随着自动驾驶技术不断逼近质变节点，今年无疑是自动驾驶落地爆发的分水岭，产业链上下游都按下了加速键。
12月30日，黑芝麻智能宣布推出其专为下一代ai模型设计的高算力芯片平台——华山a2000家族。
黑芝麻智能的华山产品线一直承载着重要使命，而此次推出的华山a2000家族更是对这一使命的有力承袭。
华山系列向来致力于为汽车智能化提供强大的技术支撑，推动汽车从传统的交通工具向智能移动终端转变。华山a2000家族的问世，无疑是在这条道路上迈出的更为坚实的一步。
华山a2000家族具备更高的算力，能够轻松应对复杂的ai计算任务。在智能驾驶场景中，无论是对路况的实时分析、对周围车辆行人的精准识别，还是对各种突发状况的快速决策，都离不开强大算力的支持。而华山a2000家族凭借其高算力优势，宛如给汽车装上了一颗超级智慧大脑，使其能够更加敏锐、精准地感知和理解周围环境。
黑芝麻智能推出华山a2000家族，其目标清晰且宏大。它旨在以这款高算力芯片平台赋能汽车行业，加速高阶智能驾驶成为标配。
如今，智能驾驶虽然已经取得了一定的进展，但高阶智能驾驶仍未得到广泛普及。华山a2000家族的出现，有望打破这一局面，让更多的汽车具备高阶智能驾驶的能力，提升整个行业的智能化水平。
高阶智驾的新里程
近年来，高阶智能驾驶在汽车行业呈现出逐渐普及的趋势，正深刻地改变着汽车产业的格局。
而进入2024年，百度旗下智能出行平台萝卜快跑的爆火、特斯拉入局robotaxi等，让“自动驾驶已成现实”的概念植入更多普通消费者的脑海。
从技术侧来看，自动驾驶已经进入各层级的成熟新阶段。据报告显示，自2023年下半年以来，高阶智能驾驶技术进入新的发展阶段，城市noa成为行业主攻目标，头部智驾厂商正积极推出端到端大模型，以争夺城市noa的最优解。
很多细分技术已经取得了诸多显著进展。比如传感器技术不断革新，摄像头、雷达（包括激光雷达、毫米波雷达等）等设备日益精进，能够更加精准且全面地捕捉车辆周围环境信息。
同时，先进的算法也在持续优化。大模型流行以来，深度学习、机器学习等技术被广泛应用于智能驾驶领域，使得车辆对获取的数据进行分析、处理和决策的能力大幅提升。
例如，通过大量的数据训练，智能驾驶系统已经能够实现自动跟车、自动变道、自动泊车等功能，甚至在一些特定场景下还能应对突发状况，进行紧急制动或避让操作，极大地提升了驾驶的便利性和安全性。
不过，更多技术难关有待攻克。
在传感器层面，目前不管哪一种传感器，都有一定技术缺点。比如当前的激光雷达技术可以提供精确的三维点云，但在雨雪天气条件下，性能会有所下降；摄像头能够精准捕捉路况信息，但会因光线的变化而对感知效果产生影响等等。
ai芯片的研发上，提高芯片的算力、功耗、性能等，是企业当下的技术难题。 在自动驾驶场景下，复杂的环境和实时性，都对芯片算力和性能提出了极高的要求。比如，自动驾驶的决策必须在瞬间完成，任何延迟都可能引发严重后果。
当遇到突然闯入道路的行人或车辆时，芯片要在极短时间内（通常以毫秒甚至微秒计算）根据当前路况和车辆状态计算出最佳避让或制动方案。然而，随着自动驾驶级别提升，对环境感知的精细度和决策复杂度也大幅增加，维持这种实时性对芯片性能是巨大挑战。
此外，汽车的使用周期较长，且可能在各种极端条件下行驶，这就要求自动驾驶芯片能够在长时间连续工作状态下保持稳定可靠。
无论是高温的沙漠环境、寒冷的极地地区，还是高湿度的沿海地带，芯片都不能出现故障或性能下降。例如，在长途自驾游过程中，芯片若因长时间运行而出现异常，将使自动驾驶功能失效，把乘客置于危险之中。
高阶智驾驶向全场景通识智驾
基于自动驾驶对芯片性能的高要求，黑芝麻智能华山a2000家族的诞生显得更加意义重大。
黑芝麻智能观察发现，算法的未来发展将更加聚焦于提升效率和性能。随着行业步入大模型时代， transformer算法结构和混合模型架构将引领新的技术潮流。黑芝麻智能预计，从2025年开始，高阶智驾能力逐渐成为标配。
在智能驾驶场景中，车辆需要实时处理来自多个传感器的海量数据，包括摄像头捕捉的图像信息、雷达探测的距离和速度数据等。
例如，在复杂的城市交通环境下，面对众多车辆、行人以及各种交通标识，该芯片能够迅速解析相关信息，为驾驶决策提供有力支持。同时，它还具备更低的延迟特性。在智能驾驶过程中，任何延迟都可能导致严重后果，如对突发状况无法及时做出反应。
对此，黑芝麻智能提出了全场景通识智驾概念。 基于知识范式将驾驶场景的信息引入到知识增强的表示空间中，这些信息可以被推导为场景语义空间中的通用知识，随后通过知识的反映来推断场景，从而指导实现更好的智能驾驶体验。
通识智驾具备实现高级感知、决策和执行的通用能力，能够全面覆盖城市道路、高速公路、昼夜变化以及各种气候条件的不同场景。
华山a2000家族芯片的一大亮点在于其采用了自研的npu新架构——“九韶”。
九韶是黑芝麻智能为满足自动驾驶技术需求而推出的高性能 ai 芯片的计算核心。新一代通用 ai工具链bart和新一代双芯粒互联技术blink两大创新，共同赋能“九韶”计算性能的充分发挥和灵活扩展，构成了一个强大的智能驾驶技术底座。
这一创新架构在ai模型适配和功耗优化方面具有显著优势。在ai模型适配方面，“九韶”架构具备高度的灵活性和兼容性 。
随着智能驾驶技术的不断发展，ai模型也在持续更新和完善。华山a2000家族芯片的“九韶”架构能够轻松适配各类新型ai模型，确保芯片与最新的智能驾驶算法紧密结合，从而实现更精准的环境感知和决策制定。
此外，九韶架构还具备低延时和高吞吐的三层内存架构，包括大容量高带宽的npu专用缓存、核心模块片内共享缓存，以及对称的双数据通路和专用dma引擎。提升了性能和有效带宽，降低了对外部存储带宽的依赖，在性能、带宽和成本之间取得了极致平衡。
在功耗优化方面，“九韶”架构更是表现出色。智能驾驶芯片在运行过程中需要消耗一定的电能，而功耗过高不仅会影响车辆的续航里程，还可能增加散热成本。“九韶”架构通过先进的设计理念和技术手段，有效降低了芯片的功耗，使得华山a2000家族芯片在保证高性能运算的同时，能够最大程度地减少对车辆能源的消耗，为节能环保做出了贡献。
可以看出，高阶智能驾驶标配对芯片提出了严苛的要求，尤其是在复杂场景处理和实时决策方面。华山a2000家族芯片精准地满足了这些需求。
随着华山a2000家族芯片的发布，本土自动驾驶芯片格局将迎来重大变革，自动驾驶的进程也将跟进一步。
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