電子發燒友網報道（文/吳子鵬）“我們認為，未來3-5年的時間內，人機共駕一定是產業常態。對于汽車產業而言，一定會盡快將標配的L2、L2+、L2++功能部署到車上。這不僅是整車廠自己努力的結果，需要產業上游供應鏈與之配合，達到合縱連橫、共同創新的結果。”在日前舉辦的黑芝麻智能媒體技術開放日上，黑芝麻智能首席市場營銷官楊宇欣如是說。

確實，縱觀全球，除了德國和日本的少數車型實現了L3級自動駕駛落地，并被允許上路以外，全球絕大多數國家和地區都在L3級及以上的高階自動駕駛領域陷入了停滯狀態。原因有很多，包括高階自動駕駛技術路線尚未確定，還處于摸索階段；高階自動駕駛相關法規缺失，責任劃分無法可依；以及消費者對高階自動駕駛大都持懷疑態度等等。

那么，在未來數年的人機共駕時代，黑芝麻智能會如何深入產業并強大自身呢？

以全開放的姿態布局生態
目前，從至少具備自適應巡航功能到更高級別的領航輔助駕駛，L2到L2++級智能駕駛已經成為車廠的必爭之地，并逐漸形成了較為成熟、固定的方案模式。楊宇欣在分享中指出，“L2級智能駕駛需要10-20TOPS，L2+級智能駕駛大概需要50-70TOPS，L2++或者L2.9級智能駕駛需要的算力在100-200TOPS之間，這些已經慢慢成為產業的共識。在配套的感知方案上，L2級、L2+級和L2++級分別需要搭配幾個攝像頭、幾個雷達也基本有共識。目前產業界更關注技術的成熟度和產業化落地的成本。”

在汽車產業鏈上下齊力的推動下，我們看到目前籠統意義上的L2級智能駕駛在新車市場的滲透率快速提升。根據分析機構IDC發布的《中國自動駕駛乘用車市場數據追蹤報告》，2022年Q1國內L2級智能駕駛在乘用車市場的新車滲透率達到23.2%，在新能源汽車領域這一比例更是高達35.0%。

“黑芝麻智能的企業定位是行業領先的自動駕駛計算芯片的引領者，從2016年成立到現在，我們大的戰略方向沒做過調整，陸續推出第一代自動駕駛芯片A500，第二代自動駕駛芯片A1000系列，在發布之時都處于行業最高性能水平。”楊宇欣介紹稱，“我們給自己的定位是Tier 2，本著全開放的邏輯和原則，發展更多的生態伙伴，向車企和客戶提供相對完整的軟硬件解決方案。”


幫助車廠進一步降本增效
當前，汽車產業對于汽車電子電氣架構的探討基本都是參照博世發布的EEA發展趨勢圖。共分為三個階段，分別是分布式電子電氣架構、域控制器電子電氣架構和中央集中式電子電氣架構。目前，產業的最前沿當處于域融合的狀態，也就是從域控制器電子電氣架構向中央集中式電子電氣架構發展的過渡階段。

黑芝麻智能產品副總裁丁丁認為，“現在域控制器電子電氣架構在行業內算是比較熱門的話題，對于自動駕駛而言，車的架構演進無非是解決兩個問題——數據和算力。分布式架構之所以被淘汰，問題就在于這一傳統架構不能支撐大規模數據流通，也無法支撐更高算力芯片的部署。”

他表示，“未來5-10年的時間里，我們一定會看到汽車產業向著更加集成的汽車電子電氣架構去進化，當前不同域控制器做的事情，可能放到一個統一的大系統里就能夠全部解決。同時，這種更加集成的方案還會帶來線材和空間的節省，并為駕乘人員帶來更好的體驗。”

根據他的介紹，目前黑芝麻智能的A1000系列，包括A1000和A1000L都已經有車廠在用。其中，A1000L能夠帶來更好的泊車體驗，可以將環視泊車和5V5R融合在一起，打造“行泊一體”的智駕方案；A1000單芯片能夠實現L2+行車、記憶泊車、3D全景、多路DVR等功能，雙芯片則可以支持NOA領航和AVP自動泊車等更高級的功能。

上文我們已經提到，目前汽車產業在L2級智能駕駛方面已經達成了很多共識，方案已經非常趨同。“在L2級智能駕駛成為標配并逐漸趨同的情況下，車廠就會考慮進一步降本增效。隨著芯片技術越發成熟，就會有更多的功能被放進到一個系統中，甚至是一顆芯片里。這也是目前我們A1000芯片的優勢。”丁丁講到，“從2020年開始，A1000芯片走過了非常嚴格的車規量產之路。到今天為止，我們所有的PPAP文件都準備好，隨時可以上車量產。”

黑芝麻智能產品市場總監王治中補充到，除了經過了嚴格的車規級測試，以及提供行業領先的算力水平。黑芝麻智能的A1000芯片還具有自主可控核心IP的優勢，包括ISP和NPU。其中，高性能的ISP能夠讓系統更好地成像，即便在過曝和低光等噪聲條件下，也能夠還原圖片來成像；NPU則帶來了高性能深度神經網絡的能力，支持高效的Transformer，并且加速器和算法完全解耦，能夠支持第三方算法移植。

目前，黑芝麻智能的A1000 Pro已經正式發布，A2000的產品規格也已經對外公開，在性能和算力方面都處于同期國內的領先水平，可以聯手合作伙伴和Tier 1供應商，幫助車廠打造面向未來的智能駕駛汽車。


軟件生態同樣重要
在汽車的智能化發展之路上，還有一個觀念也基本是行業的共識，那就是軟件定義汽車，核心思想是以人工智能為核心的軟件技術決定整車功能。

自動駕駛芯片作為自動駕駛算法部署的平臺，在軟件定義汽車的思想體系下，不僅要提供軟硬件解耦的能力，支持第三方算法進行部署。同時，也要讓第三方算法容易部署。在此次黑芝麻智能媒體技術開放日上，黑芝麻智能系統架構高級經理仲鳴介紹了該公司的自研算法和工具鏈。
在介紹自研算法時，仲鳴特別提到了目前汽車產業火熱的800萬前向攝像頭。800萬級別屬于高清像素攝像頭，用于對更遠距離的目標進行識別和監測，能夠支持實現更多、更細分的智能駕駛功能。不過，有了硬件還不夠，如果算法匹配不上，將使得硬件功能大打折扣。

“黑芝麻智能自主研發的前向感知算法，能夠對車輛、車道線、目標進行檢測。算法中不僅包含了最常見的車輛分類、二輪車輛檢測以及行人檢測，也包括交通標志牌、紅綠燈、燈桿、車牌等信息檢測，讓視覺做出更好的魯棒性。”仲鳴表示。

無疑，通過黑芝麻智能自主研發的前向感知算法能夠對800萬前向攝像頭進行更充分地利用，發揮其部署的價值。

同時，仲鳴還介紹了黑芝麻智能AI工具鏈，這些工具鏈的主要目的是將用戶在服務器上以及其它平臺開發的算法模型，轉換成在黑芝麻智能芯片上可以運行的程序。“我們現在的工具鏈已經應用到很多量產的模型結構里，典型的模型結構都可以支持。”他在演講中說到。