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作者 | 朱世耘，編輯 | 章漣漪
“新型基礎(chǔ)設(shè)施正在成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵支撐和重要物質(zhì)保障。” 發(fā)改委在“十四五”規(guī)劃《綱要》中，如此定義“新基建”的意義和作用。
如今，地平線拿出了智駕產(chǎn)業(yè)的“新基建”——新一代征程6系列車載智能計(jì)算方案。其中，旗艦版算力高達(dá)560 TOPS，對BEV、Transformer的支持效率相比主流競品，高出了11倍之多。
“征程6旗艦，為新一代城區(qū)NOA而生。”地平線芯片產(chǎn)品規(guī)劃與市場總經(jīng)理尹凌冰在11月18日的溝通會上反復(fù)強(qiáng)調(diào)。
“進(jìn)城、開城”，是今年各家發(fā)布會上最熱的技術(shù)賣點(diǎn)，和折扣最大的落地功能。行業(yè)巨大的進(jìn)城熱情和難以兌現(xiàn)的用戶體驗(yàn)背后，是上層技術(shù)方案、中層軟硬件設(shè)施和底層產(chǎn)業(yè)生態(tài)都仍在0到1的探索和建設(shè)過程中。
截至目前，地平線征程5被量產(chǎn)的高階場景仍是高速NOA。為城區(qū)場景而生的征程6，能否成為行業(yè)“進(jìn)城、開城”的新基建？
01、進(jìn)城，進(jìn)入“無人區(qū)”
“城區(qū)面臨的挑戰(zhàn)，不管從研究角度、算法的演進(jìn)，還是嵌入式超級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的量產(chǎn)工程講，面臨的挑戰(zhàn)都很大。” 尹凌冰在演講中表示。
作為計(jì)算平臺，征程6面對著全然不同的計(jì)算任務(wù)。
目前，高速NOA的硬件方案已逐漸固化：大多以2（前視攝像頭）-7個（增加周視、后視）攝像頭、5個毫米波雷達(dá)、12個超聲波雷達(dá)作為感知硬件，32-128TOPS算力芯片。算法方案則也基本趨同：或基于規(guī)則的感知和規(guī)控算法，或由CNN類小模型組成感知算法，配合規(guī)則的規(guī)控算法。其中少數(shù)頭部玩家開始將BEV、transformer算法引入高速NOA的感知端。
相對簡單的場景、較小的數(shù)據(jù)規(guī)模和成熟算法。被燃油車時代的豪華品牌驗(yàn)證過，服務(wù)于規(guī)則算法和CNN類算法的計(jì)算平臺，以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)帶寬等“基礎(chǔ)設(shè)施”，仍可滿足 L2級和高速NOA的功能實(shí)現(xiàn)。
但沒有人讓“機(jī)器”在熙熙攘攘的城市中“自動駕駛”過。能夠滿足城市場景需求的智駕軟硬件方案，仍在從0到1的探索當(dāng)中。
硬件方案中，11個攝像頭仍覺不足，要不要激光雷達(dá)，是激光雷達(dá)還是4D毫米波，前后角雷達(dá)先去哪個？都是懸而未決，各自驗(yàn)證的命題。
算法方案則處在“摸著特斯拉過河”，和無特斯拉可“摸”的未知領(lǐng)域：
已被驗(yàn)證有效的Transformer類模型，相較傳統(tǒng)的CNN類模型不僅規(guī)模龐大，而且難以直接量化部署到“CNN時代”的部分類型算子上和服務(wù)框架下，性能和精度表現(xiàn)不佳。
感知、預(yù)測、規(guī)劃、控制四部分的算法仍是“新老同堂”：感知、預(yù)測模塊算法開始以數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟件2.0（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）為主，頭部玩家甚至走到了模塊內(nèi)的端到端。但在規(guī)劃和控制模塊，仍以規(guī)則驅(qū)動的軟件1.0（手寫代碼）為主。
更重要的是，進(jìn)城后規(guī)劃控制難度極速提升，導(dǎo)致基于規(guī)則的算法系統(tǒng)復(fù)雜度幾何級增長，也迫使行業(yè)對占用網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡洛樹搜索等全新的新模型、大模型的探索和實(shí)踐。
盡管技術(shù)方案尚未穩(wěn)定，但市場的耐心并不多。
特斯拉FSD已經(jīng)劃下萬元級的高階智駕成本線，華為、小鵬的“開城”計(jì)劃將于2024年快速落地，“高性能、高速度、低成本”進(jìn)入“城市智駕”中國智能車迎來了“城市NOA”的賽點(diǎn)，而且后來的玩家希望“高性能、高速度、低成本”的進(jìn)入賽道。
在高度不確定的“進(jìn)城”進(jìn)程中，征程6要提供確定性。
02、不只560T
征程6這次首先補(bǔ)齊了在算力上的短板，560Tops的算力較之英偉達(dá)Orin-X，是一塊更比兩塊大。
“旗艦版560Tops的算力，是由詳細(xì)的軟硬件仿真系統(tǒng)（試驗(yàn)）來確定的，結(jié)合了業(yè)界算法和性能演進(jìn)的趨勢。”尹凌冰向《賽博汽車》表示：“城市路況更加復(fù)雜，感知要更高頻地觀察世界，高階的PNC（規(guī)劃控制）也是非常復(fù)雜的一個系統(tǒng)，對CPU、BPU都有更高的要求，所以征程6旗艦版的算力有非常大的飛躍?！?/p>
征程6旗艦版在業(yè)內(nèi)首次將CPU、BPU、GPU和MCU四種計(jì)算單元集成在一塊芯片上。此前，作為執(zhí)行控制器的MUC往往是單獨(dú)在主算力芯片之外，以硬隔離的方式實(shí)現(xiàn)安全性。
560Tops中，地平線自研的BPU加速核自然是主體，在自動駕駛整體算法向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型的確定性下，滿足Transformer、蒙特卡洛樹搜索類大模型巨大的算力需求。
與此同時，征程6旗艦版此次通過采用14個ＡＲＭ A78AE核，相比征程5有了大幅提升，CPU算力超350KDMIPS（ｏｒｉｎ采用12個A78AE核，約為200 KDMIPS）；MCU相較行業(yè)傳統(tǒng)主流，算力提升超過3.5倍。
因?yàn)槌鞘袌鼍爸校?guī)劃和控制任務(wù)都變得越來越復(fù)雜。
目前，頭部玩家已開始探索用端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成預(yù)測任務(wù)，但仍需要后端的決策和控制系統(tǒng)通過邏輯計(jì)算優(yōu)化得出結(jié)論。而且由于城市場景中交通參與者數(shù)量和類型眾多、運(yùn)動模式眾多、交通法規(guī)復(fù)雜多變，交通邏輯的復(fù)雜程度顯然遠(yuǎn)超高速場景。
面向邏輯類計(jì)算的CPU為復(fù)雜的城市場景決策提供算力支持。MCU算力提升后，則可不再僅部署基礎(chǔ)規(guī)則，是將控制所需的函數(shù)部署在車端，一方面擴(kuò)大可計(jì)算的場景，另一方面則提升控制算法系統(tǒng)的駕乘表現(xiàn)。
對GPU的應(yīng)用上，尹凌冰表示，目前GPU更多面向艙內(nèi)感知以及SR上智駕相關(guān)的渲染集成。
03、“時間”就是生命
“寧停三分，不搶一秒”的規(guī)則背后，是高度時間敏感的城市場景。
按照60公里/小時這樣通常的城市路況時速計(jì)算，其平均剎車距離為22.85米，即1.4秒左右的反應(yīng)時間。MIT的研究顯示，人類從觀察路況到做出反應(yīng)的時間在390-600毫秒（1秒=1000毫秒）之間，但對于智能駕駛系統(tǒng)來說，反應(yīng)時間是不確定的。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算速度通常在幾十毫秒之內(nèi)。但由于城市場景對網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和系統(tǒng)復(fù)雜度的要求大幅增強(qiáng)，子系統(tǒng)時延的疊加，導(dǎo)致整體智駕系統(tǒng)能否在“安全時間”內(nèi)運(yùn)行的不確定性隨之增大。
對于要進(jìn)城的征程6旗艦版來說，保證系統(tǒng)跑進(jìn)“安全時間”尤為重要：一方面要不斷降低時延，另一方面則要確定每個子系統(tǒng)的時延情況，保證整個系統(tǒng)的時延預(yù)期。
要想快，先修路。征程6旗艦版可接入萬兆以太網(wǎng)。更重要的是，在芯片上地平線修起了“高速”：自研SOC總線，構(gòu)建起CPU、BPU、GPU、MCU之間的數(shù)據(jù)傳輸通路。
此前，業(yè)內(nèi)主要采用ARM等大廠提供的總線架構(gòu)。但“從流量控制、帶寬、高效組合各個計(jì)算單元等需求來說，業(yè)內(nèi)已有技術(shù)不太夠。所以基于多年積累，我們決定自研總線” 尹凌冰表示。
從結(jié)果來看，征程6旗艦版片上的帶寬達(dá)到TB級，較之業(yè)內(nèi)優(yōu)秀水平提高了2倍，加上先進(jìn)的QoS（Quality of Service，服務(wù)質(zhì)量，一種網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)制，用來解決網(wǎng)絡(luò)延遲和阻塞等問題）調(diào)度技術(shù)，獲得非常高的確定性時延，為確保系統(tǒng)在“安全時間”范圍內(nèi)運(yùn)行提供前提。
值得注意的是，該自研SoC總線全鏈路ASIL—D（最高車規(guī)安全等級），其中CPU的14個A78AE核上首創(chuàng)靈活可配的lockstep（鎖步），靈活分配兩個處理器構(gòu)成相互監(jiān)控的冗余系統(tǒng)，不間斷檢查程序運(yùn)行，建立故障抑制區(qū)，防止故障蔓延；MCU通過雙域通信的自研協(xié)議橋，與同在片上的主域?qū)崿F(xiàn)了堪比物理隔離的高安全強(qiáng)隔離。
提升各個子系統(tǒng)效率也很重要。
在輸入端，征程6旗艦版支持接入24路高清攝像頭（1800萬前置攝像頭）、激光雷達(dá)、4D毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、智駕地圖和高精慣導(dǎo)數(shù)據(jù)，以及DMS、OMS、CMS、TOF等多種座艙交互數(shù)據(jù)。其中，通過優(yōu)化ISP (圖像信號處理)，比主流競品的數(shù)據(jù)吞吐量提升了三倍，包括24bit動態(tài)范圍，延遲大幅度降低80%
存儲方面，征程6旗艦版采用全新的片上存儲系統(tǒng)，針對BPU子系統(tǒng)和大參數(shù)Transformer的特性，設(shè)計(jì)L0M、L1M、L2M三級存儲系統(tǒng)，“讓BPU整個系統(tǒng)能夠算的快，數(shù)據(jù)也能夠供得上，工作在非常好的效率下” 尹凌冰表示。
04、地平線版“CUDA核”
除大算力和片上、系統(tǒng)間大帶寬的儲備外，如何為不確定的算法技術(shù)準(zhǔn)備確定性的計(jì)算平臺？地平線在征程6所應(yīng)用的納什架構(gòu)上，構(gòu)建出了的自己的“CUDA核”。
英偉達(dá)的計(jì)算核心，包含可支持FP16、INT8/INT4/Binary、TF32、 BF16、 FP64等多種數(shù)據(jù)精度的張量核，以及FP32、FP64、INT32等主流精度的向量加速單元CUDA核，并通過2006年發(fā)布的CUDA?通用并行計(jì)算架構(gòu)實(shí)現(xiàn)軟硬解耦，對支持不同精度的算子進(jìn)行靈活編程。
英偉達(dá)CEO黃仁勛在CUDA生態(tài)積累14年后放言：“ 英偉達(dá)不是游戲公司，它將推動下一個人工智能大爆炸”。
征程5上也有類似的向量加速單元，但不支持浮點(diǎn)計(jì)算。到了征程6上，地平線版的“CUDA核”正式落地?！?strong>我們第一次引用了浮點(diǎn)向量加速單元，使得可編程性包括對于算法的支持變得更好，而且使得用戶可以在更細(xì)顆粒度上進(jìn)行開發(fā)。”地平線創(chuàng)始人兼CTO黃暢在介紹納什架構(gòu)時表示。
與英偉達(dá)的CUDA語言類似，地平線也開始提供相應(yīng)的編程范式。
一個是DSL（領(lǐng)域特定語言），可以將基礎(chǔ)的BPU算子用輕代碼的方式整合在一起，去設(shè)計(jì)一個全新的算子完成復(fù)雜任務(wù)，包括模型間的調(diào)度、前處理、后處理。
一個HPL，提供像Numba（一款可以將python函數(shù)編譯為機(jī)器代碼的JIT編譯器）或者Triton（英偉達(dá)的一種深度學(xué)習(xí)/多線程推理模型部署用服務(wù)框架）一樣底層的細(xì)粒度計(jì)算編程方式，用C語言或者Python的代碼去描述開發(fā)者所想要實(shí)現(xiàn)的計(jì)算功能，從而提供CUDA級別的編程能力。
最終，通過“支持并行浮點(diǎn)算力”和“對關(guān)鍵算子以超越函數(shù)的方式進(jìn)行加速”，征程6旗艦版能夠?qū)⑦^去大量在CPU上運(yùn)行的內(nèi)容放在BPU上，加速計(jì)算過程的同時，減少了數(shù)據(jù)從BPU到CPU之間的搬運(yùn)工作，大幅提升了整個計(jì)算效率。
“對于中高階智駕來說，需要非常高效的支撐最先進(jìn)的算法?！?尹凌冰表示：“芯片技術(shù)扎根得更深架構(gòu)更強(qiáng)壯，有更好的通用性和靈活性，算法的口子張得越開，為行業(yè)提供真正有長久生命力的解決方案。”
05、低成本、快部署
征程6旗艦版不僅要解決計(jì)算問題，還要為城市NOA大規(guī)模上車，提供成本和速度的解決方案。
征程6將CPU、BPU、GPU、全功能的MCU，四芯合一架構(gòu)降低了整個系統(tǒng)硬件架構(gòu)的復(fù)雜程度，從而有效提升了性價比。
與此同時，配合征程6的Matrix6授權(quán)包，提供硬件參考方案設(shè)計(jì)、基礎(chǔ)軟件及功能安全組件、文檔說明、應(yīng)用示例、量產(chǎn)支持等，幫助車企和Tier1快速部署算法。
“大概一到兩周，就可以從征程5到征程6的算法遷移。”地平線副總裁兼智能汽車事業(yè)部總裁張玉峰表示。
事實(shí)上，高階智駕的成本除軟硬件外，部署和系統(tǒng)適配也是非常重的一部分，而且往往無法帶來用戶能夠感知的新特性、新功能?？焖俨渴鹨馕吨髽I(yè)能有更多的時間和成本，用于強(qiáng)感知，區(qū)別劃的應(yīng)用開發(fā)和體驗(yàn)打磨。
除計(jì)算平臺和軟件工具包外，地平線還開始對更多基礎(chǔ)功能和模組進(jìn)行打包，進(jìn)一步提升車企使用地平線計(jì)算平臺的易用性。
整合硬件的SiP模組，基于BGA的封裝，包含DDR芯片/PMIC電源芯片組成的最小系統(tǒng)，滿足車規(guī)AEC—Q104，這個既大大減少客戶對于板級設(shè)計(jì)的復(fù)雜度，又能加速量產(chǎn)周期和量產(chǎn)時間，優(yōu)化綜合的系統(tǒng)成本。
基礎(chǔ)智駕功能賦能包：包括AEB Flag在內(nèi)的L2 ADAS前視感知SDK（軟件開發(fā)工具包，如接口協(xié)議等），符合最新NCAP法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。“讓大家能夠更專注在中高階應(yīng)用開發(fā)上，安全這部分的保障可以讓我們來承擔(dān)” 尹凌冰表示。
按照計(jì)劃，明年4月征程6系列將正式發(fā)布，并于第四季度完成首批量產(chǎn)車型交付，比亞迪、廣汽集團(tuán)、大眾汽車集團(tuán)旗下軟件公司CARIAD、博世成為征程6的首批量產(chǎn)意向合作伙伴。
地平線的十年愿景是：通過軟硬結(jié)合，使全系統(tǒng)的成本更加合理可控，每一輛車都可以搭載自動駕駛系統(tǒng)，覆蓋99%以上道路場景，接管率小于10萬公里/次，舒適度五星，且通行效率較人類駕駛提高10%。
如今征程6系列，為這一愿景提供了具象的落地方案。
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