窗口期即将关闭，谁在跑出车规级AI芯片的创新“超速度”？

“在汽车产业加速变革的时代，创新的迭代速度在加快，汽车智能化变革留给我们的时间窗口很窄。”地平线副总裁兼智能驾驶产品线业务拓展部负责人张宏志在2022 年度（第四届）高工智能汽车市场峰会发表演讲时表示。

地平线副总裁兼智能驾驶产品线业务拓展部负责人张宏志

当前，汽车智能化、网联化等需求正在快速增长，汽车的开发周期大幅缩短，迭代速度在加快。这不仅对车企提出巨大挑战，更对为整车提供底层支撑的供应商们的创新迭代速度提出了更高的要求。

张宏志表示，作为汽车新技术应用和功能提升的核心部件，车载AI芯片面临的最大问题就是时间窗口。参照PC和手机时代的历史经验，硬件和软件协同优化的效率一旦成型，车载AI芯片的窗口期就结束了。

众所周知，在软件定义汽车的时代，软件的性能主要取决于芯片以及硬件能力的最大化利用。但伴随着智能辅助驾驶逐步往高阶自动驾驶的演进，车企在开发自动驾驶系统过程中，所面临的开发效率瓶颈却日益凸显。

张宏志认为，如何通过汽车智能生态企业之间的协同合作去加速开发效率和降低深层应用的开发成本，是中国汽车智能化制胜的关键。

当前，中国智能驾驶产业已经进入了发展的快车道，L2级ADAS赢得了更大规模化的前装量产，实现L2+/L3级高阶向上的突围已经成为了各大企业竞争的重点。

根据《高工智能汽车研究院》数据显示，今年1-6月中国市场（不含进出口）乘用车搭载前向ADAS（L0-L2级）上险量为416.69万辆（搭载率46.84%），同比上年同期增长11.01%。其中，前装标配L2级行车辅助驾驶交付上险237.02万辆，同比上年同期增长52.9%，前装搭载率为26.64%。

伴随着智能驾驶功能等级的提升以及应用场景的不断拓展，汽车对于平台算力、高性能芯片的需求呈现了暴涨的态势。这也意味着，留给汽车AI芯片的创新迭代周期正在一步步被挤压，智能驾驶产品的软件和硬件需要更快的迭代速度。

地平线认为，只有保持产品迭代速度足够快，才能满足用户不断升级的需求。从2019年开始，地平线坚持每年推出一代高性能芯片，实现了从征程2到征程5的产品覆盖，同步迭代的还有地平线的计算架构已经从B P U ® 伯努利1 . 0 架构、B P U ® 伯努利2 . 0 架构升级到B P U ® 贝叶斯架构。

“芯片迭代速度决定了智能汽车的进化速度。”张宏志表示，在解决同一个智能驾驶问题的过程中，创新的算法和软件往往使用的算力更小。

据了解，征程5芯片通过不断优化软件架构，其AI最大计算性能已经从2021年7月份发布时的1283FPS，提升到了如今的1531FPS，实现了征程5芯片性能近20%的提升。

“实现芯片计算性能提升的核心关键在于：在AI芯片不变的前提下，软件架构的持续不断更新迭代。” 张宏志补充表示，当硬件架构被锁定时，编译器可以持续地把同样的算法在同一个芯片上通过编译、拆解、重组、部署和运行调度，从而充分发掘硬件（AI芯片）的真实计算效能。

除了芯片升级快、软件迭代创新快之外，地平线的量产速度也一样迅速。截止去年底，地平线征程系列芯片的出货量累计已经超过100万片，并且已经与超过20家车企签下了超70款车型的前装量产定点项目。

根据高工智能汽车研究院数据显示，2022年1-5月，地平线征程系列芯片在中国市场乘用车前装标配智能驾驶域控制器的搭载上险量仅次于特斯拉（自研芯片，暂不外供），是搭载上险量最多的第三方供应商。

过去，传统的芯片厂商更多只关注芯片本身，很少给客户提供用于应用层开发的建模工具及代码。但是，当前整个AI行业的发展还处于早期阶段，不少供应商都面临着自动驾驶系统的研发挑战和开发效率瓶颈等问题。

为了帮助客户降低算法的开发门槛，越来越多芯片厂商开始参与软件层面的模块开发，为下游客户提供更多的软件开发架构、参考设计或者工具包等服务。

作为一家拥有成熟量产经验的AI芯片公司，地平线构建了以“芯片+工具链”为核心的高效开放技术平台，包含硬件参考设计、工具链、AIDI开发平台、基础中间件和丰富的参考算法等，可以快速提升合作伙伴的创新开发效率。

其中，地平线天工开物®AI 芯片工具链基于地平线自主研发的BPU处理器架构打造而成，包含模型结构检查器、性能分析器、模型编译器、模型模拟器在内的全套工具，提供对模型训练、优化编译到应用部署的AI开发全流程支持，快速提升合作伙伴的开发效率。

张宏志表示，通过开放易用的AI开发工具与基础设施，生态伙伴能够基于地平线芯片在短时间内完成从硬件到软件、从感知到规控的全栈自动驾驶功能开发。

以地平线与鉴智机器人的合作为例，其在2022年6月宣布成功推出基于地平线征程5的自动驾驶感知系统，并且面向L2+应用场景打造高级智能驾驶量产方案。在地平线的助力下，鉴智机器人仅用了不到2个月的时间，就迅速实现了整个系统各项感知指标的量产级要求。

现阶段，中国自主品牌智能化战略面临着三条路径：一是依靠Tier1巨头提供全栈解决方案；二是采用生态共赢的合作方式；三是采用垂直自研的方式，比如特斯拉。张宏志表示，目前完全“交钥匙”的方案已经行不通了，垂直自研又难以把控成本等。“生态合作的方式可以加快产品的创新迭代，汽车智能化浪潮终究将向开放生态的方向发展。”

目前，地平线的AI工具链累计服务了超过百家合作伙。在未来，地平线将继续通过开放的底层平台与生态支撑体系，赋能合作伙伴走向智能汽车时代。