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鑑智機器人x地平線:兩年走完五年路,正確路徑下的量產加速度

王林
發布: 2023-10-15 11:25:01
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資本寒冬當中,短短一年多完成5輪融資;

不到2個月推出基於征程5的L2 感知方案,不到5個月推出基於征程5的智駕系統;

在不到3個月的時間裡,我們成功獲得了OEM定點,並在接下來的2年裡累計交付了超過50萬台智駕產品

在快魚吃慢魚的智慧駕駛賽道,鑑智機器人猶如開掛一般,兩年時間,走出了許多公司五年走完的路,並以基於強AI的自動駕駛範式和差異化的雙眼立體視覺產品,成為智駕市場上極具標誌與競爭力的新晉明星公司。

但「爽文」一般的創業歷程背後,其實並沒有什麼獨門秘籍,只因正確的商業策略、領先的技術建設,以及志同道合的伙伴和團隊

理念相通,快速「上道」

2021年8月,一群懷抱著通用機器人夢想的人共同創立了鑑智機器人公司。他們選擇以智慧駕駛為起點,首先進入了未來10年市場需求最強、市場空間最大的領域

然而,此時國內的智駕產業正處於從藍海到紅海的轉折點。一些早在四五年前就成立的自動駕駛公司,已經開始以供應商的角色,切入高階智慧駕駛前裝量產市場,佔領了先機。這意味著,對於剛成立的鑑智來說,別人能做的,要做得更好;別人做不了的,也要能做;其他公司3年做完的,必須幾個月就搞定。

高階智慧駕駛需要應對複雜多變的道路環境,不僅需要強大的感測器和晶片算力支持,還需要高效迭代的演算法模型,以充分利用硬體性能,實現智慧駕駛系統能力的持續升級,從而在效能和成本之間取得最佳平衡

因此,軟硬協同是打破僵局的關鍵,也是實現高效量產部署的最佳途徑

#然而就在鑑智成立的幾乎同一時間,地平線發布了征程5,為智駕行業帶來了首款國產百TOPS的高性能、大算力車規級智慧駕駛晶片。同時,地平線一直是軟硬協同的堅定實踐者,建構了以「晶片 工具鏈」為核心的高效開放技術平台以及完整成熟的開發環境。相當於從硬體參考設計、工具鏈、基礎中間件到豐富的參考演算法,提供給開發者一站式的開發支援。

於是,一場不期而遇的相互奔赴就此拉開序幕。鑑智在成立2月內就和地平線建立了緊密的合作關係,並獲得了從研發到商業落地的全方位支援。等同於一起步,就在地平線打好的「地基」上,快速「上道」。

為了實現高效率協作,我們需要在兩個月內提出一個方案

2022年4月,鑑智成為最早獲得征程5的公司之一,利用地平線的工具鏈,團隊迅速開始模型的量化部署工作

量化部署是將模型遷移到新平台後的首要步驟。其目標是在確保原始模型預測效果的前提下,使用更低的計算精度來表示演算法模型的計算行為,從而減少演算法運行過程中的記憶體和計算資源需求,最終實現在嵌入式設備上的高效運行

鑑智機器人副總裁、軟體技術負責人李博是這項工作的負責人之一。早在2007年讀研究時,他便接觸了通用並行計算,如今已成為業界的資深技術專家。同時,他也有幸見證了旅程系列從0到1的整個過程。 整個開發環境,無論是友善性、易用性,都有了質的飛躍,已經可以做到開箱即用。 「不管是新人還是老員工,拿到之後,都能很快摸索上手。」

針對鑑智自研的動態障礙物偵測多任務模型,團隊的預期是量化後,在維持模型功能正確性的基礎上,效能達到10~ 20 FPS,精度達到與原始模型相當的水準。

功能的正確性驗證通常需要手動匯出量化模型和原始模型的數據,再分別進行對比,非常繁瑣。而藉助工具鏈的Verifier工具,可以在模型轉換後,直接驗證兩個模型的結果一致性,整個流程做到了高度自動化

FPS是模型性能的關鍵指標,更高的FPS意味著更快速的感知、更低的延時,相較理論算力,更能反映智駕系統的安全性和行駛效率,是衡量晶片真實運算效能的重要標準。先前,團隊使用了與征程5算力相當的運算平台,實際的FPS沒有達到10~20預期,而在旅程5上最終達成了超預期的30FPS。團隊也利用地平線提供的金字塔等模組,讓一些原本依賴CPU的處理流程,可以透過征程5的異構運算系統實現硬體加速。

保持量化精度則頗具挑戰。起初,有些障礙物偵測的精確度非常出色,有些還存在差距。 「多任務模型的訓練本身就有一定難度,因為各任務之間的資料分佈和任務特性之間都會有相互影響。其中一個任務的資料加多了,另一個任務的結果可能就會掉精度。 ”

為了解決精準度問題,鑑智和地平線雙方團隊進行了多輪密集討論。此時,征程5的工具鏈也在快速迭代,很快就提供了QAT(訓練中量化)方案。 「QAT提供量化訓練能力的同時,也提供了豐富的調試工具和調優建議,面對精度損失問題,可以快速地透過逐Layer比較直接定位到問題所在,結合地平線調優建議可以很有效率地解決問題。」

「這些工具如同橋樑助手一樣,能夠幫助我們更快地定位軟體系統中的效能瓶頸,並進行針對性的調整。」李博說, 「地平線在支持我們能夠把征程5用好這個層面上,下了很大的功夫。我們能夠快速把過去的工作移植過來,很大程度上來自雙方的緊密配合工具鏈的成熟度。」

鑑智的開發團隊對這種支援的深度感到非常深刻。作為方案提供商,鑑智會接觸到許多不同的平台,但是與其他一些平台的企業相比,有時團隊發出的郵件三四個月都得不到回复,這與地平線形成了明顯的對比

高效密集的開發協作,讓鑑智團隊只用不到2個月的時間,就發布了基於征程5的L2 自動駕駛感知系統方案。同年8月初,鑑智進一步推出基於單徵5的L2 自動駕駛量產方案,成為首批基於征程5實現自動駕駛系統解決方案的公司。

無止境優化,連創多項第一

4個月所做的方案,成效如何,到了檢驗的時候。 2022年8月,在一場媒體活動期間,地平線集結了一眾朋友圈,共話智慧駕駛的創新典範。鑑智機器人參與其中,也邀請媒體上車體驗。

在車流如織的高速上,鑑智車輛順滑的交通路口輔助、撥桿自動變換車道、自動超車換道等表現,依然獲得了媒體的點讚。 9月份,地平線創辦人兼CEO餘凱也親自體驗了鑑智的方案,對方案效果頗為讚賞。

鑑智團隊沒有就此停下腳步,隨後幾個月裡,又投身於推進BEV感知的部署實踐,挖掘征程5的能力上限

BEV是智慧駕駛感知技術的新典範。早在2021年,鑑智就提出了自研的BEVDet範式,推理速度可達同類演算法的4到15倍。但BEV需要很大算力的支撐,為了充分利用征程5的BPU性能,這支團隊從地平線工具鏈大量的基礎參考演算法中「優中優選」。經過一番嘗試,參考了地平線自研的VargNet模型結構進行最佳化,顯著提升了網路效能、減少了訪存時間,實現了運算量壓縮,在保證運作效率和任務表現的前提下,完成了自有演算法的快速遷移與二次開發。

最終,BEVDet在征程5上實現了高時效性的BEV感知,模型運行效率達到50 FPS,成為確保量產性能的有力保證。

鑑智機器人x地平線:兩年走完五年路,正確路徑下的量產加速度

搞定BEV感知後,鑑智研發團隊也對預測規劃也進行了深度優化,以實現極致的NOA體驗。

然而,預測、規劃任務想要利用BPU的算力極具挑戰。經過多番的思想碰撞,雙方確立了「開源節流」的整體優化思路,盡可能利用到所有算力,例如將意圖分類這種適合做AI化的操作用learning-based方法替代rule-based方法以將其部署至BPU。最後,鑑智交出了預測效能優化5倍 ,規劃效能優化5倍 的答案。

團隊也把征程5中的其他異質資源也充分利用起來,將一些原本跑在CPU上的演算法移植到了DSP上。雖然DSP編程比CPU難度更大,且需要一定積累,但在地平線團隊的支持下,依然實現了異構計算,進一步提升了算力利用率。

對此,鑑智的研發人員也回憶到,「早在地平線第一代晶片發表會上,地平線聯合創辦人兼CTO黃暢博士就講過,透過軟硬結合優化可以持續地挖掘晶片潛力,這其實也是地平線晶片上,能夠高效支撐各種先進的高等級智慧駕駛演算法的核心。」

這些軟硬協同優化和工程實踐,幫助鑑智又創下了多個「第一」。

今年6月底到7月之間,鑑智先後推出了地平線生態內首個基於單顆征程5的全自研標準感知產品PhiVision,以及首個基於征程5 TC397的高速NOA系統方案PhiGo Pro,該方案無需外掛CPU,將高速NOA的整體成本降至3000元以內,具備極強的性價比優勢。

鑑智機器人x地平線:兩年走完五年路,正確路徑下的量產加速度

【鑑智機器人發布地平線生態內首個基於單顆旅程5的全自研標準感知產品PhiVision(左起:地平線首席生態官徐健,鑑智機器人聯合創始人兼CTO都大龍,天準科技副總裁劉軍傳,鑑智機器人副總裁兼感知產品線負責人樑柱錦)】

鑑智機器人x地平線:兩年走完五年路,正確路徑下的量產加速度

【鑑智機器人邀請業界領袖共話標準感知包的價值:(武文光美行科技執行總裁/ 美行(上海)總裁、劉軍傳天準科技副總裁、張宏志地平線副總裁兼智慧汽車事業部業務拓展負責人、都大龍鑑智機器人聯合創辦人&CTO、樑柱錦鑑智機器人副總裁&感知產品線負責人】

憑藉全新的方案,鑑智已經獲得了多家頭部OEM定點。

“我們能拿出這些方案,也印證了征程5是有很多潛力可以挖掘的,透過軟體、硬體、演算法協同優化,把高速NOA跑出非常不錯的效果。”鑑智機器人CTO都大龍博士提到,「優化是永無止境的,關鍵在於相互討論、碰撞,把複雜的問題簡單化,借助大家的力量一起解決掉。

一群人走路,可以讓參天大樹生長

#多年的經驗讓鑑智的核心團隊深知,一套晶片平台能否成為主流,硬體是基礎,軟體工具鍊和生態是長出參天大樹的關鍵

強大的硬體架構能夠吸引開發者。當然也不能單純追求峰值算力,還要提升有效算力,實際滿足具體應用的算力需求。

好用的軟體工具鏈能夠留住開發者。簡單易用可以降低學習門檻,而良好的可拓展性,更能快速適應不斷變化的開發需求,充分調動開發者的積極性。

健康的生態體係可以與開發者互惠互助。真正走進企業、校園,在為開發者、合作夥伴解答疑難問題的同時,也能聽取他們的意見和回饋,不斷反哺軟硬體的迭代和優化。

在鑑智核心團隊的眼中,地平線作為中國AI晶片的新一代領導者,潛心和開發者與合作夥伴一點一滴地共建和打磨,短短幾年時間,無論是硬體架構的成熟度,還是工具鏈的友善度,亦或是生態體系的繁榮度,都已經達到了產業頂尖的水平

這種合作共創的經歷,無論是對於產品迭代和生態建設,或是做方案拿定點,都是不可或缺的重要過程。在國內的智駕圈中,每個人都想跑得比別人快。鑑智作為供應商,更要比主機廠跑得更快、想得更遠。雖然自己會因此經歷巨大的壓力和考驗,但只要有合作夥伴和團隊的支持,就能打好每一場戰役。

鑑智的速度,正是與地平線相互支持、相互信任的結果,如同兩個道相同、心相通、力相聚的伙伴。地平線堅持貫徹的開放協作的生態合作模式,可以說也為中國智駕產業的發展,創造了更具凝聚力的土壤環境

現在,鑑智機器人已經與海外車企客戶建立了研發合作,「In China For Global」的策略就踏出了堅實步伐。鑑智機器人與地平線作為中國硬科技崛起的代表企業,將進一步加深合作,在國際市場上收穫更多成果。

「一個人的路可以走得很快,但一群人的路可以走得更遠。夥伴和團隊的力量是在市場上走得更遠,在行業激烈競爭的浪潮下,屹立不倒、邁向成功的重要財富。

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來源:sohu.com
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