2021全球供应链大会｜寒武纪王平：2022年推出首款250TOPS算力芯片，2023年下半年装车

10月11-12日，由南京市人民政府和中国电动汽车百人会共同主办的“2021第三届全球新能源汽车供应链创新大会”在南京国际博览会议中心举行。本次会议的主题是“全球变化与双碳目标的汽车供应链”。在12日上午举行的汽车半导体主题峰会上，寒武纪兴格(南京)科技有限公司执行董事王平在主题演讲中提到，“我们认为智能驾驶芯片的发展方向是通用开放大计算芯片”。会上，他还宣布寒武纪将于2022年推出首款250TOPS SoC产品，2023年下半年通过各种汽车法规认证，在车上实现SOP。

以下为演讲实录:各位嘉宾、朋友们，早上好！我今天要讲的主题是“自行车的智能化突破，云边缘的车与车的合作”。寒武纪是国内领先的人工智能芯片企业，星格科技是寒武纪的子公司。我们专注于人工智能汽车芯片。目前，我们专注于开发智能驱动芯片。人工智能如何推动汽车智能化？众所周知，中国已经率先实现了电气化，中国的车企在这方面做得非常好。下一阶段，我们将在智能方面进一步领先，人工智能将在这方面发挥关键作用。人工智能在汽车智能中的应用主要有三个方面:一是智能驾驶舱，有很多成熟的方案；二是智能驾驶；第三是车路云的协同。星歌科技想为单车智能和车路云的合作做出我们的贡献。在自行车智能化方面，我们看到智能汽车对计算能力提出了越来越高的要求。一方面，我们看到今年刚发布的一些新车，传感器越来越多，未来收集的数据也是巨大的。另一方面，算法更加成熟和复杂。对计算能力的需求更大。从低级L2 L3到L4，对计算能力的需求呈几何级数增长。例如，我们看到一些新型号的嵌入式计算能力在1000TOPS以上。我们认为智能驱动芯片的发展方向是通用开放式大计算能力芯片。智能芯片的发展有两个阶段:第一阶段，从L1到L2的时代，在这个时代我们看到数据更少，对计算能力的需求相对较低。另一方面，龙头企业提供“黑匣子”交钥匙工程，可以帮助OEM厂商提供系统化的解决方案。但同时，由于是相对封闭的方案，实现OTA和算法升级并不容易。再往前，国际领先企业纷纷推出通用大计算能力的芯片。一方面是对计算能力的要求越来越高，另一方面是要满足OTA的需求，算法可以不断升级。我们认为大计算能力和通用性是智能驱动芯片或者说智能驱动芯片的两个重要趋势。实现这样一个计算能力很强的智能驱动芯片有四个挑战:第一，芯片系统架构非常复杂，200TOPS以上的芯片需要非常高的内存访问能力，需要支持超高的带宽，所以系统架构设计的复杂度大大提高，国内在这方面的设计人才非常匮乏。二、通用软件AI软件栈的挑战。智能驾驶的算法还在不断进化中，激光点云算法和多传感器融合算法也在快速迭代中。因此，千变万化的算法需要通过OTA模式和通用的硬件架构和软件栈来升级。再次，计算能力大的芯片尺寸非常大，给封装、电源和热管理、成本控制、良品率等方面带来严峻挑战。第四，先进的技术平台。到目前为止，我国还没有7 nm、5 nm这样的先进制造技术。从云端协作的角度，我们看到特斯拉也在做一些探索。最近特斯拉的AI日可能也是大家关心的。他们开发了D1芯片，组建了DOJO数据中心，规划了非常高的计算能力。它在云端训练，将训练模型推送到车上，形成有效的交互。下面说说我们寒武纪和星格科技在这方面的探索。寒武纪成立于2016年。至今已推出终端IP、edge、云加速卡、云加速器系列产品，最大计算能力2.05POSP，全系列人工智能芯片。而且所有寒武纪云侧芯片都有统一的处理器架构和指令集，统一的软件平台，开发的应用在云侧可以互相兼容，大大降低了云侧不同平台的开发和应用移植成本。下面介绍一下航歌科技。杭哥科技的主要部落在南京。欢迎大家来江宁参观公司总部。星歌科技的使命是用AI赋能，实现安全、快乐、低碳的出行。愿景是成为安全、可靠、高性能的汽车芯片领导者。我们始终把安全放在智能驾驶最重要的位置。2022年将推出首款250TOPS SoC产品，2023年下半年通过各种车规认证，实现车内SOP。我们的首款智能驾驶芯片将达到250TOPS的计算能力，基于7纳米先进工艺，达到整车法规水平，有独立的安全岛，基于非常成熟的软件工具链。展望未来，我们将继续推动云端车辆的合作。在云端，寒武纪提供了高性能的训练芯片，可以处理车端采集的海量数据，进行训练，形成先进的智能驾驶模型，通过OTA推送到车端。在……dge，基于寒武纪edge的智能芯片，我们和合作伙伴推出了车路协同的路测单元，可以从路测的角度感知进一步的信息，感知车辆盲区，推送到车端，与智能驾驶车辆形成协同感知。在终端，基于寒武纪智能处理器IP的各类终端芯片可广泛用于感知和数据采集，帮助地图众包，赋能实时高精地图，并通过云端和路测设备推送给车辆。在汽车端，寒武纪星哥将推出大计算、开放、通用的智能驾驶芯片，可以支持未来高级智能驾驶复杂模型的大计算需求，也支持算法模型的不断迭代。帮助智能驾驶实现高效率和快速迭代。我们希望与在座的合作伙伴共同探讨，用AI赋能，实现安全、快乐、低碳的出行。谢谢大家！10月11-12日，由南京市人民政府和中国电动汽车百人会共同主办的“2021第三届全球新能源汽车供应链创新大会”在南京国际博览会议中心举行。本次会议的主题是“全球变化与双碳目标的汽车供应链”。在12日上午举行的汽车半导体主题峰会上，寒武纪兴格(南京)科技有限公司执行董事王平在主题演讲中提到，“我们认为智能驾驶芯片的发展方向是通用开放大计算芯片”。会上，他还宣布寒武纪将于2022年推出首款250TOPS SoC产品，2023年下半年通过各种汽车法规认证，在车上实现SOP。

以下为演讲实录:各位嘉宾、朋友们，早上好！我今天要讲的主题是“自行车的智能化突破，云边缘的车与车的合作”。寒武纪是国内领先的人工智能芯片企业，星格科技是寒武纪的子公司。我们专注于人工智能汽车芯片。目前，我们专注于开发智能驱动芯片。人工智能如何推动汽车智能化？众所周知，中国已经率先实现了电气化，中国的车企在这方面做得非常好。下一阶段，我们将在智能方面进一步领先，人工智能将在这方面发挥关键作用。人工智能在汽车智能中的应用主要有三个方面:一是智能驾驶舱，有很多成熟的方案；二是智能驾驶；第三是车路云的协同。星格科技想为单车智能和车路云的合作做出我们的贡献。在自行车智能化方面，我们看到智能汽车对计算能力提出了越来越高的要求。一方面，我们看到今年刚发布的一些新车，传感器越来越多，未来收集的数据也是巨大的。另一方面，算法更加成熟和复杂。对计算能力的需求更大。从低级L2 L3到L4，对计算能力的需求呈几何级数增长。例如，我们看到一些新型号的嵌入式计算能力在1000TOPS以上。我们认为智能驱动芯片的发展方向是通用开放式大计算能力芯片。智能芯片的发展有两个阶段:第一阶段，从L1到L2的时代，在这个时代我们看到数据更少，对计算能力的需求相对较低。另一方面，龙头企业提供“黑匣子”交钥匙工程，可以帮助OEM厂商提供系统化的解决方案。但同时，由于是相对封闭的方案，实现OTA和算法升级并不容易。再往前，国际领先企业纷纷推出通用大计算能力的芯片。一方面是对计算能力的要求越来越高，另一方面是要满足OTA的需求，算法可以不断升级。我们认为大计算能力和通用性是智能驱动芯片或者说智能驱动芯片的两个重要趋势。实现这样一个计算能力很强的智能驱动芯片有四个挑战:第一，芯片系统架构非常复杂，200TOPS以上的芯片需要非常高的内存访问能力，需要支持超高的带宽，所以系统架构设计的复杂度大大提高，国内在这方面的设计人才非常匮乏。二、通用软件AI软件栈的挑战。智能驾驶的算法还在不断进化中，激光点云算法和多传感器融合算法也在快速迭代中。因此，千变万化的算法需要通过OTA模式和通用的硬件架构和软件栈来升级。再次，计算能力大的芯片尺寸非常大，给封装、电源和热管理、成本控制、良品率等方面带来严峻挑战。第四，先进的技术平台。到目前为止，我国还没有7 nm、5 nm这样的先进制造技术。从云端协作的角度，我们看到特斯拉也在做一些探索。最近特斯拉的AI日可能也是大家关心的。他们开发了D1芯片，组建了DOJO数据中心，规划了非常高的计算能力。它在云端训练，将训练模型推送到车上，形成有效的交互。下面说说我们寒武纪和星格科技在这方面的探索。寒武纪成立于2016年。至今已推出终端IP、edge、云加速卡、云加速器系列产品，最大计算能力2.05POSP，全系列人工智能芯片。而且所有寒武纪云侧芯片都有统一的处理器架构和指令集，统一的软件平台，开发的应用在云侧可以互相兼容，大大降低了云侧不同平台的开发和应用移植成本。下面介绍一下航歌科技。杭哥科技的主要部落在南京。欢迎大家来江宁参观公司总部。星歌科技的使命是用AI赋能，实现安全、快乐、低碳的出行。愿景是成为安全、可靠、高性能的汽车芯片领导者。我们始终把安全放在智能驾驶最重要的位置。2022年将推出首款250TOPS SoC产品，2023年下半年通过各种车规认证，实现车内SOP。我们的首款智能驾驶芯片将达到250TOPS的计算能力，基于7纳米先进工艺，达到整车法规水平，有独立的安全岛，基于非常成熟的软件工具链。展望未来，我们将继续推动云端车辆的合作。在云端，寒武纪提供了高性能的训练芯片，可以处理车端采集的海量数据，进行训练，形成先进的智能驾驶模型，通过OTA推送到车端。在……dge，基于寒武纪edge的智能芯片，我们和合作伙伴推出了车路协同的路测单元，可以从路测的角度感知进一步的信息，感知车辆盲区，推送到车端，与智能驾驶车辆形成协同感知。在终端，基于寒武纪智能处理器IP的各类终端芯片可广泛用于感知和数据采集，帮助地图众包，赋能实时高精地图，并通过云端和路测设备推送给车辆。在汽车端，寒武纪星哥将推出大计算、开放、通用的智能驾驶芯片，可以支持未来高级智能驾驶复杂模型的大计算需求，也支持算法模型的不断迭代。帮助智能驾驶实现高效率和快速迭代。我们希望与在座的合作伙伴共同探讨，用AI赋能，实现安全、快乐、低碳的出行。谢谢大家！

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