芯东西（公众号：aichip001）
作者 |Janson
编辑 |志豪
随着新造车运动进入以智能化为代表的下半场，高级智能辅助驾驶系统（ADAS）也成为主机厂和相关领域一级供应商(Tier 1)的首要关注。
同时，在这样的新造车浪潮中，ADAS的技术应用也已成为汽车制造商和Tier 1的核心竞争领域。
随着这场行业变革的深入，诸多半导体企业正凭借其专业技术在汽车领域崭露头角，推动汽车向一个全面的移动计算平台转型。
在电气化、智能化及车联网的共同推动下，汽车行业的技术革新步伐加快。然而，在讨论这一数字化转型时，不得不提的是车辆系统安全这一至关重要的领域。
随着辅助驾驶、智能交互和多媒体娱乐等复杂功能的集成，对汽车电子的计算性能提出了更高要求，同时也对系统的安全性能提出了更高标准。
当前，市场上主流的端到端自动驾驶解决方案大多基于Transformer+BEV模型构建，这要求行业提供更加专业、高效能的处理器技术方案以满足这些高级应用的需求。
在这一背景下，Hailo这家专注于人工智能加速的硬件公司，对端到端计算处理进行了深入优化，并推出了专为智能驾驶设计的芯片解决方案，旨在满足行业对高效能计算的严格要求，进一步推动智能驾驶技术的发展。
一、汽车行业智能化加速 AI市场面临变局
在全球汽车行业的智能化进程中，AI市场正面临着新的挑战和机遇。在这个节点，Hailo对中国汽车市场的战略定位和未来发展趋势提供了独特的视角。
Hailo认为，中国汽车市场是一个具有极高战略重要性的市常
事实上，中国汽车制造商已经在先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术等领域成为全球领导者。中国市场的快速发展与Hailo动态且快速演变的产品组合和能力相吻合。
值得注意的是，市场认为这种领先地位也将在自动驾驶领域得以延续。中国制造商以其创新和敏捷的特性，迅速将创新解决方案带入市场，从而实现了快速增长，并在本地和全球市场中占据了重要份额。
此外，在AI布局中，Hailo一方面认为安全和法规是自动驾驶的主要增长驱动因素。现在，汽车制造商已经被要求包含不同的安全应用程序。这些应用程序需要AI处理基于传感器的感知，这为在现有硬件和传感器上轻松添加更高级特性铺平了道路。
另一个方面，随着驾驶者在路上和交通堵塞中花费的时间越来越多，驾驶员辅助和自动驾驶/自动导航（NOA）等功能的需求正在变得越来越普遍。
为此，Hailo在普及ADAS中提出了专用加速器的解决方案，区别于所谓的一体化解决方案，基于Hailo-8的AI加速器方案可以给ADAS方案提供更大的灵活性和成本优势。
二、端到端算法加速 行业需要什么样的处理器
在智能汽车技术迅速演进的当下，全球汽车制造商正面临着ADAS系统智能化升级的新趋势。去年以来，以鸟瞰图（Bird’s Eye View, BEV）为代表的ADAS技术，因其高精度的环境感知能力而受到业界的普遍关注和采纳。然而，BEV技术的实现对计算能力的要求极高，这也意味着不小的成本和技术挑战。
传统的ADAS系统多基于卷积神经网络（CNN），而transformer BEV技术则要求更强的AI处理能力。
简单来说，要实现BEV，汽车的电子控制单元（ECU）必须装备有足够的算力。此外，通常典型的BEV方案需要六颗摄像头，高端系统可能超过十颗。这些摄像头提供的大量影像数据需要通过AI的神经网络模型进行处理，对运算力的需求极高。
市场上能够实现BEV方案的厂商，他们所使用的平台通常价格不菲。造价高昂的原因一方面是因为昂贵的训练费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，大量的运算伴随着高功耗，这又带来了高性能散热系统的需求，有时甚至需要主动冷却系统。
这些因素共同作用，使得BEV的ADAS解决方案通常只能应用于高端车型。然而，市场显然期望这种技术能普及到大众车型中。为了实现这一点，必须在成本上做到平衡。
为此，Hailo的策略是将汽车SoC与一个或多个Hailo AI处理器结合，为ADAS/AD ECU设计提供较高的灵活性和AI计算的可扩展性。
这种灵活性允许根据传感器的数量和AI模型的复杂性进行定制化调整，为从简单到高度复杂的系统设计提供支持。
Hailo处理器的设计考虑了功耗和成本效率，使其能够处理高级AI模型，如用于ADAS/AD感知的3D目标检测和智能车内体验（例如，大型语言模型LLM）。这一特点使得Hailo的技术不仅适用于高端车型，也为大众市场车辆提供了先进的智能驾驶功能。
在这方面，Hailo-8 AI加速器呈现出了其优势。与市场上其他高端且昂贵的SOC相比，Hailo-8提供了一种成本效益高的解决方案。它专门支持AI运算，在整个BEV系统中承担起重要的计算任务。通过将Hailo-8 AI加速器与常规的汽车SOC如瑞萨（Renesas）等结合，可以实现成本和性能的平衡。前端SOC负责处理图像和声音输入，而AI运算的重任则交给Hailo-8AI加速器。
此外，Hailo-8 AI加速器的功耗表现尤为出色，单颗芯片达到26 TOPS的计算能力，而功耗却仅为2.5瓦。这样的组合不仅降低了整体成本，还保持了系统的高效能运作。
尽管现在提出舱驾一体的方案很火，但不能否认专芯专用的优越性。
物理规律告诉我们，通用芯片性能强但专用性就较弱，专用芯片可以为算法进行专门优化，尽管在一定程度上牺牲了通用性，但其可以在好的能耗表现下实现专业功能，有利于帮助企业降本增效，普及ADAS的发展。
三、降本增效成为主流 AI加速器方案优势明显
从Hailo-8 AI加速器的四点核心优势不难看出，在车企大打“价格战”力求降本增效的当下，Hailo AI加速器方案具有明显优势。
从功能执行层面，相比于一体化的ADAS解决方案，Hailo-8 AI加速器在自动驾驶领域具有较为明显的优势，其设计与传统的CPU和GPU在执行神经网络模型时的运作方式有着根本的不同。
传统的处理器在处理神经网络时，由于不是为此类任务专门设计的，因而在执行过程中会产生额外的开销，包括在数据传输过程中，尤其是处理器与内存之间的数据交换。
Hailo-8 AI加速器采用了分布式架构，内部分为多个区块，每个区块包含计算、内存和控制三种资源。这种设计允许神经网络模型中的每一层直接利用这些资源，减少了数据在处理器和内存之间的传输，从而显著降低了开销。
在Hailo-8 AI加速器的执行过程中，整个神经网络模型在初始化时就被分析并分配资源，使得从摄像头获取的影像数据可以直接在芯片内部连续地通过所有层次处理，直至得到结果。这种处理方式不仅速度快，而且功耗低。
据介绍，Hailo-8 AI加速器的这种架构，被称为数据流架构，是其专有的专利技术。这使得Hailo-8 AI加速器能够以高效节能的方式快速处理最先进的神经网络，为自动驾驶带来了较为明显的专用性和高效性。
与传统的CPU和GPU相比，Hailo-8 AI加速器在执行神经网络模型时更为迅速且高效，其能够将神经网络模型的每一个运算单元细化，从而执行更为精确的预测操作。
这种精确的预测能力意味着无论是处理传统的CNN模型还是新兴的大型模型，Hailo-8都能够提供不错的性能和功耗控制。这对于自动驾驶系统的实时性和能效至关重要，因为这些系统需要快速且准确地处理大量的传感器数据，并做出即时反应。
因此，Hailo-8 AI加速器不仅提高了自动驾驶系统的性能，同时也为整个行业带来了成本效益和可持续性的提升。
与此同时，在新产品合作方面，Hailo也有不错的进展。
最近Hailo与知行科技达成了合作，知行科技选用Hailo-8 AI加速器，搭配瑞萨R-Car V4H SoC，共同驱动其iDC High域控制器。
集成Hailo-8 AI处理器的iDC High域控制器为车辆提供了更智能的驾驶辅助功能，如高速公路巡航/自动辅助导航驾驶（NoA），自动记忆泊车，以及未来可能实现的城市巡航/NoA等应用。这些应用的成本效益将得到显著提升，使得普及到大众车型成为可能。中国的一家汽车制造商将在今年下半年开始量产搭载iDC High域控制器的车辆。
iDC High的高性能使其能够为自动驾驶应用提供BEV 3D感知，通过10V5R传感器配置来增强安全和舒适性。Hailo-8加速器的低功耗特性使域控制器可以采用被动冷却技术，这不仅降低了整车的物料成本，而且简化了车辆集成过程。
Hailo首席执行官Orr Danon对这次合作表达了他的看法，他认为这是将高级自动驾驶应用以更安全、更经济的方式普及到所有车辆的重要步骤。而与知行科技的合作，标志着Hailo将其人工智能技术应用于全球汽车行业基础的又一个里程碑。全球汽车业正在寻求能够实现自动驾驶和泊车的人工智能解决方案，这些解决方案需要具备高性能、经济效益、稳定性和可扩展性。
知行科技的首席技术官卢玉坤也表达了对合作的积极看法，他强调了Hailo-8 AI加速器在市场上带来的先进人工智能功能和效率，这将使所有驾驶员受益。Hailo-8 AI 加速器的独特优势在于其在低能耗的同时，为最先进的神经网络提供高效的人工智能加速，这在推动汽车创新方面具有重要意义。
瑞萨电子的布施武司也强调了瑞萨R-Car SoC与Hailo-8 AI加速器的集成所带来的前所未有的功能和价格竞争力。
结语：AI加速器成为ADAS新选择
随着汽车市场需求的增长和智能化进程的加速，不仅只有高端车型需要ADAS的应用。
当下，中低端市场等主流下沉市场对于ADAS的需求也十分旺盛。
Hailo的创新进程和市场动态展现了其在推动汽车电子化和智能化方面的持续努力，通过专业优化、低能耗的产品将ADAS技术进一步下沉。
我们不妨期待其在未来汽车科技领域中继续发挥其影响力。
