從發展角度看，自動駕駛并不簡單得只是汽車行業的事，而是未來數字城市特別是智能交通的一個關鍵環節。圍繞不同場景，包括開放的城市道路、半開放的高速、封閉的園區，作為賦能技術，人工智能感知、邊緣計算和車路協同等將成為推動城市發展的原動力。

在以“智車智駕 智創未來”為主題的2021中關村智能網聯汽車國際創新論壇上，黑芝麻智能科技CMO楊宇欣從高性能自動駕駛芯片的角度分享了對市場和行業發展的一些看法。

未來出行的兩條路徑

楊宇欣認為，自動駕駛將成為人類社會，特別是未來出行的核心生產力。以L3為節點，自動駕駛的商業化應用有兩條路徑：L3及以下的輔助駕駛將以Tier 1為主導，主要面向主機廠提供系統集成方案；L4－L5自動駕駛則以互聯網公司為主導，旨在在封閉或開放路況下實現商業運營（出租／物流／環衛等），而人工智能感知技術和車路協同／邊緣計算的融合將在兩條路徑上齊頭并進。

在傳統燃油車時代，很多創新都集中在生產制造燃料方面，現在進入了智能駕駛時代，更多創新已開始集中在核心芯片、新的電子電氣架構、人工智能技術等。未來大數據、人工智能和運營管理的結合將為無人駕駛時代奠定基礎。

如谷歌的觀點，無人駕駛時代司機行業將徹底消亡，汽車將成為城市的基礎設施，負責把人或貨物從a點送到b點，就像現在我們使用的通信網絡一樣。

智能汽車需要高性能計算芯片

楊宇欣認為，從行業發展看，不管制定什么樣的技術路線和發展方向，高性能計算芯片都是智能駕駛產業發展的核心和基礎。人工智能等技術的應用需要有算力來支撐，算力相當于一個發動機，持續支撐軟件的發展和硬件的拓展。

在產業中，硬件，特別是核心芯片，所處的位置就像一個舞臺。產業鏈上的不同角色在這個舞臺上上演一臺大戲。芯片決定了功能和性能的邊界，所以舞臺的大小要由芯片來決定。其他合作伙伴，包括主機廠的軟件、硬件合作伙伴在這臺戲里都有自己的角色。

架構變遷給芯片帶來機會

楊宇欣認為，今天處在用創新技術推動汽車產業快速變革的時代，一覺醒來，原來的傳統汽車行業已經從夕陽產業變成了朝陽產業。電子電氣架構的變化，各種新興功能、性能、芯片的出現推動著整車的變化。過去一臺車上大概有500顆芯片，未來的新能源智能電動車可能有800到1000顆芯片，而且最重要的是并非在原有500顆芯片基礎上再增加500顆，而是500個新的芯片；伴隨整車電子電氣架構的變化，原有的500顆芯片也會變化。對做車載芯片的公司來說，功能邊界和性能的變化是一個非常好的機會，因為車中需要各種各樣新的芯片。

從整車架構看，大家的設計可能不一樣，但是傳統車輛的分布式電子電氣架構已開始轉向域控制架構。2022或2023年，國內主機廠的主流車型基本上都會跨越到新的電子電氣架構。其核心包括座艙域、駕駛域、底盤控制域等。未來的中央計算架構正在推動核心芯片的發展，目的是把更多功能集中到中央計算大腦中。

主機廠想要的是什么？

楊宇欣表示，伴隨汽車電子電氣架構的發展，特別是軟件的增加，今天的汽車越來越像一個電子產品。無論PC還是手機，其發展都經歷過從最早的各種分立式芯片到將越來越多的功能和性能在在單芯片中的集成。汽車正在這樣走。

現在汽車行業都在講軟件定義汽車，它將在兩個維度上決定未來汽車產業的發展。從技術維度看，軟件和硬開始解耦和分離，現在主機廠開始更多考慮軟件含量，包括算法和應用的開發。

主機廠想要的是什么呢？它需要汽車的軟硬件解耦，在汽車賣出去以后，軟件還可以不斷地迭代升級，這對硬件提出了更高的要求。所以主機廠都在講硬件預埋，就是為了保證軟件不斷地迭代升級。

無論是傳感器種類，還是算力都要留有足夠多的冗余，特斯拉就是一個很好的例子。特斯拉的車出廠時可能是L2，但它的硬件級別是按照L2＋設計的，甚至是L3級別預制的，后期可以通過軟件的不斷升級來支持各種功能。

另一個維度是商業模式，可能對汽車行業影響更大。隨著軟硬件的分離，軟件不斷迭代升級，功能和性能不斷擴展，駕乘體驗也水漲船高，還會給主機廠帶來更多商業模式?，F在特斯拉已經開始按月對自動駕駛功能收費。可以想象，其他主機廠可能很快仿效，比如可以像游戲一樣花錢買“皮膚”，讓車內煥然一新。因為現在的儀表盤、中控、大屏越來越多，而且全部是數字化的，過個春節還不能換一個喜慶一點兒的背景？

特斯拉下一代的車會標配游戲手柄，因為新款特斯拉Model S的車載系統游戲性能已逼近最新的索尼PlayStation 5?？赡芎芸?，除了PC、Xbox以外，全球游戲廠商的游戲首發平臺還會增加一個車平臺。這些都是未來汽車作為第四空間能夠創造的價值，也是汽車產業尋求轉型的理由之一。

黑芝麻智能的定位是做未來汽車的大腦，其平臺是包括核心算法、芯片的完整自動駕駛解決方案。在車路協同方面，公司與清華大學、國汽智聯等合作，在不同城市開展試點和部署，不僅是單車，也包括路端感知軟硬件解決方案。

“我們的定位是Tier 2”

楊宇欣自信地說，2016年成立的黑芝麻智能可能是國內唯一一個由一幫做了20年芯片和一幫做了20年車的人配置的創企團隊。芯片行業和汽車行業的壁壘都不低，對行業的理解，對技術和未來趨勢的把握非常重要。成功地把兩個行業非常資深的團隊捏在一起，致力于一個共同目標——成為賦能產業的Tier 2。

全球最領先的自動駕駛技術公司都是自研IP，包括英偉達、高通、Mobileye、華為。黑芝麻智能的芯片也是基于其自主可控的核心IP開發的，同時在軟硬件方面充分開放。其開發的核心IP有兩個：一個是圖像處理，一個是神經網絡加速器。這兩個IP解決了自動駕駛最核心的兩個問題——看得清和看得懂。

特斯拉說過，要在L3以下消滅攝像頭以外的所有雷達，視覺將成為最關鍵的一個技術。圖像處理需要將所有采集進來的大量數據處理得足夠清晰，避免出現人工智能中常說的garbage in，garbage out（垃圾進垃圾出），因為輸出質量是由輸入質量決定的，如果圖像數據質量差，算力再高也得不到很好的結果。

汽車的大腦應該什么樣？

楊宇欣解釋說，電子行業的發展早期都是硬件先行，因為硬件特別是核心芯片決定了功能和性能的邊界。所以早期都是先準備好硬件，才能讓軟件應用有足夠多的發揮空間。無論是PC，還是智能手機行業，早期的賣點都是CPU幾個核、主頻有多快。手機從四核、六核到八核、十核，但現在大家買電腦買、手機不再考慮多少個核、CPU主頻是多少，因為當性能發展到一定程度，內核已不再是軟件的瓶頸，大家就不再去關注它了。

就自動駕駛而言，目前還處在行業發展的早期，所以大家經常會問一個問題：自動駕駛到底需要多少算力？沒有人能回答，主機廠也回答不上來。因為既要滿足現在的算力要求，同時又要為日后留足夠多的算力冗余，所以就不停地跟芯片廠商要算力。

算力重要，但不是唯一

楊宇欣說，從芯片的發展來看，算力很重要，但并不是推動自動駕駛發展的唯一動力，因為更重要的是芯片的綜合計算能力。從客戶需求及市場成熟度來看，L2＋／L3已經是消費剛需，高算力SoC芯片、AI計算平臺及圖像處理能力是自動駕駛演進的基礎。

工業和信息化部印發的《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》等政策給出了駕駛輔助、部分自動駕駛、有條件自動駕駛等部署的時間點，可以看出伴隨不同階段傳感器的增加，對算力有不同的要求。

黑芝麻智能從來不過多強調算力，而是強調打造一顆AI芯片。更準確的描述是一個異構、多核架構的計算芯片。就像手機一樣，它有多種功能，處理器有20多種，包括CPU、GPU、DSP、NPU等等。自動駕駛芯片亦然，需要綜合計算能力來支撐未來的不同性能需求。

從L1到L5發展，CPU的作用是運行路徑規劃算法，包括一些傳感器融合都是由CPU來處理的，而大家更關心的NPU（神經網絡處理單元）的算力是多少TOPS，NPU是用來做感知的；此外還需要其他處理器，如用GPU提供高清3D渲染來實現泊車功能，所以綜合計算能力更重要。

與國外頂級廠商比肩

楊宇欣也表示，黑芝麻一直專注大算力計算芯片，因為畢竟要滿足主機廠對大算力自動駕駛芯片的要求。所以，黑芝麻是最早推出大算力自動駕駛芯片的公司之一，今年4月，又發布了算力達196TOPS的華山二號A1000 Pro INT8精度算力的芯片。

他認為，目前芯片算力的計算方法非?；靵y，而基于INT8精度的自動駕駛算法是主機廠最需要的。無論是特斯拉的72TOPS，還是英偉達的OrinX的254TOPS都是基于INT8精度的算力。黑芝麻明年將推出250T以上算力的芯片，能夠與國外頂級廠商在技術上比肩。

另外，黑芝麻提供完整的開發工具體系，從芯片架構設計開始軟硬件都是解耦的，整套硬件芯片以及操作系統、中間件、算法全部是解耦的，可以根據客戶的不同需求提供靈活的解決方案。

朋友圈越來越大

楊宇欣最后表示，隨著人工智能框架體系和工具鏈的成熟，算法的公眾化門檻在不斷降低?，F在主機廠都希望采集足夠多的數據，進行足夠高質量的標注來研發自己的算法。

所以，他們需要足夠開放的環境，需要黑芝麻智能這樣的公司提供完整解決方案。因此，完整的生態體系、更多的產業合作才能發揮技術優勢。2021年9月，黑芝麻智能成為了小米投資的唯一一家自動駕駛芯片公司。

總之，領先的技術優勢、完整的產品體系、開放的生態系統和靈活的商業模式，將支撐黑芝麻一路前行，推進自動駕駛的更快發展。