黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年，是行業領先的車規級自動駕駛計算芯片和平臺研發企業，專注于大算力計算芯片與平臺等技術領域的高科技研發。黑芝麻智能能夠提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案、包括基于車規級設計、學習型圖像處理、低功耗精準感知的自動駕駛計算芯片和自動駕駛計算平臺，支撐自動駕駛產業鏈相關產品方案的快速產業化落地。

黑芝麻智能科技有限公司產品市場經理額日特以《車規級大算力芯片推動自動駕駛商業化落地》為主題展開演講，以下是演講內容整理：

額日特 黑芝麻智能科技有限公司產品市場經理

芯片是一個很火熱的行業，但是用戶終端對于汽車領域的攝像頭、雷達、整車環境的感受會更強，對于底層芯片的迭代歷程、具體性能、車規級要求并不熟悉，因此本次演講主要從“如何做到大算力”；“如何推動自動駕駛商業化落地”兩個方面進行介紹。

在傳統汽車時代，內燃機和機械系統的演進可以推動整個汽車行業的發展，到了智能電動時代，整車芯片占有率越來越高，芯片所起的作用也越來越大，算力迭代和數據創新驅動著整個汽車行業向智能駕駛時代演進，電子電氣架構從最初的E/E式轉向功能域控，最終走向中央計算+區域控制，這一過程中，芯片能夠起到怎樣的作用？

黑芝麻如何做到大算力？

從實際應用看，以乘用車領域比較多的行泊一體功能為例。實際上，市面上很多方案只是簡單把行車和泊車芯片放在一個板子上，不算真正意義上的行泊一體，而真正的功能融合應該在單芯片上實現，對于算力的要求必然增大，AI芯片也就應運而生。

圖片來源：黑芝麻智能科技

從整體上來說，從分布式到域融合，將現有分散元器件集中在一起，會帶來一個顯著的效果，那就是整體的電子電氣架構在系統的設計上會更簡單。另外，多域融合也能夠確保供應鏈復雜度、物流、后期維護和投資成本的降低。

為了確保能夠達到更好的域融合效果，不光需要AI算力，還需要強勁的CPU，比如BSD盲區監測和環視功能的拼接，這些工作可能需要再內置一個GPU，對于信息安全、功能安全也會有更高的要求，進而內置符合信息安全和功能安全的MCU。

但是市面上目前存在的AI芯片，只是強調AI算力，在信息安全、信息處理等綜合性能上表現不佳。黑芝麻智能所推出的A1000芯片正瞄準這一痛點研發，屬于適合域控的SoC芯片。認證方面，A1000芯片已通過AEC-Q100 Grade 2級別認證和ISO26262功能安全產品ASIL B認證，并已隨時可向客戶提供PPAP相關支持文檔。

操作系統方面，A1000芯片已完成對行業各主流操作系統的移植和驗證，包括Linux、QNX、RT-Thread和Windriver等。工具鏈方面，支持動態異構多核任務分配與客戶自定義算子開發，提供友好易用的工具鏈開發包及應用支持，助力客戶快速移植模型和部署落地的一體化流程。

圖片來源：黑芝麻智能科技

大算力車規芯片的量產是一個長期的過程，需要經歷確定產品定義、芯片流片、芯片封測完成、車規可靠性認證、功能安全認證、量產上車幾個環節，期間會耗費2~3年的研制時間，由于時間周期長，就需要企業提前對于行業進行整體判斷，接下來主要介紹幾個關鍵的因素。

首先，黑芝麻智能做的是國產芯片，2016年成立之初，國產化的概念尚未興起。黑芝麻智能在最初的產品定位上就瞄準了國產化和車規級這兩點，在設計過程中就考慮到了車規級測試的要求。芯片的硬件設計結束后，還會有中間件和其他工具鏈的研發需求，這是由于芯片屬于硬件，需要工具鏈和中間件配套發揮整體性能。

圖片來源：黑芝麻智能科技

目前，黑芝麻智能推出了兩個核心的自研IP：車規級圖像處理 ISP，車規級深度神經網絡加速器 NPU。市面上，很多輔助駕駛系統主要依靠攝像頭，那么對于相機類傳感器抓拍圖像的處理就是非常關鍵的技術。怎么確保抓拍的圖像能夠正確的送到NPU里做加速和AI學習，進而輸出最終判斷標準？第一步就需要進行車規級圖像處理。

另外一款是車規級深度神經網絡加速器NPU，現在很多芯片都是小算力的芯片，黑芝麻智能的產品聚焦在中大算力領域，比較好地彌補了市面上的算力缺失。而黑芝麻智能芯片的AI算力就來自于NPU，大算力雖然在行業內有爭議，但以各家企業的算力競賽看，大算力仍然擁有很大的市場潛力。

尤其是在商用車領域，目前很多的算力是跑在車載嵌入式工控機上，然而工控機不是車規產品，無法面向商業化、規模化落地或滿足整車前裝量產，想要去嵌入整車，就需要考慮到芯片的精簡、資源的優化。這些工作不可能一步到位，因此行業在很長的一段時間內仍需要大算力的芯片。

圖片來源：黑芝麻智能科技

如何推動自動駕駛商業化落地？

單純的AI芯片沒有辦法滿足多域融合的要求，因此，除了自研IP，黑芝麻智能華山二號A1000芯片還集成GPU、信息安全、功能安全MCU，以確保這顆芯片在提供大算力的同時，能夠承擔更多的傳感器融合、信息安全、地圖眾包等功能。此外，黑芝麻智能的軟隔離和硬隔離技術可以確保不同IP核之間有應對失效的保護機制。

中美技術博弈增加了全球化供應鏈的不確定性，疫情引起的全球化汽車行業缺芯，使缺乏本土核心芯片供應鏈問題凸顯。美國在芯片領域的部分斷供在短時間內不會影響到整個汽車行業，但作為一個長期的影響已經存在。實際上，中國行業內從2018年已經興起國產化的浪潮，只是最近幾年進展比較緩慢，一個主要原因就在于車規級器件的生產和認證周期較長，需要廠商提前布局、緩慢積累。

2016年，黑芝麻智能開始布局國產芯片，到如今的窗口期已經推出了量產的芯片產品。基于A1000的帶動作用，黑芝麻智能希望與國產的其他芯片廠商一同合作，共同提供配套、完整的純國產化方案。在硬件推進的同時，黑芝麻智能也在積極地適配國產軟件，推動軟硬協同發展。此外，芯片使用感受和工具鏈是否完善有直接的關系，黑芝麻智能自研的AI工具鏈開放支持各家神經網絡算法部署；黑芝麻智能自研感知算法加速助力智能領航及泊車應用落地。總的來說，配合行業形成完善的生態和布局，讓客戶“即拿即用”是黑芝麻智能的目標。

最后介紹下產品布局，黑芝麻智能平臺化方案-可覆蓋幾乎所有商用車輔助/自動駕駛場景：從L2智能前行攝像頭、L2+多智能攝像頭融合、干線物流、L3列隊跟車、L4封閉園區無人駕駛，黑芝麻智能基本上都是用單芯片的方案去實現以上功能，做到了真正的多域融合，黑芝麻智能專注于大算力芯片研發，在算力的部署和預埋上也彌補了市場的空白。

（以上內容來自黑芝麻智能科技有限公司產品市場經理額日特于2022年9月21日由蓋世汽車主辦的2022第二屆商用車自動駕駛大會發表的《車規級大算力芯片推動自動駕駛商業化落地》主題演講。）

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