張劍:智能駕駛計算平臺是智能汽車大腦
在高級別自動駕駛中,自動駕駛中央域控制器,又稱智能駕駛計算平臺,起著汽車大腦的作用,是整個未來智能汽車的計算和決策中心。隨著高級別自動駕駛加速落地,智能汽車的大腦越來越受到重視,越來越多的玩家加入這場戰(zhàn)斗。
2021年5月25日,在第八屆國際智能車聯網技術年會上,創(chuàng)啟巨星發(fā)布了面向未來高級別自主駕駛的新一代計算平臺解決方案——nova 30p解決方案,將于今年7月批量供貨。
會后,在與巨星未來CEO張謇的交流中,他告訴,巨星未來對自己的定位是做智能汽車大腦計算平臺的創(chuàng)新實踐者。同時,與其他只做軟件或硬件的企業(yè)相比,巨星未來的研發(fā)路線是軟硬件協同優(yōu)化發(fā)展。
清華的創(chuàng)業(yè)公司。
巨星未來成立于2021年4月,由清華大學車輛與運輸學院和清華大學電子工程系共同孵化。公司核心團隊80%成員畢業(yè)于清華大學,一半以上擁有博士學位。如此豪華的創(chuàng)始團隊,也讓SuperStar在成立短短兩年內獲得了超過1億元的融資。
面向行業(yè),巨星將主要提供自動駕駛嵌入式計算平臺和全棧智能駕駛場景解決方案。2021年7月,其發(fā)布了面向高級別自主駕駛的第一代異構車載計算平臺NOVA30,本次智能網聯大會發(fā)布的新一代NOVA30P解決方案就是其迭代升級版。
在智能駕駛計算平臺這一細分領域,華為、英偉達等巨頭也有自己的業(yè)務布局,這對于創(chuàng)業(yè)者來說無疑是一個很大的壓力。但張健表示,這些實力強勁的競爭對手都投資了這條細分賽道,恰恰說明這條賽道有意義,有很大的探索價值。
同時,強大的清華背景也成為巨星未來創(chuàng)業(yè)的強大支撐?!拔覀兇_實與清華大學有技術聯系,因此我們可以在尖端技術創(chuàng)新方面做得更好?!睆堝勒f:“我們做的是產學研一體化。通過這個后臺資源,我們可以把最前沿的東西拿出來好好利用?!?/p>
在技術方面,產學研一體化也讓巨星未來在整體技術方案上獨樹一幟。張健表示,巨星未來兩年的研發(fā)成果已初步得到行業(yè)同行的認可,并與部分車企、零部件公司、自動駕駛公司達成合作。
據介紹,新一代NOVA30P方案采用異構硬件方案。綜合考慮能耗、時延等因素,可實現最大功耗小于90W,并提供63TOPS的計算能力,可支持多達20個4K攝像頭、3個激光雷達和多通道毫米波雷達的接入和數據處理。
在功能安全的整體設計上,新的NOVA30P方案在架構上也有冗余設計,以及故障情況下相應的安全模式措施。面向用戶,巨星未來可以提供完善的驅動、基礎軟件等工具鏈,讓用戶實現即插即用,也可以為不同場景下的駕駛應用提供支持。
軟硬件協同優(yōu)化
新四化給汽車行業(yè)帶來的變化使得軟件定義汽車成為主要發(fā)展趨勢,軟硬件一體化也成為目前的主流理念。不過,巨星在未來走了一條比較新的技術發(fā)展路線,那就是軟硬件協同優(yōu)化。
對此,張健解釋說,軟硬件協同優(yōu)化意味著算法在制定硬件方案時,不僅要考慮底層硬件,還要考慮算法的要求。理想的方法是在算法和硬件之間制定有針對性的優(yōu)化設計方案。
同時,張謇還反駁了當前硬件平臺的計算能力論。他認為,計算平臺需要考慮所有因素,包括功耗、安全性、適應性等等,而計算能力只是一個必要條件,而不是充分條件。因此,他認為只有從協同優(yōu)化的設計角度才能達到非常好的平衡。“從實際出發(fā),我們現在提供的解決方案,取得了比同級或同類產品更好的效果?!?/p>
具體來說,在整個軟件架構上,supply未來將采用模塊化的軟件架構設計,涵蓋環(huán)境感知、地圖與定位、決策與規(guī)劃等大模塊。當然,模塊中的設計也是基于子模塊的設計,從而滿足整個系統(tǒng)后續(xù)功能迭代OTA的需求。
算法方面,Superstar的未來主要集中在感知算法上,也有基于規(guī)則和學習的混合決策算法模型。張健希望通過這個模型,可以對車輛決策行為和控制進行預測和解釋。張健說,在模擬測試中發(fā)現,這種方法優(yōu)于傳統(tǒng)方法,基本沒有規(guī)劃失敗。
「巨星未來新一代智能駕駛計算平臺NOVA30P」
硬件方面,巨星未來將采用異構硬件的整體設計方案。如今,對于L3級以上的自動駕駛汽車,單個芯片無法滿足很多接口和計算能力的要求。因此,計算基礎設施平臺需要一種異構芯片的硬件解決方案,即各種不同的核心計算芯片將集成在硬件平臺上。
異構分布式硬件架構的基本組成部分包括AI單元、計算單元和控制單元。巨星未來的異構硬件也是這樣分布的。據介紹,在新的NOVA30P方案中,設計包括AI計算單元FPGA/GPU、控制計算單元MCU和通用計算單元ARM。隨著如此多種芯片的集成,如何處理這些芯片之間的平衡成為當務之急。
“這是我們團隊的優(yōu)勢和特色?!睆埥”硎?,“我們的團隊不僅有清華大學車輛與交通學院懂車、懂智能駕駛的技術專家和研究人員,還有清華電子工程系懂硬件、懂芯片、懂深度學習算法加速的專家,可以達到交叉融合的效果,走軟硬件協同優(yōu)化設計之路,讓整個系統(tǒng)均衡,綜合性能最佳。”
編輯評論:
隨著汽車智能化概念的興起,誰是未來智能汽車的大腦問題一直受到業(yè)界的關注。智能座艙是人機交互的中心,智能駕駛計算平臺控制著未來高級自動駕駛的核心。
從整個電子電氣架構來看,目前的主流是分布式域控制器的架構,使得智能座艙和智能駕駛沒有完全融合。它們分別由兩個不同的域控制器控制,但對于面向未來的中央計算單元架構模式,兩者可能是集成和交叉控制的。不過,張健對未來是否真的能實現CPU模式持懷疑態(tài)度。即使能實現,路還很長。
基于此,單從高階自動駕駛的角度來看,智能駕駛計算平臺無疑是非常重要的。然而,企業(yè)在擁有眾多巨頭的賽道上突圍并不是一件容易的事情。未來的賽道格局如何還有待觀察。
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