这里就不仔细讲了

  1月10-12日,2020中国电动汽车百人会论坛在垂钓台国宾馆隆重召开。本次论坛环绕“操作独霸形势 聚焦转型 引领创新”主题,邀请当局有关部门和汽车、能源、交通、都市、通讯等规模的行业时机谈领先企业代表,就行业、企业、政策的转型与创新展开深度研讨。以下是长沙智能驾驶研究院CEO,马潍在本次论坛上的发言:

  

这里就不仔细讲了

    

  长沙智能驾驶研究院CEO 马潍

  很是荣幸。我们是长沙智能驾驶研究院,从事商用车和专用车的智能驾驶的产品开发,完全是凭据市场化运作的,我想跟大家分享的是已往几年我们在做自动驾驶有关算力平台这个焦点技能的体会,怎么用好算力平台。

  目前自动驾驶来到了大范围量产的阶段,我们面临的主要有三大浮薄战:1.技能的成熟度,我们做演示都不错,但是最后1%能不能解决,因为车99%可能就便是是0,光靠深度学习不够,是一个长尾,很难在短期内形成落地的对象;2.规矩的容忍度,即便技能成熟了,规矩是不是允许在公然路上跑;3.本钱的接受度,若超过客户的接受能力,也落不了地。几年前激光雷达照旧很贵的。

  自动驾驶使得车载系统的庞大度提高了100倍,效率就形成了焦点竞争力,是不是有要领能够高效地解破庞大系统,迅速地把产品做出来?我们的不雅概念是这样的:智能驾驶固然看起来很是有浮薄战性,但是许多落地的时机就在眼前。为什么叫智能驾驶,不叫无人驾驶和自动驾驶?因为我们认为智能驾驶可以是无人驾驶,也可以是有人驾驶。有四个方法:1.导弹模式,像导弹一样设个方针,就不管了;2.无人机模式,无人化、矿山,需要的是无人化,不要出变乱,但是人可以长途驾驶,就像遥控无人机一样;3.飞翔员模式,像特斯拉的模式,人在车里像飞翔员一样,固然飞机可以自动驾驶,照旧有两个飞翔员;4.帮助驾驶,就是司机模式。落地在一些具体的情况下,矿山、船埠是最好的,我们也认为矿山是第一个无人驾驶的落地场景。

  但是此刻主流的在做RoboTaxi,有大量的公司在做,至于怎么解决最后1%?继续的投入是必需的,数据收罗,但是我们认为短平快的方法多量量落地,应该从路上解决,车路协同,我们产品已经量产,车路协同可以解决一些感知死角,盲点,到达超视距,超视角,再操作操作低延时的通信和谈指挥和车辆自动驾驶。第二个是长途驾驶,实在不行了,尤其是低速可以逼停,由人工接管,制止最后1%的长尾效应。人机共驾也是一个解决步伐。

  这是我们公司目前做的智能驾驶的总体的思路,车路协同的自动驾驶,包孕,聪明的路,同时也有单车智能,并包孕车厢、挂车,包孕无人跟车行列队伍和车车协。的,我这儿改了改叫“一路一带”,把每条门路酿成智能传送带。

  规矩目前另有很大的不确定性,是此刻中国当局实际上是敦促力很是强的。长沙有“双一百”公然门路,允许自动驾驶试验,已经在运行的,许多都市都有,长沙另有7.8公里的公然门路公交线,我们和中车电动相助的有四辆公交车在公然门路上的研究。目前最容易落地的还长短监禁的区域,就是不受规矩监禁的,无人驾驶、无人化的矿山机器设备是一个刚需。

  本钱的问题牵扯到我今天要分享主题,主要是算力体系架构的问题。本钱有许多个条理,一个是绝对本钱,比如商用车L2是2万、L3是3万、5万,照旧L4 的10万?第二个是相对本钱,如果本钱下不来,那能不能把自动驾驶设备放在宝贵的车上,比如矿卡一个两千万,重卡、危化,高运营里程的用度相对容易落地,从开发者的角度,我们关注的重点就是动态本钱,比如OEM做一个车要几年时间,Tier1也要几年,有许多专家今天也在这里,但是我们的芯片,险些每年大幅度下降,比如激光雷达几年前70万,此刻大疆做的激光雷达已经4000块,明年有人可能就做到几百块人民币。作为一个草创公司、技能公司能不能高效地操作独霸住这些开发用度的匹配?如果定型以后,五年以后只能照着走就很难了。

  我今天分享一个焦点技能,我们认为算力平台是焦点技能,不管是本钱、难度、庞大度、开发周期和主机厂所但愿掌控的都是在这个。自动驾驶所需的算力有各类预计的步伐,实际上要害的问题就是我们的算法在不停地有更高的要求,每6个月对算力的需求增长1倍,有效的算力是很重要的,能不能把算法匹配处措置惩罚惩罚器的架构,比如数据怎么对称、矢量化来做。

  自动驾驶的算力此刻有许多个TOPS,我分成高算力、中算力、低算力三个品级。有人说既然有高算力就不需要低算力了,只是一个零头,但是不一样,低算力有它的要求,比如它主要在执行上要求绝对可靠,决策筹划是中算力,也要求许多的可靠性,有端到真个深度学习也可以用大算力,但是目前大算力主要在情况感知上,各类百般的感知需要很大的算力。

  自动驾驶嵌入式计较平台是目前很是庞大的系统,特点是并行,多核、多单元、高粒度,各类维度、异构,CPU、DSP、GPU、NPU、ISP、FPGA,有超长指令、可变指令、短指令+微码等等,字长也是多种多样的,目前理论的算法都是8bit×8bit,你的算法很难保证都是8bit×8bit的峰值算力。此外存储器也存在瓶颈,尽管装了许多的运算单元,喂不进去数据怎么办?这里头对照经典的是存算一体化,iRAM是伯克利大学的一个传授九几年提出来的,实现了许多次都弗成功,此刻许多人都在做。当一个芯片中有大量的措置惩罚惩罚单元,上万个,实际上应该是以存储器为主的一种设计方法了,不应该再以中央措置惩罚惩罚器CPU为主了。

  我概略分组了一下,此刻也很难分,都是很殽杂的。一种这边看,左手边是以连接型的,最早是片上总线,FPGA是很规范的。另有计较型,目前殽杂型的对照常见,手机芯片顶用得许多,新闻5点半,我下面罗列了一下, 时间干系,这里就不仔细讲了。

  目前用得最多的低算力芯片是英飞凌的,高可靠、低算力,算力并不高,300兆,但是一组三个芯片,相互冗余。这个是两组6个芯片,跑同样的措施,是确保有足够多的冗余。中算力举了一个例子,是NXP的,这里头有措置惩罚惩罚器、有多焦点的,有各类百般的加速器,和的措置惩罚惩罚器。Mobileye是最有名的英特尔的,EyeQ5此刻24TOPS,顿时过两年要出EyeQ6,便是是120多个TOPS。

  我们在已往几年许多芯片都用过,比如海思3559A长短常好的芯片,功耗也对照低,监控用得对照多。实际上它是系统芯片,包罗高、中、低三种算力,单片都实现了,8TOPS,但是很显然这里头的,比如DSP用的是Cadence vision,Cadence vision是可变指令,一个就有256个乘加单元,就是卷积运算的根基单元。vision Q7也可以高达1.87TOPS,四个加起来也不少。

  TI在CES刚公布发表的Jacinto7是完整的车规级的芯片,包孕高、中、低三个算力,包孕可靠的控制算力,包孕有用计较,给用户作为编程用的,另有各类百般的加速器。 DSP C6x 和 c7x 系列,这个芯片有20个TOPS。这些芯片,尤其半导体厂商大范围介入,本钱也是由本来的几万块、几千块,此刻可能到几百块人民币的样子。实际上能不能用好算力芯片,迅速地把有效算力用上去上去、,我们认为实际上是目前一个很是难的问题。

  英伟达是目前用得最多的,它的利益是好用,系列很是厚实,而且每一个之间的变革实际上都是可以很容易地移植已往。我们用的Xavier,我们很是等候Xavier NX,TX2我们也用、Orin刚颁布,高达200TOPS各类百般的用法。所以对付我们一个做专用车、商用车、功课车,我们面临的选择是许多,比如我们做车路协同,本年我们卖了一千多套系统,包孕通信系统和边沿计较,它的要求也不必然长短要车规级的,但是按照你的感知配置,实际上算力要求是不一样的。

  英伟达的主措置惩罚惩罚器Denver措置惩罚惩罚器,Run-time的超长指令系统,实际上在整个运行历程中可以优化,这些都是对照庞大的。

  比来我们讲特斯拉,特斯拉本来用Mobileye,厥后用英伟达,比来本身做芯片,这个芯片单片就已经很高的运算能力,有36TOPS,一个盒子144TOPS,实际上是有4个芯片。这个加速单元有将近1万个乘加单元,就是卷积运算的根基单元。你想有1万个,华为有立体的输入,怎么把数据喂进去长短常难的,如果数据不是矢量化的,指令怎么控制?这长短常坚苦的,它的功耗也很是低。

  从Tier1的角度做一些坚贞的盒子,如果不是单片也没干系,如果能够把各类片子放在一个盒子里给开发者也供给了很大的便利。早期NXP的蓝盒,比如地平线的也是操作它的等效算力,也是4TOPS,尤其是在本钱上极具竞争力。我们此刻和华为用的也是它的MDC,MDC600的有效算力352万亿次,适才我说的一千万亿次的算力实际上是很快做到的,此刻英伟达下一款芯片就是一个单片200万亿次,量都很是大。

  这是大略的对照,比如英伟达的Pegasus是320万亿次,有4款大片,特斯拉的HW3.0,144TOPS,很是庞大,这里的主要特点是放了许多SRAM,就是以存代算,固然不叫存算一体,但是能够大幅度提高运算的有效性。华为的MDC600目前是总算力最高的,里头有昇腾、有鲲鹏,也有海思的措置惩罚惩罚器。

  固然峰值算力很高,但都是8bit×8bit字长,如何把有效算力提出来?许多盒子拿来以后,最后有效算力就10%,能不能提高到90%以上?能不能在算子上做事情?我们提出了一个要领,条理化的迭代,就是能够确保验证,描述算法不停地在高级语言的条理上迭代到有效算力能够提高若干倍,起码2倍以上,有效算力提高以后,实际上竞争力、本钱都是到达对照有效的操作。

  可靠性我就不讲了,有各类冗余。特斯拉也是装了四款芯片,Moblileye比来说6个芯片来做RoboTaxi的解决方案,单片就是24TOPS。嵌入式的实现我们是凭据Autosar的方法,我们的整体软件是L2到L5的滑腻演进,这里不讲了,固然软件要和硬件独立,但是并不便是低层的算子库不能优化,必然要优化,不优化有效算力提不出来的。

  最后我大略介绍一下我们公司,我们公司目前有300人,我们主要讲的是靠要领论,以效率制胜。我们创立两年多,是完全市场化运作的研究院有限公司,红杉领投的,首创人是大疆本来的董事长李泽湘传授。

  我今天就分享这些,感谢大家!

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  https://m.gasgoo.com/news/topic/223

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