三大布局、兩個IP，AI芯片創(chuàng)企殺進智能駕駛賽道。

自ChatGPT3問世以來，世界對于AI的期待空前提升，一股用大模型賦能千行百業(yè)的浪潮翻涌而起。

智能駕駛行業(yè)同樣刮起了一股“GPT”熱風(fēng)：先是毫末智行發(fā)布了智能駕駛生成式大模型DriveGPT，緊接著，斑馬智行發(fā)布了基于阿里通義千問大模型的Banma Co-Pilot汽車AI能力體系。就在一個月前的理想家庭科技日上，理想汽車也宣布將不再依賴高精地圖研發(fā)城市NOA產(chǎn)品，而是要憑借自研的認知大模型MindGPT來提升汽車智能駕駛效果。

在大模型時代，汽車智能駕駛算法進一步升級，這對芯片的運算支持能力提出了更高的要求。

而另一方面，整車市場目前競爭激烈，汽車降價、玩家洗牌、內(nèi)卷加速成為汽車行業(yè)的熱點詞匯。以“降本增效”為核心，汽車供應(yīng)鏈整體承壓，傳導(dǎo)到智能駕駛芯片環(huán)節(jié)，一款將成本壓縮到極致的AI芯片成為稀罕貨。

性能與成本兼顧，車企“既要又要”，行業(yè)對高性價比智駕芯片的呼聲愈烈。從特斯拉的FSD芯片，到Mobileye、英偉達的量產(chǎn)輔助芯片，再到國內(nèi)車芯企業(yè)地平線、芯馳，全球車芯企業(yè)均在競逐“性價比之王”。近期剛剛官宣殺入車芯賽道的人工智能感知與邊緣計算芯片企業(yè)愛芯元智也是其中之一。

在大模型時代，汽車行業(yè)需要一款什么樣的芯片？高性能與低成本之間的平衡如何達成？圍繞這兩大問題，在前不久舉行的世界人工智能大會期間，「甲子光年」采訪了愛芯元智創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官仇肖莘以及愛芯元智汽車事業(yè)部總裁龔惠民，聽了聽他們對當下智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢的看法。

愛芯元智創(chuàng)立于2019年，主營賽道包括智慧城市和智能駕駛兩大方向，其自主研發(fā)、生產(chǎn)的SoC芯片AX650N和車規(guī)芯片M55、M76系列均可支持“Transformer”大模型運行，是國內(nèi)目前為數(shù)不多能夠在邊緣側(cè)適配“Transformer”大模型的芯片供應(yīng)商。

針對大模型對智能駕駛行業(yè)的意義，仇肖莘表示，多模態(tài)大模型有助于智能駕駛實現(xiàn)從感知到?jīng)Q策、規(guī)劃、控制的全AI優(yōu)化，同時幫助覆蓋全部道路場景，緩解智能駕駛的“長尾問題”。從這個角度看，大模型像是智能駕駛的“終極理想”。而實現(xiàn)這個理想，一枚性價比足夠高、能以最高效率運作大模型的邊端側(cè)AI芯片不可或缺。在算法之外，合適的芯片是卡住智能駕駛大模型落地的最大難題。

1.大模型時代的車芯機遇

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在中科院雄安創(chuàng)新研究院認知智能實驗室副主任黃武陵眼中，“自動駕駛技術(shù)正進入以數(shù)據(jù)和知識雙驅(qū)動的多模態(tài)感知和認知理解為代表的新階段?！彪S著語言大模型、視覺大模型的出現(xiàn)，自動駕駛行業(yè)迎來了新的發(fā)展機遇。

一套完整的智能駕駛解決方案，通常包含感知、規(guī)劃、決策、控制四大環(huán)節(jié)。過去，在智能駕駛前裝市場，感知是最早用上“模型算法”的環(huán)節(jié)，汽車芯片里的GPU部分也大多用于“感知”環(huán)節(jié)的計算。商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家王曉剛曾提出，“當前大多是感知輸出一個結(jié)果，基于規(guī)則做一些判斷，做出決策，然后再基于手動規(guī)則，實現(xiàn)規(guī)劃控制。”

這種控制手段不夠智能，也不夠精準，而大模型的到來會為這種情況帶來變化。

龔惠民對這一趨勢有個判斷，“目前的車載智能是一個多任務(wù)系統(tǒng)，那些復(fù)雜的任務(wù)需要非常多的小模型來分別實現(xiàn)。而智能駕駛的未來會走向端到端，可以用單一的大模型或者用少量的模型進行替代，智能駕駛的效率和性能會因此提升。”

此外，智能駕駛行業(yè)的另一個問題是駕駛場景無法全覆蓋，智能駕駛市場目前主要分為一體機、行泊一體、高速NOA和城市NOA四個層次，技術(shù)已實現(xiàn)90％以上場景的覆蓋，但仍有10％的長尾場景無法解決。而大模型恰好可以憑借在環(huán)境認知理解、智能決策等方面的能力，達到類似于人類駕駛的能力，覆蓋到此前未遇見的小眾場景。

仇肖莘將大模型在智能駕駛領(lǐng)域的優(yōu)勢總結(jié)為三點，“其一是能夠做到‘單模型多任務(wù)’，將原本屬于規(guī)則判斷的部分全部用AI做替代；其二是泛化性更強，智能駕駛技術(shù)中還有10%的場景難以覆蓋，而大模型可以疏解智能駕駛的‘長尾問題’；其三則是精度與運算效率進一步提升。”

基于這樣的優(yōu)勢，目前，國內(nèi)以“Transformer”大模型為基礎(chǔ)打造的智能駕駛解決方案快速發(fā)展，毫末智行、斑馬智行等智能駕駛算法公司以及理想等整車企業(yè)紛紛“上車”。其中，最火的是與Transformer結(jié)合的BEV大模型，目前，年內(nèi)落地BEV，已經(jīng)是國內(nèi)智能駕駛頭部玩家的共識。

大模型在智能駕駛領(lǐng)域的優(yōu)勢顯而易見，那么推動其落地的難點是什么呢？

仇肖莘認為，關(guān)鍵還是要有一款能夠滿足車企需要的高性價比芯片。一方面，隨著國內(nèi)汽車業(yè)競爭內(nèi)卷愈發(fā)嚴重，車企要求L2+的自動駕駛方案未來要進一步降價，芯片企業(yè)的成本控制能力要更強；另一方面，自動駕駛算法的復(fù)雜化又會要求芯片算力持續(xù)攀升。綜合之下，一款既能支持Transformer高效率運行，同時又能滿足低成本要求的芯片會成為車企的核心需求。

對于這一趨勢，愛芯元智的芯片架構(gòu)師們早在2021年時就有了初步判斷，他們自那時起就為愛芯元智研發(fā)的愛芯通元混合精度NPU預(yù)埋了“Transformer”大模型的支持能力。同時，其研發(fā)的第一顆車規(guī)芯片M55H，也在2022年7月通過認證。

這種預(yù)判性也是愛芯元智選擇在今年6月宣布殺入智能駕駛賽道的底氣，目前，愛芯元智已成為國內(nèi)為數(shù)不多能夠在邊緣側(cè)適配“Transformer”大模型的芯片供應(yīng)商。6月底，愛芯元智的M55H芯片已經(jīng)在兩款車型上量產(chǎn)，最新一代的M76系列芯片也進入認證程序。

據(jù)龔惠民介紹，其M76系列芯片在模型支持與算子的豐富程度上，能夠充分滿足BEV、Transformer大模型的計算需要，是這一細分市場下性能最好的芯片。

隨著大模型威力的進一步顯現(xiàn)，能夠支持“Transformer”高效運行的車規(guī)芯片會變得愈發(fā)重要。據(jù)車百智庫數(shù)據(jù)，2022年，全球汽車AI芯片的市場規(guī)模已達到102億美元，是最大的AI芯片需求市場。而在BEV大模型不斷落地的當下，愛芯元智會憑借在AI芯片領(lǐng)域的積累，獲得更大的市場機遇。

2.憑借核心自研IP，殺進智能駕駛賽道

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目前，新能源汽車賽道的競爭愈發(fā)激烈。抓住大模型帶來的機遇，6月8日，愛芯元智宣布入局智能駕駛賽道。但汽車供應(yīng)鏈自有一套等級森嚴的邏輯，車企極為注重決策安全，也吝嗇替換供應(yīng)商帶來的高昂成本，因此，一個行業(yè)新人想在智能駕駛賽道扎下根來并不容易。

愛芯元智殺入智能駕駛賽道的窗口機會，一個來自于外部的行業(yè)機遇，即持續(xù)三年的汽車缺芯潮；另一個則來自于仇肖莘對于行業(yè)的預(yù)判，她在2021年時即決定布局智能駕駛行業(yè)，先見成先得。

自2020年起，汽車行業(yè)就陷入到缺芯潮中，車企產(chǎn)能因此大受限制。中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉曾在2022年底表示，“三年的芯片短缺使中國汽車減產(chǎn)超過了200萬輛?！痹谶@一背景下，***替代需求增長，2021年時，愛芯元智抓住汽車芯片國產(chǎn)化機遇，獲得了幾家Tier1廠商的認可，由此開始了汽車芯片的布局。

而關(guān)于行業(yè)預(yù)判，仇肖莘強調(diào)，對芯片企業(yè)來說，出貨量多寡是影響賽道選擇的最關(guān)鍵因素。愛芯元智從未將戰(zhàn)略布局限定為智慧城市或智能駕駛某一領(lǐng)域，而是將與視覺感知、NPU、計算相關(guān)的潛在應(yīng)用領(lǐng)域都視為公司可以觸及的市場方向，如何讓愛芯元智自研的兩大核心IP——愛芯智眸AI-ISP和愛芯通元混合精度NPU在最大程度上賦能行業(yè)，才是公司思考的底層邏輯。

2019年時，智慧城市是僅次于手機的第二大AI芯片市場，到了2022年，汽車AI芯片的市場規(guī)模達到102億美元，是手機市場的3倍。市場空間本就巨大，且目前國產(chǎn)化替代需求剛剛起步，愛芯元智此時殺入智能駕駛賽道時機并不晚。據(jù)車百智庫統(tǒng)計，2023年，廣汽乘用車***占有率將達到20%左右，而上汽乘用車也將在2025年把***占有率提升至20%，中國汽車芯片賽道的發(fā)展才剛剛開始。

在行業(yè)機遇面前，愛芯元智的相對優(yōu)勢很明顯，其兩大核心IP，愛芯智眸AI-ISP和愛芯通元混合精度NPU已經(jīng)高度成熟，在智慧城市賽道打磨多年，這兩大技術(shù)可以輕易復(fù)用在智能駕駛領(lǐng)域。兩大賽道一同發(fā)力，芯片的研發(fā)費用被最大程度的分攤，愛芯元智的汽車芯片因此會更具性價比。

關(guān)于愛芯智眸AI-ISP和愛芯通元混合精度NPU兩大技術(shù)在智能駕駛賽道的威力，仇肖莘表示，“應(yīng)用于攝像頭的視覺處理芯片和智能駕駛芯片的技術(shù)邏輯是一樣的，都是視覺處理能力+計算能力，這剛好是愛芯元智過去幾年一直在不斷迭代的領(lǐng)域?！?/p>

她介紹到，“在視覺處理能力上，愛芯元智首創(chuàng)的ISP技術(shù)將人工智能的Deep Learning應(yīng)用到圖像處理當中，能夠在環(huán)境光線不好的時候清晰視物，讓黑夜朗如白晝，滿足汽車在雨天、陰天、夜間的感知需求。愛芯元智自研的混合精度NPU則能有效提高芯片效能功耗比，更契合車端芯片需求，且支持運行Transformer模型，是業(yè)界第一個在邊緣側(cè)AI芯片上運行大模型的芯片企業(yè)?！?/p>

目前，在汽車芯片領(lǐng)域，愛芯元智已形成包括M55、M76、M77三個系列芯片新品在內(nèi)的產(chǎn)品序列，其中，M55H是其目前上量的核心，采用1V1R硬件配置，主要面向L2級自動駕駛、CMS及DMS開發(fā)套件等應(yīng)用，擁有8TOPS算力，在拿下兩款車型的量產(chǎn)之后，公司計劃于第三季度拿下新的量產(chǎn)訂單。

M76系列芯片面向L2+級智能駕駛市場，規(guī)劃算力為60TOPS，M77系列芯片則面向城區(qū)NOA等高階智能駕駛市場，三款芯片均可支持Transformer算法，在能力上呈遞增趨勢。到明年初，M76芯片預(yù)計可通過車規(guī)級認證，到2025年，M77芯片預(yù)計實現(xiàn)量產(chǎn)。

愛芯元智人工智能算力平臺層級架構(gòu)示意圖 圖片來源：愛芯元智官網(wǎng)

基于上述諸多優(yōu)勢，愛芯元智形成了擁有平臺層、模型層、應(yīng)用層三層架構(gòu)的算力平臺，平臺層即軟件+芯片的人工智能算力平臺，模型層即Transformer大模型、應(yīng)用層則包括智慧城市、智能駕駛、智能IOT三大應(yīng)有賽道?；谶@一平臺，愛芯元智能為車企提供軟件+硬件結(jié)合的解決方案，并提供一套成熟工具鏈，幫助車企快速上手。

在大模型時代，愛芯元智車規(guī)芯片對Transformer算法的支持，能夠讓其車芯在性能和功耗兩方面處在行業(yè)領(lǐng)先位置。隨著以BEV為代表的自動駕駛Transformer大模型在今年加速落地，愛芯元智NPU芯片的發(fā)展優(yōu)勢將會被放大。

在更遠的未來，隨著汽車芯片國產(chǎn)化率的逐步提升，車企開始追求芯片性價比，如愛芯元智這類在芯片技術(shù)上有獨特優(yōu)勢、能通過布局多個賽道有效降低造芯成本的芯片企業(yè)會獲得足夠廣闊的發(fā)展空間。

編輯：黃飛

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