量产车规级AI芯片，地平线的无人驾驶芯片故事该怎么讲？

地平线Matrix二代自动驾驶计算平台及视觉感知方案

自动驾驶大规模商业化离我们还很遥远，但中国的第一颗针对自动驾驶场景的车规级AI芯片已经来了，只不过它的首个试验场是ADAS（辅助驾驶）。

日前，边缘人工智能芯片企业地平线日前发布了"征程二代"AI芯片，这是也是国内第一款车规级AI芯片。

坐在搭载地平线征程二代AI芯片的车舱内，通过显示器，我们可以看到汽车行驶状态下，周围的花草、建筑、汽车、路标都被清晰地识别了出来。

也就是说，在汽车正常行驶的情况下，搭载AI芯片的汽车遇到障碍物后，感知系统就会发出自动躲避障碍物指令，防止危险发生。这正是地平线此次推出的ADAS征程二代视觉感知方案要做的事情。

据地平线地平线创始人&CEO余凯介绍，ADAS是实现无人驾驶的关键一步，目前地平线已在高级别自动驾驶、辅助驾驶（ADAS)、多模交互等方向斩获多达5个国家的客户的前装定点，并有望于明年上半年获得双位数的前装车型定点。

地平线 车规级AI芯片强在哪儿？

征程二代之所以被称为是车规级，是因为该芯片通过了AEC组织制定的AEC-Q100车用可靠性测试标准。该标准要求被测试产品通过寿命规模测试、环境压力加速测试、电气特性测试、封装整合测试等等。

以工作环境为例，相比消费类产品稳定、可控的工作环境，车载类产品的工作环境不太可控，要求工作温度要适应-40度至125度。 另一方面，在缺陷率上，车规级芯片必须保证0故障，否则就可能演变为很大的安全隐患。

因此，在满足汽车电子可靠性标准AEC-Q100要求的同时，车规级芯片还必须要满足系统层面的安全，比如ISO26262功能安全、ISO21448预期功能安全、 ISO21434 汽车网络安全等等。

随着车联网的发展，车规级芯片虽然门槛高，但也并不是无人区。

2018年12月，四维图新旗下全资子公司AutoChips杰发科技曾宣布了其车规级MCU（车身控制芯片）量产的消息，今年7月，国家集成电路产业基金参股的苏州国芯也发布了车规级安全芯片并实现小规模量产。

所以，抛开" 车规级"不谈，地平线这款AI芯片，另一个门槛在于对自动驾驶、辅助驾驶场景的探索。

地平线征程二代芯片核心参数

据了解，地平线征程二代采用了台积电（TSMC）28nm HPC+工艺，目前已经达到>4 TOPS，即每秒钟4万亿次运算。

从业界来看，今年4月特斯拉也发布了一款AI芯片FSD，该处理系统整体性能达到了144TOPS。

这一情况，余凯早有了解。他表示，特斯拉处理器系统虽然算力可以达到144TOPS，但这套处理器系统没有搭载芯片级功能安全，所以做了足够的冗余设计。抛开冗余的部分， 特斯拉这套处理器系统的算力最高也只有72TOPS，而地平线车规级AI芯片性能很快将超越72TOPS。

余凯透露，地平线目前正在筹备征程三代的研发，预计明年正式推出。到那时，征程三代的算力可以达到192TOPS，由于自带功能安全，所以征程三代这192TOPS的算力不需要做冗余可全部用于实际计算，接近特斯拉处理器系统的三倍算力。

192TOPS并不是地平线AI芯片的终极目标，地平线的下一步计划，是到2025年车载人工智能芯片的算力能够达到1000TOPS。

"为什么是1000TOPS？因为1000TOPS是人类大脑的算力，这是一个标志性的象征，我们认为真正实现无人驾驶，所要求的车载人工智能处理器必须是超计算机，它的算力规模应该是1000TOPS规模。"余凯说道。

芯片算力利用率90%，是普通芯片的3-4倍

能够实现1000TOPS的目标，得益于征程系列芯片极高的算力利用率。在软硬结合的设计理念下，地平线AI芯片每TOPS AI能力的输出可达同等算力GPU的10倍以上。

地平线联合创始人黄畅在分享征程二代的设计思路时表示，整个芯片架构的设计采用了"计算拆分、多级并行、数据复用以及全局优化"的理念。

一般情况下，AI性能算力的提升可以从四个要素着手：芯片优化、架构设计、前端实现和后端实现。前三个要素是芯片厂商比较擅长的工作，芯片算力利用率的提升实际也就是将这三个要素结合到一起，然后基于算法和芯片的特点做极致优化，将芯片算力利用率不断逼近100%。

那么，如何基于算法和芯片做极致优化呢？

黄畅表示，计算架构核心本质是数据存储和传输的层次架构，而一颗芯内片内外存储的特点差异非常大，片内存储带宽是片外存储带宽的100倍；传输延迟片外存储是100ns，而片内只有5ns。片内片外功耗的差异之大也是如此。

"片内和片外的差异，需要我们优化架构和算法，使得芯片可以复用，从而极大降低功耗和延迟，把有限的片外存储带宽利用起来，不至于让你芯片处于空转，陷入低利用率的尴尬境地。"

另一方面，在实际操作中，地平线还会复杂的AI系统拆解成了很多标准化的AI算法任务，比如语音分割、人脸识别、交互手势识别等等，这些任务就像一块块标准化的积木，每一个标准化任务会在BPU SoC面积中占据面积最大最核心一块AI加速器，注重真实的AI能力输出，达到"守主效能，兼顾灵活效能"的目的。

在此基础上，地平线还推出了"天工开物"开发工具链Horizon OpenExplorer，该工具链是面向实际场景进行AI算法和应用开发的全套工具，包含模型训练工具、检查验证工具、编译器、模拟器、嵌入式开发包等，支持客户编辑处理器，快速进行产品落地。

地平线副总裁 & 智能驾驶产品线总经理张玉峰最后表示："征程芯片两年内将有百万量级的前装装车量，五年内则有望完成千万量级的目标。"同时，钛媒体了解到，地平线车规级AI芯片的后装市场商业化也已开启，已同包括首汽约车、SK电讯在内的多家国内外知名出行服务商、运营商达成合作。（本文首发钛媒体，作者/秦聪慧）

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