雷彬擁有近20年的美國硅谷高科技行業(yè)經(jīng)驗，曾在芯片、軟件、電子類(lèi)公司擔任CEO、全球營(yíng)銷(xiāo)及市場(chǎng)副總裁等職務(wù)，并多次榮獲行業(yè)創(chuàng )新獎、美國CES創(chuàng )新科技產(chǎn)品大獎，在專(zhuān)業(yè)技術(shù)的市場(chǎng)化和全球戰略合作方面成績(jì)卓著(zhù)。
汽車(chē)技術(shù)正經(jīng)歷翻天覆地的轉型，軟件不僅可以監控引擎、播放音樂(lè )、提醒司機前方的交通危險，還能支持許多其他功能。然而，隨著(zhù)汽車(chē)自動(dòng)化駕駛的發(fā)展，“軟件慢、芯片快”這句老話(huà)的意義愈發(fā)凸顯，汽車(chē)自動(dòng)駕駛時(shí)不容許絲毫差錯，隨著(zhù)全自動(dòng)駕駛的普及，芯片將引領(lǐng)未來(lái)創(chuàng )新。
邊緣AI為何需要尖端芯片？
人工智能（AI）需要更適合AI應用程序處理的特殊架構。未來(lái)，人們將使用Tensor架構，而不是通常分別用于中央處理器（CPU）、數字處理器（DPU）或圖片處理器（GPU）中的線(xiàn)性或矢量處理。尖端芯片或專(zhuān)用協(xié)處理器正成為設備端AI、邊緣AI甚至云AI處理的主流。除了架構優(yōu)勢外，邊緣AI在局部性、隱私性、延時(shí)、功耗限制和移動(dòng)支持等方面同樣大有裨益。
在技術(shù)層面實(shí)現自動(dòng)駕駛為何格外困難？
自動(dòng)駕駛汽車(chē)不僅需要處理傳感器（如攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波）捕獲的大量數據，還需要提供實(shí)時(shí)反饋，如交通狀況、突發(fā)事件、天氣狀況、路標、交通信號等。這要求處理器每秒鐘進(jìn)行萬(wàn)億次以上的操作（TOPS）來(lái)同時(shí)處理多項艱巨的任務(wù)，如目標提取、檢測、分割、跟蹤等，在這個(gè)過(guò)程中，操作運行會(huì )產(chǎn)生高功耗，高速處理、可靠性和精確度也都至關(guān)重要，并且要比人工處理做得更好。
L3級以上自動(dòng)駕駛汽車(chē)的計算挑戰
當前，大部分自動(dòng)駕駛汽車(chē)都是用GPU進(jìn)行核心AI處理。GPU的處理速度不及定制芯片（ASIC，專(zhuān)用集成電路）快，成本也更高，因而我們更需要的是專(zhuān)用AI自動(dòng)處理器，但功耗是最大的問(wèn)題。要想讓L3級以上的自動(dòng)駕駛汽車(chē)完美運行，需要100瓦至1000瓦的功率來(lái)處理多個(gè)攝像頭、雷達、激光雷達等傳來(lái)的實(shí)時(shí)高清內容，對功率的要求極高，從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，這意味著(zhù)需要專(zhuān)用電池來(lái)進(jìn)行處理。
（圖片源于GTI官網(wǎng)，一村資本整理）
對于自動(dòng)AI而言，以下哪些芯片的應用范圍最廣？
圖形處理器（GPU）、現場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列（FPGA）、專(zhuān)用集成電路（ASIC）或中央處理器（CPU）
CPU是具有線(xiàn)性結構的通用處理器。理想情況下，CPU更適合用于一般但重要的非AI任務(wù)。條件允許時(shí)，應避免因AI處理引起的CPU過(guò)載。GPU通常用于圖形和博弈，但由于其具有靈活性和相對較高的處理能力，它也可用于A(yíng)I訓練和邊緣應用中。此外還有一些其他問(wèn)題，比如GPU和CPU之間的數據傳輸最終會(huì )成為系統的一大限制。GPU的其他主要缺點(diǎn)在于功耗和成本。GPU多用于云AI及其靈活性和可配置屬性。ASICs更適合用于A(yíng)I應用等計算處理量大、成本低且功耗要求高的特定應用任務(wù)。在A(yíng)I應用中使用AI專(zhuān)用協(xié)處理器正成為主流，尤其是在邊緣應用中更是如此。我們相信，未來(lái)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域方面，將會(huì )出現非基于GPU的專(zhuān)用處理器和系統來(lái)實(shí)現這一目的。
（圖片源于GTI官網(wǎng)，一村資本整理）
為何邊緣計算對未來(lái)如此重要？
邊緣計算的重要性體現在以下幾個(gè)方面：局部性、低延時(shí)性、隱私性/安全性、移動(dòng)支持以及功耗限制。
自動(dòng)AI出錯或將影響生命安全，制造商該如何確保零差錯？
回顧過(guò)往與自動(dòng)駕駛相關(guān)的事故或問(wèn)題，我們會(huì )發(fā)現，每個(gè)案例都是全新的，因為機器學(xué)習并不完全了解該如何應對，或是做出錯誤應對。這整個(gè)過(guò)程都需要時(shí)間，但不允許出現任何差錯。90%以上的車(chē)禍都是由于人為失誤導致的，人工出錯可以被原諒，但機器錯誤絕不容許。學(xué)習能力和算法的應用可以提高AI精確度。除了算法外，基礎設施和政府條例對于實(shí)現自動(dòng)駕駛同樣非常重要。目前，多家頂級公司正在對公路條件下的L3級以上（L3+、L4和L5）場(chǎng)景進(jìn)行評估。
傳感器（如攝像頭、激光雷達、超聲波和雷達）的作用何在？
攝像頭通常用于視覺(jué)處理，通過(guò)對周?chē)h(huán)境的感知，進(jìn)行目標檢測、識別、分割、（車(chē)道）跟蹤、盲點(diǎn)監測、停車(chē)輔助、交通標志識別和顏色信息提供。攝像頭通常不提供距離信息。激光雷達多用于360°檢測，具有高精確度和高分辨率的特點(diǎn)。它可用于交通堵塞、自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）、公路駕駛等場(chǎng)景。激光雷達價(jià)格高昂，且不提供顏色信息。雷達用于目標檢測，分辨率高低各異，適用于遠程場(chǎng)景，但無(wú)法分辨出具體目標。超聲波常用于停車(chē)輔助、盲點(diǎn)監測以及在信號管制下的自動(dòng)巡航控制（ACC），有助于巡航控制、防撞、距離傳感器和低分辨率耐候性。
融合是如何發(fā)揮作用的？
傳感器融合用于自動(dòng)駕駛數據融合，目前采用分布式架構，但正在向集中式架構轉型。后期融合（現行）使用來(lái)自傳感器的目標清單（已完成的任務(wù)），目前用于L2和L3等級。而早期融合（未來(lái)趨勢）用的是來(lái)自傳感器的原始數據，這對L3+、L4和L5等級十分必要。
芯片對于啟動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的“大腦”和“眼睛”至關(guān)重要，AI如何讓這些傳感器發(fā)揮作用？
一共有三種方法。其一，通過(guò)內/外置攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波感知周?chē)h(huán)境，然后通過(guò)AI計算處理、算法、訓練、推算和數據/傳感器融合進(jìn)行理解，用于數據結構化、分割、目標檢測和視頻理解。其二，通過(guò)背景感知、路徑規劃和任務(wù)優(yōu)先級進(jìn)行規劃。其三，進(jìn)行驅動(dòng)/控制，包括駕駛、制動(dòng)、加速以及引擎和傳輸控制。
未來(lái)三年，可能會(huì )出現哪些AI傳感器？
圖像傳感器的應用范圍十分廣泛，從智能手機到機器視覺(jué)和汽車(chē)，不一而足。CMOS圖像傳感器（CIS）市場(chǎng)將繼續在傳感和AI領(lǐng)域實(shí)現顛覆性創(chuàng )新和增長(cháng)。除了實(shí)現自動(dòng)駕駛汽車(chē)的基本功能外，原始設備制造商（OEMs）也開(kāi)始將深度學(xué)習算法應用于目標識別和分割中，這些通常用于高級輔助駕駛系統（ADAS）級別。大型公司和初創(chuàng )公司繼續提供基于L3+的服務(wù)，包括機器人出租車(chē)和智能公共交通。這些新興應用和系統已迅速被豐富多樣的生態(tài)系統所包圍，在傳感器和計算方面尤為如此。用于高端AI應用的圖像信號處理器（ISP）將需要復雜的視覺(jué)處理器和加速器。硬件既可以是獨立的單片系統（SoC），也可以是SoC+AI組合處理器，這有助于提高集成電路的容量與收益。除了汽車(chē)領(lǐng)域外，AI攝像頭在智能城市、智能家居/零售、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能交通和資源管理以及安全等方面也有應用，包括監控、檢測和識別。這些應用展現了強大的ISPs和視覺(jué)處理器的發(fā)展，可以通過(guò)深度學(xué)習來(lái)處理當前的分析算法和未來(lái)的AI。
關(guān)于 Gyrfalcon Technology Inc
Gyrfalcon Technology Inc.（GTI）是全球領(lǐng)先的高性能AI加速器開(kāi)發(fā)商，采用低功耗封裝，低成本和小尺寸芯片。Gyrfalcon（海東青）是一種以飛行速度迅疾著(zhù)稱(chēng)的鳥(niǎo)。GTI由硅谷資深創(chuàng )業(yè)者和人工智能科學(xué)家創(chuàng )立，旨在推廣云人工智能應用于當地設備的能力，提供更高的性能和效率，為新設備提供功效最大化的AI定制服務(wù)，讓人工智能產(chǎn)業(yè)化成為可能。
GTI利用人工智能和深度學(xué)習的力量，為AI攝像頭和自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供突破性的解決方案，具備極強的性能、能效和可擴展性，在設備、邊緣和云級別加速人工智能推理。2017年,一村資本聯(lián)合華天科技(002185)完成了對GTI首輪領(lǐng)投投資。
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