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「汽车与配件」算力是关键瓶颈，【L3特辑】地平线：L3以上自动驾驶

自动驾驶时代 ， 车辆逐渐演变为一台超级计算机 ， 其中 ， 芯片之于自动驾驶犹如电池之于新能源汽车 ， 十分重要 。 自动驾驶级别提升 ， 对芯片也提出了高标准要求 。 究竟从L2到L3 ， 有哪些亟待解决的瓶颈或障碍？L3对芯片的算力提出了哪些新的要求？要实现L3自动驾驶落地 ， 在芯片领域该如何突破？
地平线作为中国唯一一家能够提供基于车规级AI芯片解决方案的公司 ， 成立5年间不仅自身在一步步强大 ， 同时也加速推进行业发展态势 ， 因此对行业和技术本身都有中肯的、独到的理解 。 近日 ， 就以上问题 ， 本刊采访人员专访了地平线市场拓展与战略规划副总裁李星宇 。
「汽车与配件」算力是关键瓶颈，【L3特辑】地平线：L3以上自动驾驶
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地平线市场拓展与战略规划副总裁李星宇
基于AI芯片 ， 为L3及以上自动驾驶提供充足算力
对于自动驾驶而言 ， 算力不足是一大突出问题 。 自动驾驶从L1到L5 ， 每增加一级 ， 对算力的需求就增加一个数量级 ， 最终汽车将成为四个轮子上的超级计算机 。 由此 ， 当前的行业展开了一场关于算力的军备竞赛 。
从自动驾驶的三大任务——感知、决策、执行来看 ， 感知是现阶段对算力需求最大的一块 。 李星宇表示：“地平线的目标是通过芯片为自动驾驶的感知层提供充沛的算力 。 ”地平线量产上车的中国首款车规级AI芯片“征程二代” ， 搭载自主创新研发的高性能计算架构BPU2.0 ， 提供超过4TOPS的等效算力 ， 每TOPSAI能力输出可达同等算力GPU的10倍以上 ， 而典型功耗仅2W ， 可提供高精度且低延迟的感知输出 ， 在满足毫秒级延时、大数据量计算、低功耗、高效率的基础上可以实现丰富的自动驾驶应用场景 。
「汽车与配件」算力是关键瓶颈，【L3特辑】地平线：L3以上自动驾驶
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地平线征程二代车规级AI芯片
面向ADAS市场 ， 地平线提供的征程二代视觉感知解决方案 ， 可在低于100毫秒的延迟下实现多达24大类的物体检测以及上百种的物体识别 ， 每帧高达60个目标及其特征的准确感知与输出 。 不仅如此 ， 针对国内市场的特点 ， 该解决方案还专门针对中国道路和场景进行了优化 ， 如特殊车道线、红绿灯倒计时检测、车辆突然斜向插入等 。
在驾驶舱内 ， 地平线提供基于AI芯片的智能座舱解决方案 。 尤其在L3阶段 ， 驾驶的主体由驾驶员转移至“系统” ， 要求驾驶员可以脱手、脱眼、脱脚 ， 但不能脱脑 ， 这无疑是对人性巨大的考验与挑战 。 此时 ， 在人机共驾阶段 ， 智能人机交互解决方案将扮演“大脑”的角色 ， 赋予车辆智慧与情感 ， 通过跟踪眼球等方式实时监测驾驶员的状态 ， 并凭借语音、动作姿态、面部表情等指令交互为用户带来兼顾安全与智能的双重驾乘体验 。
在备受外界瞩目的长安UNI-T车型上 ， 长安与地平线也联合开发了搭载征程二代的智能驾驶舱NPU ， 对多类目标进行实时检测和精准识别 ， 全面满足车内感知需求 ， 可支持智能驾驶舱应用和功能的开发与创新 。 李星宇表示：“未来 ， 智能人机交互将会在激烈的竞争中成为整车厂实现差异化竞争的关键抓手 。 ”
在自动驾驶实现大规模量产的路上 ， 仅有感知还远远不够 。 强大的算力与高效的算法 ， 配合低成本传感器持续高速迭代发展 ， 将成为市场的主流 。 地平线也遵循这样的理念 。
——李星宇
面向高级别自动驾驶 ， 地平线去年底推出Matrix2自动驾驶计算平台 ， 具备极致性能与高可靠性 ， 为自动驾驶客户提供感知层的深度赋能 。
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地平线Matrix?TM自动驾驶计算平台
如果说传感器是车辆的“五官” ， 那么Matrix2则是“大脑” ， 实现的感知算法能够应对复杂行车环境 ， 支持在特殊场景或极端天气下输出稳定、可靠的感知结果 。 具体而言 ， 在性能方面 ， 相较于Matrix1 ， 迭代后的Matrix2提供高达16TOPS的等效算力 ， 而功耗仅为原来的2/3 。 在感知层面 ， Matrix2可将包括摄像头、激光雷达在内的多传感器采集的原始数据转化为语义信息再深度融合 ， 实现高达23类语义分割以及六大类目标检测 。


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