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回归用户价值,以高效能计算方案助力智能驾驶量产落地

时间:2023-06-09 08:44 来源:盖世汽车 阅读量:7161   

“自动驾驶汽车是人类工业史上最具挑战的系统工程,以终为始,软硬结合,驱动自动驾驶持续演进。”

2023年6月6日,在2023江淮汽车智能网联与线控底盘论坛上,地平线智能驾驶产品规划与市场总经理吕鹏表示,在BPU计算架构的核心支撑下,征程5高效计算,能够支持BEV、Transformer等领先自动驾驶算法部署,为本土智驾市场用户带来极致的驾乘体验,为用户创造实实在在的价值。

地平线智能驾驶产品规划与市场总经理

以下为演讲内容整理:

目前来看,自动驾驶汽车是人类工业史上最具挑战性的系统性工程。

自动驾驶涉及到算力、算法、整车组织等方面,极大改变了汽车工业的组织结构、人才结构和技术需求。在复杂的系统工程上,地平线坚持“以终为始,软硬结合”的理念,不断推进自动驾驶的演进。

软硬结合,驱动自动驾驶持续演进

芯片设计周期很长,从设计到量产基本需要3-5年的时间。在此基础上,一定要有比较强的软件洞见。当芯片出来时,需要更高效的支持算法结构,实现计算任务,面向任务和场景设计系统。

自动驾驶发展受到诸多挑战,比如L4自动驾驶迟迟未能破局。这里带来两个问题:一是系统成本如何实现高性价比,支撑规模化的部署;二是在自动驾驶场景中如何做到高效ODD场景扩展,做到从一个城市复制到更多城市。

在原本L4方案上,从成本到扩展有相当挑战。L4的算法结构和乘用车的架构已经趋同,在统一的架构下实现依托于大规模的商业化量产不断降低成本,推动自动驾驶的向前发展。

回归到用户价值,调研报告显示,大家的核心诉求在于减轻驾驶疲劳,像高速NOA的激活和使用率非常高。如果将系统定义为“能用”和“好用”两个阶段,当前高速NOA逐渐从“能用”过渡到“好用”阶段,城区NOA尚处于起步阶段,还需不断打磨,我们预判2025年城市NOA将迎来高速发展。

图源:地平线

从汽车产业整体来看,上半场是电动化,下半场是智能化。随着电动车的高速发展,其消费人群对智能化的需求大幅提升。在车企的用户调研以及行业调研中可以看到,智能化在电动车购车要素上排在前三位,这对自动驾驶而言是非常好的发展动力。

中国作为自动驾驶和高阶辅助驾驶量产落地的决赛场,地平线、英伟达、高通等首发的芯片都落地在中国,良好的市场环境孕育着行业的发展,中国车企在创新迭代上始终保持着领先速度。

目前,自动驾驶已逐渐从软件1.0走向软件2.0,以数据驱动实现更复杂的任务。面向高阶自动驾驶,纯靠规则的代码很难罗列,在多样化且高度复杂的物理世界中,规则的程序很难覆盖住所有的场景。

图源:地平线

现在整个感知的数据驱动大部分已经开始向里推动,在融合、规划、控制等领域中以数据驱动的方式实现。域控已从传统的分离式架构到DCU,最终走向中央计算平台。其中催生了对大算力的需求。

地平线在L2大规模量产的征程2和征程3主要在一体机、小域控领域。征程5由于是大算力芯片,在中央计算平台架构里成为非常高效的计算平台,再往后行业将逐渐演进到舱驾一体。

图源:地平线

就智驾而言,算力的提升为我们带来了更多的技术发展和更多的可能。举个例子,地平线提出的端到端的Transformer架构,该架构实现了从感知输入到最终决策控制的整套任务,中间还会输出多种可解释的内容,以支撑整体功能安全。

就像一本书中提到的,人脑系统分为一号系统和二号系统,一号系统负责认知的能力,不断去理解,当我们开车到复杂场景时会自然降速,会观察环境,这就是认知的过程。二号系统负责高效决策,是面向安全类的系统。只有两个系统结合起来才能真正提供足够安全的系统。

征程5高效计算,支持自动驾驶算法部署

上述提到的算法架构离不开底层芯片的算力支持,征程5作为国内首个量产的大算力芯片,已经在理想L8、L7等一系列车型上进行规模化量产。大算力芯片可以实现算法部署,实现验证工作,包括动静态的BEV感知。

图源:地平线

现在,行业一方面也发现高精地图的成本,另一方面是带来了许多接管问题。如果要实现“重感知,轻地图”,也需要通过计算把感知方式、道路要素关联方式等输出出来。征程5可以很好地支持道路关联要素的输出,比如车道线对应的红绿灯,可通过感知的方式实现逻辑关系输出;同时还可以实现目标轨迹预测的输出,支持更好的规划,实现多物体间的博弈。

有了技术加持后,可以解决哪些复杂场景?带来怎样的用户体验?例如,复杂拓扑的无保护左转,涉及到路口很大,未必是十字路口,道路的逻辑关联关系和感知的距离、感知的要素丰富度决定了在此场景下能否实现很好的无保护左转。如果针对无保护右转,往往会遇到汇流,拐过去之后直行的车道和我们之间存在博弈的过程,这种场景下如何实现多交通参与者的预测和理解?如何实现最好时机的选择?这与拥堵路口博弈和匝道汇出是相同挑战。涉及到在复杂环境中、多交通参与者的情况下如何高效实现的场景。针对停车避让、前方有车靠边停车,我们不仅需要对近侧物体感知,还需要360度感知,才能更好规避后方来车和安全风险。以上种种,征程5都能实现高效支撑,为客户带来良好的智驾体验。

图源:地平线

地平线已成立8年,伴随征程2、征程3、征程5一路走来,我们感觉在参数规模爆涨的过程中,随着端到端Transformer架构作为未来统一世界的表达,对算力的需求更大,对带宽的需求也更大。我们从最小百万级的参数规模到L2级别的模型是千万级的。到了Transformer要实现可控可解释,无监督训练,多模态等,后续千亿级乃至像人脑百万亿级将持续提升。

过往,摩尔定律不断推进芯片的成本和性能提升;现在,在AI计算中对算力依然遵从高效的迭代,性能的提升和成本的降低。地平线的征程5能提供128TOPS的算力,真实计算性能达到1718FPS,并且充分考虑数据的吞吐,实现高带宽的数据互联,从而解决数据带宽传输问题。

图源:地平线

智能驾驶“最强大脑”—— Brain Processing Unit

地平线在计算方案中最核心的单元是BPU,即自动驾驶的最强大脑,凝聚了对深度学习和算法趋势的前瞻洞察。

BPU架构经历了三代持续迭代,超过300万片前装量产验证。好的芯片只有经过持续的打磨和迭代,并经过大量使用,才能真正实现从性能到工具链,到成熟度,到整体可靠性,对芯片进行充分验证。三代的打磨经历了三个阶段:

首先在征程2上,主要针对轻量型,高效的算法模型结构实现L2物体检测和语义分割,设计芯片时,该算法架构遇到一些针对模型的特定优化,所以征程2可以很好地提供L2的系统,同时征程2的出货非常多,今年前三个月的上线量进入前三名。

其次征程5作为中间BPU的架构,核心是解决像BEV和Transformer等更前沿的算法。设计之初我们考虑了BEV的算法该怎么支持,针对BEV和Transformer常用的算子怎么进行高效优化,让芯片跑出最高效的性能。征程5作为L2+大批量出货首选的芯片,去年统计的数据是在中国市场乘用车标配L2+NOA功能智驾域控芯片方案市场里,地平线的市场份额排在第一名,第二名是英伟达,两家加起来超过95%。

最后,我们在设计芯片时充分考虑软件趋势,在下一代结构中提出了纳什架构,作为下一代架构,其主要针对环境时序的预测和复杂环境的博弈,未来我们需要不断提升认知能力,不断提升Transformer规模。

关于纳什架构的多项突破性核心技术,主要有以下几点:

一是异构计算下增加了浮点向量的加速单元,可以让算法设计更加灵活,更加通用;二是在三级存储架构上,加速引擎是为了实现灵活的引擎间数据流动;三是数据驱动的排布,数据引擎加入了很多特殊的技术,在模型中的参数大规模读取和计算过程中降低功效,整体功耗降低30%以上;还包括虚拟化技术,可以把一个BPU虚拟成多个核,面向上层的开发可以更加的灵活和高效。

图源:地平线

开放共赢,行稳致远

地平线不断开放开源量产实践的开发套件,助力合作伙伴从量产开始获得商业收益,持续迭代迈向自动驾驶的下个时代。我们的套件核心是解决开发、集成、验证的效率,提升闭环迭代次数。

图源:地平线

以往多家供应商做一个系统,大家分别负责不同的模块难度非常高,并且很难保证交付质量和成本。随着技术的突出,极大简化多方协同,整个接口标准和协议,验证工具,开发框架是统一的,所以可以很好的完成集成开发。

过去自动驾驶的发展在ODD扩展周期,原先的L2,把泊车和域控集成在一起,今年陆续有城区NOA开始落地。后续我们一方面需要推动成本优化,做到科技平权;另一方面推动性能提升,核心的指标是MPI。未来在ODD覆盖下将推动MPI的持续提升,依托更强的算力平台,更好的系统不断提升MPI迭代周期,把全场景自动驾驶从“能用”变“好用”,从“昂贵的用”到“高性价比的用”,让更多用户体验到自动驾驶的价值。

图源:地平线

地平线将持续提供先进的计算方案、参考算法及开发平台,推动自动驾驶关键指标MPI的平均水平,5年达到现在的1000倍,这是地平线希望自动驾驶推进的速度。过程中我们坚持开放共赢,行稳致远,聚焦智能底座的工作平台,通过解决方案的样板间项目不断积累,同时我们也希望能与软件合作方、Tier1做深度的能力共建,支持我们开发复杂的系统,创新建造产业生态。

目前,我们有50+款量产上市车型,有120+个前装定点车型。征程芯片系列出货量超300万,其中征程5芯片出货量超10万。我们已经实现了从0到1的突破,现在在做从1到N的发展。

图源:地平线

面对“卷”时代,地平线将始终以用户价值为核心,创造更高性价比的产品。“征程与共,一路同行”,非常期待和行业伙伴们共同应对智能化发展的浪潮,为消费者创造更高的价值。

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