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WNEVC 2022 | 王平：单车智能突破，云边端车协同
第四届世界新能源汽车大会（WNEVC 2022）期间举办的“自动驾驶与智能座舱创新发展”专题论坛上，寒武纪行歌执行总裁王平发表“单车智能突破，云边端车协同”的精彩演讲。
(以下内容根据现场演讲素材整理)
王平先生表示过去十年，智能手机的出现改变了我们的生活，也打造了一个全新的产业生态。当前包括未来十年、二十年最重要的一个产业变革，就是汽车的智能化变革。
他表示在未来5年自动驾驶具备以下5点发展趋势。首先，芯片支撑自动驾驶的升级，L2+的自动驾驶正在快速普及，L4已经落地，但L2+和L4会长期共存。第二，随着自动驾驶的发展，自动驾驶算法更加复杂，数据量很大。需要处理的数据量指数级上升，对算力的需求不断攀升，这对自动驾驶芯片提出了更高的要求。第三，车路云协同，实现大数据闭环，驾乘体验持续升级。第四，为满足消费者个性化的需求，增强厂商的差异化竞争力，车端训练会得到不断发展。
王平先生认为自动驾驶的规模化落地依然面临很多挑战。首先，单车智能面临以下挑战。第一，SoC业务处理能力不足，需要多片级联。这导致系统复杂性非常高，量产困难。第二，功耗高。现在很多芯片的实际功耗需要主动散热，需要风冷或液冷，燃油车上更加难以普及，也带来成本的攀升。10万左右入门级车，普及更加困难。另外，国产比例偏低，汽车行业缺芯，受到全球供应链影响非常大。其次，车路云协同页也面临挑战。海量数据并网需要更大的AI集群，需要更大的成本。数据安全和隐私保护，有很多安全隐患。云端统一运营数据的模式难以满足车主的个性化需求。
王平先生表示行歌在核心优势方面，第一，对于全系列芯片组合，具有从L2到L4全系列芯片，满足从算力10T到1000T不同等级的算力需求。第二，深度的技术定制，针对车端场景深度定制MLU/ISP等关键IP，在同等功耗下最大限度提升驾乘体验。第三，寒武纪云端芯片已经耕耘很久，也是国内少有或者唯一的，既能够提供云端芯片,也能够提供车端芯片。AI软件栈支撑算法快速部署以及深度优化，最大限度实现算法性能。第四，高效的开发，灵活易用的开发工具箱，可以友好的继承软件接口，支持开发差异化需求。
寒武纪行歌采用了端云一体，训推一体的AI处理器架构，同时支持车端自学习、训练。车端自学习具备以下3点优点，第一，千人千面。可以满足用户自行化需求，实现“千车千面”。第二，有效保护数据安全和信息安全，保护好隐私。第三，降低成本，因为可以使数据闭环分布化，有效降低云端AI集群的数据传输成本。
针对L2+市场，寒武纪行歌重新定义了入门级的自动驾驶。这颗芯片具有最大算力16TOPS、L2+的行泊一体、更高DDR带宽、车规级图像处理单元和功耗最低等特点。寒武纪也将联合战略合作伙伴重新定义入门级自动驾驶解决方案。
寒武纪基于云端的技术积累，能够在车端形成有效统一的处理器架构。指定级和平台级的技术软件都是统一的，能够高效进行数据闭环和AI调优，精度损失降到最低。在云端，寒武纪提供训练卡可以收集车端海量数据，通过训练生成先进自动驾驶模型，通过OTA推送到车端，芯片可以支持复杂模式的复杂需求，支持算法模型的持续迭代。
寒武纪提供了一套高效易用的AI工具链，用户在AI平台开发的模型，可以通过行歌AI工具链快速迁移，部署到行歌的硬件平台上，这样可以提高开发的效率。还有一个很大的挑战是图像质量调试，行歌提供了非常好的CNISP Tool，该工具的界面清晰，功能强大，支持用户PC端可视化、实时的图像效果调试，而且可以针对不同场景、不同的屏幕、不同镜头，均可高效快速进行图像调试工作。还可以支撑Tier 1快速掌握图像调试技能，不需要通过图像调试第三方，这将大大加速项目的进展。
最后王平表示，监管机构希望通过专项基金，支持国内领先的芯片创新企业，推动自动驾驶立法。车企也希望与芯片创新企业开展一些联合开发项目，支持国产化的芯片，提升供应链安全，同时支持生态打造，联合国内芯片公司和算法公司实现强强联合。真正实现供应链的安全，还需要半导体企业，特别是制造端实现封装和制造在大陆本土的落地。
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