DeepTalk深言堂
2020伊始，深蘭科學(xué)院再次打造屬于自己的學(xué)習(xí)平臺(tái)“DeepTalk深言堂”，并邀請(qǐng)到清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系、清華大學(xué)人工智能研究院的鄧志東教授，帶來(lái)了《軟件化與AI芯片助力智能汽車革命》的特邀報(bào)告。
智能汽車發(fā)展勢(shì)頭正猛，政府各項(xiàng)支持政策陸續(xù)出臺(tái)，汽車制造企業(yè)亦群雄逐鹿。上個(gè)月深蘭科學(xué)院全新推出的創(chuàng)新品牌“智星時(shí)空”便舉辦了一場(chǎng)智慧交通主題沙龍，對(duì)“人工智能時(shí)代下的智慧交通和公共出行”進(jìn)行了探討，也得到了業(yè)界的積極反饋。
《軟件化與AI芯片助力智能汽車革命》
清華大學(xué) 鄧志東教授
全電化、軟件化與網(wǎng)聯(lián)化是傳統(tǒng)車企轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵
從L0到L4，包括ADAS到低速M(fèi)aaS，再到RoboTaxi這個(gè)自動(dòng)駕駛的珠穆朗瑪峰，可以看到智能汽車正在發(fā)生深刻的變化。我們看到一個(gè)趨勢(shì)，現(xiàn)在傳統(tǒng)車企、新車企與Tier1的主要使命就是要努力發(fā)展信息化的汽車平臺(tái)。面對(duì)跨界互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與ICT企業(yè)的來(lái)勢(shì)洶洶，傳統(tǒng)車企與Tier1是否還有優(yōu)勢(shì)呢？我認(rèn)為他們應(yīng)該先做信息化汽車平臺(tái)，主要包括開(kāi)放線控、推動(dòng)全電化、數(shù)字化；開(kāi)發(fā)冗余的執(zhí)行機(jī)構(gòu)；發(fā)展OTA與云－邊－車一體化平臺(tái)；以及著力汽車的軟件升級(jí)或軟件化，并最終使之走向智能化、共享化。
在智能化新時(shí)代，傳統(tǒng)車企其實(shí)有很多事情可做。在面對(duì)跨界互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)咄咄逼人的攻勢(shì)下，全電化、數(shù)字化勢(shì)在必行。上海的感受特別明顯，因?yàn)樘厮估瓉?lái)了，而且?guī)?lái)了一股勢(shì)不可擋的電動(dòng)化潮流。我們知道，2018年，特斯拉Model 3成為北美豪華車型的銷量冠軍，比寶馬全系的銷量加起來(lái)還要多168％。國(guó)產(chǎn)Model 3，歷經(jīng)1年，于2020年1月7日正式交付給用戶，享受補(bǔ)貼后售價(jià)為29萬(wàn)左右。很明顯，傳統(tǒng)車企目前在推進(jìn)電動(dòng)化上面臨著巨大的壓力。
OTA也是特斯拉帶來(lái)的。特斯拉的OTA很厲害，實(shí)際就是汽車的軟件化，即通過(guò)軟件升級(jí)、用軟件來(lái)定義汽車的功能，因此OTA可以顛覆傳統(tǒng)汽車平臺(tái)升級(jí)換代的周期與迭代路徑。相比之下，中國(guó)燃油汽車與電動(dòng)汽車的發(fā)展缺少創(chuàng)新與核心技術(shù)，造成特斯拉進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)后供不應(yīng)求。不過(guò)特斯拉進(jìn)來(lái)可能是一件好事，因?yàn)橥ㄟ^(guò)“鯰魚(yú)效應(yīng)”，也有可能帶來(lái)中國(guó)智能汽車產(chǎn)業(yè)格局的重大變化，例如可完善與加速升級(jí)中國(guó)電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的供應(yīng)鏈。
我們還看到，2019年特斯拉Model 3在一年之內(nèi)進(jìn)行了10次OTA更新，增加了全新的功能或進(jìn)行了原有功能的升級(jí)優(yōu)化。以前的量產(chǎn)車出廠以后，功能就完全固定了，要升級(jí)換代至少得等5年以后重新買(mǎi)車。但現(xiàn)在，一年內(nèi)可以做10次升級(jí)，甚至可在確保安全的條件下，通過(guò)OTA輕松升級(jí)百公里加速時(shí)間和剎車距離，這在以前是不可想象的事情。因此以后的智能汽車如果沒(méi)有OTA，很難叫軟件化的汽車。
信息化包括數(shù)字化和網(wǎng)聯(lián)化，這是實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)和前提。智能化可以認(rèn)為是傳統(tǒng)車企轉(zhuǎn)型升級(jí)的目標(biāo)牽引與需求導(dǎo)向。一方面，智能駕駛、無(wú)人駕駛單車、智慧道路、車路協(xié)同等眾多應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)AI與智能化的要求越來(lái)越高 ，但另一方面，卻受限于移動(dòng)終端設(shè)備本身對(duì)低成本的限制，特別是由此造成的對(duì)車載計(jì)算、存儲(chǔ)與供電資源的約束，這就對(duì)發(fā)展以5G“云－邊－端”作為 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)，提出了迫切的需求。在實(shí)現(xiàn)數(shù)字化與軟件化之后，網(wǎng)聯(lián)化、智能化則是傳統(tǒng)車企進(jìn)一步向前發(fā)展的必然趨勢(shì)與關(guān)鍵抓手。
AI芯片助力智能汽車的環(huán)境感知與自主導(dǎo)航
AI芯片應(yīng)該是對(duì)“云－邊－端”的一體化全面部署，而不是僅考慮單端的人工智能賦能。AI芯片主要應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型的離線訓(xùn)練以及云－邊－端的在線推斷應(yīng)用。目前大數(shù)據(jù)人工智能獲得的驚人的感知能力，主要就是依靠所謂的“計(jì)算暴力”，或者說(shuō)是利用大算力帶來(lái)的進(jìn)步。
AI芯片首先包括通用AI芯片：
其次是基于ASIC／FPGA的專用AI芯片，也包括異構(gòu)融合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。專用AI芯片的好處就是低功耗、高性能，價(jià)格也相對(duì)便宜，主要用于深度學(xué)習(xí)的推斷，可以分別或同時(shí)部署于基于云、邊／管、端的在線推斷應(yīng)用。可以看到目前有很多企業(yè)都在從事這方面的研發(fā)。前面提到的通用AI芯片屬于高端、高性能的AI芯片，而專用的AI芯片一般用于推斷應(yīng)用，包括英特爾、谷歌、亞馬遜等都推出了自己的專用AI芯片，如谷歌的TPU系列深度學(xué)習(xí)芯片。還有中國(guó)的AI專用芯片，如華為海思的昇騰910等，這與PC時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是完全不同的。在人工智能時(shí)代，在AI芯片上我們至少解決了0到1的問(wèn)題。
此外，還有基于傳統(tǒng)CMOS工藝或基于新型憶阻器件的類腦 AI 芯片，這是另一類技術(shù)門(mén)檻更高的AI芯片，集成度更高、讀寫(xiě)速度更快、功耗更低。
2019年我們還迎來(lái)了5G商用元年。5G與人工智能在一起可能是一個(gè)乘法的關(guān)系，它催生了邊緣計(jì)算的發(fā)展，可望加速AI芯片在云邊端的一體化部署。
我們可以在云邊端框架下部署移動(dòng)邊緣計(jì)算。一邊是公有或私有云，進(jìn)行云邊協(xié)同；一邊是智能汽車等移動(dòng)終端。移動(dòng)終端通過(guò)5G與邊緣端進(jìn)行連接，因?yàn)?G具有超低時(shí)延、超高帶寬、大連接，以及高可靠性和高移動(dòng)性等，因此可進(jìn)行邊端或邊車規(guī)控。而人工智能可以在云上賦能，也可以在邊緣計(jì)算上賦能，還能在移動(dòng)終端上賦能，這三項(xiàng)賦能我們稱之為AI芯片的一體化賦能。這種強(qiáng)大的云邊端AI賦能，對(duì)于智能汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與推動(dòng)是非常有利的。
AI芯片還將帶來(lái)傳統(tǒng)汽車平臺(tái)計(jì)算體系結(jié)構(gòu)的變革?，F(xiàn)在一臺(tái)高端的汽車?yán)锩妫疃嘤?00多個(gè)ECU，至少也有100多個(gè)ECU，這是歷史造成的?，F(xiàn)在有了強(qiáng)大的計(jì)算芯片與AI芯片，我們可以在全新的智能汽車平臺(tái)上，設(shè)計(jì)新型的計(jì)算體系結(jié)構(gòu)，比如把很多個(gè)ECU進(jìn)行簡(jiǎn)約，形成域控制器，這樣就會(huì)帶來(lái)顛覆式的變化。
在傳統(tǒng)汽車上，中國(guó)是沒(méi)有多少機(jī)會(huì)的，尤其是燃油汽車，關(guān)鍵技術(shù)與核心零部件大多在國(guó)外Tier1手上。對(duì)信息化的汽車平臺(tái)，AI芯片是非常重要的，這與國(guó)外的發(fā)展基本同步。目前在智能汽車芯片及域控制器方面，巨頭卷入，競(jìng)爭(zhēng)白熾化，因?yàn)樗囊饬x已經(jīng)上升到未來(lái)芯片產(chǎn)業(yè)的重新洗牌，甚至連全球芯片巨頭都感受到了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的壓力。
自動(dòng)駕駛這個(gè)賽道很多企業(yè)都在加入，聚集了許多頭部企業(yè)，比如谷歌自動(dòng)駕駛用的都是自己的芯片TPU系列，激光雷達(dá)也是自己研發(fā)的，包括操作系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)開(kāi)源代碼框架等也都是自己的，除了不造車，可以說(shuō)是全棧、全場(chǎng)景的。
我們?cè)賮?lái)看一下這種AI芯片強(qiáng)大部署在5G“云邊端”的自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)設(shè)施，是怎么增強(qiáng)自動(dòng)駕駛汽車的環(huán)境感知與自主導(dǎo)航能力的。
以攝像頭為主導(dǎo)的感知方案，典型的就是特斯拉和英特爾－Mobileye，他們都是堅(jiān)持用單目視覺(jué)，即完全用視覺(jué)來(lái)解決環(huán)境感知和自主導(dǎo)航問(wèn)題。另外就是谷歌的Waymo，則是堅(jiān)持以自己的激光雷達(dá)為主導(dǎo)，但實(shí)際上車上也配置了大量的攝像頭。
成像后其實(shí)這些都屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的問(wèn)題，因此都可以用人工智能來(lái)賦能。云邊端的人工智能對(duì)智能汽車和自動(dòng)駕駛更有利，能夠提供比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法更好、更強(qiáng)大的環(huán)境感知、自主導(dǎo)航和信息融合能力，能夠帶來(lái)更加自主的行為決策與路徑規(guī)劃能力，可以說(shuō)是變得基本可用?？傊髷?shù)據(jù)人工智能基礎(chǔ)算法，需要利用云邊端一體化部署的AI 芯片及其提供的強(qiáng)大計(jì)算能力來(lái)進(jìn)行支撐。
從智能汽車到RoboTaxi，視覺(jué)人工智能已成為一種基礎(chǔ)技術(shù)。智能汽車跟手機(jī)很像，涉及到算法、軟件、硬件的垂直整合。智能汽車和RoboTaxi的各種細(xì)分應(yīng)用都需要進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，而且由于是長(zhǎng)尾應(yīng)用，因此也都要使用到AutoML。視覺(jué)深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，除了行駛場(chǎng)景的分割、可行駛路面的分割之外，還有對(duì)機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車和行人的檢測(cè)，尤其是障礙物行為意圖的識(shí)別非常重要，因?yàn)殚_(kāi)車在某種意義上就是一種預(yù)測(cè)，需要基于行為意圖的預(yù)測(cè)，以便隨時(shí)采取緊急措施。此外，基于視覺(jué)深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)自主導(dǎo)航和信息融合也是非常重要的關(guān)鍵核心技術(shù)。
加速發(fā)展智能汽車核心零部件與5G云邊端AI基礎(chǔ)架構(gòu)
在智能汽車上游關(guān)鍵零部件產(chǎn)業(yè)中，車規(guī)級(jí)的激光雷達(dá)及多模態(tài)傳感器融合模組，是目前產(chǎn)業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。第三代純固態(tài)激光雷達(dá)容易做到車規(guī)，方便量產(chǎn)，也容易做到批量低成本。因此車規(guī)量產(chǎn)的低成本全固態(tài)激光雷達(dá)已成為智能汽車商業(yè)化落地應(yīng)用的晴雨表。此外，多模態(tài)傳感器融合模組，例如將雙目攝像頭和激光雷達(dá)結(jié)合在一起，就能支持彩色激光點(diǎn)云，這樣就既有顏色，又有紋理，還有空間幾何信息，這就是未來(lái)激光雷達(dá)的發(fā)展趨勢(shì)。
可以說(shuō)龍頭企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)目前都混戰(zhàn)在智能汽車上游核心零部件產(chǎn)業(yè)，特別是傳感器芯片，力圖占據(jù)整個(gè)智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈的制高點(diǎn)。除老牌的美國(guó) Velodyne公司、Quanergy公司、德國(guó)SICK公司、IBEO公司等之外，還有初創(chuàng)的美國(guó) Triluminar公司、Luminar公司，加拿大LeddarTech公司，以色列Innoviz公司等，以及中國(guó)的速騰聚創(chuàng)、禾賽科技等。目前大疆、華為、英特爾等巨頭也已殺入激光雷這一細(xì)分賽道。先進(jìn)激光雷達(dá)的發(fā)展會(huì)有力地推動(dòng)智能汽車的落地，尤其是多模態(tài)傳感器融合模組的研發(fā)特別重要。然而在毫米波雷達(dá)的產(chǎn)品迭代方面，國(guó)內(nèi)外差距較大，我們還須奮起直追，實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代。
在AI或自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，我覺(jué)得5G的發(fā)展是巨大的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。中國(guó)在5G商業(yè)化方面的超速發(fā)展，已處于全世界前列。華為、中興、諾基亞、愛(ài)立信等5G設(shè)備的頭部制造企業(yè)，位列商業(yè)化的第一梯隊(duì)。
在5G支撐下進(jìn)行云邊端的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，就能加速推動(dòng)智能汽車與自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。另外就是建設(shè)專用車道或智慧道路，從單車智能走向車－路－人之間的智能協(xié)同，這也是中國(guó)的優(yōu)勢(shì)和特色。未來(lái)我們可能在車路協(xié)同上走向成功，畢竟在單車智能方面，與國(guó)外的差距日漸明顯。
在AI全面賦能的5G“云邊端”基礎(chǔ)設(shè)施的強(qiáng)大支撐下，可望在降低智能汽車移動(dòng)終端成本的同時(shí)，大大加強(qiáng)智能汽車的AI能力。
例如，我們可以開(kāi)展：
基于“云－邊－端”的無(wú)人駕駛遠(yuǎn)程安全監(jiān)管；
基于“云－邊－端”的共享出行運(yùn)營(yíng)與安全接管；
基于“云－邊－端”的無(wú)人駕駛高精地圖遠(yuǎn)程下載；
基于“云－邊－端”的無(wú)人駕駛決策、規(guī)劃與人機(jī)交互等
總之，通過(guò)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提供各方面的合力支撐，可望形成中國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)，助力智能汽車革命。
結(jié)語(yǔ)
汽車行業(yè)的全電化正成為一股不可阻擋的潮流；從功能汽車到數(shù)字化汽車的改變，是傳統(tǒng)車企破局的抓手；具有 OTA 的軟件化智能汽車，從根本上顛覆了傳統(tǒng)功能產(chǎn)品的迭代路徑和換代周期；信息化（數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)化）是實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)和前提；全電化、軟件化與網(wǎng)聯(lián)化是傳統(tǒng)車企轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵。
5GxAI催生移動(dòng)邊緣計(jì)算的發(fā)展，需要加速 AI 芯片在云邊端的一體化部署；車規(guī)級(jí)AI 芯片及中央域控制器，將推動(dòng)具有分散式遞階計(jì)算體系架構(gòu)的傳統(tǒng)汽車，向具有強(qiáng)大中央域控制器體系架構(gòu)的智能汽車的顛覆式變革；云邊端一體化部署的AI 芯片及其提供的強(qiáng)大AI算力，可望大幅提升智能汽車的環(huán)境感知與自主導(dǎo)航能力。
車規(guī)量產(chǎn)的全固態(tài)激光雷達(dá)已成為智能汽車商業(yè)化落地應(yīng)用的晴雨表；毫米波雷達(dá)國(guó)內(nèi)外差距較大，須奮起直追；加速發(fā)展智能汽車上游核心零部件產(chǎn)業(yè)與5G云邊端AI基礎(chǔ)設(shè)施，必將有力地推動(dòng)我國(guó)智能汽車的變革式發(fā)展。
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