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端到端大模型催化智驾革命,智驾芯片如何演进?

阅读:5634  来源:盖世汽车  时间:2024-07-17 00:25  编辑:如思   阅读量:14496   

日前,爱芯元智车载事业部技术副总裁逯建枫受邀参加2024中国汽车论坛分论坛演讲,从芯片企业的视角阐述了针对高阶智驾发展的思考。

他认为,端到端技术路线的性能表现,远超rule-based的规控效果,并且给出非常明确的判断:高阶智驾方案的端到端化是必由之路。演讲中他还分析了特斯拉FSD能力提升背后是端到端技术的应用,并且提出了ADAS1.0-ADAS4.0的发展阶段论,目前行业正处在向4.0阶段突破的关键时刻。

而要实现端到端自动驾驶,离不开关键的计算芯片的支持,包括架构的创新、核心IP的突破以及在性能上的飞跃。作为一家芯片企业,爱芯元智推出了一系列适应智驾算法架构演进的智驾芯片产品,并为之提供丰富的开发工具链,赋能所有合作伙伴及车企。

爱芯元智是量产速度最快、最高效的国产智驾芯片供应商,赋能车企的高效开发,同时也是国内出货量第二的智驾芯片商,出货已达数十万片,车企客户覆盖了新造车势力、主流合资车企以及国内TOP级自己品牌。

分享内容正文:

去年11月,特斯拉发布了FSD的V12版本,表现惊艳。跟之前的智驾系统相比,V12版本具有强大的驾驶泛化能力以及拟人的驾驶风格。接管里程数也大幅提升,看右侧,V12版本相比较于此前版本的接管里程,大幅增加,更重要的是,里面包含的城市工况,比例也很高。

Critical Disengagement —— 安全/关键接管

% of CriticalDE —— 无关键接管率、无安全接管率

第二张图展示的是对驾驶员从A点到B点的无严重接管成功率,以及完全无接管成功率。可以看到,随着版本的迭代,都在稳步上升;尤其是在V12.3版本中,完全无接管比例快速攀升。从V11版本的47%,攀升到了V12版本的70%,用户体验也大幅上升。

因此,可以看出,端到端技术路线的性能表现,远超rule-based的规控效果。

去年年中,上海人工智能实验室发表了一篇CVPR历史上首篇以自动驾驶为主题的最佳论文。主要介绍了首个感知决策一体化的自动驾驶大模型UniAD。这个算法方案,将传统的rule-based算法,做了全面的替代。在公开数据集的感知、预测、规划多项指标上,体现出了巨大的优势。特斯拉FSD V12版本,跟这个算法方案也是比较类似的,可以说是非常惊艳。

随着端到端技术范式的火热,学术机构也联合车企在今年年初发表了DriveVLM,进一步引入了生成式大模型模块。这个算法方案,也很有意思。

在这个系统里,有两个子系统,主系统是类似UniAD这种感知决策一体化的系统,来充当小脑。也就是相对来说,反应快,实时性好,尽量做到无意识,就像开手动挡汽车进行换档一样。可以认为,特斯拉FSD V12版本,就是为了替代人的小脑的作用。

除此之外,还有一个基于生成式AI构成的大视觉语言模型,来充当大脑。这个系统,可能反应慢一些。也就是说,实时性差一些。但是,在面对非常复杂的场景时,比如突发紧急情况、复杂的交通或不熟悉的路段,驾驶员需要更加集中注意力,来进行深思熟虑的决策。

我们平时开车绝大多数情况并不会主动思考,绝大多数使用习惯和”下意识”,当遇到特殊情况时,大脑才会开始思考推理判断,人为的应对长尾问题的方法。这个就是DriveVLM算法方案的有意思的地方。

最后,在今年5月份时,在端到端的热潮下,自动驾驶Wayve公司获得了10.5亿美元融资,是英国AI公司有史以来最大的单笔融资。作为一家在自动驾驶领域进行具身智能研究的头部企业,Wayve发布的GAIA和LINGO两代架构分别对应UniAD的端到端架构和视觉语言大模型架构,与学术界对自动驾驶的方向认知高度一致。这个case,其实也就是为了呼应上述两种算法方案的主流性。

随着端到端技术的落地,对当前的智能驾驶方案也会产生一定的影响,这里做个梳理。

首先,关于智驾方案的划分方式很多,有从功能角度进行的类似L2、L2+、L2.5、L2.9等分类的;当然也有其他分类方式。

爱芯元智属于芯片厂商,所以我们的视角,偏硬件形态来描述的。所以我们根据负载,也就是传感器的数量,尤其以摄像头的数量,来划分。具体就是一体机、中型域控制器、大型域控制器三个类型。但是由于端到端技术的介入,已经明显存在四个技术阶段。

首先,在ADAS1.0阶段,方案形态其实是一体机。这种方案中,目前只有感知算法是基于AI的。甚至也有不少传统CV的算法在里面。当然,这对当前的一体机定位,也足够了。我们芯片厂商,也会在这这种方案上,进行持续的产品投入。

那么,在ADAS2.0阶段,方案形态其实是5V到7V的中型域控。这种方案,目前也是感知算法是基于AI的。不过,具体技术路线方面,正逐步由分立感知以及跨相机跟踪这条技术路线,向BEV/Transformer技术路线上收敛,来确保有限传感器的情况下,获得更优秀的感知效果。

最大的变化,目前出现在11V-13V的大型域控方面。前两年的高速和城区NOA,也就是ADAS3.0阶段,在感知算法方面,增加了占用网络和一般障碍物的检测,融入了激光雷达特征,大大提升了感知准确率。但是规控方面,基于规则的仍旧是主流。

到了去年底,随着特斯拉FSD的V12版本发布后,也就是ADAS4.0阶段,大型域控的端到端趋势已经非常明显,整个自动驾驶技术范式也在快速迭代升级。不管是类似UniAD的模块式算法方案,还是集成了生成式AI的、带有快慢系统概念的。eVLM方案,都会对芯片的设计,带来不小的影响。

参考:

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以上介绍了四个不同ADAS阶段中的算法特点。爱芯元智也根据不同阶段,迭代了出了不同版本的NPU,来应对技术趋势的演进。

其中,要重点强调的是,我们在ADAS2.0阶段,也就是5V-7V的智驾方案中,就引入了支持BEV/Transformer的第三代NPU架构,来进一步提升系统的性能。同时,在第五代NPU中,提供类似FSD V12版本的端到端算法方案。

在最新一代的NPU中,支持生成式AI,为智驾系统增加大脑,提升复杂场景的理解能力。

通过以上的讲解,其实可以知道,端到端算法对于智驾芯片的关键需求就两个:高内存、以及多核大算力。

这里我着重介绍下我们爱芯的第五代NPU。它在架构设计上,采用了分布式的异构多核架构,并引入片间互联以及自研的指令集,提升运算的效率。

同时,对于大模型的高内存的需求预判,我们通过实现近存计算,来不断的突破算力天花板。

总之,爱芯第五代NPU,能够支持端到端模型在我们的大算力芯片上的规模化推理。数据高速传输,Transformer极致专项优化和高效部署。

注:芯片ISA是计算机的一个抽象模型描述,它作为计算机硬件及软件的一个服务接口,定义了一个硬件编程工程师(CPU设计师)设计需要的信息,包括支持的数据类型、存储体系、寄存器及其对应的操作(寻址、读写)、指令集及指令集编码。

爱芯元智拥有高效易用稳定的软件工具链,在软件层面同时支持端到端和LLM大模型。

那么,左边是对ADAS算法,主要是基于UniAD,以及重要的算子和子结构的支持情况;右边是针对大模型算法的支持情况。

在介绍了爱芯最新的NPU技术和工具链后,再给大家汇报下我们爱芯元速最新的产品路标。

我们在去年,快速落地量产了M55和M76两颗芯片。M55方面,我们量产了一体机方案和CMS方案;M76方面,相关的6V小域控方案也在量产落地中。

今年,我们持续在一体机方案上发力,又迭代了一颗M57芯片,内置MCU,支持8百万单目摄像头。通过这颗芯片,来帮助我们的合作伙伴们,进一步巩固产品优势。

这里要强调的是我们的M77。M77其实在去年就已经在研发中了,但是由于去年年底智驾技术路线的风云突变,随着特斯拉FSD V12版本的推出,我们看到了巨大的技术路线迭代趋势,所以就对M77的NPU进行了重新的设计,这也造成了M77在时间点上有所推迟。

M55H 是爱芯元速第一款量产智驾芯片,2022年7月量产至今,出货已超数十万片,在国产ADAS一体机市场中,出货量排行第二。也是行业内最快速度量产上车的芯片。而且今年我们也收获了诸多新客户,包括新势力车企、自主品牌车企、合资车企等等,量产节奏正在快速推进中。

目前,针对M55、M76两款芯片产品,诸多量产项目正在紧锣密鼓开发中,包括电子后视镜系统、行泊一体系统以及中高阶智驾系统,后续都将以具体的车型产品与大家见面。

最后做个总结:

爱芯一直是一家崇尚技术创新的公司,在车载SoC研发领域,我们也秉持创新的理念。正如我前面分享的,我们每一代芯片都做了提前的技术布局,很契合智驾行业发展的趋势,顺应技术演进方向,这也是我们能后来居上的原因。后续,我们还将持续推进智能计算技术的迭代。

有创新的技术,还得有客户使用才能体现价值。得益于我们在芯片大规模出货领域的深厚经验,我们在智驾芯片出货方面也快速形成了规模化,助推自动驾驶规模化落地。当然,这种高效率也得益于我们客户的支持与信赖。

最后想再重申一下我们的定位,我们坚定做Tier 2,秉持开放的理念,和咱们的生态合作伙伴以及客户一道,来加速中国乃至全球智能汽车产业的发展。

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