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自动驾驶汽车需要怎样的域控制器?

2022-01-25 12:15:24 赵明灿 阅读:
安霸(Ambarella)重磅推出了其最新一代汽车域控制器SoC系列——CV3系列,以此去适应汽车产业的自动化、电动化以及多样性智能化需求。

电动汽车(EV)现在开始进入增长期,但还处于较早期阶段,特别是在中国,最近几年EV发展是全球最快的。到大概2025年之后,中国仍将继续迅速发展,而欧美也将开始进入快速发展期。EV的发展和智能化的发展几乎是同步的,就算是燃油车,虽然会继续存在很长时间,但其也会往智能化方向发展。cDvednc

自动驾驶的产业生态,尤其在中国,会有多种发展路径。有些公司会跳过前面的自动驾驶L1、L2的分级而直接进入全自动驾驶的方向,但也有很多公司会采取逐渐发展的方式。多种路径在国内都会存在,而且在快速发展期会非常多样化。cDvednc

在这个过程中,各个公司的传感器配置以及希望做智能驾驶的成本区间是什么?它们的落地场景也多种多样,比如商用车、重卡、机场、物流,还有最难攻克的乘用车——通用自动驾驶(这个市场量会非常大),这些落地场景在中国都会同时并存很长一段时间。同时,现在世界各国都开始逐渐地推出法律法规,让政府引导市场。中国的法律法规正在制定过程中,政府也非常支持电动化和智能化。在这样的大环境下,资本的进入也是对整个产业起到了非常大的推动作用,它会催生出很多技术公司。cDvednc

在这样的大场景下,安霸(Ambarella)作为一家芯片供应商,也适时推出了其最新一代汽车域控制器SoC系列——CV3系列,以此去适应汽车产业的自动化、电动化以及多样性智能化需求。日前,在该公司举办的媒体沟通会上,安霸中国区总经理冯羽涛和安霸中国区市场营销副总裁郄建军对此进行了介绍。cDvednc

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安霸中国区总经理冯羽涛()安霸中国区市场营销副总裁郄建军()cDvednc

在介绍这个新系列SoC之前,冯羽涛首先回顾了在过去的几年,安霸在汽车产业的布局及其所取得的阶段性的成果。cDvednc

安霸在过去一年多时间里在智能汽车产业与不少国内外Tier 1和车厂展开了合作。该公司在智能汽车芯片方面的布局早在2015年就已做出决定,包括其在2015年收购了意大利的一家自动驾驶技术公司,以及在2021年收购了傲酷雷达。cDvednc

如下图所示,在推出新品CV3之前,安霸还有A12、H22、H32等非CV芯片,也就是内部不带特殊AI处理器的芯片。“这些是很多年前开发的,A12已经大概快10年了,当时我们已经进入了汽车市场做了应用,包括前装行车记录仪、电子后视镜、刷脸开门之类的应用场景。”冯羽涛介绍说。下图中间就是在过去5年时间内安霸所推出的CV2x系列。其中一共有6个不同的芯片系列,全是10nm工艺,带有安霸自己独有的AI加速引擎的设计,覆盖ADAS、智能电子后视镜、智能座舱驾驶员的监测以及舱内的感知,还包括行泊一体的方案。甚至有客户已经使用CV2或多颗CV2做出了相当于L2+以上的产品。“比如Rivian等采用CV2做自动驾驶域控制器的厂家,目前使用不止一颗CV2。”他补充说。cDvednc

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然后还有CV5系列,即安霸第一颗5nm工艺芯片,前面的CV2系列则都是10nm工艺,已经全部量产。安霸在智能汽车方面已做了很多的工作,从早期不带AI硬件加速到CV2x  10nm系列,再到5nm。cDvednc

下图是安霸这些年在汽车市场的生态布局。该公司跟其中包括很多的车厂、主机厂,国内的和国外的,都有很多合作的项目落地。“中间的框代表的主要是与Tier 1的合作,有很多是国内的品牌,也有国外的品牌。”冯羽涛说,“最右边是人工智能方面的合作,有算法公司,有框架,比如飞桨是百度的人工智能框架,还有很多国内外做跟智能驾驶相关的算法领域的生态合作伙伴。我们已经在智能汽车自动驾驶方面,有了蛮广泛的生态布局。”cDvednc

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下图是到目前为止,安霸在国外影响力很大、用CV2来做L2+级别的产品的合作伙伴。第一个是Rivian,该公司最近登陆资本市场,在全球都有一定的影响。到目前为止,电动卡车的交付还很少,但是它的市值已经相当高了。“其实我们很早已经开始跟他们做共同的研发,他们决定采用多颗的CV2来做自动驾驶。”冯羽涛表示。cDvednc

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中间的Motional,是全球非常大的一级供应商。“安波福(德尔福)把他们自动驾驶部门拆分出来,和韩国现代成立的合资公司叫Motional。这家公司评估了很多家的自动驾驶芯片,最终决定采用安霸多颗CV2来做它的中央处理器的域控制器的视觉感知处理芯片。”cDvednc

“右边的Arrival是比较新的公司,它是英国的一家上市公司,它做的物流车采用了安霸的CV2芯片。它也是经过很多评估,各种芯片算法,认为安霸的CV2在性能、功耗、性价比方面有优势。”冯羽涛说。cDvednc

那么,安霸公司有什么特殊的地方呢?“有一点我们一直强调的是‘算法优先’。它的意思是,虽然我们是做芯片的,但是我们的芯片一定会从很多个角度注重应用方向和算法的需求。我们的芯片架构会专注于做出一些我们自有的设计,来适应特殊算法的要求。”冯羽涛指出。cDvednc

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他解释说,这包括四个部分: cDvednc

  1. 图像处理ISP和视频压缩。“这个是安霸成立最初就专注的,我们都是自研的IP,从图像处理、ISP到图像的编码,拥有17年的积累和很多迭代。在这方面,我们可以算是国际上比较公认的做得比较出色的一家芯片公司。尤其在人工智能火起来之前,这个时候算法优先在于它的图像处理、视频的编解码,主要是为了让人来看,所以图像要好看,就要考虑颜色、对比度、清晰度等各种细节。它的算法有它的特点。所以我们的芯片架构会非常适度地研究算法需求,再把它做到我们芯片的架构,让它非常适用于这些需求,这也是我们这些年在这方面取得成功的原因。”
  2. 自动驾驶算法。“当然不完全只靠收购VisLab。在2015年,我们决定收购VisLab,这让我们非常深入地了解要做全自动驾驶汽车,算法对芯片的需求到底是些什么。VisLab自身是意大利帕尔马大学的团队,做了25年的自动驾驶实验,他们积累了很多这方面的算法。不是说收购了这个公司,就意味着我们就要直接去做自动驾驶,而是我们希望深度地了解自动驾驶算法对芯片的需求,这样才能做出适应更多的算法及适用于自动驾驶的芯片,这就是‘算法优先’。”
  3. 安霸2021年收购了傲酷。傲酷是一家全球领先的4D成像雷达的算法公司,有的时候大家会说它是雷达公司,但实际上更重要的是它拥有非常先进的的算法。通过它的算法,可以使用比较少的硬件资源达到非常清晰的雷达成像。因为安霸的“算法优先”策略,所以需要深度理解这些算法对芯片的要求是什么。“我们把它和我们的视觉做到同一个芯片里,才能够用最有效率的芯片来实现视觉和雷达感知的融合,这也是非常突出算法优先的一件事。”
  4. CVflow®。CVflow是所有CV系列芯片的核心,安霸自研了一套AI加速算法的芯片架构。“比起大家外面常见的用CPU、GPU或者FPGA来做运算,它最大的区别就是CVflow不是通用的计算平台,而是专门为视觉感知以及其它感知算法所设计的,但是它又有一定的通用性,绝对不是只为了某一种算法而设计。它强调了最低的功耗、最高的效率,也体现了它的运算能力。我们几乎兼顾了所有的东西,也研究了很多人工智能的算法、对底层芯片的需求,才设计了CVflow这套架构。”

从性能上来说,一般说到人工智能计算,大家都会很容易想到:它的算力到底是多少?和其他常见的计算平台相比,性能如何?下图是安霸两年前在CES做过的演示。“实时跑在安霸CV2车载芯片上,同时作为对比,是用大家非常常用的GPU平台。当时这个GPU平台标的是30TOPS左右的算力,左边是CV2,右边是这颗GPU,我们同时在两颗芯片上运行完全一样感知的神经网络。因为网络上有很多开源的神经网络,我们取了一种常见的神经网络,来做性能的对比。跑出来发现,性能基本上是一致的。这个性能只要摄像头输入是完全一样的输入,最终就是看它跑多快,也就是看它每秒跑多少帧的算法。在这样的情况下,我们跑的帧率是差不多的,而我们功耗只有GPU的1/5。这也就说明了我们的‘算法优先’以及我们这么多年在芯片方面的积累,都是希望提高效率,让性能和功耗达到最好的平衡。”冯羽涛指出。cDvednc

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在今年的CES,安霸推出了全新一代的CV3系列。它瞄准的是最新一代的汽车域控制器,单一芯片集成多传感器进行集中化 AI 感知处理(包括高像素视觉处理、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达)、多传感器深度融合以及自动驾驶车的规控,都可以用单个芯片来完成。cDvednc

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“我们公司从2015年收购VisLab的时候,他们已经做了自己改装的自动驾驶车,但是我们看到它当时在整个后备箱装满的PC处理器,满满一后备箱,主要为了能够带动它的算法来做自动驾驶。2015年我们提出一个说法,我们希望收购之后,能够设计下一代芯片,能够把它整整后备箱的计算量变成只要一颗小小的芯片。我们认为CV3可以做到这点,虽然花了好多年,CV3确实应该是可以做得到,用一颗单芯片取代它整个后备箱的计算处理器。”冯羽涛介绍说。cDvednc

具体来说,这颗强大算力的CV3是一个完整的系统芯片。安霸也会为它配备一整套软件工具以及开发的SDK,这样才能帮助客户和合作伙伴,用这个芯片来打造各自不同的系统。“就如我一开始所提到的,这个市场的格局,我们的判断是会有很多不同的发展路径,不同的落地场景,对成本、对性能有很多不同的需求。所以我们推出的是系列的芯片以及配套的工具SDK,这样才能适应全场景、多种不同落地需求。这颗芯片最关键的指标就是对AI的算力,我们是达到了500eTOPS。与之前已经进入很多家自动驾驶落地项目的CV2相比,在纯粹AI算力上,它提升了42倍。”cDvednc

“虽然我们现在处理性能基本上可以说是全球最高的,至少在目前已发布的单芯片的能力上,从性能角度——也就是说多少个T用多少瓦的功耗来实现。这个能效比也是非常强的,我们在每瓦的性能能效比上也比CV2又提升了4倍。CV2通过和GPU的对比,大家已经看出来,跑到同样的算力之后,我们的功耗比GPU低很多。现在推出的CV3又进一步提升了单位瓦的性能。”cDvednc

CV3系列当中今年1月首发的是高端的旗舰芯片,在后续还会陆续推出整个系列,从高到低的版本。“这个发展路径在过去,我们几乎每一次推出全新的架构都是这样:第一颗芯片会是它系列中性能最高的一颗,然后会根据具体客户需求、市场落地场景进行裁剪,主要目的是降低成本。第一颗为什么先推出性能最高的呢?因为性能最高的这颗是最有挑战的。通过这一颗,我们可以把算法移植,以及在这么高的性能下,要把所有需要趟的坑全都把它过好,包括跑稳定性等。后续每颗全新的芯片,我们进行裁剪,很快就会推出一个系列来。比如最高端的CV2,后来出了CV2x——22、25、28,还有CV2FS,很多个系列,就可以很快去量产。在我们的规划中,后续会推出几个在中间档到比较低,还有超低功耗(的产品),这是我们常用的做法。”冯羽涛解释说。cDvednc

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这次所发布的CV3是第一颗最高性能旗舰版,它会集成很多传感器处理。“有些细节包括在Arm处理器,也就是CPU也进行了升级。我们SoC里CPU处理器用的Arm,但Arm在这里并不负责大算力,Arm主要负责系统的管理。Arm也进行了升级,实际上是用了16个核A78AE。我们也加入了HSM。HSM在汽车域控制器里将来是必需的硬件安全模块,我们会提供给客户向上兼容的SDK。所有的系列,如果合作伙伴在其中某一颗上面做了它的系统软件的开发,比如第一颗最新推出来的,那么在SDK上进行软件开发之后,后面的所有芯片一颗一颗持续推出,上层的软件是兼容的,不需要每新出一颗就要重新写软件,应该绝大部分的尤其是算力最中央的那些,通过我们的工具和开发包,可以做到向上兼容。”冯羽涛强调,“所有的CV3系列都是使用5nm低功耗的架构设计。5nm在安霸已经不是第一颗了,我们CV5已经验证了,所以我们对5nm的芯片还是蛮有信心的。” cDvednc

下图是旗舰版CV3 - HIGH的芯片框图,这个框图和之前CV2系列有很多共通的地方。“比较新的地方包括:一个就是ArmA78,CV2系列的CPU使用的是4核A53,A53属于低功耗的Arm核,A78AE是Arm新推出的,而且针对汽车带有功能安全的、高性能的核。所以我们已经升级了CPU。”cDvednc

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“新一代CVflow,现在有两个小的模块,一个叫NVP,它是神经矢量处理器;还有GVP是通用矢量处理器。这两个具体是什么意思?我们以前的CVflow框架里面没有分这两个,我们会使用CVflow中的一个硬件设计,来支持以卷积神经网络为主的神经网络运算。但是在新的架构里,我们考虑了客户的算法需求,才决定在新的架构里,会分成这两个处理器。CVflow采用了全新的设计,但是不用担心的是我们会提供工具链,客户如果在之前CV2开发过基于CVflow算法的话,我们的工具会帮助他比较轻松地移植到新的架构。”cDvednc

“CV3的框架有了,怎么样用CV3这颗单芯片来搭建整个自动驾驶系统呢?这颗CV3单芯片可以接入多达20个摄像头,同时可以接激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达及各种各样的传感器。所以做自动驾驶第一步一定要有多传感器的感知,我们的接口非常丰富,而且性能非常高。”冯羽涛表示,“第二步是多种传感器在控制层面的深度融合,包括物体的检测、物体的分类、画面的分割等等,所有这些自动驾驶经过传感器感知之后,深度融合的计算也完全可以在这颗芯片上完成。在这之后是规划和控制,包括辅助驾驶、自动驾驶很多功能也可以完全在这颗芯片上完成。”cDvednc

下图是示意图。“搭建从L2+到L4,取决于每一家公司的研发路径、落地的场景,还有它对性能以及成本的需求。可以灵活地使用CV3这颗芯片,但是单一芯片已经完全可以处理所有的运算,如果要做到严格冗余的要求,可以用两颗,做完全一样的处理。”他补充说。cDvednc

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下图是安霸在CES展示的实车演示视频截图。cDvednc

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“可能会有不少人有疑问,你这个是通过视觉感知还是融合了雷达?我们自己的demo用的自动驾驶车叫EVA,上面配备的是毫米波雷达加摄像头。毫米波雷达因为我们收购了傲酷,我们会得到他们很多先进的算法,我们CV3有特殊的芯片,在CVflow中间会加入适应傲酷雷达算法的硬件。大家可以看到这些感知结果是深度的融合之后的结果,我们自动驾驶的EVA车上没有放激光雷达的,如果客户需要激光雷达,我们完全可以支持,也可以做激光雷达的数据处理。”冯羽涛总结道。 cDvednc

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赵明灿
赵明灿是EDN China的产业分析师/技术编辑。他在电子行业拥有10多年的从业经验。在加入ASPENCORE之前,他曾在电源和智能电表等领域担任过4年的工程师。
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