地平线——突破从0到1的智能驾驶芯片公司

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1.公司简介

$地平线(NQ831740)$ 是目前国内唯一一家车规级AI芯片大规模前装量产的企业。

地平线于2015年由人工智能和深度学习科学家余凯博士创立成立,2017 年,地平线即推出了中国首款边缘人工智能芯片;2019年,地平线又先后推出中国首款车规级AI芯片——征程2、新一代AIoT智能应用加速引擎——旭日2。2020年,地平线进一步加速AI芯片迭代,推出新一代高效能车规级AI芯片征程3和全新一代AIoT边缘AI芯片平台旭日3。

随着征程5的推出,地平线成为业界唯一能够提供覆盖从L2到L4全场景整车智能芯片方案的边缘人工智能平台型企业。

2.发展历史

2.1 里程碑

 

2.2 投融资记录

 

从融资记录中可以看到许多头部主机厂以及产业龙头的身影,产业链中的人投资公司无非都是为了争取更多的生产资源,或是为了有更深入的合作。 

主要如下相关企业:

1、主机厂: 一汽集团、上汽集团广汽集团比亚迪东风汽车长城汽车等; 

2、汽车产业链: 宁德时代韦尔股份、舜宇光学、京东方、星宇股份等。

 

2.3 公司人员

地平线总计有1000多名员工,70%以上为研发人员,算法、软件研发人员数 量达到600人,地平线的软件开发团队甚至超过了硬件开发团队,可以说地平线其实是一家“软件公司”。

 

3.商业模式

3.1卖什么?

3.1.1 主要产品

地平线主要提供2种芯片,征程系列、旭日系列。还有Matrix整车智能计算平台,以及AI芯片开发平台“天工开物”。

 

征程系列

 

旭日系列

 

Matrix整车智能计算平台

 

「天工开物」——AI芯片开发平台

基于地平线自研 AI 芯片打造的 AI 全生命周期开发平台,包括模型仓库、AI 芯片工具链和 AI 应用开发中间件三大功能模块,为地平线芯片合作伙伴提供丰富的算法资源、灵活高效的开发工具和简单易用的开发框架。

 

3.2.2 解决方案

地平线提供一系列的Matrix方案以及旭日系列的智能物联网方案。和Mobileye芯片绑定算法的“黑盒”模式不同,地平线提供的是完全开放的“白盒”方案。

参考算法,顾名思义,可以给有能力自研的车企与Tier1进行参考设计,直接在地平线算法“样板间”的基础上进行快速迭代,以提高量产效率。

 

地平线于2020年推出了基于4颗征程2芯片的 Matrix 2计算平台,最高算力可达 16 TOPS。

地平线于2021年推出其最新的自动驾驶参考平台Matrix 5,该计算平台基于4颗征程5,算力高达512 TOPS,能够满足ADAS、高阶自动驾驶、智能座舱等多场景需求并且拥有丰富的接口,包括48GMSL2摄像头输入通路,最高可支 持多路8MP@30fps、多路毫米波雷达、4D成像雷达、激光雷达、超声波及麦克风阵列的接入,使车内外能够实现全方位、多模态感知。

当前Matrix5推出三类硬件方案标准化硬件参考平台,包括单颗征程5双颗征程54颗征程5的硬件方案,对应算力从128 TOPS到最高512 TOPS,全面满足ADAS、自动驾驶、智能座舱等丰富场景的开发需求。

而且这些硬件方案均提供了相应的原理图参考设计,截至目前,地平线已经与包括大陆集团、东软睿驰、立讯集团、联成开拓在内10家相关 合作伙伴推出了基于Matrix 5相关参考设计的域控产品

 

3.2怎么卖?

地平线志在打造开发的产业生态,公司提供从BPU架构、芯片、操作系统到自动驾驶软件算法与硬件,公司提供不同层级的合作模式。

地平线有能力提供从芯片到智能化一揽子解决方案,如果车企客户想要自研的部分便可以自己研发, 想打包购买也可以提供整套方案供客户选择,丰俭由人,完全取决于车企客户的需求。

打造从参考算法、应用中间件、基础中间件、操作系统以及硬件参考平台,再到芯片、工具链、AI开发平台,地平线打造了一整套完整的开发环境,帮助客户大幅降低在地平线芯片平台上开发的难度和成本, 提升开发效率。地平线强调自己的定位Tier 2,联合软硬件合作伙伴一起,通过芯片+工具链和平台打造开放共赢的合作模式。

 

4.行业分析

4.1 行业基础

4.1.1 专业术语

CPU(Central processing unit)

兼顾计算与控制,计算通用性强,但计算性能不足,难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求。

 

GPU(Graphics Processing Unit)

是一种由大量核心组成的大规模并行计算架构,适合数据密集型应用的计算和处理以及并行计算,GPU中超过80%为运算单元(ALU),因此其更擅长大规模并行运算。但其功率较高且推理效率一般。

 

FPGA (Field-Programmable Gate Array)

现场可编程门阵列,该芯片集成了大量的基本门电路以及存储器,其灵活性介于 CPU、GPU 等通用处理器和专用集成电路 ASIC 之间。FPGA在出厂时可视作“万能芯片”,用户可根据自身需求,使用硬件描述语言对FPGA硬件电路进行设计,每完成一次烧录,FPGA内部的硬件电路就拥有确定的连接方式以及一定的功能。

FPGA具备灵活性高的特点,使用通用处理器或 ASIC 难以实现的下层硬件控制操作技术,利用FPGA可以方便的实现,从而为算法的功能实现和优化留出了更大空间。但功耗高量产成本较高,适用于应用场景较多的企业及军事领域。

 

ASIC(Application Specific Integrated Circuits)

针对特定用户特定目的设计的专用芯片,ASIC芯片在性能、功耗以及成本等方面均显著优于GPU和FPGA,定制化的ASIC芯片可实现在相对低的能耗水平下,车载信息的数据处理速度得以实现更快提升。

目前ASIC也存在一些不足:

1、ASIC芯片开发需要很高成本,一旦设计完毕交由芯片代工厂流片,首先需要支付一次性工程费用(通常不低于1,000万美元),这对中小型企业/初创公司而言是一道很高的门槛;

2、ASIC芯片一旦开始量产,无法改动里面的硬件架构,会面临一些经营风险。为避免相关风险,除选用灵活性很高的FPGA芯片外,还可以采用模块化设计方法,即形成一个IP核的库,根据设计需要来选取。

 

从自动驾驶整体发展趋势来看,由于需要处理的传感器信息需要大量冗余,自动驾驶对于终端算力的要求极高,同时对于终端计算的实时性、能效以及可靠性提出更高的要求,综合来看ASIC将成为未来自动驾驶处理器芯片的主流解决方案。

 

4.1.2 TOPS 算力与芯片性能关系

随着自动驾驶等级的提高,所需的算力高速提升。汽车自动驾驶的智能化水平取决于算法是否强大,从L1到L5,自动驾驶每提升一个等级, 算力要求也同样提升一个等级:

1、L3之前,自动驾驶所需算力较低,L3需要的AI算力达到100 TOPS

2、L3之后,算力要求数十倍增长

3、L4接近 400 TOPS

4、L5算力要求更为严苛,达到4000+TOPS。

每增加一级自动驾驶等级,算力需求则相应增长一个数量级。根据英特尔推算,在全自动驾驶时代,每辆汽车每天产生的数据量将高达4000 GB。

 

TOPS峰值算力体现的只是芯片的理论上限,不能代表其全部性能。自动驾驶需要的计算机视觉算法是基于卷积神经网络实现的,而卷积神 经网络的本质是累积累加算法(Multiply Accumulate,MAC),实现此运算操作的硬件电路单元,被称为“乘数累加器”。这种运算的操作,是将乘法的乘积结果b*c和累加器a的值相加,再存入累加器a的操作。

TOPS=MAC矩阵行*MAC矩阵列*2*主频,TOPS峰值算力反映的都是GPU理论上的乘积累加矩阵运算算力,而非在实际AI应用场景中的处理能力,具有很大的局限性。

英伟达的芯片为例,Orin、Xavier的利用率基本上是30%左右,而采用ASIC路线,ASIC芯片针对不同的神经网络模型去优化,基本上可以做到60%~80%之间。

 

4.1.3 地平线自研“CPU+ASIC”架构,自研AI加速器BPU

地平线自主设计研发的人工智能专用处理器Brain Processing Unit (BPU),采用大规模异构计算、高灵活大并发数据桥和脉动张量计算核三大核心技术打造适应端侧自动驾驶需求的矩阵运算。

以地平线征程2芯片为例,采用地平线自研的伯努利1.0架构的BPU(ASIC芯片),CPU采用双核ARM Cortex-A53,征程2的等效算力超过4 TOPS,功耗仅 为2W,达到车规级AEC-Q100标准,典型算法模型在征程2芯片的利用率可高于90%。

 

地平线自研的BPU架构,目前已经推出了五种三代AI架构:高斯架构、伯努利1.0架构(用 于征程2芯片)、伯努利2.0架构(用于征程3芯片)、贝叶斯架构(用于征程5芯片),而在下一代征程6芯片将集成第四代BPU架构(纳什 架构)。

 

 

4.1.4 ADAS系统迭代升级方案

高级辅助驾驶系统(英语:Advanced Driver Assistance Systems,缩写成ADAS)是各种辅助进行汽车行驶及泊车的系统的统称。

通过安全的人机界面,ADAS 提高了汽车和道路的安全性。ADAS 使用传感器和摄像头等不同的技术来检测附近的障碍物或驾驶员错误,并做出相应的反应。通过在汽车上安装不同的系统,ADAS可以实现不同级别的自动驾驶功能。

 

第一阶段:L0-L2级分布式系统

1、前向ADAS系统:由单FCR(Front Central Radar,前雷达模块),或者单FCM(Front Camera Module,前视摄像头总成)组成, 当前主流配置是FCR+FCM组成的1R1V方案,能够支持到TJA/ICA的L2 ADAS(单车道驾驶辅助);

2、侧后ADAS系统:由侧后方两个SRRs(Side-Rear Radars,侧后雷 达模块)组成,实现大部分侧后向ADAS功能;

3、自动泊车系统:即泊车控制器+12颗超声波传感器(USS)组成的APA(自动泊车辅助)系统;实现功能主要是APA和 FAPA等;

4、全景环视系统:由全景环视控制器(目前该控制器已很少见,已经被吸收合并到其他控制器节点上,主要由车机、泊车控制器或者域控制器所取代)+ 四个鱼眼摄像头(Fisheye Camera)组成;

 

第二阶段:L2+级域集中式方案

1、1V5R方案:1个FCR+1个FCM+4个角雷达(Corner Radars),各传感器本质上仍是具有计算能力的智能传感器,可以直接提供结 构化数据给MCU,MCU负责结构化数据的多传感器融合算法以及ADAS功能,不需要感知算法的计算;

2、5V5R方案:

第一阶段,行车与泊车分离的1V5R+4V方案,1个 FCR+1个FCM+4个角雷达+4个鱼眼摄像头,4V代表的4鱼眼摄像头是由单独的控制节点处理;

第二阶段,行车与泊车一体的真正5V5R方案,域控制器由MCU+SoC芯片组成, 前视FCM摄像头直接简化成剥离掉计算功能的镜头硬件,有SoC芯片实现前向视觉+环视视觉的视觉感知计算;

 

第三阶段:L3-4级中央式方案

L3级域控制器实现智能驾驶域的主要功能,更高阶的L4-5级,则会采用纯中央架构,由高性能计算机(HPC)或车载中央平台(VCC) 实现跨域融合的功能整合。

 

4.2 行业规模

4.2.1 自动驾驶芯片行业规模

在人工智能等新兴技术快速发展、自动驾驶产业不断成熟,以及各国政策相继出台的背景下,未来全球自动驾驶芯片产业有望迎来重要发展机遇期。

根据中金公司预测,全球自动驾驶芯片市场规模将从2021年的642亿元增长到2030年的2,224亿元,中国市场规模将从2021年的202亿元增长到2030年的813亿元,全球及中国市场复合增速分别达到14.80%和16.73%。

到2030年中国市场规模将占到全球市场的近四成,有望成为全球自动驾驶芯片第一大市场。

4.3 行业参与者

4.3.1 自动驾驶芯片性能比较

在自动驾驶芯片领域,兼顾高算力和低功耗的芯片是未来的发展趋势。

目前除了特斯拉等少数车企采用自研方案外,其他车企主要采用第三方方案,我国企业在自动驾驶芯片领域快速追赶,在关键参数方面已逐步达到世界先进水平

通过梳理全球主要厂商的自动驾驶芯片,并结合相对完整的芯片数据,可以看出地平线征程5、黑芝麻华山二号A1000/ A1000 Pro芯片整体性能表现较为突出。

 

4.3.2 智能驾驶产业合作模式

模式1:主机厂委托代工域控制器

由主机厂设计域控制器,委托ODM或OEM代工生产,除了最基础的硬件制造,ODM/OEM代工厂商也开始介入域控底层基础软件、BSP 驱动等软件工程环节。

模式2:Tier1供应商为主机厂提供域控制器生产

Tier1采用白盒或灰盒模式,主机厂掌控自动驾驶或智能座舱应用层开发权限,芯片厂商、Tier1、主机厂形成深度 合作,芯片商提供芯片、开发软件栈和原型设计包,Tier1提供域控制器硬件生产、中间层以及芯片方案整合。

模式3:Tier1.5与Tier1或Tier0.5合作供应域控制器

Tier1.5诞生于软硬件分离趋势之下,主攻域控基础软件平台,向上可支撑主机厂掌控系统自主开发权,向下 可整合芯片、传感器等Tier2的资源。

模式4:Tier0.5供应域控制器

Tier0.5则源于主机厂全栈自研的诉求,通过与主机厂深度绑定,Tier0.5将从全流程介入主机厂研发、生产、制造,甚至后期的数据 管理和运营。Tier0.5主要包括三种形态:部分主机厂分拆旗下零部件板块独立发展,部分主机厂则寻求与Tier1成立合资公司,以及芯片厂商转型成为Tier0.5。

模式5:系统集成商委托代工域控制器

系统集成商委托ODM/OEM代工域控制器,尤其适用于自动驾驶系统解决方案商、智能座舱软件平台厂商,通过ODM/OEM代工商 提供车规级硬件前装生产能力的补充,为主机厂提供“域控制器+ADAS系统集成开发”整套解决方案,以更好与传统Tier1展开竞争。

 

 

5.参考信息

1. 国信证券-汽车行业智能化系列专题(5):地平线,冉冉升起的智能驾驶“中国芯”-220913 

2. 地平线官网介绍

3.知乎——自动驾驶芯片行业分析(网页链接

$德赛西威(SZ002920)$ 

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全部评论

太阳照常升起22022-09-29 17:21

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这周财报看了没2022-09-21 01:59

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花下卧等花开2022-09-19 22:52