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鉴智机器人x地平线:两年走完五年路 正确路径下的量产加速度
2023-10-12 17:27:19来源:中央广电总台国际在线责编:郑思雯

  资本寒冬当中,短短一年多完成5轮融资;不到2个月推出基于征程5的L2+感知方案,不到5个月推出基于征程5的智驾系统;成立不到3个月拿下OEM定点,2年时间累计智驾产品交付已逾50万台。

  在快鱼吃慢鱼的智能驾驶赛道,鉴智机器人犹如开挂一般,两年时间,走出了很多公司五年走完的路,并以基于强AI的自动驾驶范式和差异化的双目立体视觉产品,成为智驾市场上极具标识和竞争力的新晋明星公司。

  但“爽文”一般的创业历程背后,其实并没有什么独门秘籍,只因正确的商业策略、领先的技术建设,以及志同道合的伙伴和团队。

  理念相通 快速“上道”

  2021年8月,一群怀揣着通用机器人梦想的人,共同成立了鉴智机器人公司,选择以智能驾驶为起点,首先切入这个未来10年通用机器人商业需求最强、市场空间最大的领域。

  然而,此时国内的智驾行业正处在从蓝海到红海的转折点。一些早在四、五年前就成立的自动驾驶公司,已经开始以供应商的角色,切入高阶智能驾驶前装量产市场,占领了先机。这意味着,对于刚刚成立的鉴智来说,别人能做的,要做得更好;别人做不了的,也要能做;其他公司3年做完的,必须几个月就搞定。

  高阶智能驾驶需要处理复杂多变的道路环境,不仅需要强大的传感器和芯片算力支撑,还需要高效迭代算法模型,以最大化利用硬件性能,实现智驾系统能力的持续升级,由此在性能和成本之间做到最优平衡。

  因此,软硬协同,是破局的关键,也是实现高效量产部署的最佳路径。

  然而就在鉴智成立的几乎同一时间,地平线发布了征程5,为智驾行业带来了首款国产百TOPS的高性能、大算力车规级智能驾驶芯片。同时,地平线一直是软硬协同的坚定践行者,构建了以“芯片+工具链”为核心的高效开放技术平台以及完整成熟的开发环境。相当于从硬件参考设计、工具链、基础中间件到丰富的参考算法,给开发者提供一站式的开发支持。

  于是,一场不期而遇的相互奔赴就此拉开序幕。鉴智在成立2月内就和地平线建立了紧密的合作关系,并获得了从研发到商业落地的全方位支持。等同于一起步,就在地平线打好的“地基”上,快速“上道”。

  高效协作 2个月出方案

  2022年4月,鉴智成为最早拿到征程5的公司之一,借助地平线的工具链,团队迅速启动模型的量化部署工作。

  量化部署,是模型迁移到新平台后需要进行的第一道工序。其目标,就是在保障原始模型预测效果前提下,用更低的计算精度表示算法模型计算行为,这样可以减少算法运行过程中的内存和计算资源需求,最终实现在嵌入式设备上的高效运行。

  鉴智机器人副总裁、软件技术负责人李博是这项工作的负责人之一。早在2007年读研时,他便接触了通用并行计算,如今已成为行业内的资深技术专家。同时,他也有幸见证了征程系列从0到1的整个过程。整个开发环境,无论是友好性、易用性,都有了质的飞跃,已经可以做到开箱即用。“不管是新人还是老员工,拿到之后,都能很快摸索上手。”

  针对鉴智自研的动态障碍物检测多任务模型,团队的预期是量化后,在保持模型功能正确性的基础上,性能达到10~20 FPS,精度达到与原始模型相当的水准。

  功能的正确性验证通常需要手动导出量化模型和原始模型的数据,再分别进行对比,非常繁琐。而借助工具链的Verifier工具,可以在模型转换后,直接验证两种模型的结果一致性,整个过程做到了高度自动化。

  FPS是模型性能的关键指标,更高的FPS意味着更快速的感知、更低的延时,相较理论算力,更能反映智驾系统的安全性和行驶效率,是衡量芯片真实计算性能的重要标准。此前,团队使用了与征程5算力相当的计算平台,实际的FPS没有达到10~20预期,而在征程5上最终达成了超预期的30FPS。团队还利用地平线提供的金字塔等模块,让一些原本依赖CPU的处理流程,可以通过征程5的异构计算系统实现硬件加速。

  保持量化精度则颇具挑战。起初,有些障碍物检测的精度非常出色,有些还存在差距。“多任务模型的训练本身就有一定难度,因为各任务之间的数据分布和任务特性之间都会有相互影响。其中一个任务的数据加多了,另一个任务的结果可能就会掉精度。”

  为了解决精度问题,鉴智和地平线双方团队进行了多轮密集讨论。此时,征程5的工具链也在快速迭代,很快提供了QAT(训练中量化)方案。“QAT提供量化训练能力的同时,也提供了丰富的调试工具和调优建议,面对精度损失问题,可以快速地通过逐Layer比较直接定位到问题所在,结合地平线调优建议可以很高效地解决问题。”

  “这些工具如同桥梁和助手一样,能够帮助我们更快地定位软件系统中的性能瓶颈,并进行针对性的调整。”李博说,“地平线在支持我们能够把征程5用好这个层面上,下了很大的功夫。我们能够快速把过去的工作移植过来,很大程度上来自双方的紧密配合和工具链的成熟度。”

  这种支持的深度,让鉴智的开发团队感触颇深。作为方案提供商,鉴智会接触多种平台,但一些其他平台的企业,有时候团队发一封邮件三四个月都得不到反馈,这和地平线形成了鲜明对比。

  高效密集的开发协作,让鉴智团队只用不到2个月的时间,就发布了基于征程5的L2+自动驾驶感知系统方案。同年8月初,鉴智进一步推出基于单征程5的L2++自动驾驶量产方案,成为首批基于征程5实现自动驾驶系统解决方案的公司。

  无止境优化 连创多项第一

  4个月做出的方案,成效如何,到了检验的时候。2022年8月,在一场媒体活动期间,地平线集聚了一众朋友圈,共话智能驾驶的创新范式。鉴智机器人参与其中,还邀请媒体上车体验。

  在车流如织的高速上,鉴智车辆顺滑的交通路口辅助、拨杆自动变道、自动超车换道等表现,依然获得了媒体的点赞。9月份,地平线创始人兼CEO余凯也亲自体验了鉴智的方案,对方案效果颇为赞赏。

  鉴智团队没有就此停下脚步,随后几个月里,又投身于推进BEV感知的部署实践,挖掘征程5的能力上限。

  BEV是智能驾驶感知技术的新范式。早在2021年,鉴智就提出了自研的BEVDet范式,推理速度可达同类算法的4到15倍。但BEV需要很大算力的支撑,为了充分利用征程5的BPU性能,这支团队从地平线工具链大量的基础参考算法中“优中优选”。经过一番尝试,参考了地平线自研的VargNet模型结构进行优化,显著提升了网络性能、减少了访存时间,实现了计算量压缩,在保证运行效率和任务表现的前提下,完成了自有算法的快速迁移与二次开发。

  最终,BEVDet在征程5上实现了高时效性的BEV感知,模型运行效率达到50+FPS,成为确保量产性能的有力保证。

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  搞定BEV感知后,鉴智研发团队还对预测和规划也开展了深度优化,以实现极致的NOA体验。

  然而,预测、规划任务想要利用BPU的算力极具挑战。经过多番的思想碰撞,双方确立了“开源节流”的整体优化思路,尽可能利用到所有算力,比如将意图分类这种适合做AI化的操作用learning-based方法替代rule-based方法以将其部署至BPU。最后,鉴智交出了预测性能优化5倍+,规划性能优化5倍+的答卷。

  团队还把征程5中的其他异构资源也充分利用起来,将一些原本跑在CPU上的算法移植到了DSP上。虽然DSP编程比CPU难度更大,且需要一定积累,但在地平线团队的支持下,依然实现了异构计算,进一步提升了算力利用率。

  对此,鉴智的研发人员还回忆到,“早在地平线第一代芯片发布会上,地平线联合创始人兼CTO黄畅博士就讲过,通过软硬结合优化可以不断地挖掘芯片潜力,这其实也是地平线芯片上,能够高效支撑各种先进的高等级智能驾驶算法的核心。”

  这些软硬协同优化和工程实践,帮助鉴智又创下了多个“第一”。

  今年6月底到7月之间,鉴智先后推出了地平线生态内首个基于单颗征程5的全自研标准感知产品PhiVision,以及首个基于征程5+TC397的高速NOA系统方案PhiGo Pro,该方案无需外挂CPU,将高速NOA的整体成本降至3000元以内,具备极强的性价比优势。

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  鉴智机器人发布地平线生态内首个基于单颗征程5的全自研标准感知产品PhiVision(左起:地平线首席生态官徐健,鉴智机器人联合创始人兼CTO都大龙,天准科技副总裁刘军传,鉴智机器人副总裁兼感知产品线负责人梁柱锦 )

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  鉴智机器人邀请行业领袖共话标准感知包的价值:(武文光  美行科技执行总裁 / 美行(上海)总裁;刘军传  天准科技副总裁;张宏志  地平线副总裁兼智能汽车事业部业务拓展负责人;都大龙  鉴智机器人联合创始人&CTO;梁柱锦  鉴智机器人副总裁&感知产品线负责人

  凭借全新的方案,鉴智已经获得了多家头部OEM定点。

  “我们能拿出这些方案,也印证了征程5是有很多潜力可以挖掘的,通过软件、硬件、算法协同优化,把高速NOA跑出非常不错的效果。”鉴智机器人CTO都大龙博士提到,“优化是永无止境的,关键在于相互讨论、碰撞,把复杂的问题简单化,借助大家的力量一起解决掉。”

  一群人走路 可以长出参天大树

  多年的从业历程让鉴智的核心团队深知,一套芯片平台能否成为主流,硬件是基础,软件工具链和生态是长出参天大树的关键。

  强大的硬件架构能够吸引开发者。当然也不能单纯追求峰值算力,还要提高有效算力,切实满足具体应用的算力需求。

  好用的软件工具链能够留住开发者。简单易用可以降低学习门槛,而良好的可拓展性,更能快速适应不断变化的开发需求,充分调动开发者的积极性。

  健康的生态体系可以与开发者互惠互助。真正走进企业、校园,在为开发者、合作伙伴解答疑难问题的同时,也能听取他们的意见和反馈,不断反哺软硬件的迭代和优化。

  在鉴智核心团队的眼中,地平线作为中国AI芯片的新一代领军者,潜心和开发者与合作伙伴一点一滴地共建和打磨,短短几年时间,无论是硬件架构的成熟度,还是工具链的友好度,亦或是生态体系的繁荣度,都已经达到了行业顶尖的水平。

  这种合作共创的经历,无论是对于产品迭代和生态建设,还是做方案拿定点,都是不可或缺的重要过程。在国内的智驾圈子中,每个人都想跑得比别人快。鉴智作为供应商,更要比主机厂跑得更快、想得更远。虽然自己会因此经受巨大的压力和考验,但只要有合作伙伴和团队的支持,就能打好每一场战役。

  鉴智的速度,正是与地平线相互支持、相互信任的结果,如同两个道相同、心相通、力相聚的伙伴。地平线坚持贯彻的开放协作的生态合作模式,可以说也为中国智驾产业的发展,创造了更具凝聚力的土壤环境。

  现如今,鉴智机器人已经与海外车企客户建立了研发合作,“In China For Global”的战略踏出了坚实步伐。鉴智机器人与地平线作为中国硬科技崛起的代表企业,将进一步加深合作,在国际市场上收获更多成果。

  “一个人的路可以走得很快,但一群人的路可以走得更远。伙伴和团队的力量是在市场上走得更久,在行业激烈竞争的浪潮下,屹立不倒、迈向成功的重要财富。”(图文:由鉴智机器提供)

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