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自ChatGPT3問世以來，世界對于AI的期待空前提升，一股用大模型賦能千行百業的浪潮翻涌而起。
智能駕駛行業同樣刮起了一股“GPT”熱風：先是毫末智行發布了智能駕駛生成式大模型DriveGPT，緊接著，斑馬智行發布了基于阿里通義千問大模型的Banma Co-Pilot汽車AI能力體系。就在一個月前的理想家庭科技日上，理想汽車也宣布將不再依賴高精地圖研發城市NOA產品，而是要憑借自研的認知大模型MindGPT來提升汽車智能駕駛效果。
在大模型時代，汽車智能駕駛算法進一步升級，這對芯片的運算支持能力提出了更高的要求。
而另一方面，整車市場目前競爭激烈，汽車降價、玩家洗牌、內卷加速成為汽車行業的熱點詞匯。以“降本增效”為核心，汽車供應鏈整體承壓，傳導到智能駕駛芯片環節，一款將成本壓縮到極致的AI芯片成為稀罕貨。
性能與成本兼顧，車企“既要又要”，行業對高性價比智駕芯片的呼聲愈烈。從特斯拉的FSD芯片，到Mobileye、英偉達的量產輔助芯片，再到國內車芯企業地平線、芯馳，全球車芯企業均在競逐“性價比之王”。近期剛剛官宣殺入車芯賽道的人工智能感知與邊緣計算芯片企業愛芯元智也是其中之一。
在大模型時代，汽車行業需要一款什么樣的芯片？高性能與低成本之間的平衡如何達成？圍繞這兩大問題，在前不久舉行的世界人工智能大會期間，「甲子光年」采訪了愛芯元智創始人兼首席執行官仇肖莘以及愛芯元智汽車事業部總裁龔惠民，聽了聽他們對當下智能駕駛產業發展趨勢的看法。
愛芯元智創立于2019年，主營賽道包括智慧城市和智能駕駛兩大方向，其自主研發、生產的SoC芯片AX650N和車規芯片M55、M76系列均可支持“Transformer”大模型運行，是國內目前為數不多能夠在邊緣側適配“Transformer”大模型的芯片供應商。
針對大模型對智能駕駛行業的意義，仇肖莘表示，多模態大模型有助于智能駕駛實現從感知到決策、規劃、控制的全AI優化，同時幫助覆蓋全部道路場景，緩解智能駕駛的“長尾問題”。從這個角度看，大模型像是智能駕駛的“終極理想”。而實現這個理想，一枚性價比足夠高、能以最高效率運作大模型的邊端側AI芯片不可或缺。在算法之外，合適的芯片是卡住智能駕駛大模型落地的最大難題。
1.大模型時代的車芯機遇
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在中科院雄安創新研究院認知智能實驗室副主任黃武陵眼中，“自動駕駛技術正進入以數據和知識雙驅動的多模態感知和認知理解為代表的新階段。”隨著語言大模型、視覺大模型的出現，自動駕駛行業迎來了新的發展機遇。
一套完整的智能駕駛解決方案，通常包含感知、規劃、決策、控制四大環節。過去，在智能駕駛前裝市場，感知是最早用上“模型算法”的環節，汽車芯片里的GPU部分也大多用于“感知”環節的計算。商湯科技聯合創始人、首席科學家王曉剛曾提出，“當前大多是感知輸出一個結果，基于規則做一些判斷，做出決策，然后再基于手動規則，實現規劃控制。”
這種控制手段不夠智能，也不夠精準，而大模型的到來會為這種情況帶來變化。
龔惠民對這一趨勢有個判斷，“目前的車載智能是一個多任務系統，那些復雜的任務需要非常多的小模型來分別實現。而智能駕駛的未來會走向端到端，可以用單一的大模型或者用少量的模型進行替代，智能駕駛的效率和性能會因此提升。”
此外，智能駕駛行業的另一個問題是駕駛場景無法全覆蓋，智能駕駛市場目前主要分為一體機、行泊一體、高速NOA和城市NOA四個層次，技術已實現90％以上場景的覆蓋，但仍有10％的長尾場景無法解決。而大模型恰好可以憑借在環境認知理解、智能決策等方面的能力，達到類似于人類駕駛的能力，覆蓋到此前未遇見的小眾場景。
仇肖莘將大模型在智能駕駛領域的優勢總結為三點，“其一是能夠做到‘單模型多任務’，將原本屬于規則判斷的部分全部用AI做替代；其二是泛化性更強，智能駕駛技術中還有10%的場景難以覆蓋，而大模型可以疏解智能駕駛的‘長尾問題’；其三則是精度與運算效率進一步提升。”
基于這樣的優勢，目前，國內以“Transformer”大模型為基礎打造的智能駕駛解決方案快速發展，毫末智行、斑馬智行等智能駕駛算法公司以及理想等整車企業紛紛“上車”。其中，最火的是與Transformer結合的BEV大模型，目前，年內落地BEV，已經是國內智能駕駛頭部玩家的共識。
大模型在智能駕駛領域的優勢顯而易見，那么推動其落地的難點是什么呢？
仇肖莘認為，關鍵還是要有一款能夠滿足車企需要的高性價比芯片。一方面，隨著國內汽車業競爭內卷愈發嚴重，車企要求L2+的自動駕駛方案未來要進一步降價，芯片企業的成本控制能力要更強；另一方面，自動駕駛算法的復雜化又會要求芯片算力持續攀升。綜合之下，一款既能支持Transformer高效率運行，同時又能滿足低成本要求的芯片會成為車企的核心需求。
對于這一趨勢，愛芯元智的芯片架構師們早在2021年時就有了初步判斷，他們自那時起就為愛芯元智研發的愛芯通元混合精度NPU預埋了“Transformer”大模型的支持能力。同時，其研發的第一顆車規芯片M55H，也在2022年7月通過認證。
這種預判性也是愛芯元智選擇在今年6月宣布殺入智能駕駛賽道的底氣，目前，愛芯元智已成為國內為數不多能夠在邊緣側適配“Transformer”大模型的芯片供應商。6月底，愛芯元智的M55H芯片已經在兩款車型上量產，最新一代的M76系列芯片也進入認證程序。
據龔惠民介紹，其M76系列芯片在模型支持與算子的豐富程度上，能夠充分滿足BEV、Transformer大模型的計算需要，是這一細分市場下性能最好的芯片。
隨著大模型威力的進一步顯現，能夠支持“Transformer”高效運行的車規芯片會變得愈發重要。據車百智庫數據，2022年，全球汽車AI芯片的市場規模已達到102億美元，是最大的AI芯片需求市場。而在BEV大模型不斷落地的當下，愛芯元智會憑借在AI芯片領域的積累，獲得更大的市場機遇。
2.憑借核心自研IP，殺進智能駕駛賽道
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目前，新能源汽車賽道的競爭愈發激烈。抓住大模型帶來的機遇，6月8日，愛芯元智宣布入局智能駕駛賽道。但汽車供應鏈自有一套等級森嚴的邏輯，車企極為注重決策安全，也吝嗇替換供應商帶來的高昂成本，因此，一個行業新人想在智能駕駛賽道扎下根來并不容易。
愛芯元智殺入智能駕駛賽道的窗口機會，一個來自于外部的行業機遇，即持續三年的汽車缺芯潮；另一個則來自于仇肖莘對于行業的預判，她在2021年時即決定布局智能駕駛行業，先見成先得。
自2020年起，汽車行業就陷入到缺芯潮中，車企產能因此大受限制。中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉曾在2022年底表示，“三年的芯片短缺使中國汽車減產超過了200萬輛。”在這一背景下，***替代需求增長，2021年時，愛芯元智抓住汽車芯片國產化機遇，獲得了幾家Tier1廠商的認可，由此開始了汽車芯片的布局。
而關于行業預判，仇肖莘強調，對芯片企業來說，出貨量多寡是影響賽道選擇的最關鍵因素。愛芯元智從未將戰略布局限定為智慧城市或智能駕駛某一領域，而是將與視覺感知、NPU、計算相關的潛在應用領域都視為公司可以觸及的市場方向，如何讓愛芯元智自研的兩大核心IP——愛芯智眸AI-ISP和愛芯通元混合精度NPU在最大程度上賦能行業，才是公司思考的底層邏輯。
2019年時，智慧城市是僅次于手機的第二大AI芯片市場，到了2022年，汽車AI芯片的市場規模達到102億美元，是手機市場的3倍。市場空間本就巨大，且目前國產化替代需求剛剛起步，愛芯元智此時殺入智能駕駛賽道時機并不晚。據車百智庫統計，2023年，廣汽乘用車***占有率將達到20%左右，而上汽乘用車也將在2025年把***占有率提升至20%，中國汽車芯片賽道的發展才剛剛開始。
在行業機遇面前，愛芯元智的相對優勢很明顯，其兩大核心IP，愛芯智眸AI-ISP和愛芯通元混合精度NPU已經高度成熟，在智慧城市賽道打磨多年，這兩大技術可以輕易復用在智能駕駛領域。兩大賽道一同發力，芯片的研發費用被最大程度的分攤，愛芯元智的汽車芯片因此會更具性價比。
關于愛芯智眸AI-ISP和愛芯通元混合精度NPU兩大技術在智能駕駛賽道的威力，仇肖莘表示，“應用于攝像頭的視覺處理芯片和智能駕駛芯片的技術邏輯是一樣的，都是視覺處理能力+計算能力，這剛好是愛芯元智過去幾年一直在不斷迭代的領域。”
她介紹到，“在視覺處理能力上，愛芯元智首創的ISP技術將人工智能的Deep Learning應用到圖像處理當中，能夠在環境光線不好的時候清晰視物，讓黑夜朗如白晝，滿足汽車在雨天、陰天、夜間的感知需求。愛芯元智自研的混合精度NPU則能有效提高芯片效能功耗比，更契合車端芯片需求，且支持運行Transformer模型，是業界第一個在邊緣側AI芯片上運行大模型的芯片企業。”
目前，在汽車芯片領域，愛芯元智已形成包括M55、M76、M77三個系列芯片新品在內的產品序列，其中，M55H是其目前上量的核心，采用1V1R硬件配置，主要面向L2級自動駕駛、CMS及DMS開發套件等應用，擁有8TOPS算力，在拿下兩款車型的量產之后，公司計劃于第三季度拿下新的量產訂單。
M76系列芯片面向L2+級智能駕駛市場，規劃算力為60TOPS，M77系列芯片則面向城區NOA等高階智能駕駛市場，三款芯片均可支持Transformer算法，在能力上呈遞增趨勢。到明年初，M76芯片預計可通過車規級認證，到2025年，M77芯片預計實現量產。
愛芯元智人工智能算力平臺層級架構示意圖 圖片來源：愛芯元智官網
基于上述諸多優勢，愛芯元智形成了擁有平臺層、模型層、應用層三層架構的算力平臺，平臺層即軟件+芯片的人工智能算力平臺，模型層即Transformer大模型、應用層則包括智慧城市、智能駕駛、智能IOT三大應有賽道。基于這一平臺，愛芯元智能為車企提供軟件+硬件結合的解決方案，并提供一套成熟工具鏈，幫助車企快速上手。
在大模型時代，愛芯元智車規芯片對Transformer算法的支持，能夠讓其車芯在性能和功耗兩方面處在行業領先位置。隨著以BEV為代表的自動駕駛Transformer大模型在今年加速落地，愛芯元智NPU芯片的發展優勢將會被放大。
在更遠的未來，隨著汽車芯片國產化率的逐步提升，車企開始追求芯片性價比，如愛芯元智這類在芯片技術上有獨特優勢、能通過布局多個賽道有效降低造芯成本的芯片企業會獲得足夠廣闊的發展空間。
編輯：黃飛
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工商網監
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