芯東西（公眾號：aichip001）
作者 |??Janson
編輯 |??志豪
隨著新造車運動進入以智能化為代表的下半場，高級智能輔助駕駛系統（ADAS）也成為主機廠和相關領域一級供應商(Tier 1)的首要關注。
同時，在這樣的新造車浪潮中，ADAS的技術應用也已成為汽車制造商和Tier 1的核心競爭領域。
隨著這場行業變革的深入，諸多半導體企業正憑借其專業技術在汽車領域嶄露頭角，推動汽車向一個全面的移動計算平臺轉型。
在電氣化、智能化及車聯網的共同推動下，汽車行業的技術革新步伐加快。然而，在討論這一數字化轉型時，不得不提的是車輛系統安全這一至關重要的領域。
隨著輔助駕駛、智能交互和多媒體娛樂等復雜功能的集成，對汽車電子的計算性能提出了更高要求，同時也對系統的安全性能提出了更高標準。
當前，市場上主流的端到端自動駕駛解決方案大多基于Transformer+BEV模型構建，這要求行業提供更加專業、高效能的處理器技術方案以滿足這些高級應用的需求。
在這一背景下，Hailo這家專注于人工智能加速的硬件公司，對端到端計算處理進行了深入優化，并推出了專為智能駕駛設計的芯片解決方案，旨在滿足行業對高效能計算的嚴格要求，進一步推動智能駕駛技術的發展。
一、汽車行業智能化加速 AI市場面臨變局
在全球汽車行業的智能化進程中，AI市場正面臨著新的挑戰和機遇。在這個節點，Hailo對中國汽車市場的戰略定位和未來發展趨勢提供了獨特的視角。
Hailo認為，中國汽車市場是一個具有極高戰略重要性的市場。
事實上，中國汽車制造商已經在先進駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛技術等領域成為全球領導者。中國市場的快速發展與Hailo動態且快速演變的產品組合和能力相吻合。
值得注意的是，市場認為這種領先地位也將在自動駕駛領域得以延續。中國制造商以其創新和敏捷的特性，迅速將創新解決方案帶入市場，從而實現了快速增長，并在本地和全球市場中占據了重要份額。
此外，在AI布局中，Hailo一方面認為安全和法規是自動駕駛的主要增長驅動因素。現在，汽車制造商已經被要求包含不同的安全應用程序。這些應用程序需要AI處理基于傳感器的感知，這為在現有硬件和傳感器上輕松添加更高級特性鋪平了道路。
另一個方面，隨著駕駛者在路上和交通堵塞中花費的時間越來越多，駕駛員輔助和自動駕駛/自動導航（NOA）等功能的需求正在變得越來越普遍。
為此，Hailo在普及ADAS中提出了專用加速器的解決方案，區別于所謂的一體化解決方案，基于Hailo-8的AI加速器方案可以給ADAS方案提供更大的靈活性和成本優勢。
二、端到端算法加速 行業需要什么樣的處理器
在智能汽車技術迅速演進的當下，全球汽車制造商正面臨著ADAS系統智能化升級的新趨勢。去年以來，以鳥瞰圖（Bird’s Eye View, BEV）為代表的ADAS技術，因其高精度的環境感知能力而受到業界的普遍關注和采納。然而，BEV技術的實現對計算能力的要求極高，這也意味著不小的成本和技術挑戰。
傳統的ADAS系統多基于卷積神經網絡（CNN），而transformer BEV技術則要求更強的AI處理能力。
簡單來說，要實現BEV，汽車的電子控制單元（ECU）必須裝備有足夠的算力。此外，通常典型的BEV方案需要六顆攝像頭，高端系統可能超過十顆。這些攝像頭提供的大量影像數據需要通過AI的神經網絡模型進行處理，對運算力的需求極高。
市場上能夠實現BEV方案的廠商，他們所使用的平臺通常價格不菲。造價高昂的原因一方面是因為昂貴的訓練費用以及芯片本身的高算力需求，自然成本也就更高；另一方面，大量的運算伴隨著高功耗，這又帶來了高性能散熱系統的需求，有時甚至需要主動冷卻系統。
這些因素共同作用，使得BEV的ADAS解決方案通常只能應用于高端車型。然而，市場顯然期望這種技術能普及到大眾車型中。為了實現這一點，必須在成本上做到平衡。
為此，Hailo的策略是將汽車SoC與一個或多個Hailo AI處理器結合，為ADAS/AD ECU設計提供較高的靈活性和AI計算的可擴展性。
這種靈活性允許根據傳感器的數量和AI模型的復雜性進行定制化調整，為從簡單到高度復雜的系統設計提供支持。
Hailo處理器的設計考慮了功耗和成本效率，使其能夠處理高級AI模型，如用于ADAS/AD感知的3D目標檢測和智能車內體驗（例如，大型語言模型LLM）。這一特點使得Hailo的技術不僅適用于高端車型，也為大眾市場車輛提供了先進的智能駕駛功能。
在這方面，Hailo-8 AI加速器呈現出了其優勢。與市場上其他高端且昂貴的SOC相比，Hailo-8提供了一種成本效益高的解決方案。它專門支持AI運算，在整個BEV系統中承擔起重要的計算任務。通過將Hailo-8 AI加速器與常規的汽車SOC如瑞薩（Renesas）等結合，可以實現成本和性能的平衡。前端SOC負責處理圖像和聲音輸入，而AI運算的重任則交給Hailo-8AI加速器。
此外，Hailo-8 AI加速器的功耗表現尤為出色，單顆芯片達到26 TOPS的計算能力，而功耗卻僅為2.5瓦。這樣的組合不僅降低了整體成本，還保持了系統的高效能運作。
盡管現在提出艙駕一體的方案很火，但不能否認專芯專用的優越性。
物理規律告訴我們，通用芯片性能強但專用性就較弱，專用芯片可以為算法進行專門優化，盡管在一定程度上犧牲了通用性，但其可以在好的能耗表現下實現專業功能，有利于幫助企業降本增效，普及ADAS的發展。
三、降本增效成為主流 AI加速器方案優勢明顯
從Hailo-8 AI加速器的四點核心優勢不難看出，在車企大打“價格戰”力求降本增效的當下，Hailo AI加速器方案具有明顯優勢。
從功能執行層面，相比于一體化的ADAS解決方案，Hailo-8 AI加速器在自動駕駛領域具有較為明顯的優勢，其設計與傳統的CPU和GPU在執行神經網絡模型時的運作方式有著根本的不同。
傳統的處理器在處理神經網絡時，由于不是為此類任務專門設計的，因而在執行過程中會產生額外的開銷，包括在數據傳輸過程中，尤其是處理器與內存之間的數據交換。
Hailo-8 AI加速器采用了分布式架構，內部分為多個區塊，每個區塊包含計算、內存和控制三種資源。這種設計允許神經網絡模型中的每一層直接利用這些資源，減少了數據在處理器和內存之間的傳輸，從而顯著降低了開銷。
在Hailo-8 AI加速器的執行過程中，整個神經網絡模型在初始化時就被分析并分配資源，使得從攝像頭獲取的影像數據可以直接在芯片內部連續地通過所有層次處理，直至得到結果。這種處理方式不僅速度快，而且功耗低。
據介紹，Hailo-8 AI加速器的這種架構，被稱為數據流架構，是其專有的專利技術。這使得Hailo-8 AI加速器能夠以高效節能的方式快速處理最先進的神經網絡，為自動駕駛帶來了較為明顯的專用性和高效性。
與傳統的CPU和GPU相比，Hailo-8 AI加速器在執行神經網絡模型時更為迅速且高效，其能夠將神經網絡模型的每一個運算單元細化，從而執行更為精確的預測操作。
這種精確的預測能力意味著無論是處理傳統的CNN模型還是新興的大型模型，Hailo-8都能夠提供不錯的性能和功耗控制。這對于自動駕駛系統的實時性和能效至關重要，因為這些系統需要快速且準確地處理大量的傳感器數據，并做出即時反應。
因此，Hailo-8 AI加速器不僅提高了自動駕駛系統的性能，同時也為整個行業帶來了成本效益和可持續性的提升。
與此同時，在新產品合作方面，Hailo也有不錯的進展。
最近Hailo與知行科技達成了合作，知行科技選用Hailo-8 AI加速器，搭配瑞薩R-Car V4H SoC，共同驅動其iDC High域控制器。
集成Hailo-8 AI處理器的iDC High域控制器為車輛提供了更智能的駕駛輔助功能，如高速公路巡航/自動輔助導航駕駛（NoA），自動記憶泊車，以及未來可能實現的城市巡航/NoA等應用。這些應用的成本效益將得到顯著提升，使得普及到大眾車型成為可能。中國的一家汽車制造商將在今年下半年開始量產搭載iDC High域控制器的車輛。
iDC High的高性能使其能夠為自動駕駛應用提供BEV 3D感知，通過10V5R傳感器配置來增強安全和舒適性。Hailo-8加速器的低功耗特性使域控制器可以采用被動冷卻技術，這不僅降低了整車的物料成本，而且簡化了車輛集成過程。
Hailo首席執行官Orr Danon對這次合作表達了他的看法，他認為這是將高級自動駕駛應用以更安全、更經濟的方式普及到所有車輛的重要步驟。而與知行科技的合作，標志著Hailo將其人工智能技術應用于全球汽車行業基礎的又一個里程碑。全球汽車業正在尋求能夠實現自動駕駛和泊車的人工智能解決方案，這些解決方案需要具備高性能、經濟效益、穩定性和可擴展性。
知行科技的首席技術官盧玉坤也表達了對合作的積極看法，他強調了Hailo-8 AI加速器在市場上帶來的先進人工智能功能和效率，這將使所有駕駛員受益。Hailo-8 AI 加速器的獨特優勢在于其在低能耗的同時，為最先進的神經網絡提供高效的人工智能加速，這在推動汽車創新方面具有重要意義。
瑞薩電子的布施武司也強調了瑞薩R-Car SoC與Hailo-8 AI加速器的集成所帶來的前所未有的功能和價格競爭力。
結語：AI加速器成為ADAS新選擇
隨著汽車市場需求的增長和智能化進程的加速，不僅只有高端車型需要ADAS的應用。
當下，中低端市場等主流下沉市場對于ADAS的需求也十分旺盛。
Hailo的創新進程和市場動態展現了其在推動汽車電子化和智能化方面的持續努力，通過專業優化、低能耗的產品將ADAS技術進一步下沉。
我們不妨期待其在未來汽車科技領域中繼續發揮其影響力。
