在自動駕駛領域，算力已成為核心驅動力。通常來講，智能駕駛輔助級別更高，則需要更多數(shù)量的傳感器，因此更強算力的芯片加持成為必選項。
正如陳天石博士2022 WAIC芯片高峰論壇上所講：“可以預見的是，未來5年，我們將看到自動駕駛的四大趨勢，首先是L2+的自動駕駛系統(tǒng)將會迅速普及并將長期存在，未來五年L2+及以上的總體滲透率可能超過50%，受限場景L4自動駕駛開始落地，L2+~L4并行存在。第二個趨勢是，自動駕駛的算法更為復雜，處理的數(shù)據(jù)量指數(shù)級上升，算力需求不斷攀升。第三個趨勢是，車路云協(xié)同實現(xiàn)大數(shù)據(jù)閉環(huán)，駕乘體驗持續(xù)升級。第四個趨勢是，為滿足消費者個性化的需求，增強廠商差異化競爭力，車端自學習需求不斷增強，實現(xiàn)‘千車千面’。”
智能駕駛是一個復雜的系統(tǒng)性任務，除了車載智能芯片外，還需要在云端處理復雜的訓練及推理任務，也需要在邊緣側處理車路協(xié)同相關任務，在統(tǒng)一的基礎系統(tǒng)軟件平臺支持下，能夠實現(xiàn)更好的協(xié)作、更高的效率。寒武紀是行業(yè)內少數(shù)能為智能駕駛場景提供“云邊端車”系列產(chǎn)品的企業(yè)之一。
此外，寒武紀的控股子公司行歌科技在開展車載智能芯片的研發(fā)和產(chǎn)品化工作中，會基于公司對技術路線和行業(yè)主流趨勢的判斷，充分借助公司云端智能芯片領域的研發(fā)積累，進行車載智能芯片的設計和研發(fā)。同時，鑒于汽車行業(yè)自身更注重功能性、安全性等特點，行歌科技還需在既有的芯片技術組件基礎上疊加設計符合車規(guī)級要求的芯片。
寒武紀控股子公司寒武紀行歌積極布局，積累了四大核心優(yōu)勢以滿足智能汽車市場不同的算力需求。對此，陳天石博士進行了詳細的介紹：
1、L2+~L4全系列芯片布局。寒武紀行歌未來產(chǎn)品布局很廣，將覆蓋L2+~L4全系列芯片組合，也將提供覆蓋10T~1000T不同檔位算力需求的計算平臺，為不同客戶提供強大而靈活的算力選擇。
2、深度定制。寒武紀行歌還能針對車端場景深度定制和優(yōu)化一些關鍵性IP，在同等功耗下最大限度提升駕乘體驗。
3、車云協(xié)同。寒武紀行歌擁有一個顯著優(yōu)勢，就是寒武紀行歌的自動駕駛芯片可以與寒武紀既有的云端訓練產(chǎn)品開展緊密的協(xié)作。基于寒武紀云端、車端產(chǎn)品線的車云協(xié)同系統(tǒng)將會更快地實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，進而快速實現(xiàn)自動駕駛模型的升級和迭代?？梢哉f，車云協(xié)同可以最大限度地推動自動駕駛客戶體驗的升級。
通過車云協(xié)同助力，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)和AI模型持續(xù)優(yōu)化。在云端，寒武紀擁有自己的訓練芯片和集群產(chǎn)品。在車端，寒武紀行歌未來提供的車載智能芯片和計算平臺將支持AI模型的在線推理。通過車云協(xié)同，能夠將車端的數(shù)據(jù)快速回傳，實現(xiàn)AI模型的快速迭代升級。
4、高效開發(fā)。寒武紀還提供統(tǒng)一的軟件開發(fā)平臺，客戶能夠方便地在云端開發(fā)相應的自動駕駛的模型，模型也可以通過統(tǒng)一的基礎軟件系統(tǒng)快速部署到汽車上，這樣可以幫助客戶省略一些在不同平臺之間的移植、遷移和模型量化的工作，從而大大縮減自動駕駛模型升級迭代的周期，提高開發(fā)效率。
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