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华卫作者

7nm制程,黑芝麻智能发布武当系列首款芯片,让单SoC「小材大用」

武当系列的第一款 7nm 芯片,能支持多少场景?

大约在 3-4 年前,黑芝麻智能再次审视了战略方向,并在 2 年前启动了新系列产品的研发。如今,这一产品终于得以发布,那就是武当系列的首款芯片产品 ——C1200 智能汽车跨域计算芯片平台。而从这款产品不难看出,黑芝麻智能当年作出的预判就是:智能驾驶成为标配、电子电气架构向集中式演变,以及对性价比愈发严苛的需求。

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在 4 月 7 日的发布会上,黑芝麻智能的创始人兼 CEO 单记章宣布,C1200 的发布,标志着该公司的战略定位已从自动驾驶计算芯片转为智能汽车计算芯片。在空前热烈的价格战中,黑芝麻智能想借跨域计算芯片平台,展示自身为智能车成本「节流」乃至「开源」的能力。

「三步走」战略

持续扩充产品线

「在空前激烈的竞争格局下,我们欢迎所有友商伙伴光明正大地竞争和合作,只有这样,中国的智能驾驶行业才能向良性发展。」单记章表示,为了构建全栈技术能力,也为营造更好的生态,黑芝麻智能在坚持 Tier2 角色的同时,制定了「三步走」的战略计划:

  • 第一步,聚焦自动驾驶计算芯片及解决方案,实现产品的商业化落地,形成完整的技术闭环;

  • 第二步,根据汽车电子电气架构的发展趋势,拓展产品线覆盖到车内更多的计算节点,形成多产品线的组合;

  • 第三步,不断扩充产品线覆盖更多汽车的需求,为客户提供基于我们芯片的多种汽车软硬件解决方案及服务。

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当前,黑芝麻智能的产品线覆盖自动驾驶和跨域计算两大领域。一是面向自动驾驶场景的华山系列,其中 A1000 芯片能够支持最新的 BEV 算法,满足 L3 及以下自动驾驶场景的需求。二是面向跨域计算场景的武当系列,能够覆盖座舱、智驾等智能汽车内部多个不同域的需求,具有多域融合的能力。

而「降本能力」成为了这两大产品线主打的竞争优势。单记章表示,今年的新能源汽车行业价格竞争激烈,成本压力传递到整个供应链合理的算力 + 高性价比已经成为自动驾驶市场的主流。

目前,黑芝麻智能已完成多项着重于降本增效的技术创新, 包括实现超行业同类两倍性价比的车规级神经网络技术、可以在提高芯片良率的同时降低成本的封装技术、可以最大化利用芯片性能的新型车规级计算芯片架构体系等。

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上周,黑芝麻智能还在电动汽车百人会上发布了支持 10V( 摄像头)NOA 功能、成本控制在 3000 元以内,支持 1000TOPS 以上物理算力的行泊车一体智驾域控方案。

跨域计算平台「武当」

四大「招式」盘点

「以一辆智能车的计算需求来看,其算力类型分成七大类:通用 CPU、 AI 神经网络处理、 图像 渲染、 专用的 CV 计算,音频音效处理以及高效安全的实时性算力。」

黑芝麻智能产品副总裁丁丁表示,黑芝麻智能自研的 Extreme Speed Data Exchange Infrastructure (ESDE) 能够向上承载这 7 个算力类型,并对相应数据进行高效灵活地管理,进而为新一代的电子电气架构提供一个性能更优、性价比和集成度更高的计算平台。

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具体来说,一方面,ESDE 架构安全地隔离不同功能安全等级要求的算力组合;另一方面,其低时延处理并传输大流量数据,以充分利用算力,让算力规格不只是摆设。

而黑芝麻智能此次推出的武当系列产品线正是基于 ESDE 打造,「新、准、强、高」则是其四个亮点「招式」。

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  • 首先,武当系列采用创新融合架构,通过异构隔离技术,把不同算力根据不同场景、规格和安全要求进行搭配组合,能够支持汽车电子电气架构的灵活发展;

  • 其次,该产品线瞄准 L2 + 级别智能驾驶及融合计算应用市场,单 SoC 就可以提供人机交互、行泊一体、数据交换能力;

  • 第三是强大的家族设计,其基于先进工艺确保产品可以应对不同的计算需求,通过一套 SDK 满足各场景需求,同时将开发工具做成家族化;

  • 最后,黑芝麻智能的三代车规 SoC 都是一次性流片成功,在安全性上提供有效保障。据悉,武当系列平台更是大幅优化了上一代的设计,在大大提高性能的同时提供 ASIL-D 的 Safety 能力及面向全球各区域市场的 Security 能力。

单芯片支持多场景

「不是节流,而是开源」

基于 7nm 制程的 C1200 是武当系列的第一款芯片,其使用支持锁步的车规级高性能 CPU 核 A78AE(性能高达 150KDMIPS)和车规级高性能 GPU 核 G78AE,提供强大的通用计算和通用渲染算力。

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并且,该芯片内置成熟高性能的 Audio DSP 模块和每秒在线处理 1.5G 像素的新一代自研 NeuralIQ ISP 模块,提供 32KDIPMS 的行业最高 MCU 算力,能同时处理大于 12 路高清摄像头的输入,支持高速率的 MIPI。

外设方面,C1200 支持处理多路 CAN 数据的接入和转发,支持以太网接口并支持所有常用的显示接口格式,支持多屏输出,多路 4K 能力;支持双通道的 LPDDR5 内存颗粒,可满足跨域融合后的带宽需要。

同时,C1200 内置支持 ASIL-D 等级的 Safety Island 和国密二级和 EVITA full 的 Security 模块,并满足车规安全等级最高的可靠性要求。

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具体到应用方面,作为一款拥有高性价比的计算平台,单颗 C1200 芯片可以用于 CMS(电子后视镜)系统、行泊一体、整车计算、信息娱乐系统、智能大灯、舱内感知系统等跨域计算场景。

此外,C1200 上实现了硬隔离独立计算子系统,独立渲染,独立显示,可以满足仪表控制屏的高安全性和快速启动的要求,也可以灵活应用于自动驾驶、HUD 抬头显示等需要独立系统的计算场景。

「武当 C1200 带给车企更大的作用不是节流,而是开源。」黑芝麻智能高级市场产品总监徐晓煜表示,一些车企已经在逻辑上实现中央计算的逻辑架构(只不过在物理层面还是分开的),这会大大推动软件的迭代速度。在此背景下,如果采用 C1200 的方案,那么将可以在实现 E/E 架构融合之后,更快地释放软件能力,从而为车企创造收益。

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现场,丁丁还揭晓了 C1200 原型机并展示了基于 C1200 的单芯片应用体验。据透露,黑芝麻智能预计在今年年内提供 C1200 的样片。

「L3 在 2023 年批量落地」

数十 TOPS 算力或变主流选择

近年来,自动驾驶在汽车智能化领域的渗透率不断提升。过去四年里,国内标配 L2(L2+)功能的乘用车占有率达 29%,而新能源车达到 44%。

对于未来几年自动驾驶的落地趋势,单记章做出这样的预测:到 2025 年,L2 到 L3 级别自动驾驶的渗透率将会超过 70%;到 2030 年之前,L3 级自动驾驶将会批量落地。

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谈及具体实现路径方面,单记章表示,在自动驾驶领域,越来越多的新技术在中国市场被率先使用,尤其是硬件。目前,中国市场已经逐渐走出一条独特的自动驾驶路线。

「按照视觉 + 雷达 + 导航地图的技术方案,基本可以实现 L3 及以上自动驾驶功能落地。未来走向真正的无人驾驶,还需要智能网联技术和车路协同等的配合。」

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此外,黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣谈到,在 L2 + 成为标配的趋势下,大家需要从成本角度考虑去优化系统,50 TOPS 左右的芯片基本能够满足现在车企 L2 标配的所有功能。未来,数十 TOPS 算力的区间可能会成为市场上非常主流的选择。

发布华山开发者计划

便捷开发、开放

随着边缘计算产业的蓬勃发展,各行各业都在借助边缘计算加速应用落地。黑芝麻智能也顺势而为开发了基于华山二号 A1000 芯片的边缘计算 AI 模组华山 SOM,并推出针对生态合作伙伴的核心板开发者计划,提供 SOM 产品和配套的开发者套件。

整体而言,华山开发者计划除核心 SOC 外,还包括内存、电源管理和高速接口等,可以配合不同规格的底板,满足不同高要求应用场景的需求,安全性能稳定。「开放」和「便捷开发」则是华山开发者计划的关键词。

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据悉,对于所有开发者套件客户或基于华山 SOM 开展项目合作的客户,黑芝麻智能均会提供完整的核心板及参考底板的硬件设计方案。在基础软件层面,黑芝麻智能可提供完整的内核代码和 SOC 级别的技术支持,全力协助客户进行全程的产品开发和调试。

而且,黑芝麻智能在不断开发和完善「瀚海」中间件平台,以便客户进行上层应用的开发,目前主要提供包括 X86 端、SOC 端和 MCU 端在内的 SDK,客户可以基于自身的应用场景选择相应中间件,以减少开发工作量。针对行业内通用的 Apollo CyberRT、ROS1、ROS2、ZeroMQ、Iceoryx、SOME/IP 等通信组件,也能提供较好支持。

边缘计算场景离不开算法的支持,华山 SOM 作为华山二号 A1000 芯片的衍生产品,天然支持黑芝麻智能智能的「山海」AI 人工智能开发平台。得益于不断优化的 AI 工具链,华山 SOM 上已成功移植了目标检测、点云、语义分割、双目、人体姿态、人脸识别等多类算法模型,实现了包括 ADAS、BSD、DMS、环视等在内的车载应用。对于暂时不支持的算子,黑芝麻智能可进行定制化开发,并提供第三方算法移植的技术支持。

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目前,已有多家客户基于华山开发者套件完成了样件开发,正在快速实现量产。据了解,上海锐承通讯科技有限公司、深圳朗道科技有限公司、天津优控智行科技有限公司、复睿智行科技(上海)有限公司等都是成为黑芝麻智能智能的 IDH 合作伙伴。

从 2022 年第四季度开始,华山 SOM 样片已提供给一批意向客户,涉及面向低速自动驾驶场景的双 SOM 方案、面向商用车域控场景的单 SOM 方案以及面向工业检测、V2X、户外扫地机器人、农用无人机等场景在内的边缘计算应用。

产业芯片
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