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[导读]2024年中国智驾汽车进入了充分竞争市场阶段,在近日的北京车展上我们看到,车厂们一面通过疯狂降价来争夺份额,一面又通过多样化的智能功能增加和下放来提高走量车型的竞争力。恰逢其时,安霸在北京车展的参展同时,也重磅发布了其来自CV3系列的中端产品型号——针对城市NOA的CV3-AD655和针对高速NOA的CV3-AD635。安霸总裁兼首席执行官王奉民和安霸中国区总经理冯羽涛进行了精彩分享。

2024年中国智驾汽车进入了充分竞争市场阶段,在近日的北京车展上我们看到,车厂们一面通过疯狂降价来争夺份额,一面又通过多样化的智能功能增加和下放来提高走量车型的竞争力。恰逢其时,安霸在北京车展的参展同时,也重磅发布了其来自CV3系列的中端产品型号——针对城市NOA的CV3-AD655和针对高速NOA的CV3-AD635。安霸总裁兼首席执行官王奉民和安霸中国区总经理冯羽涛进行了精彩分享。


发布中端域控新品,发力走量市场,助力自动驾驶普及

早在2023年1月,安霸就已经发布了CV3-AD685。这是一款功能强大的单芯片解决方案,一颗芯片就可以支持实现L3级别自动驾驶功能。该芯片能够支持多达24路摄像头、5个毫米波和3个激光雷达的传感器配置。其AI性能强大,足以支撑端到端的大模型自动驾驶应用,特别是在处理深度学习算法方面表现出色,包括对新型网络架构如Transformer的有效支持。

为了确保高性能芯片在底层结构、软件和平台等方面都达到最佳的状态,因此安霸首先是投入大量精力,率先开发出了CV3系列的最高性能产品CV3-AD685,确保以AD685为基的这个CV3-AD域控芯片架构在实际应用中具备最好的软硬件耦合的效果、能够最高效地实现智驾算法运行。而在奠定了CV3的架构基础后,安霸开始向下发力寻找更多的细分场景,通过对AD685裁剪来快速实现细分赛道的针对性AI智驾芯片研发,从而快速打通更大规模走量市场。此次发布的针对城市NOA的CV3-AD655和针对高速NOA的CV3-AD635,就是基于这一策略而来。

据安霸中国区总经理冯羽涛介绍,安霸主要是以算法优先方式来设计芯片。安霸专注于芯片设计,而软件开发、大量数据获取以及大型神经网络模型的训练基本上都需要与合作伙伴配合完成。“许多主机厂拥有自己的数据,而许多专门的算法公司也拥有自己的软件。因此,安霸的主要任务是确保芯片性能足以支撑端到端的大模型能力,然后与合作伙伴合作,将其打造成完整的自动驾驶系统。”

· 瞄准城市NOA应用——CV3-AD655

据悉,此次在北京车展新推出的CV3-AD655采用5nm车规制程技术,达到了芯片级别ASIL-B车规功能安全等级,具备比685更高的性价比,非常适合城市NOA的应用场景。AD655能实时处理支持多达12路摄像头、5个毫米波和3个激光雷达,并具备数据闭环能力。安霸公司的几乎所有芯片都具备这些能力,而低功耗是其显著优势之一。AD655的整体功耗不超过30瓦,通常不需要水冷系统。

· 专注高速NOA赛道——CV3-AD635

CV3-AD635则是一款专为高速NOA(导航辅助系统)和记忆行车设计的芯片,具备泊车等附加功能。该芯片可以支持最多7个摄像头和5个毫米波传感器,并能运行包括BEV+Transformer在内的当前流行的神经网络。它采用安霸自研的CVflow AI处理硬件模块,确保了无论是高端还是低端芯片,都能提供一致的性能水平,通过调整不同级别芯片的性能等级来满足具体需求。此外,安霸在芯片的兼容性、工具和软件生态都实现了平台化。在功耗表现方面,CV3-AD635表现更优异,大约为10瓦,基本上可以通过被动散热来处理。

值得一提的是,不仅这两款新品自身具备很好的成本优势,能够帮助客户在BOM、方案面积和电源供电等方面提供很好的系统成本优化,本身功耗水平的降低,也将会直接减少OEM和Tier1在散热系统方面的零部件和整体成本。

据悉,风冷和水冷两种散热方案的差价会达到几十块甚至上百块美金。因此,选择了安霸的CV3-AD655和CV3-AD635的方案,客户就可以通过采用风冷散热技术替代水冷散热,或者使用被动散热替代风冷散热,从而每个系统都可以节省一两百美金甚至更多。其次,由于安霸的芯片方案的需求带宽较低,因此也能够实现很大的节省。

而谈及新产品的发布动机,王奉民表示是基于市场的需求变化:“对于L3和L4级别的应用来说,CV3-AD685绝对是不可或缺的。然而,在疫情结束后,我们很快意识到,客户愿意投入L3级别的项目越来越少。实际上,大家更倾向于迅速回归到L2+级别,快速实现落地。这也是安霸发布CV3-AD635和CV3-AD655的动机所在。”


中央域控实现4D成像雷达360度感知,将成为主要趋势

在此次展会上,我们看到了安霸傲酷中央域控4D成像雷达的全向(360)的demo展示,通过现场的演示可以看到,仅通过一颗CV3作为中央域控,就可以实现4D雷达全向成像,通过雷达原始数据和摄像头原始数据的深度前融合,能够以更好地成本支持到L2+~L4级别的自动驾驶。据悉,这一方案在展会期间引发了诸多客户的极大兴趣,或将成为未来主要趋势。

4D雷达全向.jpg

据冯总介绍,安霸的方案能够做到真正的雷达原始数据的深度融合,这在市场上是唯一的存在。“真正的多传感器融合,包括不同波段的融合,如果不将前端传感器未经处理的数据全部输入到同一颗域控芯片中,实现同步和一定层面上的数据融合是很难做到的。”

基于安霸于2021年收购的雷达算法公司傲酷(Oculii)的软件能力,结合5nm CV3的高算力硬件基础,多路毫米波雷达原始数据在CV3上进行融合计算之后,就可以达到超越激光雷达的效果。而如何再叠加上来自视觉传感器的数据融合,这将是一个非常令人振奋的高性价比自动驾驶方案。

端到端和大模型将怎样影响到汽车自动驾驶的方向,业界还在摸索。但毫无疑问,如果毫米波雷达无法与视觉摄像头信号进行融合,那么大规模的端到端AI就无法实现。端到端的AI必须将所有数据输入到一个中央域控芯片进行融合处理,才能实现端到端的处理。大型模型需要所有传感器数据都传入,然后在大型模型上进行处理。从这个角度来看,将所有传感器信号存储到CV3芯片上的域控制器进行处理,安霸走在了技术前沿。“安霸是第一个提出这一概念的公司,即使在去年汽车行业还没有提出端到端和大型模型的概念时,实际上安霸就在讨论如何将所有传感器信号放入同一个芯片进行前期融合,这一直是我们的想法。现在,我仍然这是认为走向端到端是必不可少的一步。”王奉民分享到。


端侧大模型上车,布局下一个赛道

LLM已经火了两年,而对于大模型在端侧设备上能够带来的效果,各方都在积极探索。正如王总所言,“每个行业都将拥有适用于自己的大模型,无论是汽车行业、金融行业还是保险行业。大模型只是一个起点,它将对汽车市场产生深远影响,而安霸绝对认为这是我们可以发挥优势的方向。”

在汽车上,大模型能够带来怎么样的革命?这绝非大众所想到的那么局限和独立功能——汽车给我画个画、写个论文...而是一些能够与汽车的驾乘能够深度耦合的体验将会发生新的变化,诞生很多新的场景和可能。

而为了迎合这种前沿探索的需求,安霸也已经于今年CES展示了一个大模型推理AI盒子,它的核心是来自安霸新发布的N1芯片,同样也是采用了安霸最新一代CVflow AI引擎。据悉,这款盒子的功能类似于一台完整的电脑,其单芯片能够支持高达34B的多模态大型模型推理。此外,该芯片还集成了安霸CV3系列自动驾驶的多个功能,包括处理多路摄像头、图像信号处理(ISP)及多路编解码的能力。传统上,像ChatGPT这样的大型模型通常在云端处理,但这个盒子是一个独立的小型系统,可直接放置在桌面上,实现大型模型的全部功能。这个盒子允许客户在运行一个完整的桌面级操作系统,而无需依赖传统PC。此次北京车展上,N1也有相应的demo展示。

虽然目前流行采用云端的GPU集群来进行大模型数据处理,但在汽车上的本地化处理,安霸提供了更具性能、功耗和成本效率的方案。N1在Llama2-13B 的性能方面,每秒可推理25个token ,大概是A100 2/3的算力;然而N1功耗仅为50W,A100则是500W。等于是用A100的十分之一的功耗,就可以达到其2/3的算力水平。王奉民强调了功耗对于端侧大模型的重要性,“要在终端设备上,如汽车上运行一个大型模型芯片,其功耗绝对不可能达到500瓦。因此,如何结合安霸的芯片优势在大型模型上,并在功耗方面形成优势,是我们未来发展的一个方向。”


L4级自动驾驶的真正到来,大模型或成最大推动力

排除法规和伦理问题,自动驾驶的真正到来,其实在技术上还存在着很大的挑战。按照当前的硬件方案,即使能够达到支持L4级别的自动驾驶,但其成本也会变得非常高昂。所以L4还有很长的路要走,但大模型的出现,或将加速这一进程。

王奉民表示,“大模型最终将成为解决L3或更高级别自动驾驶的主要工具。如果不朝着这个方向发展,我认为实现L3、L4级别的自动驾驶是不太可能的。”


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