芯随智动·领路同行 | 超星未来发布新一代智能驾驶计算芯片「惊蛰R1」

2022年12月27日,智能驾驶高能效计算解决方案商超星未来举办了以「芯随智动·领路同行」为主题的年度产品发布会暨战略发布会。超星未来创始人、CEO梁爽博士代表团队分享了对于智能驾驶计算需求的观察和思考,公布「超星未来2.0」全新战略,并重磅发布系列新品:高能效AI处理架构「平湖」、新一代智能驾驶计算芯片「惊蛰R1」、全流程开发工具链「鲁班」。这也是超星未来第一次面向公众举办正式的发布活动。

拐点 / Timing / 定位 / 易用 / 变局

把握行业节奏,做满足市场需求的产品

梁爽表示,过去几年里整个行业对智能驾驶的发展路径和和未来预期都有一个明显的认识变化,这个过程中超星未来也在反复思考几个问题:智能驾驶未来长期和短期的趋势是什么?整个产业链当中最有技术高度和 商业 价值的环节在哪里?超星未来最擅长最有优势的能力是什么?最终团队把观察和思考总结为五个关键词。

关键词一“拐点”。 商业市场存在一个规律:当新兴物种的渗透率超过15%后会迅速改变消费者的习惯和逻辑,然后迅速攀升。研究数据表明,今年1到9月我国乘用车L2及L2+级ADAS装配率已达到33.5%,同时可以看到上海出台政策到2025年新车具备L2级和L3级功能的比例要超过70%,并且也有预测提出到2025年我国智能 汽车 销量会达到2000万。超星未来坚定地相信,未来几年前装量产的智能驾驶一定会进入快车道,其中数据是最重要的支撑,量产落地为王。

关键词二“Timing”。 经过多年探索,智能驾驶市场的焦点开始从开放场景L4转向前装量产L2+系统,收敛到更务实的渐进发展路线。超星未来认为,智能驾驶一定要结合行业发展节奏来定义消费者“用得起、愿意用”的产品。通过中央大算力芯片方案支撑起高级别自动驾驶是雄伟的珠峰,可能要接近2030年才能实现;未来几年最大的市场机会仍来自行泊一体、舱泊一体为代表的量产方案。智能驾驶最终要回归商业本质,提倡降本增效、迭代演进、沿途下蛋。

关键词三“定位”。 回顾过去几年的智能汽车市场,可以观察到整车产品的市场定位、技术需求、合作模式出现了明显的分层。行业情绪最高昂的通常是旗舰级市场,整车往往达到40万以上价位,支撑起品牌 科技 感和影响力。但是进一步分析可发现,最大的出货量还是集中在10到30万价位的 经济 型市场,占到智能汽车整体销量的70%。该类整车产品往往更注重销量、需要尽快推向市场,因此更注重成本管控,也因此在智能化层面需要极致的软硬件优化,对于供应商交钥匙交付的能力要求会更高。两类市场对技术选型的要求有很大不同,也因此更考验上游供应商的认识和定位。

关键词四“易用”。 随着行业对智能驾驶量产系统的理解加深,大家逐渐认识到:硬件设备做出来,不等于主机厂就能用起来;单体硬件成本压得低,不代表系统迁移的整体成本低;硬件算力做得大,也不代表系统能发挥出的真实性能足够强。这一切都表明了软件工具的重要意义。超星未来认为,构建一套完整易用的软件栈,必须要有对AI软件生态的全面认识、对于智能驾驶场景需求的深刻理解,同时也需要快速落地形成数据闭环和系统迭代。

关键词五“变局”。 汽车产业链结构也发生着重大变化。传统模式下Tier1占据主导地位,“软件供应商/芯片供应商Tier2-零部件集成商Tier1-主机厂”呈现出线性关系。随着智能化时代来临,供应链转变为以主机厂为中心的网状结构,各方合作模式变得更加开放和多元。超星未来认为,这个时代更加需要开放合作:主机厂对智能驾驶的参与程度会更高,对供应商的选择面也会更大;Tier1开始整合软硬件全栈能力,由集成商向方案商转型;而软件/芯片供应商则有了更多机会直面主机厂,直接了解终端客户的需求。

超星未来2.0时代

芯随智动 领路同行 | Intelligent Efficient

超星未来成立于2019年,团队成立之初就以“智能驾驶”和“高能效计算”的跨领域交叉基因为特点,以行业领先的计算架构设计能力和算法优化能力为核心优势。基于上述对智能驾驶发展路径的深刻洞察,超星未来在公司发展的2.0阶段正式提出新的发展战略「芯随智动 领路同行 | Intelligent Efficient」。

超星未来将坚持软硬件协同优化的路线,定位于智能汽车产业链Tier2,面向主机厂、Tier1、自动驾驶方案商等客户,提供以智能驾驶计算芯片为核心、配套提供AI处理架构、多模态三维感知算法的智能驾驶高能效计算解决方案。公司将重点面向前装量产场景,打造软件和硬件“双轮迭代”,通过数据驱动推动产品升级,实现“计算、融合、连接”的产品愿景。超星未来将致力于成为智能驾驶高能效计算的引领者,与合作伙伴共同努力,推动智能驾驶规模化落地。

基于全新战略,超星未来在本次活动上发布了三大重磅新品。

高能效AI处理架构「平湖」

首先是为智能驾驶场景定制化设计的高能效AI处理架构「平湖」。平湖架构集成了脉动阵列张量计算引擎和低功耗向量处理单元,可以广泛支持目前的主流神经网络,针对性地处理密集、非密集的各类算子,实现整体模型的高效运行。针对高性能计算普遍面临的带宽问题,平湖架构设计有二维张量缓存和高性能DMA模块,在各类情况下均可以全吞吐地支持张量引擎和向量引擎地计算,并配合编译器实现极致的片上数据复用。结合“计算”与“访存”两个部分的极致优化,平湖架构可以实现极高的性能利用率和计算能效,实测表明在平湖上运行智能驾驶典型神经网络的利用率平均可高出行业领先水平20%。

「平湖」出自毛主席著名的《水调歌头·游泳》,超星未来希望多年执着深入的研究成果可以为大家带来最高效、最易用的AI处理架构,让智能驾驶落地的“天堑”变“通途”。

新一代智能驾驶计算芯片「惊蛰R1」

基于平湖架构,超星未来设计推出了新一代智能驾驶计算芯片「惊蛰R1」。惊蛰R1可提供16TOPS@INT8的AI硬算力和30KDMIPS通用算力,根据不同场景可选择高吞吐率模式与低延迟模式运行,配套高性能计算库,定位于L2+级别智能驾驶应用,精准面向量产市场。

LPDDR4x双通道内存可提供自如响应的数据移动能力,支持高效率的实时运算。经实测,惊蛰R1的核心能效比为4TOPS/W,达到行业内第一梯队水平,可以在系统层面实现自然被动散热设计,降低整体的域控成本。惊蛰R1运行智能驾驶典型网络的平均利用率可达到70%以上,充分释放芯片性能,不做纸面老虎。

作为智能驾驶计算芯片,惊蛰R1提供丰富的多传感器接入能力和灵活的连接性,支持多路MIPI以及以太网接入,用户可以根据使用场景自由设计多摄像头的接入与激光雷达的接入,打造不同能力等级的智能驾驶系统。

和同阶竞品相比,使用惊蛰R1实现同级别智能驾驶方案能够降低30%-50%的总体成本,是各类智能驾驶产品高性能低成本的精准之选。

全流程开发工具链「鲁班」

为支持智能驾驶应用在惊蛰R1芯片上高效便捷的部署和运行,超星未来配套推出了全流程开发工具链「鲁班」,提供包括剪枝工具、量化工具、编译器和运行时在内的全套软件开发工具,支持Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架。鲁班工具链广泛支持各类算子,方便用户便捷地开发智能驾驶应用;提供简单易用的开发接口,支持用户开展平台化开发,提升软件开发的迁移性、扩展性,降低系统迁移成本;集成最前沿的优化加速技术,极致提升算法表现,充分释放硬件平台的真实性能。

在实际开发智能驾驶应用的过程中,基于软硬件协同优化的思想,鲁班工具链配套平湖架构能够在保持量化精度高于99%的基础上,获得最大10倍的推理加速比,实现端到端高性能推理,提供最极致的高能效计算体验,帮助用户开发出最具性价比的智能驾驶产品。

构建开放共赢的新生态,赋能智能驾驶前装量产

基于对未来几年内智能汽车市场发展趋势的洞察,惊蛰R1芯片精准聚焦经济型智能驾驶前装量产市场,主要面向轻量级智能驾驶的几个重要应用:包括8M像素的前视一体机、轻量级行泊一体、V2X路侧感知等场景,这也是未来几年出货量最大、最具商业潜力的应用场景。为了更好地支持客户及合作伙伴开发应用方案,超星未来匹配了基本的参考算法交付能力,已针对上述场景成功完成了基本的算法验证。此外,超星未来还基于惊蛰R1芯片打造有NE100开发模组,帮助客户快速搭建包括L2+智能驾驶、特定场景L4、路侧感知等场景的原型系统,快速将产品推向市场。

梁爽表示,要推进智能驾驶落地和发展,光靠一家公司是远远不够的,超星未来需要坚持开放共赢的心态,和产业上下游的合作伙伴、客户共同努力。经过几年的成长和历练,超星未来已打磨出一套独特的企业文化「CAPTAIN 船长精神」,其中放在第一位的就是Customer-first,也就是客户优先。梁爽坚信,智能驾驶仍处在增量窗口,行业正需要百花齐放的状态,希望超星未来的高能效计算方案和务实高效的交付团队,能够帮助合作伙伴和客户多一种选择,也希望超星未来能和产业链上下游的伙伴企业通力合作,构建开放共赢的新生态。

活动临近尾声,来自主机厂、Tier1供应商、智能驾驶方案商、传感器供应商、 投资 机构的数十名行业领军人物纷纷通过视频的方式向本次发布会发来祝福。梁爽代表团队向各位领导、专家表达诚挚的感谢,并表示超星未来一定会把大家的鼓励当做动力,携手一道来为智能驾驶行业的发展做出努力。

超星未来COO朱煜奇表示,过去几年间智能驾驶持续在发展,资本环境时刻在变化,大众对智能驾驶的认知和预期也经历过从烈火烹油到回归现实的过程。在变化的环境中,总会有一批长期主义者,始终稳健笃定地前行。超星未来以二十四节气中的“惊蛰”来命名全新发布的芯片,正是表达了“万物复苏、欣欣向荣”的美好祝愿,希望惊蛰R1芯片能够像一颗种子唤醒新生,也祝愿行业伙伴能够携手穿越寒冬迎接春天,一起见证智能驾驶落地的伟大时代。