軟硬融合是行業痛點
隨著自動駕駛產品級別向上摸索，自動駕駛本身對于軟件的需求會持續的迭代更新，計算架構也會不斷變化，能夠設計出既能滿足算力，又能夠靈活支撐車用系統的芯片是行業發展到目前階段的主要痛點。
“首先，智能汽車上裝配的各類傳感器非常多，就像是大腦，有不同的分區，面向不同感官具有不同的映射，執行不同的任務。比如攝像頭，特斯拉有8個，有的公司有十幾個，這些傳感器本身是互相關聯的，互相依托的，前后左右不能分離開，要對車輛周圍整個環境進行3D模擬，實現360°無死角的全部覆蓋。”談到對于自動駕駛芯片的具體要求時，單記章對記者說道，“其次，自動駕駛芯片本身是一個平衡的系統級芯片，需要具備多個功能，由此來支撐汽車做出更精準的判斷及決策。”
針對這些行業痛點，黑芝麻智能最新推出華山二號A1000芯片，這款芯片是基于黑芝麻智能自研的多層異構性TOA架構打造，有機融合了公司核心的圖像傳感技術、圖像視頻壓縮編碼技術、計算機視覺處理技術以及深度學習技術。芯片中內置了8顆CPU核心，包含DSP數字信號處理和硬件加速器，支持市面上主流的自動駕駛傳感器接入，包括激光雷達、毫米波雷達、4K攝像頭、GPS等，以實現高級別自動駕駛系統所需的多傳感器融合方案。同時，為了滿足車路協同、車云協同的要求，這款芯片不僅集成了PCIE高速接口，還有車規級千兆以太網接口，便于開發者進行集成式開發。
對標業內領先芯片廠商
汽車上裝配的車規級芯片，在工作溫度、抗振動及沖擊性、可靠性、質量一致性、產品生命周期等方面都有著遠高于民用產品的嚴格要求，對于自動駕駛來說，算力、算法、軟硬件結合等諸多因素更加提高了對芯片設計的要求。
黑芝麻智能的業務重心正是難上加難的自動駕駛芯片設計。
2020年6月，黑芝麻智能發布了自主研發的車規級芯片華山二號A1000，這款芯片相較于其前代華山一號A500芯片，在算力上提升了近8倍，達到40~70TOPS，相應功耗為8W，能效比超過6TOPS/W。黑芝麻智能在今年北京車展上還發布了FAD全自動駕駛計算平臺，據介紹，該平臺算力可達70TOPS~140TOPS，整體能效比高達6TOPS/W。
比較來看，英偉達的單芯片DRIVE AGX Xavier自動駕駛計算平臺的算力為30TOPS，功耗為30W，能效比為1TOPS/W。特斯拉的雙芯片FSD自動駕駛計算平臺的算力為144TOPS，功耗為72W，能效比為2TOPS/W。黑芝麻智能的FAD全自動駕駛計算平臺可以和全球兩大自動駕駛芯片研發商一較高下。
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