電子發(fā)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(yè)常態(tài)。對于汽車產業(yè)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(yè)上游供應鏈與之配合，達到合縱連橫、共同創(chuàng)新的結果?！痹谌涨芭e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(qū)都在L3級及以上的高階自動駕駛領域陷入了停滯狀態(tài)。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(guī)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(tài)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(yè)并強大自身呢？

以全開放的姿態(tài)布局生態(tài)
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(yè)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(yè)界更關注技術的成熟度和產業(yè)化落地的成本。”

在汽車產業(yè)鏈上下齊力的推動下，我們看到目前籠統(tǒng)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(fā)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(yè)定位是行業(yè)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(zhàn)略方向沒做過調整，陸續(xù)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(fā)布之時都處于行業(yè)最高性能水平?！睏钣钚澜榻B稱，“我們給自己的定位是Tier 2，本著全開放的邏輯和原則，發(fā)展更多的生態(tài)伙伴，向車企和客戶提供相對完整的軟硬件解決方案?！?br />

幫助車廠進一步降本增效
當前，汽車產業(yè)對于汽車電子電氣架構的探討基本都是參照博世發(fā)布的EEA發(fā)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(yè)的最前沿當處于域融合的狀態(tài)，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(fā)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(yè)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(tǒng)架構不能支撐大規(guī)模數據流通，也無法支撐更高算力芯片的部署?！?br />
他表示，“未來5-10年的時間里，我們一定會看到汽車產業(yè)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(tǒng)一的大系統(tǒng)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(jié)省，并為駕乘人員帶來更好的體驗?！?br />
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(huán)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(yè)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?！霸贚2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(fā)成熟，就會有更多的功能被放進到一個系統(tǒng)中，甚至是一顆芯片里。這也是目前我們A1000芯片的優(yōu)勢?！倍《≈v到，“從2020年開始，A1000芯片走過了非常嚴格的車規(guī)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?！?br />
黑芝麻智能產品市場總監(jiān)王治中補充到，除了經過了嚴格的車規(guī)級測試，以及提供行業(yè)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(yōu)勢，包括ISP和NPU。其中，高性能的ISP能夠讓系統(tǒng)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(fā)布，A2000的產品規(guī)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(tài)同樣重要
在汽車的智能化發(fā)展之路上，還有一個觀念也基本是行業(yè)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(tǒng)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(yè)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(jiān)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(fā)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?！敝嬴Q表示。

無疑，通過黑芝麻智能自主研發(fā)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(fā)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(fā)的算法模型，轉換成在黑芝麻智能芯片上可以運行的程序?！拔覀儸F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。