公布｜GTIC2020( 三 )
三、解析“软件定义汽车”两大关键点现在汽车行业讲的最多的一个观点是“软件定义汽车” 。 什么是“软件定义汽车”？这其中有两个核心点 。
第一个就是软硬分离 。
现在很多人工智能行业讲软硬分离 ， 随着人工智能的框架和工具链越来越成熟 ， 算法的精准度、成熟度更多依赖于数据量和标注的质量 ， 后期算法的迭代速度越来越快 。
但是 ， 硬件迭代速度没有那么快 。 软件定义汽车 ， 更多是利用算法或者软件快速迭代的特点 ， 销售之后通过OTA扩展汽车的功能、性能 ， 提升驾驶的体验 。
另外 ， 所有车厂在设计下一代智能汽车电子架构的时候 ， 还会讲到一个“硬件预埋”的概念 。 就是我的软件要不断升级 ， 但是不想把硬件变成瓶颈 。 所以在车出厂的时候 ， 车的传感器要装足 。 虽然L2级别的自动驾驶刚开始（出货） ， 但它已经按照L3级别的要求 ， 装上了足够多的传感器、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等等 。
这也需要可扩展性开放的大算力平台来支撑 。 厂商不希望软件升级两次之后 ， 车的性能不够了 。 因此 ， 即使L3级别的自动驾驶还不需要那么高的算力 ， 特斯拉Autopilot3.0也达到了144TOPS的算力 。 特斯拉希望把算力平台的冗余留的足够多 ， 这样后期能够让软件不断升级和提升 。 这对车厂来讲这是非常关键的 。 现在汽车行业里面 ， 为了2022年、2023年批量出货的市场 ， 车厂都在选择下一代的大算力平台 。
文章插图
核心芯片是真正要推动自动驾驶发展很重要的因素 ， 包括现在在国内 ， 我们还没看到能够跟英伟达、特斯拉从性能去PK的厂商 。
杨宇欣称 ， 让他十分自豪的是 ， 黑芝麻智能发布了目前为止在国内自动驾驶领域中算力最高的芯片A1000 。 现在很多车厂拿A1000芯片去做测试 ， 已经有客户开始基于黑芝麻智能的芯片设计自己的下一代域控制器产品、下一代L3级别的超算平台 。
芯片作为智能驾驶智能汽车的电子架构核心 ， 为智能驾驶提供算力 ， 也为软件系统提供支撑 。 很多软件系统、算法体系需要在芯片上建立 ， 包括车路协同 。
中国希望在自动驾驶这条路上领先全球 ， 除了车的智能化这条路以外 ， 中国还选择了车路协同 。 这背后很重要的一点是 ， 中国的基建是政府统一来搞 ， 非常容易形成标准 ， 一旦形成标准会大规模普及 ， 而国外更分散 。 所以 ， 车路协同可能成为中国在自动驾驶这条赛道上弯道超车、领先全球的重要机会 。 除了汽车的智能化以外 ， 这也是我们在看的一点 。
车路协同也是云边端一体化整体的解决方案 ， 边缘侧、路侧也需要大算力低功耗的计算平台提供路端感知 ， 未来路端的感知数据和车端感知数据融合后 ， 能帮助智能汽车更好实现自动驾驶的功能 。
四、首次公布黑芝麻智能产品路线图在GTIC AI芯片创新峰会现场 ， 杨宇欣分享了黑芝麻智能的产品路线图 ， 并讲述了黑芝麻智能两大自研芯片IP背后的设计思路 。 这是黑芝麻智能首次公布产品路线图 。
作为创业公司 ， 黑芝麻智能的初创团队由来自两个不同行业的资深人员组成：一帮是做了20年芯片的人 ， 另外一帮则是做了20年的车的人 。 杨宇欣认为 ， 芯片是种工具 ， 需要找一个行业来赋能 ， 黑芝麻智能找到的目标行业就是汽车 。
同时 ， 黑芝麻智能团队也看到未来前景光明 。 黑芝麻智能核心团队来自全球最顶尖的芯片设计团队 。 公司2016年成立；2018年跟合作伙伴开始商业上的合作；2019年发布第一代芯片；2020年发布第二代芯片 ， 也就是今年6月份发布的华山2号A1000芯片 ， 算力达到INT8 40TOPS的算力；今年7月份实现了第一颗芯片的量产 ， 以及车规认证；到9月份 ， 黑芝麻智能发布了国内唯一一个能够对标特斯拉FSD双芯片冗余的FAD双芯片计算平台 ， 这也是目前一众车厂在用的平台 。
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