Identifikationsroboter

Während des Hauptstadtwinters wurden in etwas mehr als einem Jahr 5 Finanzierungsrunden abgeschlossen;

Die auf Journey 5 basierende L2+-Wahrnehmungslösung wurde in weniger als 2 Monaten eingeführt, und das auf Journey 5 basierende intelligente Fahrsystem wurde in weniger als 5 Monaten eingeführt

In weniger als 3 Monaten haben wir die OEM-Bestellung erfolgreich erhalten und in den nächsten 2 Jahren mehr als 500.000 Smart-Driving-Produkte ausgeliefert

In der intelligenten Fahrweise, in der schnelle Fische langsame Fische fressen, sind Intelligenzroboter wie Betrüger. In zwei Jahren haben sie den Weg gegangen, den viele Unternehmen in fünf Jahren beschritten haben, und zwar mit dem autonomen Fahrparadigma, das auf starker KI und differenziertem Dual basiert Mit seinen dreidimensionalen Vision-Produkten hat es sich zu einem neuen Starunternehmen mit großer Identität und Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt für intelligentes Fahren entwickelt.

Aber hinter der allgemeinen unternehmerischen Reise von „Shuangwen“ steckt eigentlich kein einzigartiges Geheimrezept, sondern nur „richtige Geschäftsstrategien, führender Technologieaufbau“ und „gleichgesinnte Partner und Teams“.

Gemeinsame Ideen, schnell loslegen

Im August 2021 gründete eine Gruppe von Menschen mit dem Traum von universellen Robotern gemeinsam die Intelligent Robot Company. Sie entschieden sich dafür, mit intelligentem Fahren zu beginnen und in den nächsten 10 Jahren als erstes in das Feld mit der stärksten Marktnachfrage und dem größten Marktraum einzusteigen

Allerdings befindet sich die heimische Smart-Driving-Branche derzeit an einem Wendepunkt vom blauen Ozean zum roten Ozean. Einige Unternehmen für autonomes Fahren, die bereits vor vier oder fünf Jahren gegründet wurden, haben damit begonnen, als Zulieferer in den Markt für vormontierte Serienprodukte für intelligentes Fahren im High-End-Bereich einzusteigen und die Chance zu nutzen. Das bedeutet, dass das gerade gegründete Unternehmen Jianzhi das, was andere nicht können, besser machen muss und dass das, was andere Unternehmen in drei Jahren geschafft haben, in wenigen Monaten abgeschlossen sein muss.

Fortschrittliches intelligentes Fahren muss mit komplexen und veränderlichen Straßenumgebungen zurechtkommen. Es erfordert nicht nur leistungsstarke Sensor- und Chip-Rechenleistungsunterstützung, sondern auch effiziente und iterative Algorithmusmodelle, um die Hardwareleistung voll auszunutzen und kontinuierliche Verbesserungen der Fähigkeiten intelligenter Fahrsysteme zu erreichen , wodurch die Leistung verbessert wird. Finden Sie das beste Gleichgewicht zwischen Kosten und Kosten

Daher ist die Zusammenarbeit von Software und Hardware der Schlüssel zur Überwindung der Sackgasse und der beste Weg, um einen effizienten Einsatz in der Massenproduktion zu erreichen

Allerdings veröffentlichte Horizon fast zeitgleich mit der Gründung von Jianzhi Journey 5 und brachte damit den ersten im Inland produzierten 100 TOPS-Hochleistungs-Smart-Drive-Chip mit großer Rechenleistung für Autos in die Smart-Driving-Branche. Gleichzeitig war Horizon schon immer ein überzeugter Praktiker der Software- und Hardware-Zusammenarbeit und baute eine effiziente offene Technologieplattform und eine vollständige und ausgereifte Entwicklungsumgebung mit „Chip + Toolkette“ als Kern auf. Dies entspricht der Bereitstellung von Entwicklungsunterstützung aus einer Hand für Entwickler, von Hardware-Referenzdesigns, Toolketten, grundlegender Middleware bis hin zu umfangreichen Referenzalgorithmen.

So begann ein unerwarteter gegenseitiger Ansturm. Jianzhi hat innerhalb von zwei Monaten nach seiner Gründung eine enge Kooperationsbeziehung mit Horizon aufgebaut und umfassende Unterstützung von der Forschung und Entwicklung bis zur kommerziellen Umsetzung erhalten. Es ist gleichbedeutend damit, schnell mit dem von Horizon gelegten „Fundament“ zu beginnen.

Um eine effiziente Zusammenarbeit zu erreichen, müssen wir innerhalb von zwei Monaten einen Plan vorschlagen

Im April 2022 erhielt Jianzhi als eines der ersten Unternehmen Journey 5. Mithilfe der Toolkette von Horizon begann das Team schnell mit der quantitativen Bereitstellung des Modells Quantitative Bereitstellung ist der erste Schritt nach der Migration des Modells auf eine neue Plattform. Das Ziel besteht darin, eine geringere Rechengenauigkeit zu verwenden, um das Rechenverhalten des Algorithmusmodells darzustellen und gleichzeitig den Vorhersageeffekt des ursprünglichen Modells sicherzustellen, wodurch der Speicher- und Rechenressourcenbedarf während des Algorithmusbetriebs reduziert wird und letztendlich ein effizienter Betrieb auf eingebetteten Geräten erreicht wird Li Bo, Vizepräsident und Leiter Softwaretechnologie von Jizhi Robot, ist einer der Verantwortlichen für diese Arbeit. Bereits 2007 kam er während seines Doktorandenstudiums mit allgemeinem Parallelrechnen in Berührung und ist mittlerweile ein leitender technischer Experte der Branche. Gleichzeitig hatte er auch das Glück, den gesamten Prozess der Journey-Serie von 0 bis 1 mitzuerleben.

Die gesamte Entwicklungsumgebung hat sowohl hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit als auch der Benutzerfreundlichkeit einen qualitativen Sprung gemacht und ist nun sofort einsatzbereit

. „Egal, ob es sich um einen neuen Mitarbeiter oder einen alten Mitarbeiter handelt, sie können schnell loslegen, nachdem sie es bekommen haben.“ Für das selbst entwickelte Multitasking-Modell zur dynamischen Hinderniserkennung erwartet das Team, dass nach der Quantifizierung unter Beibehaltung der funktionalen Korrektheit

des Modells

die Leistung

10 bis 20 FPS erreicht und die Genauigkeit

gleich bleibt Das gleiche wie das Originalmodell.

Die Überprüfung der Korrektheit von Funktionen erfordert normalerweise den manuellen Export der Daten des quantifizierten Modells und des Originalmodells und den anschließenden separaten Vergleich, was sehr umständlich ist. Mit Hilfe des Verifier-Tools der Toolkette kann die Konsistenz der Ergebnisse der beiden Modelle direkt nach der Modellkonvertierung überprüft werden. Der gesamte Prozess ist hochgradig automatisiert.

FPS ist ein wichtiger Indikator für die Modellleistung. Höhere FPS bedeuten eine schnellere Wahrnehmung und geringere Verzögerung. Sie können die Sicherheit und Fahreffizienz des intelligenten Fahrsystems besser widerspiegeln. Ein wichtiges Kriterium für die reale Rechenleistung. Zuvor nutzte das Team eine Computerplattform mit der gleichen Rechenleistung wie Journey 5, die tatsächlichen FPS erreichten jedoch nicht die erwarteten 10–20 FPS. Bei Journey 5 wurden jedoch schließlich unerwartete 30 FPS erreicht. Das Team nutzt außerdem die Pyramide und andere von Horizon bereitgestellte Module, um einigen Verarbeitungsprozessen, die ursprünglich auf der CPU beruhten, eine Hardwarebeschleunigung durch das heterogene Computersystem von Journey 5 zu ermöglichen.

Die Aufrechterhaltung der Quantisierungsgenauigkeit ist eine ziemliche Herausforderung. Anfangs war die Genauigkeit der Hinderniserkennung bei manchen hervorragend, während andere Lücken hinterließen. „Das Training von Multitask-Modellen ist von Natur aus schwierig, da die Datenverteilung und die Aufgabeneigenschaften zwischen Aufgaben miteinander interagieren. Wenn einer Aufgabe mehr Daten hinzugefügt werden, können die Ergebnisse der anderen Aufgabe an Genauigkeit verlieren.“

Um das Genauigkeitsproblem zu lösen, führten die Teams von Jianzhi und Horizon mehrere Runden intensiver Diskussionen. Zu diesem Zeitpunkt wurde auch die Toolkette von Journey 5 schnell iteriert, und bald wurde die Lösung „QAT (Quantization in Training)“ bereitgestellt. „QAT bietet nicht nur quantitative Trainingsmöglichkeiten, sondern auch eine Fülle von Debugging-Tools und Optimierungsvorschlägen. Wenn Sie mit Genauigkeitsverlustproblemen konfrontiert werden, können Sie das Problem durch Schicht-für-Schicht-Vergleich schnell und direkt lokalisieren. In Kombination mit Horizon-Tuning-Vorschlägen Es kann sehr effizient gelöst werden „Diese Tools, wie bridge

und

assistant, können uns helfen, Leistungsengpässe im Softwaresystem schneller zu lokalisieren und gezielte Anpassungen vorzunehmen.“ Wir haben viel Mühe darauf verwendet, diesen Aspekt sinnvoll zu nutzen. Wir konnten frühere Arbeiten schnell übertragen, vor allem aufgrund der engen Zusammenarbeit zwischen den beiden Parteien und der Reife der Toolkette.“ Jianzhis Entwicklungsteam ist von der Tiefe dieser Unterstützung sehr beeindruckt. Als Lösungsanbieter ist Jianzhihui vielen verschiedenen Plattformen ausgesetzt. Im Vergleich zu Unternehmen auf anderen Plattformen erhalten die vom Team gesendeten E-Mails jedoch manchmal drei oder vier Monate lang keine Antwort. Dies steht im klaren Gegensatz zu Horizon Eine effiziente und intensive Entwicklungszusammenarbeit ermöglichte es dem Jianzhi-Team, die auf Journey 5 basierende L2+-Lösung für das Wahrnehmungssystem für autonomes Fahren in weniger als zwei Monaten auf den Markt zu bringen. Anfang August desselben Jahres brachte Jianzhi außerdem die Massenproduktionslösung L2++ für autonomes Fahren auf Basis des Single Journey 5 auf den Markt und war damit das erste Unternehmen, das Systemlösungen für autonomes Fahren auf Basis des Journey 5 implementierte.

Endlose Optimierung, viele Premieren in Folge erzielen

Es ist Zeit, die Ergebnisse des Plans zu testen, den wir in 4 Monaten erstellt haben. Im August 2022 versammelte Horizon im Rahmen einer Medienveranstaltung einen Freundeskreis, um über das innovative Paradigma des intelligenten Fahrens zu diskutieren. Der Geheimdienstroboter nahm teil und auch die Medien waren eingeladen, die Fahrt mitzuerleben. Auf der Autobahn mit starkem Verkehr haben die reibungslose Kreuzungsunterstützung des Jianzhi-Fahrzeugs, der automatische Spurwechsel mit dem Hebel sowie das automatische Überholen und Spurwechseln immer noch Lob von den Medien erhalten. Im September erlebte auch Horizon-Gründer und CEO Yu Kai persönlich die Jianzhi-Lösung und war von der Wirksamkeit ziemlich beeindruckt.

Das Geheimdienstteam hörte damit nicht auf und widmete sich in den folgenden Monaten der Förderung der Einsatzpraxis der BEV-Wahrnehmung und der

Erkundung der Obergrenze der Fähigkeiten von Journey 5

.

BEV ist ein neues Paradigma der intelligenten Fahrwahrnehmungstechnologie. Bereits 2021 schlug Jianzhi das selbst entwickelte

BEVDet

-Paradigma vor, dessen Inferenzgeschwindigkeit das 4- bis 15-fache der Geschwindigkeit ähnlicher Algorithmen erreichen kann. Um die BPU-Leistung von Journey 5 voll ausnutzen zu können, hat BEV jedoch die „Besten“ aus der Horizon Toolchain ausgewähltEine große Anzahl grundlegender Referenzalgorithmen. Nach einigen Versuchen haben wir zur Optimierung auf die von Horizon selbst entwickelte VargNet-Modellstruktur zurückgegriffen, die die Netzwerkleistung erheblich verbesserte, die Speicherzugriffszeit verkürzte und eine Rechenkomprimierung erreichte. Unter der Prämisse, die Betriebseffizienz und Aufgabenleistung sicherzustellen, haben wir das abgeschlossen Schnelle Migration und Sekundärentwicklung eigener Algorithmen. Am Ende erreichte

BEVDet auf Journey 5 eine hochaktuelle BEV-Wahrnehmung und die Betriebseffizienz des Modells erreichte 50+FPS, was zu einer starken Garantie für die Sicherstellung der Massenproduktionsleistung wurde.

Nachdem das Forschungs- und Entwicklungsteam von Jianzhi die BEV-Wahrnehmung korrigiert hatte, führte es außerdem eine tiefgreifende Optimierung der Prognose

und

Planung durch, um das ultimative NOA-Erlebnis zu erreichen.

Allerdings ist es äußerst anspruchsvoll, die Rechenleistung der BPU für Vorhersage- und Planungsaufgaben zu nutzen. Nach vielen Ideenkollisionen haben die beiden Parteien die allgemeine Optimierungsidee „

Einnahmen steigern und Ausgaben reduzieren“ festgelegt, um die gesamte Rechenleistung voll auszunutzen. Beispielsweise wird die lernbasierte Methode verwendet, um die Regel zu ersetzen. basierte Methode zur Absichtsklassifizierung, die für KI-Operationen geeignet ist, um sie auf der BPU bereitzustellen. Schließlich überreichte Jianzhi den Antwortbogen mit Vorhersageleistung um mehr als das Fünffache optimiert und Planungsleistung um mehr als das Fünffache optimiert

.

Das Team nutzte auch andere heterogene Ressourcen in Journey 5 voll aus und portierte einige Algorithmen, die ursprünglich auf der CPU liefen, auf den DSP. Obwohl die DSP-Programmierung schwieriger ist als die CPU-Programmierung und eine gewisse Akkumulation erfordert, kann mit der Unterstützung des Horizon-Teams dennoch heterogenes Rechnen erreicht werden, wodurch die Rechenleistungsauslastung weiter verbessert wird.

In diesem Zusammenhang erinnerten sich die Forschungs- und Entwicklungsmitarbeiter von Jianzhi auch: „Schon bei der Einführung des Chips der ersten Generation von Horizon sagte Dr. Huang Chang, Mitbegründer und CTO von Horizon:

Das Potenzial des Chips kann durch Optimierung kontinuierlich ausgeschöpft werden.“ Kombination aus Software und Hardware, das ist eigentlich der Kern des Horizon-Chips, der verschiedene fortschrittliche intelligente Fahralgorithmen auf hohem Niveau effizient unterstützen kann.“ Diese kollaborativen Software- und Hardware-Optimierungs- und Engineering-Praktiken haben Jianzhi dabei geholfen, viele weitere „Neuheiten“ zu erreichen.

Zwischen Ende Juni und Juli dieses Jahres brachte Jianzhi nacheinander das erste vollständig selbst entwickelte Standard-Sensorprodukt PhiVision basierend auf einem einzigen Journey 5 innerhalb des Horizon-Ökosystems und den ersten Hochgeschwindigkeitssensor basierend darauf auf den Markt Journey 5 + TC397 NOA-Systemlösung PhiGo Pro, das keine externe CPU erfordert, reduziert die Gesamtkosten von Hochgeschwindigkeits-NOA auf weniger als 3.000 Yuan und bietet einen starken Kostenvorteil.

【Intelligence Robot veröffentlicht PhiVision, das erste vollständig selbst entwickelte Standard-Sensorprodukt im Horizon-Ökosystem, das auf einem einzigen Journey 5 basiert (von links: Horizon Chief Ecological Officer Xu Jian, Mitbegründer von Inspection Robot und CTO Du Dalong, Tianzhun Technology Vice Präsident Liu Junchuan, Vizepräsident von Intelligence Robot und Leiter der Sensorproduktlinie Liang Zhujin)】

[Intelligence Robot lädt Branchenführer ein, den Wert von Standard-Sensorpaketen zu diskutieren: (Wu Wenguang, CEO von Meixing Technology/Präsident von Meixing (Shanghai), Liu Junchuan, Vizepräsident von Tianzhun Technology, Zhang Hongzhi, Vizepräsident von Horizon und Smart Business Development Manager der Automobilabteilung, Mitbegründer und CTO von Du Dalong Intelligent Robot, Vizepräsident von Liang Zhujin Intelligent Robot und Leiter der sensorischen Produktlinie】

Mit seiner brandneuen Lösung hat Jianzhi die Ernennung vieler führender OEMs gewonnen.

„Die Tatsache, dass wir diese Lösungen entwickeln können, beweist auch, dass Zhengjeng 5 viel Potenzial hat, das erschlossen werden kann. Durch die gemeinsame Optimierung von Software, Hardware und Algorithmen können mit Hochgeschwindigkeits-NOA sehr gute Ergebnisse erzielt werden.“ .“ Der CTO des Intelligenzroboters ist groß, Dr. Long erwähnte: „Optimierung ist endlos.“ Der Schlüssel liegt darin, miteinander zu diskutieren und zusammenzuarbeiten, um komplexe Probleme zu vereinfachen und „die Kraft aller zu nutzen, um sie gemeinsam zu lösen.“ Eine Gruppe von Menschen, die spazieren gehen, kann hoch aufragende Bäume wachsen lassen

Durch die jahrelange Erfahrung in der Branche weiß das Kernteam von Jianzhi genau, ob eine Reihe von Chipplattformen zum Mainstream werden können. Hardware ist die Grundlage, und Software-Toolketten und Ökologie sind der Schlüssel zum Wachstum gewaltiger Bäume.

Eine leistungsstarke Hardware-Architektur kann Entwickler anziehen. Natürlich können wir nicht nur die Spitzenrechenleistung anstreben, sondern auch die effektive Rechenleistung erhöhen, um den Rechenleistungsbedarf bestimmter Anwendungen effektiv zu decken.

Einfach zu verwendende Software-Toolketten können Entwickler binden. Eine einfache und benutzerfreundliche Bedienung kann die Lernschwelle senken, und eine gute Skalierbarkeit kann sich schnell an sich ändernde Entwicklungsanforderungen anpassen und die Begeisterung der Entwickler voll mobilisieren.

Ein gesundes Ökosystem kann sich gegenseitig helfenmit Entwicklern. Gehen Sie wirklich in Unternehmen und Campus, und während Sie schwierige Fragen für Entwickler und Partner beantworten, können Sie sich auch deren Meinungen und Feedback anhören und kontinuierlich Feedback zur Iteration und Optimierung von Software und Hardware geben.

In den Augen des Kernteams von Jianzhi hat sich Horizon als Marktführer der neuen Generation von Chinas KI-Chips der Aufgabe gewidmet, diese Stück für Stück mit Entwicklern und Partnern aufzubauen und zu polieren. In nur wenigen Jahren ist dies der Fall Reife der Hardware-Architektur Ob es nun die Freundlichkeit der Toolkette oder der Wohlstand des Ökosystems ist, sie hat das höchste Niveau in der Branche erreicht.

Diese Art der Co-Creation-Erfahrung ist ein unverzichtbarer und wichtiger Prozess, sei es für die Produktiteration und das ökologische Bauen oder für die Planung und Fertigstellung von Plänen. Im heimischen Smart-Driving-Kreis möchte jeder schneller laufen als andere. Als Zulieferer kann Jianzhi schneller agieren und weiterdenken als der OEM. Obwohl Sie enormem Druck und Prüfungen ausgesetzt sein werden, können Sie jeden Kampf gewinnen, solange Sie die Unterstützung Ihrer Partner und Ihres Teams haben.

Die Geschwindigkeit der Unterscheidung ist das Ergebnis der gegenseitigen Unterstützung und des gegenseitigen Vertrauens zwischen Horizon und Horizon, genau wie zwei Partnern mit demselben Weg, verbundenen Herzen und vereinter Stärke. Man kann sagen, dass das Beharren von Horizon auf der Umsetzung des offenen und kollaborativen ökologischen Kooperationsmodells eine kohärentere Bodenumgebung für die Entwicklung der chinesischen Smart-Driving-Industrie geschaffen hat.

Heutzutage hat Intelligent Robot eine Forschungs- und Entwicklungskooperation mit Kunden ausländischer Automobilhersteller aufgebaut und die Strategie „In China For Global“ hat solide Fortschritte gemacht. Als Vertreter des Aufstiegs der harten Technologie Chinas werden Intelligent Robots und Horizon ihre Zusammenarbeit weiter vertiefen und weitere Ergebnisse auf dem internationalen Markt erzielen. „Eine Person kann sehr schnell vorankommen, aber eine Gruppe von Menschen kann weiterkommen.“ Die Kraft von Partnern und Teams besteht darin, länger auf dem Markt zu bestehen und im harten Wettbewerb in der Branche bestehen zu können “

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