РАЗНИЦА между отечественным и зарубежным автономным вождением и разработка отечественных микросхем искусственного интеллекта

 

С наступлением эры 5G и развитием технологий искусственного интеллекта все больше и больше отраслей интегрируют искусственный интеллект и Интернет вещей и применяют их в области интеллекта, а интеллект стал целью и ориентированной на спрос трансформации и модернизации традиционных автомобильные компании.

В процессе развития автомобильного интеллекта автономное вождение привлекает широкое внимание во многих сценариях применения в автомобилях, и это также область с более высоким порогом. Ставя перед чипами ИИ более сложные задачи, это также увеличивает спрос на ИИ-чипы. В области автономного вождения многие гиганты чипов, такие как NVIDIA и Intel, уже давно работают в мире. В этом контексте, как отечественные производители микросхем искусственного интеллекта могут управлять ветром и волнами?

Различия в развитии отечественного и зарубежного автономного вождения автомобилей
Что касается автономного вождения, генеральный директор Tesla Илон Маск сказал, что Tesla очень уверена в достижении уровня автономного вождения или полностью автономного вождения уровня L5 в будущем. Он сказал: «Я думаю, что мы очень близки к автономному вождению уровня L5». Для этого Tesla разработала собственный автомобильный ИИ-чип. Хотя Tesla активно продвигает автономное вождение на уровне L5, разработка автомобильных чипов искусственного интеллекта не произойдет в одночасье. Маск также заявил, что «для полного использования возможностей полностью автономного управляющего компьютера Tesla может потребоваться не менее одного года».

Согласно классификации Общества автомобильных инженеров (SAE) автономного вождения, всего существует шесть уровней L0-L5. Верхний уровень L5 определяется как система, которая может выполнять операции вождения в любых дорожных условиях без вмешательства водителя. Если Tesla сможет достичь уровня автономного вождения L5, это станет еще одной вехой в истории развития автомобилей. В отличие от радикализации Теслы, внутренняя автомобильная разведка, похоже, «отстает». Судя по текущей раскладке отечественных автоконцернов, они в основном находятся в стадии L2 и уверенно переходят на автономное вождение L2 + или L3. С точки зрения развития автономного вождения, есть очевидные различия в стране и за рубежом.

Начиная с 2019 года, системы помощи при вождении уровня L2 постепенно увеличиваются в моделях среднего и высокого класса. 28 июля этого года GAC Group выпустила экосистему ADiGO. Эта система будет первой, которая будет установлена ​​на моделях Aion LX, и, как ожидается, станет первым в мире серийным беспилотным внедорожником L3. В настоящее время L4 в основном реализован в относительно закрытых сценах, которые относительно малы и просты в реализации, но для применения в более крупных реальных сценах требуется время. Что касается того, когда будет реализовано автоматическое вождение на уровне L4, директор по маркетингу Black Sesame Ян Юсинь сказал Jiwei. «Реализация автоматического вождения уровня L4 может занять 3-5 лет. Вычислительной мощности оборудования относительно легко достичь, но программное обеспечение предъявляет более высокие требования к зрелости и поддержке автомобилей для краевых сцен ».

В настоящее время отечественные производители, такие как Weimar, Xiaopeng и GAC New Energy, занимаются умными автомобилями. Текущий внутренний верхний уровень ограничен уровнем L3. Для умных автомобилей L4 и выше отечественные производители особо не упоминают.
Вышеупомянутый человек считает, что «в конечном итоге, в основном, уровень выше L4 требует сильных алгоритмов, вычислительной мощности и поддержки данных. Следовательно, требования к автомобильным микросхемам искусственного интеллекта, обеспечивающим вычислительную мощность, чрезвычайно высоки ».

Отечественные компании по производству микросхем ИИ растут на ветру
Разница в развитии автомобильного вождения дома и за рубежом связана с разработкой микросхем искусственного интеллекта для автомобилей в стране и за рубежом. Индустрия зарубежных микросхем развивается уже давно, а производственная цепочка является зрелой. Международные гиганты, такие как Nvidia, Qualcomm и Intel, последовательно запустили компоновку микросхем в смежных областях автомобильной разведки. Хотя отечественная промышленность микросхем началась поздно, внутренний рынок и проводимая политика создали благоприятные условия. Чипы AI открывают тенденцию развития, и ожидается, что компании, производящие чипы AI в области автономного вождения, будут стремительно расти.

Для гигантов микросхем, хотя выход в область автономного вождения микросхем ИИ означает постоянные высокие инвестиции в НИОКР на ранней стадии, размер рынка и скорость развития в этой области станут новой точкой роста их бизнеса. Согласно данным Roland Berger, объем рынка автомобильных систем в мире составляет 113,8 миллиарда долларов США в 2020 году, а к 2030 году размер рынка достигнет примерно 500 миллиардов долларов США, из которых будут внесены чипы, датчики и т. Д. на основной дополнительный рынок. Огромный размер рынка также привлек к участию китайских игроков. В настоящее время такие компании, как Black Sesame и Horizon, выпустили продукты собственной разработки. Black Sesame Technology официально выпустила чип автономного вождения Huashan II A1000 в июне 2020 года с вычислительной мощностью одного чипа AI до 70TOPS. Контроллер домена, состоящий из двух Huashan No. 2, может обеспечивать до 140TOPS вычислительной мощности AI. Стоит отметить, что потребляемая мощность чипа составляет всего 25 Вт. Директор по маркетингу Black Sesame Ян Юсинь сказал Jiwei.com: «Однокристальная вычислительная мощность Tesla составляет 72 TOPS, но обеспечивает 1 TOPS вычислительной мощности на ватт; наше преимущество перед Tesla заключается в его высоком коэффициенте энергоэффективности, который может обеспечить вычислительную мощность 5-6TOPS ». Контроль энергопотребления важнее высокой вычислительной мощности. Он считает, что« Поскольку вычислительная мощность чипов в автомобилях в будущем станет выше и выше, если вы не будете уделять внимание контролю энергопотребления и сделаете его слишком высоким, это создаст большую нагрузку на электромобили ».

Можно сказать, что взгляды Black Sesame на контроль энергопотребления совпадают с взглядами автомобильных компаний. Именно из-за высокого энергопотребления чипа Xavier предыдущего поколения, использующего NVIDIA Orin, Tesla также встала на путь собственной разработки. По словам Ян Юйсиня, Black Sesame в настоящее время предварительно сотрудничает с основными отечественными моделями, такими как FAW, SAIC и Weilai. Из-за длительного цикла исследований и разработок в автомобильной промышленности ожидается, что массовое производство моделей не будет запущено до конца 2021 - начала 2022 года. Помимо семян черного кунжута, Horizon также добилась прорыва в применении чипов автомобильного класса. ИИ-чип второго поколения, использовавшийся в предыдущем путешествии, был официально произведен серийно и использовался в вычислительной платформе NPU с интеллектуальной кабиной. По словам Хуан Чанга, вице-президента Horizon, «в этом году будет выпущен революционный продукт». Что касается микросхем для восприятия автономной среды вождения, микросхемы Horizon AI в настоящее время обеспечивают 2TOPS вычислительной мощности на ватт.

Что касается развития рынка микросхем ИИ для автономного вождения, Хуанг Чанг сказал: «С микросхемами автономного вождения не все так просто. Эта область требует мощных вычислительных мощностей ИИ. Возможности, накопленные многими производителями микросхем в прошлом, не являются ядром этой области. Самое главное, чтобы интеграция программного и аппаратного обеспечения позволила разработать продукты искусственного интеллекта с высокой производительностью, низким энергопотреблением, низкой стоимостью, которые могут быть выполнены быстро и точно ». Фактически, с точки зрения микросхем AI, хотя текущий высокий -конечные чипы ведущих зарубежных компаний обладают большей вычислительной мощностью, но с точки зрения рынка и применения отечественные чипы AI по-прежнему имеют большие возможности. С одной стороны, локальные чипы AI имеют преимущества в контроле энергопотребления; с другой стороны, есть являются крупными отечественными компаниями, продвигающими инновации и развитие технологий искусственного интеллекта; кроме того, как внутренний рынок, так и политический уровень создают множество благоприятных условий для промышленного развития.

Таким образом, местных компаний, производящих микросхемы искусственного интеллекта, основанных на собственных преимуществах развития, основанных на внутреннем цикле, скоординированных разработках с отечественными автопроизводителями и специально разработанных для отечественных основных автомобильных компаний, достаточно, чтобы закрепиться на внутреннем рынке.