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无人车,苦AI芯片久矣

存算一体AI芯片在无人车领域的落地成功,对于行业而言无疑是一道希望的曙光。究其原因?在产业环境动荡的今天,国内无人车市场,苦AI芯片久矣。

8月31日,国内存算一体AI芯片创业公司后摩智能与无人车研发、制造及服务提供商新石器无人车宣布达成战略合作,将共同定义一款专门用于L4级无人配送车的智能驾驶芯片及域控解决方案。

后摩智能是存算一体芯片赛道的明星玩家,公司成立不到两年,其首款基于SRAM的存算一体大算力AI芯片已于今年5月成功点亮,并跑通了智能驾驶算法模型。基于存内计算架构跑通智能驾驶场景下多场景、多任务的算法模型属于业内首次,这无疑是为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径。截至目前,后摩智能已完成3轮融资,投资方涵盖红杉中国、经纬创投、启明创投、联想创投等头部机构,以及金浦悦达汽车、中关村启航等国资基金。

无人车,苦AI芯片久矣

后摩智能基于SRAM的存算一体大算力AI芯片跑通智能驾驶算法模型

新石器无人车则是无人车配送赛道的头部玩家,是国内首批获得无人配送车车辆编码,并准许在示范区公开道路上路的三家企业之一(另外两家为京东物流、美团)。新石器无人车的应用场景涵盖封闭园区与开放道路,已在全球13个国家的40多个城市,100多个场景中交付部署无人车近千辆,为超过30万名用户累计交付逾100万单。

存算一体AI芯片在无人车领域的落地成功,对于行业而言无疑是一道希望的曙光。究其原因?在产业环境动荡的今天,国内无人车市场,苦AI芯片久矣。

01. 大算力存算一体AI芯片首次落地无人车

据介绍,本次双方合作规模为数千辆无人车,覆盖北京、上海、深圳、合肥等国内城市,消费者最快明年就能体验到搭载了后摩智能产品技术的新石器无人车配送服务。

作为硬件的“灵魂”,AI芯片对于自动驾驶的重要性不言而喻。

新石器无人车CTO苗乾坤告诉36氪,后摩智能的存算一体芯片不仅能够满足无人车上百Tops的大算力需求,与市面上其他芯片方案相比,其产品能效比几乎提高了10倍,能够达到10 Tops/W,在延时、散热等方面也有明显改善,能够显著地降低自动驾驶方案的整体运营成本,满足大规模商业落地的需求。

而在运行稳定性方面,后摩智能联合创始人、战略副总裁项之初告诉36氪,后摩智能的存算一体芯片虽然采用了前沿技术,但能同样满足车规芯片对极寒、极热、耐久等标准的严格要求,能够保障运行稳定。

后摩智能与新石器无人车的这次合作,是基于存算一体实现的大算力AI芯片首次在无人车市场完成的落地,它既标志着存算一体架构逐步成熟,走向商用落地,掀开芯片架构创新的新热潮;又代表着无人配送车市场对供应链量产化的进一步确立,大规模量产爆发在即。

02. 无人车市场,苦AI芯片久矣

如果你是一个看自动驾驶的投资人,过去三个月里你很可能看过AI芯片的项目;如果你是一个看芯片的投资人,过去三十天里你很可能看过存算一体的项目。

作为后摩尔时代最受关注的技术之一,存算一体几乎是当下AI芯片赛道最火的方向。

自2012年以来,全球AI算法模型对算力的需求每3.5个月翻一倍,六年里翻了近30万倍。基于传统冯·诺伊曼架构的AI芯片虽然解决了计算速度,却又受限于存储性能发展速度、总线数据搬运等因素制约。业内采用的HBM等“续命”方案能暂缓燃眉之急,却也昂贵得惊人,一块高性能自动驾驶芯片的成本最高能飙升到上千美元,几乎卡住了整个无人车产业的脖子。

算力、功耗、成本是当前发展无人车产业的几大关键因素。此外,对于国内无人车企业还要加上一条“保障供应链安全”的生死攸关因素。

存算一体技术的火,正是源自它满足了上述的需求。

首先是算力与成本方面。

以自动驾驶场景为例,当前,业内所采用的算法方案大多是激光雷达+AI视觉的融合方案。AI视觉方案在硬件成本、鲁棒性等方面的优势得到不少无人车企青睐。

然而,倘若想要靠以AI视觉为主的方案达到L4级别的自动驾驶,其所需算力却也以惊人的速度增长。新石器无人车CTO苗乾坤告诉36氪,新石器第三代无人车产品算力需求超过100 Tops、第四代车以AI视觉为主的算力需求接近200~300 Tops。

而根据后摩智能数据,通过打破传统·冯诺伊曼架构的存储、计算模块分离设计,存算一体芯片能够解决计算与存储模块间巨大的数据传输延迟与能量损耗,其理论算力最大值能够突破当前的算力天花板,实现单芯片数百甚至上千Tops的极大算力。

无人车,苦AI芯片久矣

后摩智能验证芯片

后摩智能联合创始人项之初告诉36氪,后摩智能存算一体的方案不仅在单块芯片的成本上较之现有市场竞品有着明显优势,其单芯片大算力的优势更是让无人车企不用“堆叠”多块AI芯片,同时减少传感器对激光雷达的重度依赖,全面降低自动驾驶的整体硬件成本。

其次是功耗方面。

由于普遍采用新能源电池作为动力来源,顶着强大的续航压力,无人车成为了一个功耗极其敏感的应用场景。车身体积越小、能够搭载的电池容量越小,对功耗要求就越敏感。

算力要提高,功耗却要降低,在传统芯片架构中几乎是不可调和的一对矛盾。

在目前的市场化传统芯片架构供应商中,实际应用中的稠密算力/功耗比值普遍在1-2 Tops /W的水平,倘若要满足接近200 Tops的无人车算力需求,光是芯片功耗一项就达到200W,逼近整车功耗。

由于减少了数据搬运的功耗损失,后摩智能的存算一体技术AI部分功耗可低至现有市面产品的1/10,在真实的调试使用过程中,其能效比能够达到同类产品的5~10倍。

存算一体芯片在降低能耗、提高无人车续航的同时,还解决了无人车企另一个头大的问题——散热。

不像数据中心,无人车在作业时需要时常暴露在温度不可控的室外环境中,本身就对功耗与散热系统提出了更高的挑战。与此同时,开放路面的无人车又对安全性要求极高——为了保障行人安全,绝对不能出现车辆系统过热卡顿问题。功耗必须降低。

无人车,苦AI芯片久矣

新石器无人车落地应用

最后,对自主可控、保障供应链安全方面的迫切需求,也迫使着无人车企寻找存算一体技术作为解决方案。

后摩智能联合创始人项之初透露,存算一体在算力与性能上的优势,使得后摩智能的产品能够在更成熟、更自主可控的制程节点上超越先进制程的表现。

举个例子,在后摩智能的测试结果中,在算力相等的情况下,即便用比后摩现有产品更早代际的28nm制程,其AI芯片的能效比也超过了采用7nm的传统芯片。

对于确保芯片安全,保证供应链自主可控而言,这无疑是无人车企的一颗“定心丸”。

而针对“存算一体技术作为一项前沿技术,是否具备通用性?是否能够’无痕’适配无人车企现有软硬件工作流程?”问题,项之初表示,这确实是无人车企最关心的问题之一,也是后摩智能从创业第一天就始终关注的问题。

所以公司从一开始就组建了经验丰富的软件研发团队,打造完善的工具链,尽全力确保使用方的好用、易用。后摩智能CEO吴强博士是国际知名的编译器专家,目前编译器负责人是原一线大厂负责人,软件及工具链团队水平业内一流。目前后摩智能的计算平台既能支持TensorFlow、Pytorch等当前各种主流人工智能训练框架,也能满足未来新的网络模型以及客户自研算子需求。

03. 千亿市场,无人车量产爆发在即

在业务量增长、配送员短缺、适龄劳动人口下降趋势明显等诸多因素的影响之下,无人配送车市场近年来呈现快速爆发趋势,其中既有美团、京东、菜鸟等行业巨头入局,又有一大批像新石器这样的明星创业公司涌现。

根据中国电动汽车百人会及美团《无人配送“车”的身份与上路安全》报告数据,目前我国快递员超420万人,外卖配送员超700万人,按照50%的替代量、每台无人配送“车”价格约为15万元计算,由此我国无人配送车市场空间达7500亿元。

尤其是在疫情爆发之后,无人配送服务的市场需求更是进一步凸显。

今年5月初,住房和城乡建设部办公厅、国家邮政局办公室联合发布《关于做好疫情防控期间寄递服务保障工作的通知》中鼓励推广使用无人车、机器人等新型投递方式;而在民政部、中央政法委等九部门联合印发的《关于深入推进智慧社区建设的意见》中,也同样提出探索建立无人物流配送进社区。

新石器无人车CFO李子夷告诉36氪,作为国内首批获批上路的三家企业之一,新石器无人车目前已陆续在北京、合肥、深圳、广州、成都等地获得上路批准,今年部署车辆将达到1000~2000台的规模,明年预计达到4000~5000台的规模。

无人车,苦AI芯片久矣

新石器无人车车队

李子夷认为,当前,无人配送车赛道的“两条曲线”正在快速发展当中。

一条是增效。随着技术、运营效率的不断提升,目前无人配送车的人车比不断提高,能够满足真实配送场景中不断提升的效率需求。

另一条是降本。通过存算一体芯片这类产业链新兴技术的涌现,无人车能够进一步提高安全性,降低自动驾驶方案的整体成本,达到大规模量产的平衡。

随着技术的进步与整车成本的下降,头部的无人配送车企已迭代出足够高性价比的产品,并且可以为行业客户实现规模化交付,为无人配送的行业大规模爆发进一步奠定了基础。通过批量交付进一步快速迭代技术和成本,从而实现渗透更多主流场景的飞轮循环。

结语

人类对高算力的需求永无止境。随着摩尔定律逐渐失效,算力需求的快速飙升,存算一体技术已经越来越成为当前后摩尔时代最火的发展方向之一。

随着自动驾驶产业进入爆发前夜,无论是无人配送车还是其他自动驾驶场景,都对当前的AI芯片在算力、功耗、成本、安全等方面提出了更高的要求。技术创新的涌现、产业链上下游的蓬勃发展,无不推动着自动驾驶的规模化量产,走向中国产业的自主创新进程。

正如前文所言,后摩智能与新石器无人车的合作,既标志着存算一体架构逐步成熟,走向商用落地;也代表着无人配送车市场产业链创新的进一步完善,大规模量产爆发在即。

无人车,苦AI芯片久矣

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