“高阶自动驾驶快速演进，突破算力瓶颈是核心”

智能车的迅速发展离不开高性能芯片，这已成为业界的共识。 特别是随着自动驾驶向更高水平发展，系统越来越多、越来越复杂，在性能、功耗、可靠性方面对芯片提出了更高的要求。

秉承为自动驾驶开发高性能芯片的快速发展理念，近年来，国内出现了芯片草创公司，黑芝麻智能作为其中的一员，自创立以来，致力于大算力计算芯片和平台等技术行业的技术开发。 9月29日，黑芝麻智能联合创始人兼coo刘卫红应邀参加东风汽车联合武汉经济技术开发区举办的“东方风起航引导、智能驾驶过渡——中国车谷2021智能车产业创新快速发展论坛”，在此期间，刘卫红提出了自动驾驶带来的芯片新的快速发展诉求和

黑芝麻智能联合创始人兼coo刘卫红

自动驾驶迅速发展，高性能soc是第一驱动力

作为百年汽车领域最重要的变革之一，自动驾驶感知、拆解决策等核心技术不断取得新的突破，呈现出强大的快速发展势头。 特别是l2+和l3自动驾驶，由于现阶段顾客的诉求和市场成熟度，已经成为顾客的需求。

中汽中心最新统计数据显示，2021年上半年上市的345辆新车中，130辆具有l1自动驾驶功能，158辆具有l2级自动驾驶功能，l2在新车中的装配率达到46%，但去年同期的比例仅为39%

其次，随着更多的终端用户在购车时开始将智能配置作为重要的选车依据，以及国家在政策层面给予更多的政策指导，自动驾驶有望迎来更广阔的快速发展空之间。

图片来源:黑芝麻智能

根据黑芝麻智能评价，未来自动驾驶的商业化APP有望以l3为节点，分为两条路径。 其中，l3以下的运行支持由第1层主导，面向主机工厂提供系统集成方案。 l4-l5的高度自动驾驶，以robotaxi、无人物流、无人看守等互联网企业为中心，在封闭或开放的道路情况下实现商业运营。

目前，这种多元化的竞争格局已经初步形成。 在adas行业，以博世、大陆、埃菲尔等为代表的跨国零部件巨头占据绝对话语权，另外，德赛西威、均胜电子、华为等国内供应商也备受瞩目。 在robotaxi、自动驾驶卡车、无人配送、robobus等细分市场上，百度、阿里、美团等科技企业领先的情况越来越多。

但是，无论在哪个路线上，高性能自动驾驶芯片都特别重要。

“智能车制造涵盖所有新技术、新应用的超智能终端，最核心的部分是大脑，即计算芯片。 ”刘卫红指出。 “甚至可以说拉动了自动驾驶芯片的迅速发展，拉动了智能车产业链的核心。 ”由于高性能自动驾驶芯片是硬件体系的中枢，不能充分满足智能车软硬件配置的提高带来的巨大计算力诉求，电子电气体系结构从分布式向集中型发展，软件定义了汽车，更加复杂

由于自动驾驶水平的发展需要，以及软件定义汽车发展趋势中的硬件APP自适应模式的发热，目前新车上的传感器数量大幅增加，早期的超声波雷达、毫米波雷达、相机的总搭载量在10个以内，目前为20个 这些传感器每天都会生成大量的感知数据，特别是激光雷达的加入，使得整车的计算力诉求呈指数级增长，其背后必然需要高性能的自动驾驶芯片，从而更好地交换整车的数据。

图片来源:黑芝麻智能

另外，道路联合的普及APP也促使了巨大的计算诉求。 目前，自行车智能跑道已经可以处理大部分场合的驾驶问题，但在一些特殊的天气和驾驶场景中，由于感知方面的不足，仍然存在着许多难以处理的长尾问题。 另外，自行车智能面临着较高的价格问题，随着l1到l5的发展，整车传感器的数量必须大幅增加，计算力必须呈指数级增长，整车价格将会很高。 相比之下，通过车端与负载传感的融合互补，赋予整车超视距能力，可以大幅提高车辆的场景适应性、真正的智能交通落地，因此成为了广泛关注的、自动驾驶快速发展的首要方向，甚至是高次自动驾驶的必然选择。

放眼世界，以中国和美国为首的市场，大大推动了汽车道路协同自动驾驶的快速发展。 加之ai、5g等技术不断取得新的突破，为v2x进一步落地提供了重要的源动力，车路协同已经有了实质性的快速发展。 相关数据显示，到2024年，中国车路协同市场规模年复合增长率将达到67.8%，由此带来的计算诉求也将大幅提高。 因为与自行车智能模式下的车与车云等相互作用相比，车路协同增加了路线图的感知，进一步提高了整个系统数据相互作用的多样性和复杂性。

“预计到l4/l5级别的自动运行，可能需要超过1000tops的神经网络计算能力和高性能的cpu。 其中到l5，对计算能力的要求可能达到500k dmips。 ”刘卫红说。 因此，如何开发计算能力更高、综合性能更高的芯片是领域亟待解决的问题。

立足于“智能车”+“智能道路”，制造智能移动的新引擎

在与国家顶级设计水平步伐一致，推进自动驾驶商业化落地的过程中，黑芝麻智能也选择了车道协同技术路线。 即从“聪明车”和“聪明路”两个层面着手，构建了端到端、全栈式的自动驾驶处理方案。

端到端全栈感知方案，图片来源:黑芝麻智能

为此，黑芝麻智能研究了两个核心算法ip :车规级图像解决isp和车规级深度神经网络加速器npu。 “自动驾驶的快速发展需要计算力的支持，因此高计算力soc芯片、ai计算平台、良好的图像解决能力都是自动驾驶发展的基础。 ”刘卫红指出。

其中isp可以在超低光和大逆光的场景下清晰地成像摄像头，满足汽车在多种多样、复杂环境下的感知诉求，让汽车“清晰”地展现出来。 由isp解决的图像将继续发送到汽车轨距级深度神经互联网加速器npu，进行推理和决策，使汽车“可见”。

图片来源:黑芝麻智能

根据这两大自研核心ip，黑芝麻智能相继推出/计划华山系列高性能车规级自动驾驶计算芯片。 分别如下。

华山1号a500，黑芝麻智能首款车规级智能驾驶芯片，于2019年8月发布，算力达到5-10tops；

华山二号a1000，年6月发布，算力达到58-116tops，是第一个支持l2+自动驾驶的国产芯片，目前已获得许多汽车厂批量生产定点机会；

华山二号a1000 pro，2021年4月发布，7月流媒体电影成功，计算力达106(int8 )196tops ) int4 )，一个芯片支持高级别的自动驾驶功能，从停车、城市内部到高速场景无缝。

a2000芯片将于2022年发布。 该芯片使用最先进的7纳米工艺，每芯片的计算能力超过250tops，与今年公布的a1000 pro芯片ai相比，性能大幅提高，能够支持l4/l5级的自动运行。

不仅如此，黑芝麻智能还基于a1000分别构建了fad自动驾驶计算平台和fad edge负载测试感知计算平台。 其中，fad自动驾驶计算平台基于华山二号a1000芯片两个连接方案搭建，计算力最大可达232tops，支持激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的访问，上层软件fad sdk

车路协同路况感知计算平台——fad edge，图片来源:黑芝麻智能

fad edge负载传感感知计算平台主要面向智能道路和智能城市的建设。 该平台实现了最高232tops的计算能力，同样支持多路感知数据访问和多种传感器访问，检测和分类交通参与者，通过v2x系统与车辆连接，目前部署在国内三个城市。 黑芝麻智能“智能车”+“智能路”两平台联动的快速发展格局由此正式形成。 据悉，此后，fad edge将升级为a1000 pro计算平台，成为计算能力持续提高、为领域提供更大计算能力的路边感知平台。

在这一过程中，刘卫红指出，黑芝麻智能最核心的特点是拥有“芯片+汽车”资深复合型团队，既懂芯片又懂车，同时对汽车和芯片领域有深厚的技术储备、深厚的发现内在力和商业化经验。

图片来源:黑芝麻智能

特别是在商务落地方面，黑芝麻智能始终立足于第2层，通过构建开放的应用生态系统使oem发挥作用。 为了充分的开放授权，黑芝麻智能推出了一系列工具链开发包和APP支持。 涵盖从生产工具、开发工具到各类sdk/hdk，包括硬件、bsp、感知算法、中间件、APP、数据、云服务等多个不同行业，从开发到批量生产都贯穿于合作伙伴的行列

黑芝麻智能的这些努力也得到了业界的赞同。 刘卫红表示，黑芝麻智能此前与中国一汽、博世、上汽、东风悦享、中科创达、亚太、保隆等40多个产业链合作伙伴开展了一系列商业合作，成为中国核心突破的重要领导者之一。

特别值得一提的是与一汽的合作，由于在自动驾驶芯片行业的深厚积累，2019年黑芝麻智能与一汽进行了深度合作，在自动驾驶芯片、视觉感知算法和数据等行业展开了各方面的合作。 之后的年8月14日和年12月31日，黑芝麻智能与一汽两次深化合作，共同开发基于华山二号a1000的智能驾驶平台，搭建红旗芯算一体化自动驾驶平台。 根据双方计划，两家企业将采用黑芝麻智能华山二号a1000自动驾驶芯片共同打造智能驾驶大脑，支持l3行驶和l4停车的自动驾驶功能。 相关技术今后将应用于红旗旗舰suv车型。

最近，黑芝麻智能以新的战术轮和c轮二轮融资，又得到了小米的加持。 考虑到小米进入汽车行业，未来小米汽车也有望成为黑芝麻智能角自动驾驶计算芯片领头羊的有力背书。