“區(qū)區(qū)”8TOPS可以做什么?
近日,知行科技行泊一體域控制器iDC 300在國內(nèi)某頭部車企主力新能源車型量產(chǎn)落地,并即將迎來車型上市后的首次OTA。iDC 300基于8TOPS 算力平臺實現(xiàn)自動泊車(APA)、記憶泊車(HPA)等高階泊車功能,而且通過搭載地平線雙征程3,拓展實現(xiàn)高速領(lǐng)航功能。
這是業(yè)內(nèi)首個在8TOPS低算力平臺上成功部署并量產(chǎn)BEV感知模型的方案,也成為知行科技全棧自研能力再進一步的里程碑。通過全新的BEV感知和Z星規(guī)劃算法模型,知行科技泊車系統(tǒng)的功能和性能上限得到大幅提升,可實現(xiàn)35秒無感動態(tài)換擋的絲滑泊車體驗,覆蓋斷頭路、魚骨車位等多種困難場景,并提供3D建模渲染人機交互體驗。
事實上,“小”到用8TOPS跑BEV的iDC 300,“大”到僅用550萬美元訓出的DeepSeek等一系列中國方案,都在不斷證明技術(shù)創(chuàng)新和極致工程化的“挖潛”能力:性能進階、算力通縮,讓更多用戶享受技術(shù)升維成果。
上述新車之外,該高性能、高性價比BEV泊車系統(tǒng)也開始陸續(xù)推送至其它同智駕平臺車型上,而知行科技也已經(jīng)開始著手開展將DeepSeek與智駕領(lǐng)域相結(jié)合的探索工作。
01 在8TOPS上“重做”泊車
大算力是實現(xiàn)高性能的唯一途徑嗎?
讓“小芯片大有所為”,知行科技與DeepSeek在這一層面可謂理念共振。
過去兩年,BEV+Transformer、OCC、大模型、端到端、VLA等應用層算法模型技術(shù)高速更迭,大幅推高智駕性能上限的同時也推高了算力需求。工程能力見長的知行科技,看到了創(chuàng)新技術(shù)與工程化能力相結(jié)合,在中低算力平臺部署高階算法模型提升產(chǎn)品性能的潛力。
2023年,從智駕高頻使用場景出發(fā),知行科技決定“重做”泊車:
通過在8TOPS、34TOPS算力平臺上部署B(yǎng)EV感知模型實現(xiàn)技術(shù)降本,提供對標200TOPS平臺系統(tǒng)能力的高性能泊車體驗,搶占“泊車”這一高頻智駕場景市場,并由此重構(gòu)面向數(shù)據(jù)驅(qū)動的全棧自研體系。
通過部署B(yǎng)EV+OCC感知模型,智駕性能不再與域控算力線性相關(guān)。在8TOPS“小”芯片上,知行科技的泊車系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)遠距離的車位及障礙物感知,感知范圍及精度比傳統(tǒng)的CNN卷積網(wǎng)絡(luò)有很大提升。整體泊車功能可覆蓋超200種車位場景,穩(wěn)定實現(xiàn)平均35s高效泊入。
2024年,知行科技的iDC 300、iDC 500低、中算力平臺行泊一體域控制器量產(chǎn)上車,實現(xiàn)高性能泊車功能,及高速領(lǐng)航功能,支持國內(nèi)、海外交付。
無獨有偶。DeepSeek在2025開年實證“算力通縮”確實存在,中國頭部主機廠更是拋出“全民智駕”的概念,推動中高階智駕普及化,為知行科技這樣具備積累和優(yōu)勢,能在中低算力平臺實現(xiàn)高性價比產(chǎn)品的智駕企業(yè)帶來重要的技術(shù)和市場窗口。
02 BEV時代下的泊車2.0
隨著高性能泊車系統(tǒng)量產(chǎn)上車,知行科技開啟了BEV時代下的泊車2.0階段。
最大的變化在于感知模塊,從傳統(tǒng)2D視覺到BEV的跨代轉(zhuǎn)型。原泊車域控制器的視覺感知基于IPM圖的CNN卷積網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。新的BEV感知模塊則基于集成多任務(wù)頭的onemodel輕量化網(wǎng)絡(luò),通過高效fast ray快速投影至3D空間,進行特征轉(zhuǎn)換,直出3D信息的BEV感知環(huán)境。
與此同時,知行科技還自研色彩均衡算法和10路ISP算法,解決偏色、光差,多路視覺感知接入等問題,為感知模型提供更為穩(wěn)定可靠的感知輸入,還有效降低了傳感器的選型難度;自研高精度里程計,降低揉庫概率,賦能泊車一把入庫,提升泊車體驗;自研Z星規(guī)劃算法,探索軌跡實現(xiàn)更高自由度,提升復雜場景下泊車規(guī)劃的成功率,破題斷頭路、魚骨車位等高難度場景;同時配合規(guī)劃算法,構(gòu)建通用場景庫,有效評估算法性能和場景泛化性,實現(xiàn)精準問題定位,有力推動算法迭代,提升研發(fā)效率。
目前,在8TOPS算力平臺上,知行科技的泊車感知模型能夠支持OD(障礙物)、PSD(車位)和OCC(通用障礙物空間占用)檢測,在34TOPS的中算力平臺上,還增加了RMD(道路標志)的檢測能力,檢測范圍和OCC精度達到行業(yè)主流水平。
基于上游感知能力的提升,知行科技的交互能力也大幅增強。
面對國內(nèi)卷高質(zhì)量顯示、國外卷性能渲染的智艙交互競爭態(tài)勢,知行科技投入大量資源建設(shè)起Unity引擎+域控渲染雙引擎開發(fā)能力:在HMI端自研OSG框架,滿足座艙小算力、艙駕同步開發(fā)的需求,并在用戶端能夠高速啟動,實現(xiàn)“開機即用”;通過使用游戲引擎unity框架+Android SDK應用底座,在高算力座艙提供效果逼真、細節(jié)豐富的交互體驗,并為域控制器釋放更多算力。
在顯示上,知行科技基于BEV+OCC的感知結(jié)果,自研行人、兩輪車等標準障礙物的多模態(tài)顯示,以及占用柵格和模型融合的顯示方式;自研行泊融合交互方案對于在從城區(qū)公路上進入商場停車場的擁堵場景下,功能更加便捷絲滑,無縫切換。
此外,通過自建HMI交互平臺工具鏈,知行科技為國內(nèi)多家車企交付,從用戶需求、風格設(shè)計再到HMI落地提供整套服務(wù),助力智駕產(chǎn)品“好用、愛用”。
行業(yè)中,BEV之所以總與“昂貴”的大算力芯片“成對”出現(xiàn),根本原因在于先進算法在小算力平臺上的部署之難。
使用中低算力平臺實現(xiàn)高性能行泊智駕功能,這意味著要用“陳舊”的算子類型、推理庫和稀缺的計算、存儲資源來“匹配”先進算法模型所需,需要對模型、芯片和中間的調(diào)度系統(tǒng)進行深度理解和打磨,以最大化地“榨干”硬件資源和模型潛力。
在部署過程中,知行科技建立起了對模型和芯片地深度理解,基于模型和芯片資源的特性,將模型有效拆解,在資源極有限的情況下保證了模型性能;在缺乏對應算子的情況下,通過手寫DSP“打造”出了匹配的硬核算子;在沒有浮點運算資源的芯片上,通過精準找到關(guān)鍵掉點層和有效量化,保證了端側(cè)的模型性能;通過零拷貝的內(nèi)存調(diào)度,充分調(diào)用芯片存儲資源,滿足車端系統(tǒng)功能安全的時延要求。
在量產(chǎn)項目過程中,知行科技已組建AI基建團隊,服務(wù)于云端模型訓練、迭代,為數(shù)據(jù)驅(qū)動做好準備。
由此,知行科技建立起了從底層域控制器硬件設(shè)計、制造,到上層應用模型算法開發(fā)、訓練、部署,以及服務(wù)產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)閉環(huán)的2.0版全棧自研體系,并在中低算力平臺部署、仿真測試、數(shù)據(jù)采集、中間件、底軟和硬件開發(fā)等方面,形成自己獨特的優(yōu)勢。
03 率先形成泊車的出海能力
泊車功能與全棧自研能力體系的建設(shè)與迭代,不僅為知行科技適應國內(nèi)市場競爭打下基礎(chǔ),還為服務(wù)客戶出海項目提供了“先機”。
在產(chǎn)品層面,知行科技目前已有多款域控制器,多車型平臺自動泊車項目的海外落地。要落地海外的不僅僅是高性能的泊車功能,知行科技還在多國語言適配、海外泊車習慣定制性開發(fā)等多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品本地化。目前,知行科技已服務(wù)多款車型實現(xiàn)海外合規(guī)量產(chǎn),并在R79R158兩項海外泊車相關(guān)法規(guī)方面積累了豐富的認證經(jīng)驗。
在海外研發(fā)服務(wù)體系層面,知行科技已建立歐洲研發(fā)中心,和其它多個海外研發(fā)和服務(wù)機構(gòu),具備GSR法規(guī)認證、ENCAP2023認證支持、GDPR合規(guī)能力,以及ADAS適應性測試、道路數(shù)據(jù)采集、車輛清關(guān)、上牌、車輛維修等全流程出海服務(wù)能力。此外,知行科技已積累近900萬泊車場境數(shù)據(jù),還基于中國品牌海外主銷國家及地區(qū),對全球近50個區(qū)域代表國家泊車場景進行調(diào)研,在國內(nèi)進行場景搭建,便于功能的快速驗證。
科技公司的使命是讓前沿技術(shù)突破成本邊界,服務(wù)更多用戶。以中低算力平臺技術(shù)升維為支點,知行科技構(gòu)建起"效率躍遷-數(shù)據(jù)進化-價值普惠"的黃金三角,未來將進一步推動中算力平臺與DeepSeek等先進技術(shù)結(jié)合,打造高性能、高性價比的智駕產(chǎn)品,以技術(shù)為鑰,向“人人擁有智能出行”的愿景不斷邁進。
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原文標題:8TOPS量產(chǎn)BEV高性價比泊車,知行全棧自研的”蝶”變
文章出處:【微信號:gh_dd1765c34afb,微信公眾號:知行科技iMotion】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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