編者按：為深入貫徹落實***總書記關于上海人工智能發(fā)展的重要指示精神，以及市委、市政府有關要求，小編特開設本欄目，結合近期編撰的《上海人工智能創(chuàng)新發(fā)展探索與實踐案例集》等成果，及時推出新技術、新產(chǎn)品、新應用，報道新興企業(yè)與團隊典型，供大家參考，為人工智能上海高地建設營造良好氛圍與生態(tài)。

一、基本情況

無人機、輔助駕駛、自動駕駛汽車和智慧公路等的出現(xiàn)和普及推動了激光雷達市場的發(fā)展。性能的持續(xù)改善以及生產(chǎn)成本的不斷降低加速了激光雷達的市場導入。根據(jù)相關機構的預計，激光雷達市場在未來5年中將進入快速發(fā)展期。全球激光雷達市場規(guī)模將從2019年的8.44億美元增至2024年的22.73億美元，年復合增長率將高達18.5%。

圖1. 全球激光雷達市場規(guī)模和預測 激光雷達和攝像頭是感知環(huán)境的核心傳感器。激光雷達通過激光主動探測成像，具有不受環(huán)境光影響，直接測量物體的距離方位、深度信息、反射率等優(yōu)點。算法首先對障礙物進行識別和分類，識別準確度和可靠性遠超攝像頭。整體來說激光雷達獲得的信息會更多，可靠性更強。早期受制于成本和可靠性問題，激光雷達未得到大范圍使用；但隨著成本的降低和線束性能的提升，激光雷達的導入速度在不斷加快。 當大家使用更高線束激光雷達的時候，就不僅僅滿足于“看到”物體，而更希望從激光雷達的3D點云中提取更多信息，從而實現(xiàn)目標識別，目標分類，目標跟蹤等功能。但相比攝像頭獲取的2D視覺信息，3D點云要處理的數(shù)據(jù)量更大，對AI算法和計算平臺提出了更高的挑戰(zhàn)。 雪湖科技3D激光點云AI感知模塊是全球首個對3D激光點云做直接AI運算的模塊，支持目標識別、目標分類、運動方向偵測、車道線識別、障礙物跟蹤等功能。模塊解決了高線束激光雷達的計算瓶頸問題，充分發(fā)揮激光雷達的性能。研發(fā)和生產(chǎn)該模塊的雪湖科技是一家專注于異構加速技術和產(chǎn)品研發(fā)的國家高新技術企業(yè)，為人工智能、云計算和高性能計算等提供異構加速產(chǎn)品和解決方案。公司于2017年在上海成立，創(chuàng)始團隊在異構領域研發(fā)經(jīng)驗豐富，公司核心成員來自于華為、美國高通、日本富士通、華勤、中科大、港科大等行業(yè)頂尖企業(yè)和知名高校。

圖2. 3D激光點云AI感知

二、創(chuàng)新內(nèi)容

雪湖科技3D點云AI計算模塊融合了異構計算芯片和深度優(yōu)化的3D點云AI算法，能夠在保證點云信息不損失的條件下，對3D點云做高效處理。通過優(yōu)化芯片架構，實現(xiàn)了針對稀疏點云的高速處理，從而滿足各類場景下的幀率要求。

（一）核心技術特性

1.專門針對高線束激光雷達的點云數(shù)據(jù)設計的處理器架構。由于高線束雷達數(shù)據(jù)量大，使用傳統(tǒng)架構處理點云數(shù)據(jù)效率低下；

2.實現(xiàn)15FPS以上高速實時處理，速率高、延時低?？梢灾С?32線以上激光雷達；

3.采用基于體素格的真3D空間卷積算法。算法精度高，魯棒性好；

4.識別精度高，支持在惡劣天氣，光照條件較差的情況下維持較高的識別精度；

5.支持工業(yè)級、車規(guī)級高可靠性，能夠支持在惡劣環(huán)境下的邊緣計算部署。

（二）技術創(chuàng)新特點

雪湖科技的激光點云AI計算模塊擁有以下三個技術創(chuàng)新特點：

1.針對真3D空間卷積硬件加速方案。目前邊緣側的計算平臺MCU、GPU、AI芯片都無法支持真3D空間卷積，運行效率低下，無法滿足高線束雷達大數(shù)據(jù)量、低時延的處理要求，誤差容忍度高。

圖3. 真 3D 處理與假 3D 處理的區(qū)別2.AI算法精度高。目前針對于目標識別有三種主流算法：鳥瞰算法、直接算法、體素格算法。三種算法中，鳥瞰算法精度較低，處理過程中會丟失大量信息；直接算法一般針對低線束雷達數(shù)據(jù)；雪湖深度優(yōu)化的體素格算法處理精度較高，能夠更好的保留目標物邊緣特性，更大程度地感受視野范圍和連續(xù)的空間語義信息，使得識別目標的精度更高，是非常優(yōu)秀的高線束雷達數(shù)據(jù)處理算法。3.可靠行高。具備工業(yè)級可靠性。自動駕駛和智慧公路等大部分場景都要求在室外復雜環(huán)境下長時間使用，GPU這樣的非工業(yè)標準計算平臺無法滿足相關可靠性要求。雪湖科技的ＡＩ模塊采用車規(guī)級單芯片，芯片內(nèi)采用結構簡單可靠性強，且能滿足惡劣環(huán)境下長時間工作的處理架構，能夠達到工業(yè)級可靠性要求。（三）技術水平與創(chuàng)新價值雪湖科技已經(jīng)在環(huán)境感知的AI計算模塊領域形成產(chǎn)品矩陣，從攝像頭輸入的視覺感知到激光雷達（LiDAR）的激光點云的產(chǎn)品均有布局。公司累計已申請軟著26項和專利4項，2019年用于視覺感知的深度學習計算模塊（DCU）亮相工博會，獲得由孫家棟院士評選的“工博會創(chuàng)新獎”。

雪湖科技的環(huán)境感知AI計算模塊也已經(jīng)進入到各類場景當中，其中視覺感知已經(jīng)實現(xiàn)了項目落地。隨著自動駕駛逐漸落地和新基建下路測設備場景拓展，雪湖用于激光雷達的AI計算模塊預計2020年內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)落地。

三、應用情況

雪湖科技的激光雷達AI計算模塊主要針對下列場景。

自動駕駛：通過激光點云實現(xiàn)高精度環(huán)境感知；

智慧城市：用于路側車路協(xié)同設備，安防監(jiān)控上的道路監(jiān)控，軌道異物侵入監(jiān)控等場景；

無人機／機器人：用于環(huán)境感知，危險判斷，場景重建等場景。

雪湖科技發(fā)現(xiàn)激光雷達是優(yōu)于攝像頭視覺的環(huán)境感知傳感器。但可惜的是，受制于算力瓶頸，應用端會把3D點云信息轉化成2D后再做處理。這樣一來，丟失了大量激光雷達原有信息，讓激光雷達跟攝像頭相比的優(yōu)勢蕩然無存。比如，目標邊緣信息更完整的情況下，可以對目標物體的方向做出判斷（如車頭車尾），進而可以對目標移動方向做出推測和有效跟蹤。雪湖科技通過基于體素格的真3D空間卷積算法和異構并行計算，直接對激光點云做3D空間卷積，能夠?qū)崟r處理、同步輸出、跟蹤及區(qū)域行駛檢測，并能夠保證良好的計算性能和超低延時，滿足高等級自動駕駛和智慧城市等對于邊緣計算的高實時性要求。因此該模塊還可以被應用于無人機巡檢，城市軌道交通，安防監(jiān)控等各種領域，市場前景廣闊、潛力巨大。

四、專家點評

“雪湖科技團隊在人工智能和異構加速領域擁有豐富的實踐經(jīng)驗，很欣喜的看到他們基于3D激光點云的 AI計算模塊問世。雪湖的AI計算模塊基于高線數(shù)激光雷達特性，利用高清晰點云數(shù)據(jù)像傳統(tǒng)圖像視頻一樣識別行人，自行車，車輛等物體，甚至車牌和文字，讓激光雷達在高等級自動駕駛和智慧城市等諸多場景中的應用擴展更加容易。”

——美國數(shù)字激光雷達廠商 Ouster 市場專家 Barry Bai

五、媒體報道

“國內(nèi)專注于異構加速技術研發(fā)的雪湖科技已率先宣布搭載其深度學習計算單元（DCU: Deep learning Computing Unit）的AI邊緣計算卡支持全新的 YoloV4 目標檢測算法，并在下月開始提供樣品?！?/p>

——中國青年網(wǎng) 2020年4月30日

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