10月11-12日，第三届全球新能源与智能汽车供应链创新大会在南京国际博览会议中心开幕。寒武纪行歌(南京)科技有限公司(以下简称“行歌科技”)执行总裁王平受邀参加峰会并发表题为《单车智能突破 云边端车协同》的主旨演讲。
在演讲中，王平首先从汽车智能化发展入手，分享了其对当下智能汽车算力需求趋势的洞察，他认为，随着智能汽车的不断发展迭代，算力需求以几何级趋势大幅上升，大算力通用开放式芯片已成主流。随着 “大算力”、“通用”成为智能驾驶主控芯片的两大趋势，领先的车企已经开始统一部署车端、云端、边端和终端协同计算的能力，以此建立高效的智能驾驶运行和迭代体系。而大算力与通用芯片正是行歌科技产品系列化布局的方向及定位。
王平随后在演讲中阐述了行歌科技的智能驾驶芯片系统性研发节奏，并详细介绍了寒武纪的“云边端车协同”智能芯片新生态。王平表示，行歌科技希望和合作伙伴一起，用AI赋能，实现安全、快乐、低碳的出行。
以下为王平本次演讲的观点整理——
两大趋势
人工智能如何推动汽车智能化?众所周知，中国车企在电动化方面已经非常领先，并交出了不错的成绩。下一阶段，中国车企要想在智能化方面实现领先，人工智能将发挥关键作用。人工智能在汽车智能化方面的应用主要有三个方面：一是智能座舱，业内已经有不少成熟的方案;二是智能驾驶;三是车路云协同。寒武纪与行歌科技在智能驾驶的单车智能和车路云协同方面都希望贡献价值。
同时，智能汽车对于算力提出了越来越高的要求，一方面，在今年发布的一些新车上，传感器的数量越来越多，未来收集的数据也是巨量的。另一方面，算法更加成熟，更加复杂，对算力也有更大的需求，从低级别的L1、L2到高级别的L3、L4等，算力的需求是呈几何级数提升的，一些新车型预埋算力已经达到1000TOPS以上。
智能驾驶芯片的发展必然经历两个阶段：
第一阶段，L1/L2时代，数据量较少，对算力的需求是比较低的。另外，领先企业提供的是“黑盒子”交钥匙工程，可以帮助主机厂提供系统的解决方案。但同时，由于它还是一个比较封闭的方案，不太容易去实现OTA和算法升级。
第二阶段，L2+/L3/L4时代，传感器数量和图像分辨率增加，算法模型更加复杂，需要的算力大大提升，迫切需要大算力芯片。加之OTA开始加速普及，也需要通用开放的软件平台支撑OTA算法升级。同时，主机厂开始拥抱专注大算力的芯片公司，更完善的AI软件生态和大算力芯片能力成为决胜要素。在这个阶段，智能驾驶芯片必然向着大算力通用开放式芯片发展。
大算力和通用性是未来智能驾驶芯片的两个重要趋势。目前，国际领先车企已经推出了大算力通用芯片，不仅满足了越来越高的算力需求，还进一步满足了OTA的需求，可以不断进行算法的升级。
四大挑战
然而，实现大算力和通用性的智能驾驶芯片要面临四大挑战：
第一，芯片系统架构的挑战。200TOPS以上的芯片对于访存能力的要求非常高，需要支持更高的带宽，带来系统架构设计复杂度的大幅度提升。
第二，通用AI软件栈的挑战。智能驾驶的算法目前还处于不断演变的过程，激光点云算法和多传感器融合算法也还在快速迭代中，所以不断变化的算法需求需要借由OTA以通用的硬件架构和软件栈来支持算法不断的升级。
第三个，大尺寸芯片工程的挑战。大算力芯片的尺寸是非常大的，其在封装、电源和热管理、成本控制、良率等方面都存在严峻的挑战。
第四个，先进工艺平台的挑战。大算力芯片需要7nm甚至5nm先进工艺，只有先进工艺才能做到更高集成度，更低能耗，但目前国内尚缺少7nm、5nm这样先进的车规级芯片制造工艺。
目前，领先的车企开始统一部署车端、云端、边端和终端的协同计算能力，建立高效的自动驾驶运行和迭代体系。从云边端协同角度来说，国际领先车企也正在做一些探索，最近某领先车企发布了规划中的超级计算机，其算力达到国际前列。它在云端进行训练，并把训练模型推送到车端，形成有效互动。
行歌科技首款智能驾驶芯片算力将超200TOPS
在云端、边端和终端协同布局方面，寒武纪进行了多年的探索。寒武纪于2016年成立，目前为止已经推出了终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡。
不仅如此，寒武纪所有的云边端芯片都具有统一的处理器架构和指令集，统一的软件平台，开发的应用可以在云边端互相兼容，大大减少云边端不同平台的开发和应用迁移成本。
行歌科技是寒武纪的子公司，专注于车载智能芯片，目前聚焦研发智能驾驶芯片。行歌科技的总部在南京，使命是用AI赋能，实现安全、快乐、低碳的出行，愿景是成为安全、可靠、高性能的车载智能芯片领导者。行歌科技一直把安全放在智能驾驶最重要的地位。
研发中的首款寒武纪行歌车载智能驾驶芯片拥有超200TOPS AI性能、7nm制程、车规级、独立安全岛、成熟软件工具链，并通过开放的软件平台支持客户算法持续更新迭代，高效支撑高等级智能驾驶的需求。
云边端车协同下的智能芯片新生态
未来，寒武纪与行歌科技会继续推动云边端车的协同。
在云端上，寒武纪高性能AI训练芯片负责处理车端收集的海量数据并进行复杂模型训练，再通过OTA推送到车端。在边缘端，寒武纪基于边缘端智能芯片则可以推送路侧视角、远距离信息、车辆盲区等信息到车端，与智能驾驶车辆形成协同感知。在终端，基于寒武纪智能处理器IP的各类终端芯片，可以感知和采集数据，赋能地图众包、高清地图等应用，通过云端和路侧设备将数据推送至车辆，保障信息的准确高效。在车端，行歌科技将推出的大算力、开放通用的智能驾驶芯片，可以支持未来高等级智能驾驶的复杂模型大算力需求，也能支持算法模型的持续迭代。助力智能驾驶高效率、快速迭代实现。
最后，行歌科技希望和合作伙伴一起，用AI赋能，实现安全、快乐、低碳的出行。
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