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Der Unterschied zwischen inländischem und ausländischem autonomem Fahren und der Entwicklung inländischer KI-Chips

13.10.2020

Der Unterschied zwischen inländischem und ausländischem autonomem Fahren und der Entwicklung inländischer KI-Chips

Mit dem Aufkommen der 5G-Ära und dem Aufstieg der KI-Technologie integrieren immer mehr Branchen KI und das Internet der Dinge und wenden sie auf den Bereich der Intelligenz an. Intelligenz ist zum Ziel und zur nachfrageorientierten Transformation und Aufwertung der traditionellen Technologie geworden Autofirmen.

Im Zuge der Entwicklung der Automobilintelligenz hat das autonome Fahren in vielen Automobilanwendungsszenarien große Aufmerksamkeit erregt, und es ist auch ein Bereich mit einer höheren Schwelle. Dies stellt AI-Chips vor höhere Herausforderungen, erhöht aber auch die Nachfrage nach AI-Chips. Im Bereich des autonomen Fahrens sind viele Chipgiganten wie NVIDIA und Intel seit langem weltweit im Einsatz. Wie können inländische KI-Chip-Unternehmen in diesem Zusammenhang Wind und Wellen reiten?

Unterschiede in der Entwicklung des autonomen Fahrens im In- und Ausland
In Bezug auf autonomes Fahren sagte Elon Musk, CEO von Tesla, dass Tesla sehr zuversichtlich ist, in Zukunft autonomes Fahren auf L5-Niveau oder vollständig autonomes Fahren zu erreichen. Er sagte: "Ich denke, wir sind dem autonomen Fahren auf L5-Niveau sehr nahe." Tesla hat dafür einen eigenen Auto-KI-Chip entwickelt. Obwohl Tesla das autonome Fahren auf L5-Niveau aggressiv fördert, wird die Entwicklung von KI-Chips für Kraftfahrzeuge nicht über Nacht erfolgen. Musk erklärte außerdem: "Es kann mindestens ein Jahr dauern, bis die vollständig autonomen Fahrcomputerfunktionen von Tesla vollständig genutzt sind."

Nach der Klassifizierung des autonomen Fahrens durch die Society of Automotive Engineers (SAE) gibt es insgesamt sechs Stufen L0-L5. Die oberste Ebene L5 ist definiert, da das System Fahrvorgänge in allen Straßenumgebungen ohne Eingreifen des Fahrers ausführen kann. Wenn Tesla das autonome Fahren mit L5 erreichen kann, ist dies ein weiterer Meilenstein in der Geschichte der Automobilentwicklung. Im krassen Gegensatz zu Teslas Radikalisierung scheint der Prozess der heimischen Automobilintelligenz "hinterherzuhinken". Nach dem derzeitigen Layout der inländischen Automobilunternehmen befinden sie sich hauptsächlich in der L2-Phase und wechseln stetig zum autonomen Fahren mit L2 + oder L3. Aus der Perspektive der Entwicklung des autonomen Fahrens gibt es offensichtliche Unterschiede im In- und Ausland.

Ab 2019 haben die Fahrassistenzsysteme der Stufe L2 in Mid- bis High-End-Modellen schrittweise zugenommen. Am 28. Juli dieses Jahres veröffentlichte die GAC Group das ADiGO-Ökosystem. Dieses System wird das erste sein, das in Aion LX-Modellen installiert wird, und wird voraussichtlich das weltweit erste selbstfahrende L3-SUV in Massenproduktion sein. Gegenwärtig wird L4 hauptsächlich in relativ geschlossenen Szenen implementiert, die relativ klein und einfach zu implementieren sind, aber es braucht Zeit, um in größeren tatsächlichen Szenen angewendet zu werden. Yang Yuxin, CMO von Black Sesame, sagte gegenüber Jiwei, wann das automatische Fahren auf L4-Niveau realisiert wird. „Die Realisierung des automatischen Fahrens auf L4-Niveau kann 3-5 Jahre dauern. Die Rechenleistung der Hardware ist relativ einfach zu erreichen, aber die Software. Es gibt höhere Anforderungen an die Reife und die Fahrzeugunterstützung für Kanten-Szenen. "

Derzeit sind inländische Hersteller wie Weimar, Xiaopeng und GAC New Energy im Bereich Smart Cars tätig. Das derzeitige inländische Top-Level ist auf das L3-Level begrenzt. Inländische Hersteller erwähnen für L4 und übergeordnete Smart Cars nicht viel.
Die oben genannte Person glaubt, dass „letztendlich hauptsächlich das Niveau über L4 starke Algorithmen, Rechenleistung und Datenunterstützung erfordert. Daher sind die Anforderungen an Kfz-KI-Chips, die Rechenleistung liefern, extrem hoch. “

Inländische KI-Chip-Unternehmen wachsen im Wind
Der Unterschied im Fortschritt des Autofahrens im In- und Ausland hängt mit der Entwicklung von Auto-KI-Chips im In- und Ausland zusammen. Die ausländische Chipindustrie hat sich seit langem entwickelt und die Industriekette ist ausgereift. Internationale Giganten wie Nvidia, Qualcomm und Intel haben nacheinander das Layout von Chips in verwandten Bereichen der Automobilintelligenz eingeführt. Obwohl die heimische Chipindustrie spät begann, haben der heimische Markt und die Politik ein günstiges Umfeld geschaffen. KI-Chips läuten den Entwicklungstrend ein, und KI-Chip-Unternehmen im Bereich des autonomen Fahrens werden voraussichtlich im Wind aufsteigen.

Für Chipgiganten bedeutet der Eintritt in den Bereich der autonomen KI-Chips zwar frühzeitig hohe F & E-Investitionen, aber die Marktgröße und die Entwicklungsgeschwindigkeit dieses Bereichs werden zu ihrem neuen Wachstumspunkt für Unternehmen. Nach Angaben von Roland Berger beträgt die Marktgröße globaler Automaten im Jahr 2020 113,8 Milliarden US-Dollar für Autoendsysteme, und die Marktgröße wird bis 2030 etwa 500 Milliarden US-Dollar erreichen, wovon Chips, Sensoren usw. beitragen werden zum inkrementellen Hauptmarkt. Die enorme Marktgröße hat auch chinesische Spieler zur Teilnahme angezogen. Derzeit haben Chiphersteller wie Black Sesame und Horizon selbst entwickelte Produkte auf den Markt gebracht. Black Sesame Technology hat im Juni 2020 den autonomen Fahrchip "Huashan II" A1000 mit einer Einzelchip-KI-Rechenleistung von bis zu 70 TOPS offiziell auf den Markt gebracht. Der Domänencontroller, der aus zwei Huashan Nr. 2 besteht, kann eine KI-Rechenleistung von bis zu 140 TOPS erreichen. Erwähnenswert ist, dass der Chip-Stromverbrauch nur 25 W beträgt. Yang Yuxin, CMO für schwarzen Sesam, sagte gegenüber Jiwei.com: „Die Einzelchip-Rechenleistung von Tesla beträgt 72 TOPS, bietet jedoch 1 TOPS Rechenleistung pro Watt. Unser Vorteil gegenüber Tesla liegt in seiner hohen Energieeffizienz, die eine Rechenleistung von 5 bis 6 TOPS liefern kann. "Die Kontrolle des Stromverbrauchs ist wichtiger als eine hohe Rechenleistung. Er glaubt, dass„ die Rechenleistung von Chips in Autos in Zukunft höher wird und höher, wenn Sie nicht darauf achten, den Stromverbrauch zu kontrollieren und ihn zu hoch zu machen, wird dies eine große Belastung für Elektrofahrzeuge bedeuten. “

Man kann sagen, dass die Ansicht von Black Sesame zur Kontrolle des Stromverbrauchs mit der der Automobilhersteller übereinstimmt. Gerade wegen des hohen Stromverbrauchs des Xavier-Chips der vorherigen Generation mit NVIDIA Orin hat sich Tesla auch auf den Weg zu selbst entwickelten Chips gemacht. Laut Yang Yuxin arbeitet Black Sesame derzeit vorläufig mit inländischen Mainstream-Modellen wie FAW, SAIC und Weilai zusammen. Aufgrund des langen F & E-Zyklus der Automobilindustrie wird nicht erwartet, dass Serienmodelle erst Ende 2021 und Anfang 2022 auf den Markt kommen. Neben schwarzen Sesamsamen hat Horizon auch Durchbrüche bei der Anwendung von Chips für die Automobilqualität erzielt. Der AI-Chip der zweiten Generation seiner vorherigen Reise wurde offiziell in Massenproduktion hergestellt und in der intelligenten Cockpit-NPU-Computerplattform verwendet. Laut Huang Chang, Vizepräsident von Horizon, "wird in diesem Jahr ein bahnbrechendes Produkt auf den Markt gebracht." Bei den Chips für die autonome Wahrnehmung der Fahrumgebung bieten die AI-Chips von Horizon derzeit 2 TOPS Rechenleistung pro Watt.

In Bezug auf die Entwicklung des Marktes für autonome Fahr-KI-Chips sagte Huang Chang: „Autonome Fahr-Chips sind nicht so einfach. Dieses Feld erfordert eine starke KI-Rechenleistung. Die Fähigkeiten, die viele Chiphersteller in der Vergangenheit gesammelt haben, sind nicht der Kern dieses Bereichs. Das Wichtigste ist, dass durch die Integration von Software und Hardware Produkte mit künstlicher Intelligenz entwickelt wurden, die eine hohe Leistung, einen geringen Stromverbrauch und niedrige Kosten aufweisen und schnell und genau abgeschlossen werden können. "In Bezug auf KI-Chips, obwohl das derzeitige Hoch -end-Chips führender ausländischer Unternehmen haben eine stärkere Rechenleistung, aber aus Sicht von Markt und Anwendung bieten inländische KI-Chips immer noch große Chancen. Einerseits haben lokale KI-Chips Vorteile bei der Steuerung des Stromverbrauchs, andererseits dort sind große inländische Unternehmen, die die Innovation und Entwicklung der KI-Technologie fördern. Darüber hinaus bieten sowohl der Inlandsmarkt als auch die politische Ebene viele günstige Bedingungen für die industrielle Entwicklung.

Daher reichen lokale KI-Chip-Unternehmen, die auf ihren eigenen Entwicklungsvorteilen basieren, auf dem Inlandszyklus basieren und die Entwicklung mit inländischen Autoherstellern koordiniert und auf inländische Mainstream-Autohersteller zugeschnitten sind, um auf dem heimischen Markt Fuß zu fassen.