【突破】黑芝麻发布“华山一号”车规级自动驾驶芯片；【突破】黑芝麻发布“华山一号”车规级自动驾驶芯片；

作者：爱集微

2019-08-31

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【突破】黑芝麻发布“华山一号”车规级自动驾驶芯片；【突破】黑芝麻发布“华山一号”车规级自动驾驶芯片；

1.对标特斯拉！黑芝麻发布“华山一号”车规级自动驾驶芯片；

2.实现中国车规级AI芯片量产零突破！地平线推出征程二代；

3.布局鲲鹏生态，华为上海鲲鹏产业生态创新中心启动；

4.“AI国家队”依图：建设国家新一代人工智能开放创新平台；

5.投资总额达660亿元，微软创新中心等项目落户苏州；

6.三天落三地，华为鲲鹏生态布局迅猛推进；

7.中国AI芯片发展白皮书发布，未来三年中国市场增速将超50%；

1.对标特斯拉！黑芝麻发布“华山一号”车规级自动驾驶芯片；

集微网消息，随着5G通信、车联网、ADAS及自动驾驶等技术的发展和应用，应用于新一代智能汽车的传感器芯片、自动驾驶芯片等也成为新的热点，尤其是应用于自动驾驶领域的人工智能芯片成为兵家必夺之地。在上海发布的华山系列车规级自动驾驶芯片具备全球领先的高算力和高能效比，可为智能化驾驶L2/L3/L4的应用提供完美的解决方案。华山二号也将于年底流片。

汽车产业变革在即，传统汽车一定会发展到自动驾驶，黑芝麻智能科技创始人兼CEO单记章在发布会上表示，当下已具备天时地利人和的条件。AI感知平台的关键是感知芯片，但是AI加速方案是感知芯片所面临的最大挑战，而AI感知芯片是黑芝麻智能科技优势的综合体现，同时，车规级也是自动驾驶芯片的关键门槛，车规级自动驾驶芯片需要满足耐久性、可靠性和功能安全、信息安全等要求。

目前高等级自动驾驶芯片是破局自动驾驶的关键，目前L3及以上自动驾驶芯片都被国外几家芯片公司垄断，并且L3级别以上的自动驾驶芯片能够真正量产的只有特斯拉。根据黑芝麻提供的数据，“华山一号”在算力、能效比和算力利用率等关键性能指标上，已经超越了业内头部企业Mobileye的EyeQ4。“多芯片互联FAD板卡算力高达160T。在能效比上，相较于英伟达Xavier以及特斯拉的1TOPS/W，Mobileye EyeQ5的2.4TOPS/W，黑芝麻智能科技的两款芯片分别做到了4TOPS/W和6TOPS/W，远远高于行业水平。”单记章强调。

“华山一号”包括了自动驾驶所需的感知算法、核心IP、芯片系统架构、工具链、操作系统等。值得一提的是，由于黑芝麻采用了自研的算法TOA架构灵活配置，能够实现各种计算架构融合，在利用率大大提高的同时，提供了更为聪明的算力。在芯片算力利用率上，特斯拉自动驾驶芯片为55%，而黑芝麻华山系列可达到80%，在达到车规级设计要求的前提下，算力利用率和能效比均达到了世界第一。此外，相对Mobileye的封闭式平台、Tesla仅限自己测试，黑芝麻提供了更为开放的平台，华山系列芯片的横空出世将改写行业竞争格局，填补中国高等级自动驾驶芯片领域的空白，成为驱动中国率先实现自动驾驶的关键动能。

在黑芝麻智能科技联合创始人兼COO刘卫红看来，自动驾驶是一个千亿美元级的蓝海市场，随着自动驾驶的发展，汽车产业链正在经历前所未有的变革，汽车整车厂、出行服务公司、一级供应商以及以黑芝麻为代表的自动驾驶相关企业高度融合，推动自动驾驶的早日实现。

黑芝麻智能科技CTO齐峥指出，感知芯片是华山FAD（Full Autonomous Driving）平台的核心，华山系列芯片的TOA架构是真正能够赋能智慧驾驶的芯片架构，AI引擎的架构将最大化地优化神经网络算力，让算力变得更聪明。他表示，华山系列芯片具备独特控光技术，适应雨夜反光、大雾环境、逆光环境等各种特殊环境，拥有全球领先的图像处理能力，具备智能感知理解能力，其端到端延时<50ms，远超于业内平均200ms；同时车规级系统芯片拥有超大算力，可以通过结构化剪裁、自主训练、可适应性量化等手段实现对大规模神经网络的实时处理，在保证算力的同时极大降低功耗。

黑芝麻智能科技CSO曾代兵指出了华山芯片的五大突出优势及特点：第一，完善的工具链；第二，开放的软硬件平台；第三，自主可控；第四，领先的性价比；第五，交付及时，极大程度上做到了技术领先。目前，

如今“华山一号”已交付客户进行验证，对标特斯拉的基于“华山二号”的FAD解决方案等相关信息也在发布会上现场进行了披露，将于今年第四季度量产。据悉，“华山二号”单颗芯片算力即可支持L3，性能、功耗在国际领先，其多芯片互联FAD板卡算力高达160T，可支持L4自动驾驶，并将持续研发支持L5的芯片系列。“华山一号”采用28纳米工艺流片，下一代的“华山二号”则将采用16纳米工艺。

汽车产业处于转型升级的关键时刻，智能化已是不可逆之势，汽车电子系统架构正由分散式向中央集成式演进，自动驾驶等级每进阶一步，算力便需大幅提升，传统芯片已无法满足当下的算力需求，汽车芯片的革命性催生出了蓝海市场。在时代大潮下，单记章表示力争成为计算平台的核心提供商，全力赋能自动驾驶产业发展，填补中国自动驾驶车规级芯片领域的空白，为中国科技力量发光发热。

上海市浦东新区人大常委副主任王辛翎表示，浦东一直将芯片作为战略性产业精心培育和打造，黑芝麻华山芯片的研制成功直接对浦东的汽车制造以及新能源汽车、智能网联汽车等新兴产业、智能物流、智能智慧交通等城市生态化场景给予了强大的产业链合力。

清华大学微电子所所长魏少军教授从技术层面对黑芝麻智能科技的研究成果给予了高度肯定。他认为，自动驾驶代表着一种未来，它将对环境、人文、交通和生活产生社会化的效果与影响。黑芝麻智能科技发布的芯片，对智能驾驶来说是一小步，但对于中国自动驾驶汽车的发展是重要的一大步，期盼并相信黑芝麻智能科技的华山芯片能够快速被行业采纳。（校对/叨叨）

2.实现中国车规级AI芯片量产零突破！地平线推出征程二代；

集微网消息（文/Oliver），人工智能？自动驾驶？听着就让“芯片”觉得压力山大，在对算力的双重超高要求下，如何推出一款面向复杂场景的车载AI芯片是一道业界难题。

车规级AI芯片有多难做？

首先，对于自动驾驶芯片而言，毫秒级的低延迟是安全之根本。自动驾驶技术虽然有望减少96%的车祸率，但这是以芯片拥有超低延迟为前提的。

其次，自动驾驶技术带来的海量计算，对芯片的功耗提出了极致要求。在车载环境下的数据吞吐量非常巨大，一辆自动驾驶汽车每天能够产生600-1000TB的数据计算，而且未来将成为主流的新能源汽车本身也是通过电池供能的，在封闭环境中散热很困难。所以车载AI芯片需要具备极低功耗的特性。

海量计算还需要更强悍的计算平台资源作为支撑，但这会带来很高的成本。如果芯片的成本能够相对更低，这将为产品的竞争力添砖加瓦。

低延迟、低功耗、低成本，提出要求很简单，怎么去解决就需要设计人员耗费心血了。国内AI 芯片技术公司地平线创始人余凯博士指出，抛开芯片的这些基础特性，首先要闯的一关就是车规级验证。地平线于今（30）日刚刚推出了中国首款车规级AI芯片——征程二代（Journey 2）边缘人工智能视觉芯片。

据了解，车规级质量测试标准（AEC-Q100）需要经过环境压力加速测试、使用寿命模拟测试、封装组装整合测试、电气特性确认测试、瑕疵筛选监控测试和封装凹陷整合测试。

普通的消费类电子产品对环境工作温度的要求是0~85℃，而车规级的要求是-40~125℃；前者的最大缺陷故障率为0.03%，而车规级要做到硬件故障率为0。

车规级芯片产品的开发周期长、难度大，是硬科技的比拼和长跑道的创新。余凯表示，车规级就意味着极高的安全性、可靠性和稳定性要求。在车载半导体领域，跑在前面的公司就会一直跑在前面，因为这样的公司拥有非凡的、超常的技术壁垒。

全面优化的征程二代

“我们的企业文化就是：耐得寂寞。”余凯在谈到车规级产品的开发时说道。

据余凯介绍，地平线的征程二代已经通过了AEC-Q100测试标准，该芯片采用台积电的28nm HPC+工艺制造，搭载地平线自主创新研发的高性能计算架构BPU2.0（Brain Processing Unit）,可提供超过4 TOPS的等效算力，更重要的是典型功耗只有2瓦。

具体来说，征程二代还具有以下四大极致效能：

极高的算力利用率：典型算法模型的算力利用率大于90%。

极高的算力有效性：配合高效的算法，每TOPS 算力可以处理的帧数可达同等算力GPU的10倍以上。

出色的感知可靠性：典型目标的识别精度超过99%，延迟小于100毫秒。

卓越的感知丰富性：可以识别超过60个类别的目标，每秒目标识别数量超过2000个。

关于征程二代为何效能如此之高，地平线的联合创始人黄畅向集微网表示，主要得益于地平线首重效能、兼顾灵活的BPU架构。

除了BPU，地平线还重新定义了AI处理器性能的评估方式，经典的芯片性能评估方式是PPA，包括Power（功耗）、Performance（性能）和Aera（面积），传统AI芯片真实性能往往通过TOPS/Watt（能效比）和TOPS/$（性价比）来体现。

但黄畅指出，真正的AI芯片性能还包括算法处理速度和精度，算力的利用率以及算力转化为AI性能的效率等。随着算法的演进，趋势是用更少的计算次数达到更高的AI性能，征程二代芯片对于典型、高效、先进的算法可以保持芯片利用率大于90%，而GPU只能做到20~30%。

黄畅强调，全面的优化还要包括编译器和Runtime的优化，以及连接芯片的软件优化，而不仅仅只有算法和芯片的优化。

据介绍，芯片的内部和外部都有存储器。如果使用片外存储器，那么传输带宽仅为10G/s，传输延迟高达100ns，传输功耗大约为640PJ。但是如果使用片内存储，那么传输带宽将达到1000G/s，延迟则低至5ns，传输功耗同样也降低到5PJ。

所以，地平线将数据和计算拆分至合适大小在片上缓存，采用多级并行、数据复用的方式，直接在片内完成，达到降低功耗和提升性能的目的。通过编译器的自动优化，可以将单帧计算延迟降低一半，单帧带宽也从142MB降低到34MB。

黄畅表示：“地平线的征程二代芯片设计较为激进，这是为了适应未来最主流的算法，让处理器继续高效运行。”

过去、现在和将来

地平线成立于2015年，是台积电全球首个AI芯片客户。2017年，地平线基于人工智能专用计算架构BPU，成功流片量产了中国首款边缘人工智能处理器 “征程”系列处理器和专注于AIoT的“旭日”系列处理器，并已大规模商用。

今年年初，地平线车规级芯片征程二代成功流片后，已在高级别自动驾驶、辅助驾驶（ADAS)、多模交互等方向斩获多达5个国家的客户的前装定点，并有望于明年上半年获得双位数的前装车型定点。

在美、德、中、日全球四大主流汽车市场地平线获得了多家重量级客户的认可，已同包括奥迪、博世、上汽、广汽、长安、比亚迪等国内外顶级Tier 1和汽车厂商，以及禾赛科技、高新兴、首汽约车、SK电讯等科技公司及出行服务商达成战略合作。

基于征程二代，地平线还推出了Matrix二代自动驾驶计算平台及视觉感知方案。相比上一代Matrix，Matrix二代在算力提升高达16倍的同时，功耗仅为原来的2/3，同时可支持高达800万像素的视频输入，行人检测距离高达100米。

伴随着征程二代芯片正式量产，地平线还推出了AI芯片工具链 Horizon OpenExplorer（地平线“天工开物”）。Horizon OpenExplorer 包含面向实际场景进行AI算法和应用开发的全套工具。

关于未来，地平线上海芯片研发中心总经理吴征透露，搭载BPU3.0的征程三代芯片将于明年正式推出，该芯片将符合AEC-Q100和ISO 26262车规级标准。届时，基于该芯片的新一代Matrix自动驾驶计算平台算力将高达192TOPS（特斯拉最新自动驾驶平台为144TOPS）。

地平线副总裁 & 智能驾驶产品线总经理张玉峰则兴奋的表示，征程芯片两年内将有百万量级的前装装车量，五年内有望完成千万量级的目标。

众所周知，车载AI芯片是自动驾驶实现大规模落地的前提，但它也是人工智能行业的珠穆朗玛峰。此次地平线率先推出首款车规级AI芯片不仅实现了中国车规级AI芯片量产零的突破，也补齐了国内自动驾驶产业生态建设的关键环节。

余凯博士表示：“未来，地平线将持续发挥AI时代底层赋能者的核心优势，秉持开放赋能的心态，助推自动驾驶时代早日到来。”（校对/Jurnan）

3.布局鲲鹏生态，华为上海鲲鹏产业生态创新中心启动；

集微网消息（文/春夏）8月29日，在2019世界人工智能大会的华为智能计算分论坛上，华为和上海市政府举行鲲鹏产业生态创新中心启动仪式。

据悉，华为上海鲲鹏产业生态创新中心是上海首家基于鲲鹏技术的国产化产业生态发展基地，将充分发挥华为领先的核心技术和完善的产业生态链整合能力，汇聚海内外产学研力量，并计划用3-5年的时间，打造上海乃至全国领先的信息技术应用创新标杆和自主可控发展高地。重点建设鲲鹏生态技术赋能平台、鲲鹏生态转型支撑平台、鲲鹏产业创新验证平台、产业人才培养集聚平台、鲲鹏实践成果展示平台等五大平台和产业落地孵化器。

此前华为轮值董事长徐直军曾表示，为了支持鲲鹏产业生态的建设和发展，华为计划在未来五年内投资30亿元人民币来发展鲲鹏产业生态。

据上海徐汇报道，华为云中国区总裁洪方明还邀请上海伙伴加入“鲲鹏凌云伙伴计划”，该计划首批投入1亿元生态资金，携手伙伴共同建设开放共赢鲲鹏生态，助力产业创新发展。

此外，上海鲲鹏生态联盟也在本次大会上正式成立，华为将为合作伙伴提供丰富的线上和线下资源，帮助合作伙伴方便快捷获取鲲鹏开发相关资源，携手推动构建开放创新共赢的鲲鹏计算产业生态环境。（校对/小北）

4.“AI国家队”依图：建设国家新一代人工智能开放创新平台；

集微网消息（文/小如）8月29日，在2019世界人工智能大会上，科学技术部副部长李萌发布新一批国家人工智能开放创新平台，包括京东、华为、旷视科技、依图科技等十家企业入选。

图片来源：依图科技

其中，依图科技将依托其先进的芯片设计及世界级算法，建设“视觉计算国家新一代人工智能开放平台”，促进芯片设计与人工智能的结合，推动视觉计算生态体系的建设。

今年5月，依图发布了自研的全球首款云端视觉AI芯片求索，通过芯片-算法输出视觉能力，打造“即插即用”软硬件一体化套件，建立智能芯片、智能算法和智能产品开发者相互促进、相互竞争的良性生态，提高AI落地的广度和深度。

依图科技联合创始人林晨曦在会上表示，提升“智能密度”将是AI生态发展关键所在。微观上，芯片是非常核心的，它决定了在多小的面积里能提供多大的算力。宏观上，人工智能在未来世界里应该是无所不在的，它不仅仅是一个视觉计算、语音计算，而是多模态人工智能技术的问题。（校对/春夏）

5.投资总额达660亿元，微软创新中心等项目落户苏州；

集微网消息（文/春夏）8月30日，中国（江苏）自由贸易试验区正式揭牌，南京、苏州、连云港三个片区也同步揭牌。

值得注意的是，借助本次揭牌仪式，南京、苏州、连云港三地还签约了一批产业合作项目，总投资额超过1500亿元。

其中，四大项目签约落户苏州自贸片区。包括恒力全球运营总部项目、金光科技产业园、微软（苏州）创新中心、MTU总部等四个项目，投资总额达660亿元。

金光科技产业园项目将聚焦生物医药、人工智能、集成电路、高端装备等领域，集研发、制造、总部为一体，共同打造国际领先、国内一流、具有引领示范意义的高科技产业园区。金光科技产业园预计3至5年初步建成，将成为园区最大的现代科技产业园。

微软（苏州）创新中心项目将借鉴“微软加速器”运营管理模式，利用微软精英专家团队等科学家、架构师、工程师等人工智能专家资源，支持苏州工业园区加快导入基于人工智能、物联网、大数据等相关的前沿技术，在园区构筑一个创新资源聚合、生态共享的人工智能产业创新加速平台。（校对/小北）

6.三天落三地，华为鲲鹏生态布局迅猛推进；

集微网消息（文/小如）8月30日，中国（江苏）自由贸易试验区南京片区正式揭牌。在此活动中还举行了重大项目的签约，其中华为与江北新区签订深度合作协议，华为鲲鹏生态产业基地正式落户江北。

华为轮值董事长徐直军曾表示，为了支持鲲鹏产业生态的建设和发展，华为计划在未来五年内投资30亿元人民币来发展鲲鹏产业生态。

图片来源：南京江北新区

今年7月以来，多个鲲鹏生态基地相继落户。

7月28日，厦门与华为签订合作，将共同建设国内安全可靠的超算中心和鲲鹏产业生态基地，打造全面自主知识产权的国产信息技术生态体系，孵化基于鲲鹏生态的行业解决方案。

8月7日，成都与华为公司签订鲲鹏生态基地项目合作协议，华为鲲鹏天府实验室及鲲鹏生态基地正式落户成都天府新区。

8月28日，华为鲲鹏计算产业生态重庆中心成立，该中心将以华为鲲鹏芯片为核心，推动鲲鹏计算产业园和安全可信的鲲鹏计算产业孵化平台建设。

8月29日，“华为上海鲲鹏产业生态创新中心”宣布正式启动。

此外，华为中国地区部总裁鲁勇在2019华为智能计算大会上也表示，华为将秉承“聚焦技术、开放使能、伙伴优先”三个理念，积极投入鲲鹏计算产业生态的建设，不与合作伙伴争利，优先支持合作伙伴发展基于鲲鹏处理器的计算产品。（校对/小北）

7.中国AI芯片发展白皮书发布，未来三年中国市场增速将超50%；

集微网消息（文/小如）赛迪在世界人工智能大会上发布了《中国人工智能芯片产业发展白皮书》。

据介绍，目前，AI芯片产业处于早期阶段，未来三年内（2019-2021）中国芯片市场规模保持50%以上的增长速度，2021年市场将达305.7亿元。

白皮书指出，2018年中国AI芯片市场继续保持高速增长，整体市场规模达到80.8亿元，同比增长50.2%。受宏观政策环境、技术进步与升级、人工智能应用普及等众多利好因素的影响，中国AI芯片市场进一步发展与成熟。

2018年中国云端训练芯片市场份额达到51.3%。中国AI芯片市场规模依然以云端训练芯片为主，未来本地化运算将是人工智能发展的趋势之一，终端推断芯片也将迎来新的发展机遇。

白皮书还提出了AI芯片行业发展的3个特点：可重构AI芯片被公认为是突破性的下一代集成电路技术；AI芯片成为资本布局的新焦点；在科技巨头的大力投入与政策的扶持下，基于语音、自然语言处理和视觉技术的人工智能产品和应用逐渐落地。

从区域结构上看，华北、华东和中南稳居AI芯片区域市场三甲。华北、华东和中南地区是中国AI芯片市场发展最为领先的区域，市场总体规模仍占据全国的领先位置，市场份额分别达到20.8%、30.6%和29.3%；在市场增速方面，随着大数据中心在西部地区加快投入建设，西南、西北地区云端AI芯片市场规模呈现高速增长，市场份额进一步提升。（校对/小北）