編者按：為深入貫徹落實習(xí)近平總書記關(guān)于上海人工智能發(fā)展的重要指示精神，以及市委、市政府有關(guān)要求，小編特開設(shè)本欄目，結(jié)合近期編撰的《上海人工智能創(chuàng)新發(fā)展探索與實踐案例集》等成果，及時推出新技術(shù)、新產(chǎn)品、新應(yīng)用，報道新興企業(yè)與團(tuán)隊典型，供大家參考，為人工智能上海高地建設(shè)營造良好氛圍與生態(tài)。

一、基本情況

無人機(jī)、輔助駕駛、自動駕駛汽車和智慧公路等的出現(xiàn)和普及推動了激光雷達(dá)市場的發(fā)展。性能的持續(xù)改善以及生產(chǎn)成本的不斷降低加速了激光雷達(dá)的市場導(dǎo)入。根據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)的預(yù)計，激光雷達(dá)市場在未來5年中將進(jìn)入快速發(fā)展期。全球激光雷達(dá)市場規(guī)模將從2019年的8.44億美元增至2024年的22.73億美元，年復(fù)合增長率將高達(dá)18.5%。

圖1. 全球激光雷達(dá)市場規(guī)模和預(yù)測 激光雷達(dá)和攝像頭是感知環(huán)境的核心傳感器。激光雷達(dá)通過激光主動探測成像，具有不受環(huán)境光影響，直接測量物體的距離方位、深度信息、反射率等優(yōu)點。算法首先對障礙物進(jìn)行識別和分類，識別準(zhǔn)確度和可靠性遠(yuǎn)超攝像頭。整體來說激光雷達(dá)獲得的信息會更多，可靠性更強(qiáng)。早期受制于成本和可靠性問題，激光雷達(dá)未得到大范圍使用；但隨著成本的降低和線束性能的提升，激光雷達(dá)的導(dǎo)入速度在不斷加快。 當(dāng)大家使用更高線束激光雷達(dá)的時候，就不僅僅滿足于“看到”物體，而更希望從激光雷達(dá)的3D點云中提取更多信息，從而實現(xiàn)目標(biāo)識別，目標(biāo)分類，目標(biāo)跟蹤等功能。但相比攝像頭獲取的2D視覺信息，3D點云要處理的數(shù)據(jù)量更大，對AI算法和計算平臺提出了更高的挑戰(zhàn)。 雪湖科技3D激光點云AI感知模塊是全球首個對3D激光點云做直接AI運(yùn)算的模塊，支持目標(biāo)識別、目標(biāo)分類、運(yùn)動方向偵測、車道線識別、障礙物跟蹤等功能。模塊解決了高線束激光雷達(dá)的計算瓶頸問題，充分發(fā)揮激光雷達(dá)的性能。研發(fā)和生產(chǎn)該模塊的雪湖科技是一家專注于異構(gòu)加速技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)的國家高新技術(shù)企業(yè)，為人工智能、云計算和高性能計算等提供異構(gòu)加速產(chǎn)品和解決方案。公司于2017年在上海成立，創(chuàng)始團(tuán)隊在異構(gòu)領(lǐng)域研發(fā)經(jīng)驗豐富，公司核心成員來自于華為、美國高通、日本富士通、華勤、中科大、港科大等行業(yè)頂尖企業(yè)和知名高校。

圖2. 3D激光點云AI感知

二、創(chuàng)新內(nèi)容

雪湖科技3D點云AI計算模塊融合了異構(gòu)計算芯片和深度優(yōu)化的3D點云AI算法，能夠在保證點云信息不損失的條件下，對3D點云做高效處理。通過優(yōu)化芯片架構(gòu)，實現(xiàn)了針對稀疏點云的高速處理，從而滿足各類場景下的幀率要求。

（一）核心技術(shù)特性

1.專門針對高線束激光雷達(dá)的點云數(shù)據(jù)設(shè)計的處理器架構(gòu)。由于高線束雷達(dá)數(shù)據(jù)量大，使用傳統(tǒng)架構(gòu)處理點云數(shù)據(jù)效率低下；

2.實現(xiàn)15FPS以上高速實時處理，速率高、延時低。可以支持 32線以上激光雷達(dá)；

3.采用基于體素格的真3D空間卷積算法。算法精度高，魯棒性好；

4.識別精度高，支持在惡劣天氣，光照條件較差的情況下維持較高的識別精度；

5.支持工業(yè)級、車規(guī)級高可靠性，能夠支持在惡劣環(huán)境下的邊緣計算部署。

（二）技術(shù)創(chuàng)新特點

雪湖科技的激光點云AI計算模塊擁有以下三個技術(shù)創(chuàng)新特點：

1.針對真3D空間卷積硬件加速方案。目前邊緣側(cè)的計算平臺MCU、GPU、AI芯片都無法支持真3D空間卷積，運(yùn)行效率低下，無法滿足高線束雷達(dá)大數(shù)據(jù)量、低時延的處理要求，誤差容忍度高。

圖3. 真 3D 處理與假 3D 處理的區(qū)別2.AI算法精度高。目前針對于目標(biāo)識別有三種主流算法：鳥瞰算法、直接算法、體素格算法。三種算法中，鳥瞰算法精度較低，處理過程中會丟失大量信息；直接算法一般針對低線束雷達(dá)數(shù)據(jù)；雪湖深度優(yōu)化的體素格算法處理精度較高，能夠更好的保留目標(biāo)物邊緣特性，更大程度地感受視野范圍和連續(xù)的空間語義信息，使得識別目標(biāo)的精度更高，是非常優(yōu)秀的高線束雷達(dá)數(shù)據(jù)處理算法。3.可靠行高。具備工業(yè)級可靠性。自動駕駛和智慧公路等大部分場景都要求在室外復(fù)雜環(huán)境下長時間使用，GPU這樣的非工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)計算平臺無法滿足相關(guān)可靠性要求。雪湖科技的ＡＩ模塊采用車規(guī)級單芯片，芯片內(nèi)采用結(jié)構(gòu)簡單可靠性強(qiáng)，且能滿足惡劣環(huán)境下長時間工作的處理架構(gòu)，能夠達(dá)到工業(yè)級可靠性要求。（三）技術(shù)水平與創(chuàng)新價值雪湖科技已經(jīng)在環(huán)境感知的AI計算模塊領(lǐng)域形成產(chǎn)品矩陣，從攝像頭輸入的視覺感知到激光雷達(dá)（LiDAR）的激光點云的產(chǎn)品均有布局。公司累計已申請軟著26項和專利4項，2019年用于視覺感知的深度學(xué)習(xí)計算模塊（DCU）亮相工博會，獲得由孫家棟院士評選的“工博會創(chuàng)新獎”。

雪湖科技的環(huán)境感知AI計算模塊也已經(jīng)進(jìn)入到各類場景當(dāng)中，其中視覺感知已經(jīng)實現(xiàn)了項目落地。隨著自動駕駛逐漸落地和新基建下路測設(shè)備場景拓展，雪湖用于激光雷達(dá)的AI計算模塊預(yù)計2020年內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)落地。

三、應(yīng)用情況

雪湖科技的激光雷達(dá)AI計算模塊主要針對下列場景。

自動駕駛：通過激光點云實現(xiàn)高精度環(huán)境感知；

智慧城市：用于路側(cè)車路協(xié)同設(shè)備，安防監(jiān)控上的道路監(jiān)控，軌道異物侵入監(jiān)控等場景；

無人機(jī)／機(jī)器人：用于環(huán)境感知，危險判斷，場景重建等場景。

雪湖科技發(fā)現(xiàn)激光雷達(dá)是優(yōu)于攝像頭視覺的環(huán)境感知傳感器。但可惜的是，受制于算力瓶頸，應(yīng)用端會把3D點云信息轉(zhuǎn)化成2D后再做處理。這樣一來，丟失了大量激光雷達(dá)原有信息，讓激光雷達(dá)跟攝像頭相比的優(yōu)勢蕩然無存。比如，目標(biāo)邊緣信息更完整的情況下，可以對目標(biāo)物體的方向做出判斷（如車頭車尾），進(jìn)而可以對目標(biāo)移動方向做出推測和有效跟蹤。雪湖科技通過基于體素格的真3D空間卷積算法和異構(gòu)并行計算，直接對激光點云做3D空間卷積，能夠?qū)崟r處理、同步輸出、跟蹤及區(qū)域行駛檢測，并能夠保證良好的計算性能和超低延時，滿足高等級自動駕駛和智慧城市等對于邊緣計算的高實時性要求。因此該模塊還可以被應(yīng)用于無人機(jī)巡檢，城市軌道交通，安防監(jiān)控等各種領(lǐng)域，市場前景廣闊、潛力巨大。

四、專家點評

“雪湖科技團(tuán)隊在人工智能和異構(gòu)加速領(lǐng)域擁有豐富的實踐經(jīng)驗，很欣喜的看到他們基于3D激光點云的 AI計算模塊問世。雪湖的AI計算模塊基于高線數(shù)激光雷達(dá)特性，利用高清晰點云數(shù)據(jù)像傳統(tǒng)圖像視頻一樣識別行人，自行車，車輛等物體，甚至車牌和文字，讓激光雷達(dá)在高等級自動駕駛和智慧城市等諸多場景中的應(yīng)用擴(kuò)展更加容易。”

——美國數(shù)字激光雷達(dá)廠商 Ouster 市場專家 Barry Bai

五、媒體報道

“國內(nèi)專注于異構(gòu)加速技術(shù)研發(fā)的雪湖科技已率先宣布搭載其深度學(xué)習(xí)計算單元（DCU: Deep learning Computing Unit）的AI邊緣計算卡支持全新的 YoloV4 目標(biāo)檢測算法，并在下月開始提供樣品。”

——中國青年網(wǎng) 2020年4月30日

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