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【2019泰達論壇】地平線張玉峰:AI邊緣計算助力智能駕駛
來源:汽車研究網(wǎng)   編輯:侯小南  2019-09-02 11:24:17 字號   打印  收藏


地平線副總裁、智能駕駛產(chǎn)品線總經(jīng)理 張玉峰

“2019中國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展(泰達)國際論壇”于2019年8月30日~9月1日在天津濱海新區(qū)隆重舉行。本屆論壇的主題為“全面深化改革開放 發(fā)展壯大新動能”。會上地平線副總裁、智能駕駛產(chǎn)品線總經(jīng)理 張玉峰發(fā)表演講。

內(nèi)容如下:

非常感謝,很榮幸參加預見未來和大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能研討,今天我代表地平線來探討一下AI邊緣計算如何助力智能駕駛。

我們地平線的使命是賦能萬物,讓每個人生活更安全,更美好。我們通過邊緣AI計算幫助行業(yè)減少云端的壓力,從我們拿到分析報告來看,人工智能將會讓生活變得安全美好,到2025年關鍵生活質(zhì)量指標提升60%,這里包括疾病負擔降低10%-15%,跟我們智能駕駛和出行相關是左上兩個領域,也就是我們的安全駕駛、自動駕駛、輔助駕駛,五百萬城市中每年可拯救30-300人的生命。

各位發(fā)言嘉賓提到了,包括張總也提到了ZB,全球所有沙灘數(shù)出來的沙子是一個ZB,這里有超過四分之一的實時數(shù)據(jù),有五分之一有生存安危的數(shù)據(jù),是很難壓縮的。

迎接海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的關鍵是什么?是如何去能夠?qū)崟r計算,減少反應延遲,提高可能性和數(shù)據(jù)隱私和安全方面的合規(guī)操作實踐,以及整個的傳輸和存儲,如果不在邊緣進行計算,將會帶來基礎設施成本,還有網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸成本的增加,我們拿到一份報告也提到說,邊緣AI數(shù)據(jù)處理器的市場也大于云端市場。5G也是這兩年非?;馃岬脑掝},5G高傳輸率解決在端上的傳輸?shù)膶嵤┑膶崿F(xiàn),其實沒有解決的問題是,5G并沒有辦法給主干網(wǎng)帶來質(zhì)的提升,大概目前來看,5G能夠把數(shù)據(jù)搬運的距離也就是七八百米的距離,在5G基站形成一個數(shù)據(jù)的堰塞湖,而這其實更是打開了邊緣計算的商機和市場。5G值得肯定一方面,肯定是高可靠性的保障,對像V2X這樣的技術(shù)進行極大的賦能,使其變得更容易落地。

面向智能駕駛的場景,我們列舉典型的場景,首先,從ADAS場景來看,視覺感知在ADAS扮演越來越重要的角色,已經(jīng)出現(xiàn)了越來越多的車型配備了多個攝像頭,分辨率的要求是向更高于兩百萬像素的方向發(fā)展,這里產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也是爆發(fā)式增長。其次是高級別自動駕駛,第一個自動駕駛主題的演講其實很多嘉賓的很多行業(yè)觀點都分享了,自動駕駛時代將會有更多類型的傳感器和數(shù)據(jù),這是對邊緣的計算,車上的實時數(shù)據(jù)帶來挑戰(zhàn)。然后是高精地圖與定位,基于激光雷達的方案的優(yōu)勢,肯是在于高精準度,同時也是高成本的,基于視覺的高精地圖技術(shù)是可以帶來低成本,眾包的方式能夠讓一個高精地圖順應城區(qū),在其他場景下實際生活中面臨的路礦會發(fā)生變化,會有部分道路關閉,還有交通指示牌的變化,還有共同協(xié)同的數(shù)據(jù)采集和運算。最后是車內(nèi)的智能交互,包括張總提到說智能場景下對于車內(nèi)駕駛員,對于乘客更充分的理解,以及智能化人機交互,那就涉及視覺的采集,不僅是視覺,還有語音的采集和分析,語音和視覺共同分析理解車內(nèi)的行為、車內(nèi)人員的想法,讓車更主動的作出判斷,主動的調(diào)整適應人的需求,這里都是涉及到很多的數(shù)據(jù)在車內(nèi)的實時處理。

每輛自動駕駛車每一天產(chǎn)生600-1000TB計算,兩千輛自動駕駛車一天的數(shù)據(jù)就相當于2015年我們整個人類文明一天的數(shù)據(jù)量,所以是非常大的。從不同級別自動駕駛的演進來看,自動駕駛每上升一級都會產(chǎn)生相應的數(shù)據(jù)量的增加,以及對邊緣處理器的能力要求的增長,也就是算力的需求的增長,每次都是十幾倍的增長需求。實現(xiàn)L4的自動駕駛,可能需要300多個萬億次每秒計算的能力,所以自動駕駛對于邊緣的處理器的要求,尤其是人工處理要求會越來越高。

這背后核心驅(qū)動力無非是在自動駕駛軟件算法的不同級別,在不同的時間,在不同的SAE級別上,對于算力和計算量的要求是不同的,對于L0-L2的感知,計算需求并不太大,包括激光雷達和視覺,從感知到建模,會有到幾個數(shù)量級的增長,而對于路徑規(guī)劃的算法,它所需要的計算量在感知技術(shù)上再上升幾個數(shù)量級,因為判斷身邊自車周圍的幾十輛車和行人可能達到的位置,是一個爆炸式的增長?;氐竭吘売嬎悖哂懈呖煽啃裕踩弦?guī),實時計算,低延遲等等優(yōu)勢,將推動破解自動駕駛的核心難題。

我們談預見未來,我們走過了PC筆記本時代,有十幾億的數(shù)據(jù)量和設備量,智能手機時代是翻了數(shù)倍,隨著人工智能的技術(shù)突破我們即將迎來的是機器人時代,在人工智能賦能萬物、萬物智能的時代,自動駕駛汽車可以說是人工智能機器人時代的珠穆朗瑪峰,因為非常高的要求,極大的活動范圍,不同的工作狀況和時間、天氣都可以駕駛,是遠超于其他類型的機器人。而地平線致力于方向之一就是在自動駕駛所需要的邊緣AI處理器和核心的AI算法,智能化的關鍵就是機器人“大腦”的進化。

我們在過去幾十年計算機的算力發(fā)展是符合摩爾定律的,每一美金可以買到的算力每十八個月可以翻倍,成本和能效可以下降。我們現(xiàn)在能夠達到的能力其實相當于一個老鼠大腦的能力,我們預見在2025年,可以用一千美金買到一千TOPS的算力,能夠滿足L4-L5自動駕駛的計算需求。摩爾定律在進入二十一世紀時候,由于物理限制的存在,晶體管大小已經(jīng)達到納米級,繼續(xù)靠降低體積換算力增長的方式也面臨很多挑戰(zhàn),我們地平線所在做的使其是,結(jié)合場景,通過算法和芯片架構(gòu)的協(xié)同設計,把摩爾定律繼續(xù)保持下去。我們可以繼續(xù)延遲每18個月翻倍的速度,這個得益于我們在架構(gòu),包括系統(tǒng)軟件,包括編輯工具綜合的優(yōu)化,協(xié)同設計,以及算法結(jié)合場景解決問題。

我們曾經(jīng)將能耗、性能、面積,做為評價芯片性能的核心指標。而如今,AI芯片的性能需要有新的評估維度,從能源轉(zhuǎn)化為計算的效率(TOPS/Watt)、算力成本(TOPS/$)、算力利用率(Utilization Rate)、算力轉(zhuǎn)化為AI輸出的效率(AI Perf/TOPS)——這四個有效算力的維度,來重新定義AI芯片的真實性能。

人工智能在中國其實起跑并不晚,我們在AI論文產(chǎn)出是最多的國家,我們也成為全球最吸金的國家,我們產(chǎn)業(yè)化規(guī)模在全球也是處于領先地位。但是中國AI產(chǎn)業(yè)中基礎硬件規(guī)模相對不足,我們處理器市場也是國外的巨頭主導,包括英飛凌也是有非常高的市場份額,地平線從一開始就選擇了這樣一個高門檻但是對產(chǎn)業(yè)發(fā)展非常重要的一個基礎領域——AI芯片。

關于地平線本身發(fā)展狀態(tài)和進展,我在這里向大家匯報更新一下。8月30日在地平線上海開了一個媒體發(fā)布會,正式推出了量產(chǎn)的車規(guī)級AI芯片——征程二代處理器。它的直接對標國際最領先的產(chǎn)品,就是以色列量產(chǎn)產(chǎn)品,而我們在功耗和成本方面都有非常好的優(yōu)勢。

我們也基于征程二代處理器,面向ADAS場景,推出了相應的視覺感知方案,這里頭我覺得還是播放一段視頻,這個是支持24個大類的場景,我們是可以基于像素可以分割出來的,有機會歡迎大家到北京辦公室體驗。目前我們已在全球5個國家獲得了前裝定點項目,兩年內(nèi)將有百萬級的裝車量。

我們面向自動駕駛計算平臺,去年已經(jīng)登陸了北美的領先自動駕駛車隊數(shù)百輛,今年我們會在出租車這塊繼續(xù)的部署和協(xié)助賦能客戶完成研發(fā)和測試以及落地,會達到千輛無人車的量級。然后在車內(nèi)交互這塊,在明年四五月份就有主力車型前裝量產(chǎn),基于感知的交互方案,一個特點就是結(jié)合視覺和語音的融合感知,讓車內(nèi)交互更加智慧,能夠主動感受用戶行為,提供用戶喜歡的交互。

地平線定位為Tier2,作為一級供應商的合作伙伴,向OEM主機廠提供方案,謝謝大家!

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