拿下多家車企定點，A1000芯片已開始量產(chǎn)。

國產(chǎn)大算力芯片上車進入倒計時階段!

就在本周，國內(nèi)自動駕駛芯片公司黑芝麻智能宣布，其華山二號A1000芯片已經(jīng)投入規(guī)模生產(chǎn)，并開始向行業(yè)客戶持續(xù)發(fā)貨，將于今年年內(nèi)實現(xiàn)量產(chǎn)上車。

觀察整個量產(chǎn)自動駕駛市場，L2級自動駕駛早已成為十萬元級新車的標配。到了2022年，人們對自動駕駛功能有了更多的期待，導航輔助駕駛、城市自動駕駛、自主代客泊車……大算力自動駕駛芯片自然成為實現(xiàn)這些功能必不可少的條件。

然而，全球自動駕駛芯片市場中，雖然已有量產(chǎn)的大算力自動駕駛芯片方案，但成本相對較高，30萬元以上車型都難以做到標配。

很顯然，業(yè)內(nèi)缺少一個超高性價比的大算力芯片解決方案。

面對市場需求，國內(nèi)自動駕駛芯片公司黑芝麻智能在2020年發(fā)布了華山二號A1000自動駕駛芯片。經(jīng)過兩年的軟硬件打磨驗證之后，A1000就將成為國內(nèi)首款完成全部量產(chǎn)認證的大算力自動駕駛芯片。

那么，A1000芯片量產(chǎn)前驗證情況究竟如何?近期，車東西同黑芝麻智能CMO楊宇欣進行了一次深入交流，找到了問題的答案。

L2自動駕駛需求量大 十萬元車型也能裝大算力芯片

如今，量產(chǎn)自動駕駛幾乎進入了一天一迭代的時期。導航輔助駕駛、記憶泊車、城市L2……各種高級的L2功能相繼實現(xiàn)量產(chǎn)之后，量產(chǎn)自動駕駛行業(yè)面臨了新問題——算力不足。

想要在復雜的城市道路完成L2級自動駕駛，要在停車場內(nèi)記下幾層樓數(shù)百米的泊車路線，多攝像頭，多毫米波雷達，甚至激光雷達的數(shù)據(jù)必不可少。這時，傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量成倍增長，傳統(tǒng)低算力自動駕駛芯片的性能早已不夠。

在L2自動駕駛與算力需求井噴式增長的今天，全球的自動駕駛芯片廠都看到了大算力芯片的未來。

布局較早的英偉達，2019年發(fā)布Orin自動駕駛芯片之后，今年已經(jīng)實現(xiàn)了量產(chǎn)裝車，首批搭載車型為蔚來ET7和智己L7。

但是，找遍整個市場，除了英偉達，沒有第二個量產(chǎn)的大算力自動駕駛芯片解決方案。并且，英偉達的大算力方案僅有40萬以上的車型搭載，背后重要的原因是成本太高。

這樣的市場現(xiàn)狀直接導致高級功能的L2自動駕駛難以普及。如何讓10萬元～30萬元主流價位的車型也能搭載大算力芯片，就是量產(chǎn)自動駕駛行業(yè)未來發(fā)展的方向。

面對這一市場空白，大算力自動駕駛芯片規(guī)模上車的機會，自然就留給了國內(nèi)廠商。

好消息是，2022年就是國產(chǎn)大算力自動駕駛芯片上車元年，現(xiàn)在已經(jīng)進入了倒計時階段。

完成全部量產(chǎn)認證 6月就將交付

不久前，黑芝麻智能創(chuàng)始人兼CEO單記章在中國電動汽車百人會論壇上表示：“黑芝麻智能研發(fā)的華山二號A1000自動駕駛計算芯片已經(jīng)在功能安全、信息安全、可靠性方面完全成熟，將在今年實現(xiàn)量產(chǎn)上車，實現(xiàn)L2～L3級別自動駕駛的功能?！?/p>

最新信息顯示，華山二號A1000芯片已經(jīng)開始量產(chǎn)，計劃從今年6月交貨。

這意味著，黑芝麻智能抓住了大算力自動駕駛芯片上車的機會，并且A1000將成為國內(nèi)首款完成量產(chǎn)認證的大算力自動駕駛芯片。

實際上，早在2020年6月，黑芝麻智能已經(jīng)成功流片并對外發(fā)布了A1000芯片，這顆芯片基于16nm制程打造，AI算力最高可達58TOPS(INT8)- 116TOPS(INT4)。

此后，A1000芯片就進入了緊張了量產(chǎn)驗證階段。

黑芝麻智能CMO楊宇欣介紹，在兩年的量產(chǎn)驗證階段，最具挑戰(zhàn)性的一環(huán)就是芯片的車規(guī)級認證。

在黑芝麻智能的內(nèi)部，也有一個負責車規(guī)認證的團隊，這個團隊扮演著項目管理的角色，協(xié)調(diào)芯片設計、底層軟件、中間件、上層軟件等各個部門的合作。

A1000芯片發(fā)布之前的2019年6月，黑芝麻智能已經(jīng)獲得了安全團隊認證;2020年7月A1000芯片獲得了ASIL-B ready功能安全產(chǎn)品認證;去年6月再次獲得ASIL-D功能安全流程認證。同時，黑芝麻智能也獲得了ISO9001:2015和ASPICE CL2兩項認證。2022年初，完成A1000 ASIL-B功能安全產(chǎn)品認證，是行業(yè)內(nèi)首個完成該認證的國產(chǎn)大算力芯片。此外，加上AEC-Q100 Grade 2認證，A1000芯片具備了“持證上崗”的資格。

除了通過多項車規(guī)認證之外，黑芝麻智能還完成了行業(yè)主流操作系統(tǒng)移植和驗證、深度學習開發(fā)工具鏈、自動駕駛專業(yè)中間件軟件，以及多家AUTOSAR AP CP的驗證支持工作。

此外，黑芝麻智能還提供了大量適用于不同自動駕駛功能及場景的示例代碼，例如用于3D環(huán)視渲染的GPU應用，用于前向側(cè)向融合感知的算法應用，用于行車記錄的H.264/H.265的編解碼程序，用于自動泊車的魚眼感知等。

在系統(tǒng)層面，黑芝麻智能提供診斷及安全程序，再輔以各種產(chǎn)線工具，為不同需求的行業(yè)客戶快速量產(chǎn)提供最大的便利性。

兩年時間走完芯片量產(chǎn)所需的全部工作，這一時間跨度就是自動駕駛芯片量產(chǎn)上車的最基本的操作，具備“持證上崗”資格的A1000芯片，已經(jīng)準備好了量產(chǎn)上車。

新車年內(nèi)上市 團隊駐廠保首個項目量產(chǎn)

談到量產(chǎn)車的上市時間，楊宇欣表示，搭載黑芝麻智能A1000系列芯片的新車計劃今年能夠?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)上市。

此外，黑芝麻智能已經(jīng)獲得了多家車企定點項目，覆蓋乘用車和商用車等多個車型，搭載A1000芯片的其他車型也將在今年陸續(xù)發(fā)布。

車東西了解到，從現(xiàn)在到新車上市之前，黑芝麻智能的工程師還會和整車企業(yè)協(xié)同工作。

楊宇欣談到，針對每一個整車量產(chǎn)項目，黑芝麻智能都會成立一個專門的服務團隊。

與整車廠的合作模式上，楊宇欣說道，黑芝麻智能為客戶提供了“保姆式的技術支持”，工程師們會長期駐廠與車企工程師協(xié)同辦公，并且按照車企客戶的要求不斷改進產(chǎn)品，加快量產(chǎn)進度。

觀察黑芝麻智能整體的研發(fā)力量，現(xiàn)在已經(jīng)有近700名員工，相比一年前增加了一倍還多。其中90%以上都是工程技術人員，重點放在技術支持全力配合A1000的商業(yè)化落地。

楊宇欣介紹，這與近一年來黑芝麻智能取得良好的業(yè)務增長、軟件研發(fā)需求上升有很大關系。

在國內(nèi)眾多自動駕駛芯片初創(chuàng)公司中，黑芝麻智能成為首家能夠量產(chǎn)大算力自動駕駛芯片的公司，在于其精準的產(chǎn)品定位和強大的技術實力。這也成為了國內(nèi)自動駕駛芯片公司贏得更多訂單，拿下更多車企的必由之路。

自研兩大核心IP 下代大算力芯片年內(nèi)發(fā)布

從技術上看，黑芝麻智能的自研的DynamAI NN神經(jīng)網(wǎng)絡處理器，NeuralIQ ISP圖像信號處理器就是自動駕駛芯片的核心所在。

楊宇欣介紹，黑芝麻智能自研的NeuralIQ ISP圖像信號處理器性能非常強，能夠支持多達12路攝像頭信號輸入，帶來業(yè)界最好的通向質(zhì)量的同時，這顆ISP為整個自動駕駛系統(tǒng)節(jié)省客觀的電子成本。

在傳統(tǒng)的自動駕駛方案中，ISP都和攝像頭打包，也就是說只要有一顆攝像頭，就要有一顆ISP。但是黑芝麻智能將ISP集成在了A1000芯片中，這也就意味著車企能夠直接采購不帶ISP的攝像頭，節(jié)省了成本。

此外，DynamAI NN神經(jīng)網(wǎng)絡處理器由多種加速核心組成，除了常用的卷積計算外，可以針對神經(jīng)網(wǎng)絡中的不同層次結(jié)構及運算提供全面加速，同時支持硬件稀疏化。在應用于自動駕駛推理計算時，可以提供非常高的效率。

從去年開始，黑芝麻智能也開始了A2000系列芯片的研發(fā)工作。根據(jù)規(guī)劃，黑芝麻智能計劃在今年年內(nèi)發(fā)布這顆芯片，明年起開始向整車廠提供樣片。

楊宇欣說，A2000芯片的單芯片算力能夠達到256TOPS以上，這與英偉達量產(chǎn)的Orin芯片處在一個算力水平上。從量產(chǎn)時間點上看，A2000系列芯片相比Orin芯片略晚，但同時功能更完整、集成度更高。未來，A2000芯片在解決整車企業(yè)對大算力需求的同時，也能提供更強大的綜合處理能力，還能讓大幅度成本下降。

憑借AI與視覺的強大技術，同時還有精準的產(chǎn)品定位，黑芝麻智能已經(jīng)拿到了未來自動駕駛的入場券。而這張入場券，將帶領黑芝麻智能擴大市場，并讓安全、高效的未來出行場景進入更多人的生活。

原文標題：兩年完成全部量產(chǎn)認證 黑芝麻智能大算力自動駕駛芯片年內(nèi)上車

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審核編輯：湯梓紅