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    • NO.1  听说量产车上的激光雷达越多越好?
    • NO.2  听说国产大算力芯片去年很火?
    • NO.3  听说造大算力芯片很难?
    • NO.4  听说地平线征程5的CPU不够用?
    • NO.5  听说地平线征程5还不错?
    • NO.6  听说数据驱动是个大趋势?
    • NO.7  听说轻舟的城市NOA方案做得不错?
    • NO.8  听说中央计算最近很火?
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听说……国产的领航辅助驾驶系统都很卷?

2023/01/10
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什么是城市NOA功能?基于国产芯片的城市NOA功能有看点吗?国产芯片发展到了什么阶段?车上配的激光雷达是不是越多越好?

车企常吹的“数据驱动”、“中央计算”究竟是真是假?……

最近,两家中国公司组CP推出了基于国产芯片的城市领航辅助驾驶功能,表现如何?先带你感受下

此外,我们还附上了10个技术小科普,它们来自黄畅,是地平线的联创&CTO,以及侯聪,是轻舟智航的联创&CTO

说不定对你研究汽车能有些帮助,采访全文整理如下:

NO.1  听说量产车上的激光雷达越多越好?

侯聪  理论上是越多越好。

自动驾驶系统是要考虑到商业化的,所以我们提倡用高性价比的方案。

目前来看,轻舟的城市NOA方案只需要单颗激光雷达就可以实现。

根据传感器分布的特点,我们认为把单颗激光雷达放在车顶位置,就能兼顾前方的感知、侧向加塞车辆的感知,保证安全。

侧后方的区域,视觉感知已经足够用了。再多一颗激光雷达,它的边际收益都会大幅下降。

NO.2  听说国产大算力芯片去年很火?

黄畅  很多公司都在造自动驾驶大算力芯片,这是好事,消费者多了很多选择。

过往我们能够选择的,只有国际上的那几家——英伟达高通等。但现在,我们芯片公司能够提供更多的方案,给出更多的选择了。

不仅能保证供应链够安全、性价比够高,还能给车企客户提供更多的支持服务。

NO.3  听说造大算力芯片很难?

黄畅  从 PPT 走向真正量产,挑战其实蛮多的。

第一,芯片能否满足前装车规要求,会影响到客户,影响整个市场的信心。

第二,算法生态不够成熟,坦率来说,自动驾驶里 AI 算法生态是由英伟达来主导的,而国内各家 AI 芯片或者自动驾驶芯片不可能完全兼容英伟达的处理器架构。

如何将基于英伟达 GPU 上开发出来的算法方案,以尽可能顺滑的方式迁移到自动驾驶处理器上?——这是一个来自算法生态的挑战。

第三,自动驾驶是个非常复杂的系统,包括很多模块/子系统。如果要将这些东西集成整合在一起,去调试debug、持续进行调优,是离不开操作系统的。

高阶的自动驾驶系统还缺少一个比较成熟的操作系统,过往方案都是沿用偏传统的像QNX、Android及其他MCU演进过来的系统,或者是基于 Linux 开发。

中间件层面上,AUTOSAR AP与CP也不够成熟和完善,各家的方案在操作系统中间件层面上选择差异很大。

这意味着自动驾驶的软件操作系统还处在非常初期,很混乱,不够标准化,导致软件工程的效率不高。

NO.4  听说地平线征程5的CPU不够用?

黄畅  确实,和同时代的其他的自动驾驶芯片相比,征程5 的 CPU 算力是有些偏弱。

目前CPU算力的大小是地平线在过去做出的一个选择,一个芯片,从它的定义到设计开发,到量产制造,整个周期非常长。

不过既然当时做了这个选择,那我们就要去将它的长板尽可能发挥好,并且通过其他方式弥补短板。

而且最初我们做这样的产品定义,是源于一个基本的判断——自动驾驶方案会像 AI 算法发展趋势一样,越来越多地依赖 AI 的算法,而不是传统的基于规则的算法。

我们不仅仅在芯片设计上做了这样取舍,在整个自动驾驶方案的层面,我们也在践行AI算法为主的理念。

地平线很早就基于征程5做了类似于BEV的综合感知,以及基于深度学习的规控,这套方案可以大幅降低对于 CPU 算力的消耗——理论上可以降低一个数量级。

或许大家很快会发现,征程5的 CPU 算力是足以满足高阶的自动驾驶方案。

NO.5  听说地平线征程5还不错?

侯聪  征程 5 芯片的神经网络推理算力还是充沛的,在算力层面上并没有碰到挑战,只需要把模型适配到征程5上即可,包括一些算子的重新调整和设计。

但是 CPU 算力相较于之前用的平台会有下降,所以我们做了大量的性能优化,针对征程5的CPU算力特点做了架构调整。

以感知为例,做成了一个大的模型来尽量减少CPU消耗——也就是规则的部分算力。轻舟的大模型叫OmniNet,通过超融合的设计理念,将传感器的输入通过前中后以及时序融合,最终输出感知结果。

这样形成了数据驱动的开发方式,减少了对于规则编写的依赖。

NO.6  听说数据驱动是个大趋势?

侯聪  从大的行业趋势来看,还是会往数据驱动去走,主要是因为车量产以后,会有大量的数据产生并回收回来。

通过一些在线的数据挖掘,可以回收大量的长尾问题数据。当然,通过仿真的手段也可以模拟出长尾问题数据,作为补充。

但纯数据驱动的缺点是迭代周期会相对长,因为需要采集大量的数据来去处理相关的场景,尤其对于数据很少的长尾问题而言——其中有些场景通过一些简单规则就可快速地处理。

这也是为什么我们认为基于规则的算法依然有它的价值。

此外,基于规则的算法的可解释性会更强一些,这样有利于打磨更好的人机交互产品,可给到车主用户更直观的反馈。

NO.7  听说轻舟的城市NOA方案做得不错?

侯聪  作为CTO,我觉得整体上算是及格,可以看到在很多场景下的表现,依然有很大的提高空间。

NO.8  听说中央计算最近很火?

黄畅  中央计算是一个必然的趋势,过去的各种电子设备,例如PC、手机等,都经历着这个过程。

甚至是小时候玩的任天堂游戏显卡,早年的游戏卡很沉,里头有好几十片芯片,但是后来游戏卡越来越轻,逐渐演变成了一颗芯片。

只是汽车架构走向中央计算的这一过程不像很多人所预想那么快,因为传统汽车行业有自身的发展规律——积累得越厚重,发展速度相对越慢。

目前拥有中央处理器思路的,更多是一些新晋的玩家,尤其是有互联网、ICT背景的。

 一个词  评价下轻舟智航?

黄畅  快。

从我们在战略上达成共识开始,只用了不到半年就拿出了一个很高水平的城区NOA自动驾驶方案,非常难得。

目前基于量产硬件实现的城市NOA方案少之又少,轻舟做出了国内首个基于双征程5芯片的城市NOA方案,可见团队技术功底之深。

 一个词  评价下地平线?

侯聪  卷。

当然他们不仅是卷自己,也在卷我们这样的生态合作伙伴,一起把中国的自动驾驶系统推向新的高度。

最后,关于地平线和轻舟你还有哪些问题想给到当事人?评论区告诉我们

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地平线是边缘人工智能芯片的全球领导者。得益于前瞻性的软硬结合理念,地平线自主研发兼具极致效能与开放易用性的边缘人工智能芯片及解决方案,可面向智能驾驶以及更广泛的通用 AI 应用领域,提供包括高效能边缘 AI 芯片、丰富算法IP、开放工具链等在内的全面赋能服务。目前,地平线是国内唯一一家实现车规级人工智能芯片量产前装的企业。

地平线是边缘人工智能芯片的全球领导者。得益于前瞻性的软硬结合理念,地平线自主研发兼具极致效能与开放易用性的边缘人工智能芯片及解决方案,可面向智能驾驶以及更广泛的通用 AI 应用领域,提供包括高效能边缘 AI 芯片、丰富算法IP、开放工具链等在内的全面赋能服务。目前,地平线是国内唯一一家实现车规级人工智能芯片量产前装的企业。收起

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