2021-12-17 22:15 2021年12月16日，由中国汽车工程学会和中国智能网联汽车产业联盟联合主办的2021第三届国际汽车智能共享出行大会在广州花都开幕。寒武纪行歌执行总裁、前麦肯锡董事合伙人王平以《高等级自动驾驶芯片技术现状和趋势》为题发表了演讲。
王平
王平指出，自动驾驶芯片发展遇到的挑战需要芯片企业和企业一起来克服。“不仅仅是一个单车的算力，它还要跟云端、路侧和车上其他的终端来进行协同。”
以下为演讲实录：
非常谢谢主办方的邀请，能够代表自动驾驶芯片企业做这样一个交流。
人工智能推动汽车智能化可以表现在三个方面：智能座舱、智能驾驶、车路云协同。
今天早上包括李克强院士也分享了非常精彩的观点，寒武纪行歌致力于在自动驾驶和母公司寒武纪一起在智能汽车和“车路云”协同方面做出贡献。智能汽车对于算力提出了越来越高的要求。最新发布的一些车子，比如一体机和智己，他们已经把算力放到了100tops以上，现在特别是智能电动汽车放了很多传感器、摄像头、激光雷达，那么这样导致数据量大幅提升；另一方面，自动驾驶的算法也是更加复杂，客观上也要求更高算力的芯片。
那我们看到了一个行业的趋势，我们是这样看的，我们认为有两个大特点：大算力、通用性。过去L1和L2时代，数据量是比较小的，算法也是相对比较简单的。那在这个阶段可能以Mobile2为主的主流厂商是提供一揽子的黑盒子方案给OEM。这种场景下，OEM不能做OTA的升级。往前走进入L2+L3甚至L4时代，刚才提到了上周DIANA在德国拿到了L3高速下的许可，开始第一例进入L3的时代，汽车数据的数量更加复杂，更加需要大算力的芯片。
同时由于OTA的加速普及，像特斯拉包括国内新势力的汽车企业都已经在推进OTA，硬件预埋，软件和算法可以在后续不断地去更新，可以不断地去升级我们的软件。在这个阶段，以英伟达为代表的国际厂商推出了通用的大算力芯片，所谓的通用性就是各个主机厂和算法公司在此基础上可以进行自主算法升级。所以自动驾驶主控芯片有两大发展趋势：大算力、通用性。
那么要做大算力和通用性的自动驾驶芯片其实是非常不容易的，我们认为有四大方面的挑战：
第一，芯片的系统架构非常复杂。200T以上大算力的芯片要求非常高，需要支持超大的带宽，这样的结构相对来讲是更加复杂的，国家在这方面的人才储备也是不够的。
第二，通用的AI软件战。我们这个算法是要不断地去升级和完善的，只有通用的AI软件站才能支持不同的算法和不同的主体，OEM和算法公司对它进行升级。
第三，大尺寸芯片工程的挑战，大算力芯片的尺寸更多，对于后端封装设计、电源和热设计、量产成本控制压力很大。因为它良率的挑战是非常大的。比如200tops这样大尺寸的芯片需要7nm先进的工艺，国内来说还没有7nm先进的车规级工艺。
以上几个挑战是我们要和企业一起来克服的，领先的车企开始部署云边车端，云端、车端、边端和终端来协同计算的能力，不仅仅是一个单车的算力，它还要跟云端、路侧和车上其他的终端来进行协同。特斯拉发布了打造全球算力最强的计算中心，来帮助他进行自动驾驶算法的训练。
简单汇报一下寒武纪和行歌在做的一些工作，寒武纪布局了全算力的人工智能芯片，从IP的终端授权给终端的手机等等，给他们授权。边缘端有路侧的芯片、云端加速卡和云端加速器，我们的特点是云边端的全系列覆盖，在云边端采用了统一的架构和指定级，也采用了统一的开发平台。这样的好处是什么呢？当我们需要采用云、边、端协同的时候，我们的软件算法呢，比如在云端训练的算法是可以以高效率很快Deploy到中端。
行歌是寒武纪的子公司，是今年成立的，我们的使命是用AI赋能来实现安全、快乐、低碳的出行。我们的路线图：希望明年推出超过20T的SoC产品（自动驾驶主控芯片），这也是国内第一颗。按照目前的性能要求，这颗芯片将超过英伟达的Orin，是国际最先进的芯片，计划于2022年下半年进行流片，2023年通过整个车规级的认证，在2023年底和2024年大概会上车。2024年会进一步退出超过500T的大算力的SoC芯片，继续走在全国的前列。
刚才我介绍到，2022年会推出的超过200个T的芯片会采用7nm的工艺，会达到车规级的要求，具有独立的安全岛，也借用包括寒武纪已有成熟的软件工具链。最后寒武纪和行歌还将推动云、边、车的协同。基于云端有云端大算力的数据中心的芯片；在路侧也有边缘端的芯片；同时车上基于行歌开发的自动驾驶芯片，这些会形成协同的感知、数据的融合，我们在云端训练的数据和模型可以非常快地发送到车端，实现OTA的升级，由于它们都采用统一平台级的基础软件，采用统一的处理器和指令级。
寒武纪行歌希望在自动驾驶用AI赋能，实现安全、快乐、低碳的出行，谢谢大家！
