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飛步自動駕駛方案:無人貨運起步,自研AI芯片

h1654155971.7596 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-06-14 11:38 ? 次閱讀

何曉飛離職滴滴創業,不是新消息。

這位前滴滴SVP、研究院創始院長、滴滴無人車團隊開創者,現在是自動駕駛創業公司飛步科技的創始人及CEO。

但飛步的具體方案是什么?如何在競爭日益火熱的無人車比拼中脫穎而出?

今日,何曉飛首次披露創業進展,并且表示要自主研發自動駕駛專用芯片

全棧方案

飛步科技,2017年7月正式創立,在自動駕駛領域算不上早,但何曉飛目標宏大,起步就將無人駕駛當做一個全棧工程去攻克,整體方案上,飛步不僅要做無人駕駛算法,還要自主研發自動駕駛專用芯片。

國內此前并無先例。國際上也只有Waymo,英特爾+Mobileye,以及有公開計劃但尚無實際進展的特斯拉

在何曉飛看來,無人駕駛可以分為傳感器系統、計算平臺和算法和車等幾部分,而目前最具挑戰之處,在于計算平臺和算法融合。

當前主流的自動駕駛計算平臺,由CPUGPU、存儲和散熱系統等構成,不僅成本高昂,而且功耗、穩定和計算速度方面都無法滿足要求,特別是飛步目前切入的無人駕駛貨運的要求。

于是何曉飛決定迎難而上,自主造芯。

何曉飛介紹說,主要存在4大挑戰:

一是卡車結構松散,需要解決多傳感器在線標定的問題;

二是盲區大,需要多傳感器融合;

三是穩定性差,需要多目標優化決策;

四是機動性差,需要精細化建模、控制,以及遠距離感知。

歸結起來,對于貨運駕駛中的反應速度和制動距離會有極大挑戰,所以只有軟硬件一體,把算法和芯片放在一起推進,才能更快實現大規模商用。

芯片和團隊

具體芯片方面,飛步希望設計的是專門針對深度學習的計算芯片,而且符合車載芯片的需求,在功耗、散熱、穩定和速度方面都有優質表現。

當然,自主造芯,光靠AI算法大牛何曉飛和蔡登(飛步首席科學家)還不夠。

飛步科技創始人何曉飛和聯合創始人曹宇(右)

此次正式對外亮相的還有飛步芯片核心團隊:

芯片團隊由聯合創始人曹宇負責,他是UC伯克利電子工程博士,大規模集成電路領域世界級專家,IEEE Fellow,參與飛步創業前,是亞利桑那州電子工程系教授,研究成果已經成功應用在英特爾、高通、IBM等設計技術中。

芯片架構負責人Hang Nguyen,前英特爾首席架構師,芯片架構國際級頂尖專家,在芯片行業有35年經驗,50多項專利。領導了多種英特爾低功耗移動芯片的架構和微架構涉及,開發了英特爾首款采用PCI Express和存儲加速集成的嵌入式Xeon系列處理器

系統芯片集成專家Victor Szeto,前高通首席系統工程師,系統芯片(SoC)集成及驗證項目主管。之前領導開發了多款車用咨詢娛樂系統的產品,包括高通低功耗的Tenuto、Karkata和Diamond芯片。

何曉飛也透露了飛步發展規劃:

2018年,主要解決城際貨運,由一個城市倉庫到另一個城市倉庫貨運。

2019年,主要解決市內貨運,涉及市內道路,人車混行。

2020年,省際貨運,中間涉及充電、加油等問題。

2022年,走向通用無人駕駛,打造出一個集環境感知、地圖定位、規劃控制、AI芯片為一體的AI技術平臺——這可能也是飛步“飛越極限,步入未來AI駕駛”的最好詮釋。

目前,飛步已獲創新工場天使輪投資。

自動駕駛芯片領域競爭激烈

自動駕駛領域,是芯片的又一大新市場。目前英偉達、Mobileye(英特爾)、地平線、特斯拉、谷歌和蘋果等多家企業參與其中。

除了地平線,這里的每一個參與者市值都超過1000億美金。

在這些參與者之中,特斯拉和蘋果的自動駕駛芯片對外銷售的概率非常低。谷歌因已經自研了激光雷達、決策軟件和云端的TPU,大概率事件是打包銷售。

英偉達暫時采用了GPU,暨通用AI處理器來解決自動駕駛的終端計算。而Mobileye,地平線、特斯拉和谷歌,將全部會采用ASIC方案。

在這些有能力研發自動駕駛芯片的企業中,真正確定面向公眾市場進行銷售的就是英偉達、Mobileye和地平線。

截止目前,L4及以上的市場基本上被英偉達壟斷,該公司CEO黃仁勛對外宣稱,全球范圍有320家自動駕駛研發機構,使用了他們的Drive PX 2 SOC。從2016年開始,全球范圍內冒出了數百家自動駕駛初創公司,VC的錢源源不斷地投向這些初創公司之后,再通過這些創始人流向了黃仁勛先生的腰包,使得英偉達的財報和股價無比亮眼。

然而,英偉達的Drive PX 2一塊板子需要1.6萬美金,功耗高達425瓦,沒有達到車規,注定是Demo市場的“王者”。

地平線CEO余凱認為,英偉達在自動駕駛領域推出ASIC芯片只是時間的問題,只有這樣才能解決價格高企、極端耗能和車規等一系列問題。

然而,英偉達現階段的核心戰場是服務器端的AI計算,不斷提升GPU算力還是首要任務,貿然進入ASIC終端AI計算市場,需要對場景有非常深入的洞察,以及一體化的軟件和應用集成開發能力,并不是英偉達原來擅長的打法。

2017年3月,英特爾以153億美金的價格收購Mobileye,震驚業界。截止目前,Mobileye依然是ADAS以及L1、L2市場的王者。汽車行業所有的Tier1,除了博世和大陸,都是Mobileye的客戶。

這家以色列的自動駕駛ASIC芯片制造商,在這個領域具有極大的話語權,按坊間的說法,某些Tier 1在向OEM報價時,甚至需要Mobileye的批準。Mobileye對OEM也非常強勢,其算法和芯片綁定,不允許車企更改。

余凱認為,L4級別的自動駕駛汽車若要量產,恐怕要到2023年,眼下最現實的是L2級別的自動駕駛市場。

余凱透露,地平線的自動駕駛芯片在2018年底,就可以完成車規認證,達到ASIL-B級別,并期待在2019年于前裝市場實現10萬片的訂單。

作為一家初創企業,也是中國本土唯一一家走向自動駕駛芯片競爭舞臺的企業,地平線的競爭對手異常強大,未來機會在哪里還需要付出極大的努力。

結束語

雖然自動駕駛芯片領域競爭的企業很多。然而還沒有專注于深度學習架構的自動駕駛芯片。

要想達到機器在反應速度上“超過人類”,針對無人駕駛汽車需要處理的龐大數據量,除了在算法上進行優化外,還需要提高車載芯片散熱、功耗、性能。

因此,研發自動駕駛專用芯片、將算法和硬件一起推進,實現軟硬件一體化,會是很好的思路,也能夠降低自動駕駛解決方案的整體成本。

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