以电动化、网联化、智能化、共享化为核心的汽车四化浪潮随信息技术的发展奔涌而来，以人机交互、自动驾驶、环境感知为代表的智能化应用场景已逐渐成为行业的核心竞争力，面对繁荣发展的新一代汽车产业，大批AI 芯片创业公司乘势而来。
回顾 2020 年国内芯片行业的大事，基本可以用“制裁”与“突围”来概括和总结。美政府对我国半导体产业的持续打压狠狠揭开了我国的“缺芯”之痛，重压之下，国内造芯热潮持续走高、行业创业积极性高涨，加之政府利好政策扶持，国产芯片产业迎来了发展的黄金期。
人类社会正逐步从信息化阶段向智能化时代过渡，人工智能是实现智能化的关键手段，而芯片则是其中的核心基石与战略制高点。所以，在新一轮的产业发展周期中，AI 芯片无疑是最受关注的细分领域之一。
值此背景之下，天博体育在线客服由智东西发起主办的 GTIC 2020 AI 芯片创新峰会于近日在北京盛大开幕，峰会以“拥抱芯世界开创新未来”为主题，邀请到了国内 AI 芯片学术领军人物、清华大学微纳电子系副主任、微电子所副所长尹首一教授以及来自壁仞科技、黑芝麻智能、燧原科技、地平线、赛灵思、Imagination Technologies、安谋中国、比特大陆、浙江豪微科技、亿智电子、知存科技、光子算数、Cadence、北极光创投、中芯聚源等 AI 芯片企业、半导体巨头和顶级 VC 的十六位行业领袖，共议 AI 芯片在中国半导体黄金时代的创新与未来。
黑芝麻智能 CMO 杨宇欣出席峰会并发表了题为“自动驾驶计算芯片的突围之径”的精彩演讲，他首次对外公布了黑芝麻智能产品路线 大算力芯片，支持 L4/L5 级自动驾驶，预计在 2023 年实现落地。他提到，“软件定义汽车”是汽车智能化的发展趋势，越来越多的软件应用在硬件平台上运行，需要强大的计算平台“预埋”以支撑软件的不断迭代。
会后，杨宇欣接受了物联网智库记者的采访，就公司产品落地以及核心竞争力等内容进行了交流。
以电动化、网联化、智能化、共享化为核心的汽车四化浪潮随信息技术的发展奔涌而来，以人机交互、自动驾驶、环境感知为代表的智能化应用场景已逐渐成为行业的核心竞争力，面对繁荣发展的新一代汽车产业，大批 AI 芯片创业公司乘势而来，成立于 2016 年的黑芝麻智能便是其中的佼佼者。作为一支广纳芯片、视觉、汽车等领域老将的创业团队，成立不到四年，黑芝麻智能就在今年 6 月发布了华山二号 A1000 系列芯片，基于 A1000 芯片的多芯片级联 FAD 方案最高算力可以达到 140TOPS，后续还将提供四芯级联版本，算力可达 280TOPS，天博体育在线客服从数据上看直接可对标特斯拉自研的 FSD 自动驾驶电脑。
黑芝麻智能 CMO 杨宇欣提出，“软件定义汽车”是汽车智能化的发展趋势，越来越多的软件应用运营在硬件平台之上，需要强大的计算平台“预埋”来支撑软件的不断迭代。
而算力则主要由芯片提供，核心芯片将是推动自动驾驶产业发展的关键，可以说“抓住核心芯片就抓住了智能汽车产业链的核心”。目前，黑芝麻智能已经发布了国内自动驾驶领域中算力最高的芯片——A1000 芯片，并已经开始积极探索实际应用，包括传统车厂、一级供应商、自动驾驶初创企业在内的众多企业都在测试 A1000 芯片以及基于 A1000 芯片的多芯片级联 FAD 系统。
杨宇欣在采访中介绍道，黑芝麻智能为用户提供完整的解决方案而非单颗芯片。通过整合自研 A1000 芯片，黑芝麻智能为用户提供涵盖计算平台、大算力芯片、核心 IP 在内的端到端解决方案。另外，基于车规级的高性能计算平台，围绕领先的图像处理能力、神经网络加速器技术，黑芝麻智能可以提供完整的自动驾驶方案。被问及是否会选择拓展赛道时，杨宇欣也明确表示，公司目前的业务重点是聚焦现有产品、完成从 0 到 1 的产业链贯通，未来将布局业内其他领域。
不同于其他芯片设计公司，黑芝麻智能没有选用通用 IP 来开发自己的产品，而是选择自研 IP，这也使得他们在芯片研发周期上看似完全没有优势。但是，正如杨宇欣所说，“依赖于业内的通用 IP 就意味着要依赖别人的研发节奏来决定自己的产品研发节奏”，也正是这份坚持帮助黑芝麻智能赢取了产品研发上的主动权。
传统的芯片设计厂商采用通用 IP 开发产品存在两大难点：首先，面向车规级的专用市场，很多通用的核心 IP 不一定能满足需求；其次，在全球范围内的激烈竞争中，想要保证技术持续领先，就需要有自己的核心产品，才能摆脱受制于人的处境。
黑芝麻智能目前拥有两个核心 IP，一个是图像处理ISP——NeuralIQISPIP，一个是神经网络加速器 NLP——DynamAI NN 引擎 IP。黑芝麻智能的技术逻辑是要“看得清”、“看得懂”。
“看得清”就是图像处理，自动驾驶摄像头是十分核心的传感器，随着摄像头数量的增加、像素的增加，需要处理的数据越来越多。在人工智能领域，当海量数据涌到神经网络去做处理的时候，如果数据的质量报告中有大量的像素看不清楚，就会浪费很多算力去做补偿。而车规级的高性能ISP的目标是，把采集出来的每帧图像每个像素处理得足够清楚，这样在后面做推理的时候，便可以用更简单的算法或者更少的算力得到更准确的结果。这是非常核心的技术，黑芝麻智能选择自己开发，因为可能买不到高性能车规级 ISP 的 IP。
“看得懂”就是神经网络架构系统，车载场景是很典型的边缘计算场景，要求算力不断提升，同时对能效比亦有要求。黑芝麻智能自研的 NPU 通过自己定义的核心架构，可以在数据处理中，在不同的卷积层处理时，减少很多数据的吞吐次数，提供非常高的能效。这也是黑芝麻智能能够确保从现在芯片的几十 TOPS 算力，达到下一代芯片几百 TOPS 算力的核心。
谈及黑芝麻智能的核心竞争力时，除了自研核心 IP 外，杨宇欣还着重介绍了公司的核心团队。
黑芝麻智能的核心团队来自于全球自动驾驶、人工智能和芯片领域的顶级企业，包括博世、通用汽车、Marvel、英伟达、Arm 等。核心成员在芯片领域或汽车领域都经历过 0 到 1 的商业周期，对芯片研发及落地以及汽车领域的商业模式都有很深的理解。“一帮人做了 20 年芯片，另外一帮人做了 20 年的车”，这种“混搭”的团队也为黑芝麻智能的技术赋能产业提供了良好助力。
未来，黑芝麻智能将以大算力芯片系统为核心，携手产业链上下游，在自动驾驶领域推动持续创新，实现国产车规级芯片的自主可控！
日前，Uber自动驾驶部门Advanced Technologies Group的负责人埃里克·迈霍费尔(EricMeyhofer)在第三届Elevate峰会上表示，他们的自动驾驶测试车经常在路上遭受“欺负”，而实施者则是行人和其他道路参与者。 “我们经常遇到人们欺负这些车辆的情况。他们对待自动驾驶汽车的方式更有攻击性，由于我们不会采取行动，因此他们觉得我们允许这种行为。尽管有视频正在拍摄，但是人们依然欺负自动驾驶汽车，并挑战无人车的底线，以确定他们可以如何对待这些车辆，这一点很有意思。”迈霍费尔表示。 根据车身搭载摄像头所拍摄的记录，“欺负”自动驾驶汽车的主体包括行人和其他道路参与者，方式包括侮辱性手势和语言、逼迫自动驾驶车辆
汽车要实现真正的无人驾驶，它必须能够感知和识别周围的物体，并且要知道自己的确切位置。这两方面都是无人驾驶技术的核心。 英国剑桥大学的一个团队利用图像识别和深度学习技术在这两个方面取得了一定的突破。他们针对这两个方面分别研发了SegNet系统和PoseNet系统。尽管它们目前还不能控制无人驾驶汽车，但是它们能让机器“看见”，精确定位和识别所看之物，这种能力是开发自动驾驶汽车和机器人的关键因素。 1.SegNet系统 在无人驾驶汽车对周边物体的感知方面，传统的思路是使用雷达传感器，或雷达与LIDAR（一种遥感技术）相结合的设备，但是这些设备价格非常高，所有设备加起来甚至比整辆车还贵。这对于无
场景：当紧急刹车时，车辆发出刹车。向周围车辆发送状态信息；接收车辆使用其提供给司机的建议，或者(甚至是(自动刹车)。
汽车架构的安全隔离技术研究分析 /
集微网消息，百度AI芯片部门昆仑近日完成一轮融资，知情人士透露，昆仑估值约为20亿美元。目前，昆仑芯片主要被百度用于智能电动汽车和云计算。百度将在AI芯片相关领域持续发力。 人工智能算法中存在着很多复杂计算。现在的AI处理器多通过单指令的方式调用专用的复杂计算单元来实现复杂计算。由于这些复杂计算单元占用的逻辑面积相对较大，在多核AI处理器中，如果每个处理器核都独享这些复杂计算单元，则会占用很大的芯片面积，实现代价太大；而且在实际应用场景中，这些复杂计算指令的使用频率也不是特别高，每个处理器核独享时，对这些复杂计算单元的利用率也不高。 为此，百度于2020年6月30日申请了一项名为“复杂计算装置、方法、人工智能芯片和电子设备”的发明
的技术变革 /
在汽车领域，5G 有望为汽车行业的车联网及无人驾驶带来颠覆性改变，而在这些领域落地也将使 5G 技术取得实质性发展。其中，无人驾驶是 5G 重要应用场景之一。 2020 年，无人驾驶逐步落地，一些城市的市民可以通过打车或者地图软件乘坐和体验无人车。如今，伴随着 5G 网络的铺开，车联网将取得重要突破，无人驾驶的延迟将不断降低，无人驾驶汽车的行驶将更加灵敏。有了 5G 网络技术的加持，无人驾驶技术将进一步成熟，为高阶无人驾驶提供了可能。 2019 年 6 月 6 日，我国 5G 商用牌照“落地”。当时，广州市正式发布了首批自动驾驶路测牌照，5G 商用牌照开始发放后，广州成为首批商用城市。随着 5G 商用牌照发放，长沙
融入生活，商用起码要等多久？ /
盘古大模型主要是帮助自动驾驶提升数据闭环。 华为盘古大模型开始赋能自动驾驶。 近日，华为云智能驾驶创新峰会上，基于盘古大模型，华为发布自动驾驶领域四个场景大模型。分别是，场景生成大模型、场景理解大模型、预标注大模型、多模态检索大模型。与此同时，华为方面称，基于盘古大模型3.0，华为云还可以帮助企业打造自己的自动驾驶大模型。 事实上，自2017年谷歌发布Transformer网络结构，成为大模型发展源头技术后，大模型技术在自然语言理解、计算机视觉、智能语音等方面都取得了突破。中国自2020年也进入大模型快速发展期，出现了文心一言、通义千问、星火认知等一批预训练大模型。 那么，与其他大模型相比，华为盘古大模型有什么不同
？ /
据外媒报道，因变革性固态FLASH架构而闻名的 激光雷达 公司Sense Photonics正式进入了汽车市场，推出了首款用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和 自动驾驶 的 模块化 FLASH 激光 雷达 – Osp rey，该组件售价为3200美元，现在已经开放预订。 Osprey的出现是一个重要的汽车里程碑，开启了全固态深度传感的新时代。Osprey的垂直视野为75度，而且视野非常宽且密集，能够以高分辨率在道路边沿至地平线范围内探测目标。该激光雷达被设计成一个易于集成的模块包，结合了车用级近场 传感器 与Sense Illu mi nator，后者是一个专有的VCSEL激光阵列，由数千个独立的激光元件组成。Sense Pho
汽车推出FLASH激光雷达 /
英伟达又涨了。 从2017年1月底以来，英伟达的股价又从108美元一路飙升至240多美元，翻了一倍有多。而英伟达股价一飞冲天的背后，正是人工智能技术不断兴盛崛起、发展壮大的缩影。 英伟达成功的原因有很多，及时布局CUDA、积极推进人工智能、不断完善打造软硬件生态等，这些一个个具体业务的背后，核心是对世界科技进展的战略性前瞻与决策；只有及时预判到了下一个技术热点，才能在所有人反应过来之前积极抢占先机，乃至最终引领行业。 这一切的背后，英伟达CEO黄仁勋自然是一个重要决策者；而除了他之外，另一个角色也扮演着至关重要的位置——英伟达首席科学家兼NVIDIA Research高级副总裁，Bill Dally博士。 在EmT
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