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机器之心|两颗芯片算力逼近特斯拉，“华山二号”首款落地车型明年底量产( 二 )


二 如何实现高算力？
自动驾驶芯片既要强调AI算力 ， 又要注重功耗 ， 因此计算能力和功耗至关重要 。
据了解 ， 「华山二号」A1000具备高能效比的超大算力 ， 将高质量、高精度、高性能、高准确度四项核心技术和高效的运算结合起来 。 为了保证大算力 ， 华山二号A1000采用了两大核心技术——DynamAI NN 引擎架构和 NeuralIQ ISP技术 。
黑芝麻核心研发IP的DynamAI NN引擎 ， 具备大算力的架构 ， 支持多形态、多精度运算；通过可适配量化、结构化剪裁压缩、硬件可执行软件的子图规划实现软硬件同步优化；支持稀疏加速和配备自动化开发工具等优势
黑芝麻智能在A1000 SoC里面集成了一个名为DynamAI NN引擎的NPU来进行AI加速 。
NPU内部最多可搭载4个3D卷积MAC阵列、1个2D GEMM阵列 ， 以及1个EDP运算单元和5个DSP ， 支持4/8/16位多种运算精度 ， 工作频率为1.2GHz ， 可使「华山二号」在算力方面得以实现40~70 TOPS ， 能效比大于5 TOPS/W 。
为了让汽车看得更清楚 ， 黑芝麻还在A1000这颗SoC内集成自研的NeuralIQ ISP 流水线 ， 可支持多达12路高清相机接入 。 每秒处理36亿3曝光像素 ， 12亿单曝光像素的高处理率管道 ， 并且每个管道可并行在线处理两路视频 ， 支持在线、离线和混合处理模式 。
A1000还支持HDR处理 ， 符合高动态曝光、低光降噪、LED闪烁抑制等高质量车规图像处理要求 ， 适用于智能驾驶环视感知、前视感知、驾驶监控等应用场景 。
机器之心|两颗芯片算力逼近特斯拉，“华山二号”首款落地车型明年底量产
本文插图

A1000芯片的AI加速引擎
黑芝麻智能是一家专注在人工智能视觉感知核心技术和芯片开发与应用的提供商 ， 主攻智能驾驶计算平台 ， 为 ADAS 及智能驾驶提供包括芯片在内的落地解决方案 。
去年八月 ， 黑芝麻发布国内首颗车规级自动驾驶芯片华山一号A500 ， 并与车企、一级供应商等达成合作 ， 目前已与博世、一汽集团和中科创达签署了战略合作协议 。 另外 ， 黑芝麻研发的智能驾驶舱算法和产品已经在前装和后装市场开始批量出货 。
黑芝麻联合创始人兼COO刘卫红表示 ， 华山一号芯片已经在量产中 ， 目前与国内头部主机厂关于L2+ 和L3级别自动驾驶的项目正在展开 。
三 L3级自动驾驶芯片量产前夜
目前量产车装备的自动驾驶技术 ， 基本处于Level 2级别 ， 现在处于从L2向L3过渡的关键阶段 。 而芯片作为自动驾驶汽车的核心「大脑」 ， 具有更重要的进化意义 。
根据艾瑞咨询的报告数据显示 ， 到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量 ， 中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右 。
面对规模庞大的增量市场 ， 为芯片提供商创造了机会 。 这也是各国汽车厂商、新造车势力、巨头公司及初创 AI 芯片企业必争之地 。 在国内 ， 高性能车规级智能芯片尚处于行业起步阶段 ， 而高端技术及产品基本由国外厂商把控 。
目前自动驾驶L3级别以上所需要的量产车规级芯片以ASIC为主流 ， ASIC的行业龙头中 ， Mobileye的应用量和市场占有率较高 ， 目前Mobileye已被英特尔收购；另外英伟达的GPU芯片目前同样被大规模使用 ， 去年英伟达就发布支持L5级自动驾驶能力的芯片Orin ， 不过还未量产 。 而L3级别以上的自动驾驶芯片能够真正量产的以特斯拉为主 。
【机器之心|两颗芯片算力逼近特斯拉，“华山二号”首款落地车型明年底量产】目前 ， L1/L2级自动驾驶已经成为新车标配功能 ， 预计从2020年开始 ， L3自动驾驶市场会迎来爆发 ， 而在这之后 ， L3、L4、L5市场也会慢慢升温 。 在自动驾驶从ADAS向更高级别进化的过程中 ， 对芯片的要求也在不断提升 。


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