安创芯视野No.24回首|肇观电子：车规AI芯片面对的挑衅与实现 ...

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原标题：安创芯视野No.24回首 | 肇观电子：车规AI芯片面对的挑衅与实现

第二十四期回首

现在，传统汽车行业正在被人工智能技能重新界说洗牌，在底子技能之上，车载的应用能演收支怎样的星辰大海，我们当下无法猜测，但是，支持无尽想象的应用，依赖的是AI芯片的可拓展性。

《安创“芯”视野》第24期，我们约请到了肇观电子首席实行官冯歆鹏来为我们解读车规AI芯片面对的挑衅与实现。他从AI芯片的能效比和支持可拓展性的接口本领，ISP本领和接入sensor的本领、VSLAM本领、以及软件易用性，深入探究车规AI芯片面对的挑衅与实现。

（以下是分享内容整理）

各人好，我是肇观电子CEO冯歆鹏。本日要跟各人分享的是车规AI芯片面对的挑衅与实现。

车规、AI、芯片这三个词如今非常热门。关于车规，我们知道如今环球汽车正在往智能化方向发展，但现在面对着芯片短缺题目；AI在已往几年不停是比力热门的话题；而芯片由于近期的各种缘故原由，也成为风口浪尖上的一个主题。以是，车规AI芯片面对着许多的挑衅，本日我就来和各人一起探究和分享它们的一些特点以及应该怎样应对接下来的发展。

假设到场这个直播的小同伴都对车规AI芯片的相干配景有一些相识，那我出三道题来考一考各人。

第一道题是：人类一样平常获取的信息中，通过视觉获取的信息所占比例是多少？选项有：A. 50%，B. 60%，C. 70%，D. 85%。

精确答案是D，人类获取信息中的85%都是从眼睛来的，以是视觉对人类感知天下黑白常紧张的。

第二道题是：现在均匀每辆车有多少个摄像头？预计五年后有多少个摄像头？选项有：A.0-1/ 2, B 0-1/4, C.0-1/8, D. 0-1/10 精确答案是D，就是本日的汽车均匀约莫有0~1个摄像头，但是五年后一辆汽车约莫有10个摄像头，以是这方面的增长黑白常快的。

由于汽车正在往智能化方向发展，而智能化的条件是要获取许多信息，那么感知到许多信息然后再举行处置惩罚就是我们办理这个题目的流程。以是，起首我们得必要许多的摄像头，如许才气收罗到许多信息进而再把它举行处置惩罚。

第三道题是：将一个比特搬运1000米所斲丧的能量比当地芯片内盘算高多少倍？选项有：A. 10³, B.10⁵, C.10⁵, D.10¹² 我们知道，物理天下的底子单元是原子，信息天下的底子单元是比特。那么physically搬运比特很长一段间隔所斲丧的能量跟把它当地盘算所斲丧能量相比，用焦耳来权衡大概是多少倍的差距呢？答案是D，是10的12次方的差距。以是这个也展现了为什么对于数据信息永久是能在当地盘算就在当地盘算，在当地办理不了的时间才把它放到云端盘算，以是终端非常紧张。

这三道题是给各人做个热身，背面我们会讨论一些更加专业的题目。

我们知道，智能汽车主要的功能是看清晰门路。车子原来是一个非常原始的工具，完全没有智能，只靠人来把它驾驶起来，这实在跟人利用一个锤子打一个钉子没有什么区别。那么，当汽车有了肯定的智能才气逐步地把人从驾驶这个工作中解放出来，使得驾驶变得更加安全、驾驶过程变得更加愉悦。而智能汽车主要的功能是要精确地感知四周的情况和信息，因此看清晰门路是最根本的要求。在暗场景大概雨天的时间，看清晰门路对于人而言都是一个很大的挑衅，对于车更是云云。当远处的远光灯打过来，我们的摄像头上面是一片光晕。但这个光晕里却含有一些很有代价的信息，而这些信息大概会被光晕所沉没掉，那就有大概引发一些题目。以是，智能汽车的主要使命是看清晰门路。

睁开全文

我们知道，AI这个概念非常热，但是在现实应用中依然另有诸多的题目有待办理。举个例子，算法错误是各人常常诉苦和碰到的题目。神经网络的算法的鲁棒性以及它是否有强盛的算法本领黑白常复杂的题目，现在亟待办理。同时，算法精度的保持非常紧张，由于许多的精度丧失是摆设在终端的时间产生的。我们好不轻易练习出一个神经网络算法，肯定不盼望当把它摆设在端侧装备或嵌入体系的时间精度有任何的降落，但是每每事与愿违，当你摆设在端侧的时间，你肯定会suffer from这些精度丧失。因此，最端侧的芯片怎样保持算法精度的本领黑白常紧张的。

谈到车规，我们会提及在极度温度环境下元器件的可靠性和寿命。我们知道，在赤道附近好比撒哈拉戈壁大概比力酷热的地方，车内温度很轻易就到达很高。各人大概都遇到过如许的环境：炎天骄阳暴晒下，停车场里的汽车车内温度非常高；冬天尤其是比力严寒的地域的冬天，冷到有时间汽车都打不着火。这时间，装在车上的芯片大概元器件的可靠性和寿命就非常紧张。对于车规芯片而言，从零下40度到100多度高温的区间范围内都能正常工尴尬刁难于汽车的应用非常紧张。

对于车规AI芯片，其使用率是现在车厂越来越关注的一个方面。如今有许多芯片供应商提供新型的芯片，但是新型芯片碰到车厂的时间，车厂就要看到供应商宣称的1T/2T/4T/5T/10T的算力跟现实能跑出来的效果之间到底存在一个什么样的关联。车厂只会为了真实的算力而买单，以是，宣称的算力是一回事儿，真实的使用率又是别的一回事。因此，现实的使用率黑白常紧张的一个观察点。每个厂商都在探求在性能、功耗、本钱等综合方面下可用的AI芯片，以是每花一分钱都要得到一分钱的代价，这就是厂商关注的最紧张的几个权衡指标之一。

车厂客户同时也关注车规AI芯片的集成度。对于一个客户而言，他拿到的一个体系是由多个复杂组件照旧一个组件构成的，从本钱、功耗、体系复杂度、可维护性和可靠性的角度来看都是不一样的。显然，对各种风险来讲，越高集成度的体系越可控，以是高集成度的芯片黑白常紧张的。

对于车厂而言，软件的易用性也非常紧张。人工智能落地碰到的比力焦点的挑衅，一方面在于整个财产链亟需在性能、功耗、本钱等方面适用的上游焦点芯片，这是许多厂商包罗肇观电子在内涵做的事变；别的一方面在于算法落地时所需的知识技能过于专业导致落地的本钱很高昂，这也是一大落地挑衅。由于既懂AI算法又懂硬件摆设的人才非常缺乏，以是许多应用和体系厂商的开辟本领较为短缺，导致落地慢。而落地本钱高昂题目对于小厂和大厂都是一样的。大厂也常常碰到提供高薪却招不到适用人才的题目，以是人工智能落地本钱高昂是一个业界公认的明显题目。当体系厂商利用AI芯片的时间，其面临的学习和摆设本钱壁垒是AI应用落地的一大挑衅。由此可见，软件的易用性非常紧张。

肇观电子开辟的车规AI芯片NE-V163A

NE-V163A芯片是肇观电子试图答复上述提到的挑衅和题目的答卷。这颗芯片是一个高度集成的SoC芯片，可以接入多路的摄像头输入，也可以接入可见光摄像头、布局光、激光雷达等。在图像传感器接入方面，我们支持4K30帧的图像输入和处置惩罚，大概把它拆成多个摄像头同时输入。芯片里的ISP能做各种各样的处置惩罚，也有H.265的JPEG的编码息争码。以是，这是一个非常完备的SoC。在SoC里，对于AI的盘算我们支持是1.2TOPS/FP16的盘算以及2.4TOPS/INT8的盘算，这是我们比力独特的一个engine，叫做 CVKit™, 稍后会具体表明。

在盘算方面，我们有2.4TOPS神经网络加快引擎以及双核DSP来摆设各种各样的算法。除此之外，我们另有一个CVKit™的VSLAM core。VSLAM core是一个比力独特的底子盘算加快的元器，可以加快3D的盘算，也可以及时地举行大分辨率的3D点云盘算。它可以盘算许多偏重点的抽取、各种常用的角点、边沿盘算，也能举行各种追踪。常用的盘算机视觉的算子加快是我们花了许多力气来做的一个技能，它可以加快各种各样的盘算机视觉算法。

车规AI芯片NE-V163A开辟板

这颗芯片能支持的接口也非常丰富，有USB3.0的Host和device模式、8个channel的PWM以及24个channel的SAR-ADC。对内存颗粒支持方面，从DDR3、DDR3L、LPDDR3到DDR4、LPDDR4，支持最高3200的速率，而且也支持各大内存厂商的颗粒。

NE-V163A 通过车规认证

我们于客岁通过了AEC-Q100 Grade2的认证，就是芯片的可靠性认证陈诉，我们是花了很长时间和许多代价才通过这个认证的。这是一个BGA17×17封装的芯片。

NE-V163A ISP 暗光成像

为了办理刚才的一系列题目，我在这里给各人做个展示。左图是我们的芯片跑出来的效果，右图是某个竞品跑出来的效果。可以看到，我们的芯片在暗光下的成像质量比竞品的要好许多。而这个暗光是连照度计都照不出来的暗度，黑白常暗的一个情况。在如许的情况下，我们芯片的成像质量依然很好，这就是我们成像质量的长处。在降躁方面，左图我们的噪声颗粒非常精致，但是竞品的噪声就比力大，这也是我们做得相对有上风的一个方面。

我们的芯片在ISP方面的HDR成像质量也做得很好。它要求在强光下依然能看清晰细节，且这个功能在各个场所都得到了应用。芯片在3D盘算和VSLAM方面也有一些独特上风。它可以直接接入自动被动光双目、布局光、ToF来结算对应的数据。

这张slide上展示的全部图片都是我们得出的被动光双目标深度图：分辨率大、帧率高、空洞率小、绝对偏差和相对偏差和气力偏差都比力小。别的，芯片还支持各种各样传感器的输入，并及时输出深度图信息；可支持小分辨率高帧率输出信息；无惧阳光干扰，可选红外补光；可设置很近或很远的有用检测范围。这个引擎比力有代价的部门在于前车间隔丈量以及四周情况信息获取。由于一辆汽车在情况中是处于一个立体的空间，而这个立体空间中各方向的信息对它而言都非常紧张，因此，获取3D空间情况信息的本领实在是汽车最根本的本领之一——它必须知道本身在那里、四周的物体在那里以及各人互动的关系是怎样的。这些信息黑白常紧张和非常根本的信息，以是我们在芯片里专门做了这个盘算引擎来办理这些题目。

这张slide展示的是NE-V163A芯片的性能。它的性能指标是每秒钟可以或许盘算多少张图片，这是我们很有上风的一个方面。

这张slide展示的是我们AI引擎的使用率，它相对会高一些。这张slide展示的是我们AI引擎在神经网络精度方面的一些特色，即我们支持FP16网络直接无精度丧失的摆设，也支持INT8的神经网络的摆设（INT8的精度丧失在1%以内）。右边的这两个表格展示的是我们芯片的一些性能指标，也比力有独特性。

这是我们NE-V163A开辟板。各人可以看到，这个开辟板非常的简便。除了主芯片旁边有一个内存颗粒外，根本没有别的的东西了。

这张slide展示的是芯片的高集成度，也就是说一颗芯片可以搞定全部的事变。与竞品相对比，竞品的板子必须是多芯片才气搞定全部事变，这对客户而言会有许多的未便。

我们芯片的接口也非常丰富，可支持多传感器的机动接入。好比，我们支持RGB、IR、RGBIR/GS、RS多种摄像头同时输接入，也支持SL、ToF、IMU接入。这里有一个应用案例：车上的RGBIR和IR传感器通过Serializer转到cable上，cable再转出到De-serializer，末了再连到我们的芯片上来做如许的分析。

我们来看软件易用性， InferStudio™ 是我们做的一套工具链。这套工具链支持一键摆设神经网络模子，以是客户假如用Caffe、ONNX大概TensorFlow等神经网络模子，可以直接用我们这个工具。我们的工具五分钟就能出效果，即一键式摆设在我们芯片上直接就能看到摆设在芯片上之后的效果。InferStudio™ 工具链可细分为许多个模块，包罗Model Visualization、Complier、Evaluator和Debugger。我们的这套神经网络摆设的工具链受到了许多客户的好评和喜好，由于它可以或许比力快速摆设客户的算法。

以上就是我们在芯片方面应该怎样去应对上述挑衅的一些例子，接下来我给各人简朴先容一下我们肇观电子。

肇观电子是一家注意技能的公司，有三大块焦点技能：人工智能、视觉和芯片。在视觉方面，我们从经典的computer vision方法到基于AI 的computer vision方法做了非常多的事变，也开辟了许多焦点的IP；在SoC方面，我们也做了许多事变。我们开辟的是比力领先的端侧AI SoC芯片，接纳完全异构架构、兼具主控模式和加快器模式、主打低功耗且高性能。

公司总部在上海张江，拥有近三百多个员工，在中美欧日韩等国表里申请专利200多件，在德国和日本也有分部。现在为止，我们已经发布了三个系列的芯片，广泛应用于车载、安防和呆板人等范畴。在图像传感器接入方面，我们适配各大厂商的各种主传播感器，而且我们在图像调试方面也具有丰富的履历。以是ISP是我们的一大上风。在AI盘算加快方面我们也有肯定的上风：具有业界最高之一的每TOPS现实处置惩罚帧率、每瓦特现实性能和推理精度。别的，我们也开辟了领先的CVKit™ 3D和vSLAM引擎，助力全部智能装备拥有3D空间感知本领。

我们不停使用技能本领资助包罗残障人士在内的每个人的生存变得更好，以是我们有单独的团队开辟了“天使眼”这个品牌。天使眼系列助盲辅具包罗智能眼镜、智能阅读器等产物，可以或许资助到视力停滞人士的生存和工作，极大地提拔其生存幸福指数。让智能装备具有人一样的视觉感知和明白本领，在复杂的情况中完成复杂的工作，资助到人们的工作和生存的方方面面，是肇观电子始终稳定的寻求的目的。

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