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「黑芝麻智能科技」获近亿美元 B 轮融资,研发自动驾驶AI计算平台

生活લેખક: 王艺瑾
「黑芝麻智能科技」获近亿美元 B 轮融资,研发自动驾驶AI计算平台
સારાંશ获悉,人工智能计算平台研发商「黑芝麻智能科技」宣布获得 B 轮融资,由君联资本旗下专业半导……

该公司联合创始人兼CEO单记章告诉,高线束的激光雷达在眼下这个阶段是不可能量产的,因为其价格和性能都不满足市场需求,因此,现阶段他们的传感器融合方案里没有用激光雷达。

谈及如何弥补激光雷达缺失导致的问题,单记章表示,激光雷达的主要功能是测距,但摄像头也可以测距,只要保证感知精确。黑芝麻与传感器厂家配合,让摄像头不仅可以感受光的强度,还可以感受光的方向、相位、偏振等相关信息,在逆光、夜视、雨天、大雾等多天侯场景下都能看得清楚。

该公司目前的目标市场是L2.5及其以上的自动驾驶,客户包括上汽、一汽、滴滴、比亚迪、蔚来、博世等。

谈及为何创业时选择做“视觉感知”这个技术方向,单记章表示,一方面是因为团队成员在这个领域有深厚技术背景,另一方面是因为,对于自动驾驶来说,车厂和Tier 1 通常希望自己做控制决策、路径规划,但感知部分不一定是他们的强项和重点,而感知环节又是后续决策控制的基础。

谈及竞争优势,单记章表示,一个稳定可靠的感知系统需要有四个方面的功能:清晰的视觉、优质的算法、多传感器融合、足够的计算能力。

从视觉感知技术的角度来说,单记章认为,很多同行对光学的了解尚浅,但光学其实非常重要,它直接决定了传感器能否在各种恶劣环境下保证感知效率和精度,而黑芝麻创始团队在图像处理、光学处理方面已经有超过二十年的研发经验。

从计算能力的角度来说,单记章表示,黑芝麻在计算架构和存储架构方面做了大量优化,其计算平台的神经网络计算能力可以达到 Mobileye EyeQ5 的两倍以上,其神经网络计算的利用率能超过85%,而英伟达CUDA的利用率只有20%-30%,而且功耗大,只能用作测试平台。

谈及英伟达为何难以提高算力,单记章告诉,像英伟达这样成熟的公司,其技术都有一些“继承性”,它在GPU架构上投入了大量的人力物力,如果想转去做其他方向,就意味着要舍弃前期投入,不划算,而且其团队资历也主要集中在GPU架构方面。因此,即使Google做了TPU,比英伟达的计算更有效,但英伟达也不一定会去做。

黑芝麻计划今年年底推出车规级芯片的工程样片。单记章表示,很多做芯片的公司可能会把核心IP和集成等部分外包出去,但黑芝麻是自主研发。同时,做芯片的难点不只是做芯片本身,最重要的是搭建一个生态,让用户知道怎么容易用你的芯片。因此,黑芝麻不仅是做神经网络加速器,更是做一个计算平台SoC,可以支持包括CNN、RNN在内的各种神经网络。

单记章是清华大学微电子系学士和硕士,是图像芯片公司OmniVision(OV)的创始团队成员,主导开发的汽车级HDR应用于欧洲90%以上的高端汽车,有丰富的汽车软件和芯片研发经验,在视觉感知领域拥有100多项专利。联合创始人兼COO刘卫红是清华大学硕士、多伦多大学MBA,曾任博世底盘制动事业部亚太区总裁,负责汽车销售和质量管控等,在汽车制造、零部件研发制造行业有20多年经验。该公司有200多员工,曾就职于OV、Ambarella、高通、英伟达等,平均工作时间超过15年。

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