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飛步自動(dòng)駕駛方案:無(wú)人貨運(yùn)起步,自研AI芯片

h1654155971.7596 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-06-14 11:38 ? 次閱讀

何曉飛離職滴滴創(chuàng)業(yè),不是新消息。

這位前滴滴SVP、研究院創(chuàng)始院長(zhǎng)、滴滴無(wú)人車(chē)團(tuán)隊(duì)開(kāi)創(chuàng)者,現(xiàn)在是自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司飛步科技的創(chuàng)始人及CEO。

但飛步的具體方案是什么?如何在競(jìng)爭(zhēng)日益火熱的無(wú)人車(chē)比拼中脫穎而出?

今日,何曉飛首次披露創(chuàng)業(yè)進(jìn)展,并且表示要自主研發(fā)自動(dòng)駕駛專(zhuān)用芯片。

全棧方案

飛步科技,2017年7月正式創(chuàng)立,在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域算不上早,但何曉飛目標(biāo)宏大,起步就將無(wú)人駕駛當(dāng)做一個(gè)全棧工程去攻克,整體方案上,飛步不僅要做無(wú)人駕駛算法,還要自主研發(fā)自動(dòng)駕駛專(zhuān)用芯片。

國(guó)內(nèi)此前并無(wú)先例。國(guó)際上也只有Waymo,英特爾+Mobileye,以及有公開(kāi)計(jì)劃但尚無(wú)實(shí)際進(jìn)展的特斯拉

在何曉飛看來(lái),無(wú)人駕駛可以分為傳感器系統(tǒng)、計(jì)算平臺(tái)和算法和車(chē)等幾部分,而目前最具挑戰(zhàn)之處,在于計(jì)算平臺(tái)和算法融合。

當(dāng)前主流的自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái),由CPUGPU、存儲(chǔ)和散熱系統(tǒng)等構(gòu)成,不僅成本高昂,而且功耗、穩(wěn)定和計(jì)算速度方面都無(wú)法滿足要求,特別是飛步目前切入的無(wú)人駕駛貨運(yùn)的要求。

于是何曉飛決定迎難而上,自主造芯。

何曉飛介紹說(shuō),主要存在4大挑戰(zhàn):

一是卡車(chē)結(jié)構(gòu)松散,需要解決多傳感器在線標(biāo)定的問(wèn)題;

二是盲區(qū)大,需要多傳感器融合;

三是穩(wěn)定性差,需要多目標(biāo)優(yōu)化決策;

四是機(jī)動(dòng)性差,需要精細(xì)化建模、控制,以及遠(yuǎn)距離感知。

歸結(jié)起來(lái),對(duì)于貨運(yùn)駕駛中的反應(yīng)速度和制動(dòng)距離會(huì)有極大挑戰(zhàn),所以只有軟硬件一體,把算法和芯片放在一起推進(jìn),才能更快實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用。

芯片和團(tuán)隊(duì)

具體芯片方面,飛步希望設(shè)計(jì)的是專(zhuān)門(mén)針對(duì)深度學(xué)習(xí)的計(jì)算芯片,而且符合車(chē)載芯片的需求,在功耗、散熱、穩(wěn)定和速度方面都有優(yōu)質(zhì)表現(xiàn)。

當(dāng)然,自主造芯,光靠AI算法大牛何曉飛和蔡登(飛步首席科學(xué)家)還不夠。

飛步科技創(chuàng)始人何曉飛和聯(lián)合創(chuàng)始人曹宇(右)

此次正式對(duì)外亮相的還有飛步芯片核心團(tuán)隊(duì):

芯片團(tuán)隊(duì)由聯(lián)合創(chuàng)始人曹宇負(fù)責(zé),他是UC伯克利電子工程博士,大規(guī)模集成電路領(lǐng)域世界級(jí)專(zhuān)家,IEEE Fellow,參與飛步創(chuàng)業(yè)前,是亞利桑那州電子工程系教授,研究成果已經(jīng)成功應(yīng)用在英特爾、高通、IBM等設(shè)計(jì)技術(shù)中。

芯片架構(gòu)負(fù)責(zé)人Hang Nguyen,前英特爾首席架構(gòu)師,芯片架構(gòu)國(guó)際級(jí)頂尖專(zhuān)家,在芯片行業(yè)有35年經(jīng)驗(yàn),50多項(xiàng)專(zhuān)利。領(lǐng)導(dǎo)了多種英特爾低功耗移動(dòng)芯片的架構(gòu)和微架構(gòu)涉及,開(kāi)發(fā)了英特爾首款采用PCI Express和存儲(chǔ)加速集成的嵌入式Xeon系列處理器

系統(tǒng)芯片集成專(zhuān)家Victor Szeto,前高通首席系統(tǒng)工程師,系統(tǒng)芯片(SoC)集成及驗(yàn)證項(xiàng)目主管。之前領(lǐng)導(dǎo)開(kāi)發(fā)了多款車(chē)用咨詢(xún)娛樂(lè)系統(tǒng)的產(chǎn)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(fā)展規(guī)劃:

2018年,主要解決城際貨運(yùn),由一個(gè)城市倉(cāng)庫(kù)到另一個(gè)城市倉(cāng)庫(kù)貨運(yùn)。

2019年,主要解決市內(nèi)貨運(yùn),涉及市內(nèi)道路,人車(chē)混行。

2020年,省際貨運(yùn),中間涉及充電、加油等問(wèn)題。

2022年,走向通用無(wú)人駕駛,打造出一個(gè)集環(huán)境感知、地圖定位、規(guī)劃控制、AI芯片為一體的AI技術(shù)平臺(tái)——這可能也是飛步“飛越極限,步入未來(lái)AI駕駛”的最好詮釋。

目前,飛步已獲創(chuàng)新工場(chǎng)天使輪投資。

自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)激烈

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,是芯片的又一大新市場(chǎng)。目前英偉達(dá)、Mobileye(英特爾)、地平線、特斯拉、谷歌和蘋(píng)果等多家企業(yè)參與其中。

除了地平線,這里的每一個(gè)參與者市值都超過(guò)1000億美金。

在這些參與者之中,特斯拉和蘋(píng)果的自動(dòng)駕駛芯片對(duì)外銷(xiāo)售的概率非常低。谷歌因已經(jīng)自研了激光雷達(dá)、決策軟件和云端的TPU,大概率事件是打包銷(xiāo)售。

英偉達(dá)暫時(shí)采用了GPU,暨通用AI處理器來(lái)解決自動(dòng)駕駛的終端計(jì)算。而Mobileye,地平線、特斯拉和谷歌,將全部會(huì)采用ASIC方案。

在這些有能力研發(fā)自動(dòng)駕駛芯片的企業(yè)中,真正確定面向公眾市場(chǎng)進(jìn)行銷(xiāo)售的就是英偉達(dá)、Mobileye和地平線。

截止目前,L4及以上的市場(chǎng)基本上被英偉達(dá)壟斷,該公司CEO黃仁勛對(duì)外宣稱(chēng),全球范圍有320家自動(dòng)駕駛研發(fā)機(jī)構(gòu),使用了他們的Drive PX 2 SOC。從2016年開(kāi)始,全球范圍內(nèi)冒出了數(shù)百家自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司,VC的錢(qián)源源不斷地投向這些初創(chuàng)公司之后,再通過(guò)這些創(chuàng)始人流向了黃仁勛先生的腰包,使得英偉達(dá)的財(cái)報(bào)和股價(jià)無(wú)比亮眼。

然而,英偉達(dá)的Drive PX 2一塊板子需要1.6萬(wàn)美金,功耗高達(dá)425瓦,沒(méi)有達(dá)到車(chē)規(guī),注定是Demo市場(chǎng)的“王者”。

地平線CEO余凱認(rèn)為,英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域推出ASIC芯片只是時(shí)間的問(wèn)題,只有這樣才能解決價(jià)格高企、極端耗能和車(chē)規(guī)等一系列問(wèn)題。

然而,英偉達(dá)現(xiàn)階段的核心戰(zhàn)場(chǎng)是服務(wù)器端的AI計(jì)算,不斷提升GPU算力還是首要任務(wù),貿(mào)然進(jìn)入ASIC終端AI計(jì)算市場(chǎng),需要對(duì)場(chǎng)景有非常深入的洞察,以及一體化的軟件和應(yīng)用集成開(kāi)發(fā)能力,并不是英偉達(dá)原來(lái)擅長(zhǎng)的打法。

2017年3月,英特爾以153億美金的價(jià)格收購(gòu)Mobileye,震驚業(yè)界。截止目前,Mobileye依然是ADAS以及L1、L2市場(chǎng)的王者。汽車(chē)行業(yè)所有的Tier1,除了博世和大陸,都是Mobileye的客戶(hù)。

這家以色列的自動(dòng)駕駛ASIC芯片制造商,在這個(gè)領(lǐng)域具有極大的話語(yǔ)權(quán),按坊間的說(shuō)法,某些Tier 1在向OEM報(bào)價(jià)時(shí),甚至需要Mobileye的批準(zhǔn)。Mobileye對(duì)OEM也非常強(qiáng)勢(shì),其算法和芯片綁定,不允許車(chē)企更改。

余凱認(rèn)為,L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車(chē)若要量產(chǎn),恐怕要到2023年,眼下最現(xiàn)實(shí)的是L2級(jí)別的自動(dòng)駕駛市場(chǎng)。

余凱透露,地平線的自動(dòng)駕駛芯片在2018年底,就可以完成車(chē)規(guī)認(rèn)證,達(dá)到ASIL-B級(jí)別,并期待在2019年于前裝市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)10萬(wàn)片的訂單。

作為一家初創(chuàng)企業(yè),也是中國(guó)本土唯一一家走向自動(dòng)駕駛芯片競(jìng)爭(zhēng)舞臺(tái)的企業(yè),地平線的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手異常強(qiáng)大,未來(lái)機(jī)會(huì)在哪里還需要付出極大的努力。

結(jié)束語(yǔ)

雖然自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)的企業(yè)很多。然而還沒(méi)有專(zhuān)注于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的自動(dòng)駕駛芯片。

要想達(dá)到機(jī)器在反應(yīng)速度上“超過(guò)人類(lèi)”,針對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)需要處理的龐大數(shù)據(jù)量,除了在算法上進(jìn)行優(yōu)化外,還需要提高車(chē)載芯片散熱、功耗、性能。

因此,研發(fā)自動(dòng)駕駛專(zhuān)用芯片、將算法和硬件一起推進(jìn),實(shí)現(xiàn)軟硬件一體化,會(huì)是很好的思路,也能夠降低自動(dòng)駕駛解決方案的整體成本。

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