本報(bào)記者 尹麗梅 童海華 上海報(bào)道
“過去這一年時(shí)間里，整個(gè)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)可以用兩句話來形容：一是回歸商業(yè)本質(zhì)，二是用戶價(jià)值驅(qū)動(dòng)。從很多調(diào)查數(shù)據(jù)可以看到，對(duì)于買車用戶和已經(jīng)使用過智能駕駛的用戶來講，智能駕駛的最基本價(jià)值主要是駕駛安全、放心、輕松、緩解疲勞，這是目前自動(dòng)駕駛最樸實(shí)、最迫切的需求。”
7月6日，在2023中國汽車論壇第五屆全球汽車技術(shù)發(fā)展領(lǐng)袖峰會(huì)上，地平線總裁陳黎明作出上述闡述。
智能駕駛是多年來行業(yè)追逐的熱點(diǎn)。陳黎明表示，從智能產(chǎn)品價(jià)值來看，智能駕駛已成為用戶購買智能汽車的TOP 3影響因素，對(duì)于購買電動(dòng)車的用戶而言，智能駕駛的先進(jìn)性已經(jīng)成為影響其決策的TOP 2要素。在整個(gè)市場上，大眾越來越接受智能化，對(duì)于高級(jí)輔助自動(dòng)駕駛的接受度、認(rèn)可度也越來越高。
不過，他也指出，目前市場上智能汽車的實(shí)際性能仍然參差不齊，有一些讓大眾感到體驗(yàn)不好的地方。譬如，接管的頻率仍然相對(duì)較高，使用范圍相對(duì)而言比較有限，不如老司機(jī)平滑，性價(jià)比也不高。
智能駕駛目前存在的挑戰(zhàn)仍然有很多。在陳黎明看來，一是現(xiàn)有的算法不足以支撐復(fù)雜場景的功能和性能。二是現(xiàn)有硬件的有效算力、帶寬不足以支撐先進(jìn)算法、大模型的運(yùn)行。三是現(xiàn)有軟件架構(gòu)不足以支撐高度自動(dòng)化的快速迭代，使得整個(gè)開發(fā)成本高、開發(fā)周期長。
智能駕駛的發(fā)展對(duì)算力提出了更高的需求
陳黎明談到，去年是高速NOA（自動(dòng)輔助導(dǎo)航駕駛或領(lǐng)航輔助駕駛）元年，今年可能是城市NOA的元年。目前，很多公司都在積極研發(fā)，個(gè)別車型已經(jīng)推向市場，今年還會(huì)有更多城市NOA產(chǎn)品投放到市常
“從發(fā)展路線來看，地平線遵循的一直是漸進(jìn)式發(fā)展路線，逐步去逼近用戶體驗(yàn)的上限�，F(xiàn)階段最主要的任務(wù)是ODD的擴(kuò)展，也就是說從單車道到多車道，從高速到城區(qū)，從簡單場景到復(fù)雜場景，不斷地對(duì)ODD使用場景進(jìn)行擴(kuò)展。下一步，會(huì)致力于提升智能駕駛接管方面的表現(xiàn)。但這并不是說現(xiàn)在的接管次數(shù)就不重要，只是說目前的重點(diǎn)還是在擴(kuò)展ODD上。等到ODD擴(kuò)展到全場景后，下一個(gè)階段的重點(diǎn)才是如何提升百萬公里接管次數(shù)的極限。”陳黎明說。
陳黎明所指的ODD（Operational Design Domain，即設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍）定義了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可行駛工況，是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)安全運(yùn)行基礎(chǔ)，只有在ODD范圍內(nèi)系統(tǒng)才能夠保證正常運(yùn)行。
智能駕駛在開發(fā)范式上亦得到了進(jìn)一步的發(fā)展。目前，軟件高速迭代和性能持續(xù)提升的訴求推動(dòng)了開發(fā)范式從SW1.0（基于規(guī)則）到SW2.0（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)）的轉(zhuǎn)變，越來越多的軟件模塊開始使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)。陳黎明認(rèn)為，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟件迭代，能持續(xù)提升自動(dòng)駕駛的性能和開發(fā)效率。
“從software 1.0 到software 2.0，基于規(guī)則的算法已經(jīng)遇到了上限，沒有辦法解決自動(dòng)駕駛碰到的很多感知相關(guān)的問題。因此，深度學(xué)習(xí)應(yīng)運(yùn)而生，并且更多地應(yīng)用在了自動(dòng)駕駛的感知以及其他的一些模塊里。另外一個(gè)趨勢是，深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前正在更多的模塊里使用。而除了在模塊里使用外，端到端的大模型的使用也在不斷地?cái)U(kuò)展。這使得自動(dòng)駕駛的性能不斷地提升，也使開發(fā)效率得到比較大的提升。”陳黎明表示。
智能駕駛模型也在不斷地變遷。陳黎明談到：“從2018年的ResNet系列到2022年的EfficientNet系列，再到現(xiàn)在的Transformer大模型，參數(shù)量的增加，意味著芯片算力需求在不斷增加。而不管是開發(fā)范式算法的應(yīng)用，還是大模型的應(yīng)用，均對(duì)算力提出了更高的需求。”
據(jù)了解，大模型的應(yīng)用能帶來性能和體驗(yàn)的提升，能提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的自適應(yīng)性、穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和持續(xù)進(jìn)化能力。
目前已有50款合作車型量產(chǎn)
地平線是推動(dòng)智能駕駛在中國乘用車領(lǐng)域商業(yè)化應(yīng)用的先行者之一，在車規(guī)級(jí)芯片、視覺感知、多模態(tài)人機(jī)交互技術(shù)等領(lǐng)域擁有先進(jìn)技術(shù)與開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2016 年，地平線首先提出了關(guān)于智能計(jì)算的新摩爾定律，這個(gè)定律實(shí)際上是把計(jì)算的能力、計(jì)算的效率、計(jì)算的效能幾個(gè)概念有機(jī)地結(jié)合在一起。“智能計(jì)算的新摩爾定律”主要拆分成三個(gè)要素，分別是算法、芯片架構(gòu)與編譯器。如何才能使計(jì)算的能力能夠充分利用起來，以支撐算法的需要，并得到更佳的效能是這個(gè)定律的核心。這個(gè)定律找到了提升芯片性能的方向。
目前，在上述領(lǐng)域，地平線已經(jīng)取得了不錯(cuò)的成績。
6月22日，在加拿大溫哥華舉辦的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議CVPR上，首篇以自動(dòng)駕駛為主題的最佳論文“Planning-oriented Autonomous Driving”從近萬篇投稿中脫穎而出。論文的第一作者以及其他4位研究員均來自地平線。
據(jù)了解，論文中提出了“感知決策一體化”的自動(dòng)駕駛通用大模型UniAD（Unified Autonomous Driving），建立了以全局任務(wù)為目標(biāo)的自動(dòng)駕駛大模型架構(gòu)。作為自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的重要節(jié)點(diǎn)，UniAD模型為自動(dòng)駕駛技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了新的方法與思路。
“UniAD大模型首次將檢測、跟蹤、建圖、軌跡預(yù)測、占據(jù)柵格預(yù)測及規(guī)劃整合到一個(gè)基于Transformer的端到端網(wǎng)絡(luò)框架下，按照感知預(yù)測決策流程來深度融合。它實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛算法和性能的全面提升。與此前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較，它擁有高效、高性能、更安全可控等特征。通過端到端對(duì)UniAD大模型、Transformer大模型和BEV的組合使用，能夠?qū)Φ缆返囊剡M(jìn)行更好的關(guān)聯(lián)和解釋。比如在左轉(zhuǎn)的時(shí)候，左轉(zhuǎn)路線與左轉(zhuǎn)過去后的幾個(gè)車道之間的相互關(guān)系，會(huì)進(jìn)行相應(yīng)關(guān)聯(lián)，使得在整個(gè)規(guī)劃過程中，對(duì)道路要素有更好的理解和關(guān)聯(lián)，也對(duì)重感知輕地圖提供了一個(gè)技術(shù)底座，可以朝這個(gè)技術(shù)方向發(fā)展。”陳黎明說道。
今年4月，在上海國際車展上，地平線發(fā)布了全新一代智能計(jì)算架構(gòu)BPU納什，取得了核心技術(shù)的創(chuàng)新突破，這些突破主要與存儲(chǔ)計(jì)算和數(shù)據(jù)總線的帶寬直接相關(guān)，以進(jìn)一步提升BPU處理的效能和速度。
“這些突破性的核心技術(shù)包括幾個(gè)方面。首先，我們第一次引入了浮點(diǎn)向量加速單元，它是可編程性的，可以使用戶在更細(xì)的顆粒度上進(jìn)行開發(fā)。其次是虛擬化，可以把一個(gè)BPU虛擬成多個(gè)核，使得多重的任務(wù)執(zhí)行完全透明化。對(duì)于終端應(yīng)用和開發(fā)者而言，這對(duì)于復(fù)雜場景的處理非常有效。最后是計(jì)算微架構(gòu)，它可以深入了解計(jì)算過程中的數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)，根據(jù)這些分布特點(diǎn)來設(shè)計(jì)一個(gè)計(jì)算的微架構(gòu)，使得它在計(jì)算過程中動(dòng)態(tài)功耗降低30%以上。”陳黎明說道。
此外，地平線還在不斷優(yōu)化編譯器。“編譯器優(yōu)化，實(shí)際上是把軟件、硬件聯(lián)系在一起，這是一個(gè)非常重要的部分，使得整個(gè)芯片能夠最大程度發(fā)揮優(yōu)勢。”陳黎明表示，地平線今年取得的最新結(jié)果是，通過進(jìn)一步優(yōu)化，編譯器每秒能夠處理1718鄭而2021年7月征程5首次發(fā)布時(shí)，其處理幀數(shù)是1283幀/秒。
“在硬件不變的情況下，只對(duì)編譯器優(yōu)化，就可以很大程度地提升這個(gè)芯片的性能，提升可用的真實(shí)算力。”陳黎明稱，為了提升自動(dòng)駕駛的性能和用戶體驗(yàn)，地平線在不斷提升產(chǎn)品開發(fā)效率以及降低開發(fā)成本，推出了智能駕駛應(yīng)用開發(fā)套件TogetheROSAUTO。這是一個(gè)集開發(fā)、集成和驗(yàn)證三位一體的開發(fā)套件。TogetheROSAUTO包含了支持量產(chǎn)的應(yīng)用開發(fā)框架，開放驗(yàn)證工具、接口與協(xié)議，以及算法和功能節(jié)點(diǎn)，它具備多模塊協(xié)同開發(fā)的性能，解決了行業(yè)多供應(yīng)商協(xié)同開發(fā)的困難，幫助合作伙伴提高效率、降低成本。另外地平線還推出了云開發(fā)平臺(tái)。目前，地平線已經(jīng)打通了全產(chǎn)業(yè)鏈的生態(tài)合作。”陳黎明說道。
據(jù)陳黎明介紹，地平線目前已有50款合作車型量產(chǎn)，征程芯片出貨量已經(jīng)達(dá)到300萬片，與超過20家車企共計(jì)120多款車型達(dá)成量產(chǎn)定點(diǎn)合作。
（編輯：張碩 校對(duì)：顏京寧）
