地平线总裁陈黎明:智能驾驶要避免重复造轮子-pg电子官方网址
“行业需要进行技术上的协同,进行标准化,避免重复造轮子。”10月31日,在由中国电动汽车百人会主办的2023全球新能源与智能汽车供应链创新大会上,地平线陈黎明在演讲中表示,在智能化浪潮下,当前供应链正面临深度变革,软件和硬件都需要避免重复造轮子。
2023年,麦肯锡调查,除了使用成本和环保之外,影响用户的购车因素中,智能化程度排第三,有60%的用户选择了智能化程度。在有购买车意向的用户里面,减轻疲劳、双手、安全性,被列为对智能驾驶功能需求最高的三个选项。
以前在燃油车时代,很多自主品牌也在冲击高端品牌,但是都没有成功。到了新能源汽车时代,在智能化技术的加持之下,自主品牌把高端品牌打出来了。陈黎明透露,“去年统计前三季度高端品牌的消费,本土品牌的销售量是德系高端品牌的4倍,充分体现出智能化给高端品牌带来的溢价能力。”
当然,在汽车行业极度内卷的情况下,高端品牌也未能幸免。陈黎明说,现在高端品牌,三四十万的车都往三十万下探,二三十万的车又往二十万下探。因此车企对于开发过程的成本控制、研发投入等都提出了非常大的需求。
开发过程中有一些比较重要的、投入非常大,比如传感器适配。智能汽车需要的传感器越来越多,摄像头、激光雷达、毫米波雷达等,传感器的适配工作量非常大。当前随着智能驾驶功能不断增加,场景越来越复杂,视觉感知成为自动驾驶的主流技术,用的最多的就是摄像头。但摄像头适配的成本非常高,不同的镜头、不同的图像传感器匹配是很关键的,镜头的质量和技术参数,还有传感器的技术参数要有很好的匹配,最后才能出来比较好的图像。
但现实情况是,市场上镜头的玩家很多,传感器玩家也很多,所以有非常多的排列组合。陈黎明说,把镜头和传感器放在一起的摄像头要进行适配,适配费用差不多是两千万到四千万元。时间根据复杂程度和技术指标差不多是半年到一年半,人力投入在一百人/月到五百人/月。投入相当巨大,有时候开发时间跟一台车换型时间都差不多。
“模组的选型不收敛,整个研发费用不断增加,甚至是指数级增加。”在陈黎明看来,智能驾驶行业需要进行技术上的协同,硬件进行标准化,避免重复造轮子。
智能化的发展,对汽车芯片也提出了巨大的需求。一些主流车型都配置了l2 、l2 的域控制器,芯片用的都是大算力芯片,200 tops以上。这相当于智能驾驶领域也在军备竞赛,因此车企的研发费用急剧上升。
但一个略显尴尬的事实是,“目前算力的增加并没有给终端用户带来体验和价值相应的增加。可能有一些增加,但是不是成比例的增加。谁来为多余的算力进行买单?”陈黎明说到。
有多少tops,只是芯片性能的一个指标。真正衡量一个芯片的性能,是指计算效能,每一个watt,或每一个dollar,每秒能处理多少帧图象,这才是真正的性能。
陈黎明表示,要想真正把一款芯片的性能发挥到极致,就需要充分利用编译器,这是把软件和硬件结合起来非常关键的部分。地平线通过软硬结合的技术路线,可以把芯片的性能充分发挥出来。“算力可能不如某一款芯片,但是计算效能是非常高的,给主机厂带来低成本,但是高性能的产品。”
陈黎明举例说,征程5芯片在2021年发布时,每秒能处理1200多帧图像。随着编译器不断优化,到今年,每秒能处理1700多帧图像。硬件是完全一样的,通过优化编译器,就充分发挥了硬件资源,使得算法跑得非常高效。
除了之前提到的要避免在硬件上重复造轮子,陈黎明认为在软件上也要避免重复造轮子。今年4月份,地平线发布了踏歌智能驾驶应用开发套件,这是一个开放软件。陈黎明表示随着开源软件不断使用,使得的软件更加成熟,这样就避免了重复造轮子。“开发过程除了上层应用软件,还有很多其它的通讯、开发架构、接口标准等等。每家公司都在做这些东西,我们认为没有必要大家重复造轮子,如果有一个开源的,大家共同来使用、不断优化,可以使开发、集成、验证不断进行优化。”
陈黎明还透露,摄像头的适配,工作量非常大,地平线在这块也做了一些工作。地平线内部有一个秋毫项目,最主要的是跟镜头和图像传感器的pg电子官方网址的合作伙伴、供应一起对传感器的方案进行选型,同时进行测试的验证,最后质量把关。
通过上下游的产业链技术的协同,在设计阶段知道应用场景上对技术指标有哪些要求,哪些在哪个范围内能出来更好的图像,前期开发上就可以避免很多浪费,标品率能够大幅度提升。更重要的是,整个适配效率得到了100%的提升。此外,通过选型的标准化、方案的优化,成本可以节约30%。这对于既卷时间,又卷成本的主机厂而言,无疑是解决了痛点。
在演讲的最后,陈黎明表示,地平线征程芯片已经成为国内主机厂主流的选择方案。其中,在域控制器方面,地平线跟英伟达一起达到了80%以上的份额。在l2 adas的市场,地平线跟博世、mobileye是三分天下。
截至目前,地平线跟100多家生态pg电子官方网址的合作伙伴一起服务20多家车厂,给客户供应了400万片芯片。
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