以电动化、网联化、智能化、共享化为核心的汽车四化浪潮随信息技术的发展奔涌而来，以人机交互、无人驾驶、环境感知为代表的智能化应用场景已慢慢的变成为行业的核心竞争力，面对繁荣发展的新一代汽车产业，大批AI 芯片勇于探索商业模式的公司乘势而来。

  回顾 2020 年国内芯片行业的大事，基本能用“制裁”与“突围”来概括和总结。美政府对我国半导体产业的持续打压狠狠揭开了我国的“缺芯”之痛，重压之下，国内造芯热潮持续走高、行业创业积极性高涨，加之政府利好政策扶持，国产芯片产业迎来了发展的黄金期。

  人类社会正逐步从信息化阶段向智能化时代过渡，AI是实现智能化的关键手段，而芯片则是其中的核心基石与战略制高点。所以，在新一轮的产业高质量发展周期中，AI 芯片无疑是最受关注的细致划分领域之一。

  值此背景之下，由智东西发起主办的 GTIC 2020 AI 芯片创新峰会于近日在北京盛大开幕，峰会以“拥抱芯世界开创新未来”为主题，邀请到了国内 AI 芯片学术领军人物、清华大学微纳电子系副主任、微电子所副所长尹首一教授和来自壁仞科技、黑芝麻智能、燧原科技、地平线、赛灵思、Imagination Technologies、安谋中国、比特大陆、浙江豪微科技、亿智电子、知存科技、光子算数、Cadence、北极光创投、中芯聚源等 AI 芯片企业、半导体巨头和顶级 VC 的十六位行业领袖，共议 AI 芯片在中国半导体黄金时代的创新与未来。

  黑芝麻智能 CMO 杨宇欣出席峰会并发表了题为“无人驾驶计算芯片的突围之径”的精彩演讲，他首次对外公布了黑芝麻智能产品路线 大算力芯片，支持 L4/L5 级无人驾驶，预计在 2023 年实现落地。他提到，“软件定义汽车”是汽车智能化的发展的新趋势，慢慢的变多的软件应用在硬件平台上运行，需要强大的计算平台“预埋”以支撑软件的不断迭代。

  会后，杨宇欣接受了物联网智库记者的采访，就公司产品落地以及核心竞争力等内容做了交流。

  以电动化、网联化、智能化、共享化为核心的汽车四化浪潮随信息技术的发展奔涌而来，以人机交互、无人驾驶、环境感知为代表的智能化应用场景已慢慢的变成为行业的核心竞争力，面对繁荣发展的新一代汽车产业，大批 AI 芯片勇于探索商业模式的公司乘势而来，成立于 2016 年的黑芝麻智能便是其中的佼佼者。作为一支广纳芯片、视觉、汽车等领域老将的创业团队，成立不到四年，黑芝麻智能就在今年 6 月发布了华山二号 A1000 系列芯片，基于 A1000 芯片的多芯片级联 FAD 方案最高算力能够达到 140TOPS，后续还将提供四芯级联版本，算力可达 280TOPS，从数据上看直接可对标特斯拉自研的 FSD 无人驾驶电脑。

  黑芝麻智能 CMO 杨宇欣提出，“软件定义汽车”是汽车智能化的发展的新趋势，慢慢的变多的软件应用运营在硬件平台之上，需要强大的计算平台“预埋”来支撑软件的不断迭代。

  而算力则主要由芯片提供，核心芯片将是推动无人驾驶产业高质量发展的关键，可以说“抓住核心芯片就抓住了智能汽车产业链的核心”。目前，黑芝麻智能已经发布了国内无人驾驶领域中算力最高的芯片——A1000 芯片，并慢慢的开始积极探索实际应用，包括传统车厂、一级供应商、无人驾驶初创企业在内的众多企业都在测试 A1000 芯片以及基于 A1000 芯片的多芯片级联 FAD 系统。

  杨宇欣在采访中介绍道，黑芝麻智能为用户更好的提供完整的解决方案而非单颗芯片。通过整合自研 A1000 芯片，黑芝麻智能为用户更好的提供涵盖计算平台、大算力芯片、核心 IP 在内的端到端解决方案。另外，基于车规级的高性能计算平台，围绕领先的图像解决能力、神经网络加速器技术，黑芝麻智能能够给大家提供完整的自动驾驶方案。被问到是不是会选择拓展赛道时，杨宇欣也明确说，公司目前的业务重点是聚焦现有产品、完成从 0 到 1 的产业链贯通，未来将布局业内其他领域。

  不同于其他芯片设计企业，黑芝麻智能没有选用通用 IP 来开发自己的产品，而是选择自研 IP，这也使他们在芯片研发周期上看似绝对没优势。但是，正如杨宇欣所说，“依赖于业内的通用 IP 就从另一方面代表着要依赖别人的研发节奏来决定自己的产品研制节奏”，也正是这份坚持帮助黑芝麻智能赢取了产品研制上的主动权。

  传统的芯片设计厂商采用通用 IP 开发产品存在两大难点：首先，面向车规级的专用市场，很多通用的核心 IP 不一定可以满足需求；其次，在全世界内的激烈竞争中，想要保证技术持续领先，就需要有自己的核心产品，才能摆脱受制于人的处境。

  黑芝麻智能目前拥有两个核心 IP，一个是图像处理ISP——NeuralIQISPIP，一个是神经网络加速器 NLP——DynamAI NN 引擎 IP。黑芝麻智能的技术逻辑是要“看得清”、“看得懂”。

  “看得清”就是图像处理，无人驾驶摄像头是十分核心的传感器，随着摄像头数量的增加、像素的增加，需要处理的数据慢慢的变多。在AI领域，当海量数据涌到神经网络去做处理的时候，如果数据的质量报告中有大量的像素看不清楚，就会浪费很多算力去做补偿。而车规级的高性能ISP的目标是，把采集出来的每帧图像每个像素处理得足够清楚，这样在后面做推理的时候，便可以用更简单的算法或者更少的算力得到更准确的结果。这是非常核心的技术，黑芝麻智能选择自身开发，因为有可能买不到高性能车规级 ISP 的 IP。

  “看得懂”就是神经网络架构系统，车载场景是很典型的边缘计算场景，要求算力不断的提高，同时对能效比亦有要求。黑芝麻智能自研的 NPU 通过个人定义的核心架构，可以在数据处理中，在不同的卷积层处理时，减少很多数据的吞吐次数，提供非常高的能效。这也是黑芝麻智能能保证从现在芯片的几十 TOPS 算力，达到下一代芯片几百 TOPS 算力的核心。

  谈及黑芝麻智能的核心竞争力时，除了自研核心 IP 外，杨宇欣还着重介绍了公司的核心团队。

  黑芝麻智能的核心团队来自于全球无人驾驶、AI和芯片领域的顶级企业，包括博世、通用汽车、Marvel、英伟达、Arm 等。核心成员在芯片领域或汽车领域都经历过 0 到 1 的商业周期，对芯片研发及落地和汽车领域的商业模式都有很深的理解。“一帮人做了 20 年芯片，另外一帮人做了 20 年的车”，这种“混搭”的团队也为黑芝麻智能的技术赋能产业提供了良好助力。

  未来，黑芝麻智能将以大算力芯片系统为核心，携手产业链上下游，在自动驾驶领域推动持续创新，实现国产车规级芯片的自主可控！

  近来，美国著名经济学家、未来学家、政治家杰里米•里夫金著作了《第三次工业革命》一书，该书提出以“能源互联网”为中心，推动新一轮创新经济的发展，造就人类社会第三次工业革命。最近，杰里米•里夫金到中国访问，他答复记者提问说：“如果美国是20世纪世界经济发展的楷模，中国则最大有可能是21世纪担当这一角色。”又说：“中国还需要40年的努力，使中国成为下一次工业革命的领军人。”从国内外权威人士看，中国实施“能源互联网”的革命还需要相当长的一段时间，从2012年电动车的实践来看，不是令人十分满意的，下一步是否会突破，也有待观望，特别是新能源汽车，包括电动汽车的大规模商业化应用问题，我们是不是能突破杰里米•里夫金的预测呢？     但近

  英飞凌AURIX™ TC4x微控制器赋能TERAKI雷达检测软件，提高

  【2022年10月18日，德国慕尼黑和柏林讯】无人驾驶（AD）和高级驾驶辅助系统（ADAS）依靠对车身周围环境的精确感知来确保行车安全。 世界各地的汽车制造商慢慢的开始利用先进的传感器和算法来增强车辆对周围环境的感知能力，并将驾驶安全提升到一个新水平。边缘传感器处理领域的市场领导者TERAKI近日发布了最新雷达检测软件，该软件集成在英飞凌科技股份公司符合ASIL-D安全等级要求的AURIX™ TC4x微控制器中，能够以更高的精度和更少的计算负载准确识别静态和移动物体。 英飞凌科技汽车微控制器产品营销总监Marco Cassol表示：“汽车雷达系统在经历了产品的迭代升级之后，其性能实现了跃升。其中，边缘人工智能处理是帮助我们

  的安全性 /

  特斯拉 CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)周四在一场学术和行业研究人员会议上谈到了该公司为 人工智能 开发定制硬件方面的工作。下面就随网络通信小编共同来了解一下相关联的内容吧。 特斯拉 硬件副总裁吉姆·凯勒(Jim Keller)与马斯克一同参加了会议。他此前是AMD芯片架构师。马斯克在讲话中介绍了凯勒目前从事的工作。 马斯克表示：“吉姆正在开发专门的 人工智能 硬件，我们大家都认为这是全球最棒的。” 未来，这些专用硬件可能会被用于 特斯拉 汽车，处理无人驾驶所需的计算工作。目前，特斯拉的无人驾驶硬件系统依赖于英伟达的GPU芯片。 今年9月有新闻媒体报道了特斯拉在 人工智能 芯片方面的工作。 包括福特和通用在

  北京时间8月8日晚间消息， 英特尔 今日宣布，已完成收购以色列无人驾驶技术公司 Mobileye 交易。下面就随汽车电子小编共同来了解一下相关联的内容吧。 英特尔 今年3月宣布，将以每股63.54美元的现金收购 Mobileye 全部已发行流通股，交易规模约为153亿美元。 Mobileye 是以色列一家知名的高级驾驶辅助系统(ADAS)厂商，其提供的算法和计算机芯片可以依据图像(由汽车上的摄像头拍摄)来预测潜在的碰撞事故。当前，Mobileye的研发重点为全无人驾驶系统。 双方表示，该收购交易将加速汽车产业的创新，强化 英特尔 在无人驾驶汽车领域领先技术供应商的地位。 英特尔预计，2020年无人驾驶汽车每天

  据外媒报道， 博世 将投资10亿欧元(合11.2亿美元)在德国建立一座半导体工厂，从而增强其作为全球最大的零部件供应商在 自动驾驶 汽车和工业网络上的野心。下面就随汽车电子小编共同来了解一下相关联的内容吧。 博世投11.2亿美元建厂 迎合无人驾驶需求 该厂将在德国东部德累斯顿市(Dresden)建成，其中大部分资金来自 博世 ，其余投资来自德国政府和欧盟的补贴。消息人士称，这座工厂将于2021年开始生产，会雇佣700名工人。 消息人士还称， 博世 决定在德累斯顿建厂，因为那里能够很好的满足对技术员工的需求。 对此，博世拒绝置评。 4月份，博世和戴姆勒曾表示，他们正在建立联盟，共同开发 无人驾驶 汽车。 博

  据外媒报道，虽然美国的匹兹堡（Pittsburgh）和硅谷（Silicon Valley）都在忙于研发和测试无人驾驶汽车，但是一旦询问参与无人驾驶车辆计划的人，何时可以在各大城市看到无人驾驶汽车搭载乘客时，得到的普遍答案就是，不会很快实现。 乐观估计是会在10年内实现，还有很多人表示要几十年，因为研发人员还在努力克服各种障碍。但是，无人驾驶车辆会首先亮相在城市中特定的、地图配置良好的区域，随后再扩散到另外的地方。 2018年3月份，亚利桑那州发生了一起优步无人驾驶车辆致命撞车事故，导致了无人驾驶发展缓慢，很大原因主要在于伤害了公众对车辆安全性的认知。各大公司放慢了无人驾驶车辆研究速度，变得更谨慎。例如，谷歌旗下的Waymo决定至

  引言 电气和无人驾驶结构大大推动了布线系统的挑战。问题包括电磁干扰、电磁敏感性和重量减轻。此外，汽车应用、使用和安全要求还大幅度的提升了必要的网络速度。汽车中新的48伏电气结构还推动了跨域隔离要求的范围。通信速率超过100 Mb/s的铜线链路需要较重和昂贵的解决方案才能符合严格的OEM EMC规范，导致成本高昂，工程十分艰难。此外，所需电缆直径不断增大的重量与电动动力总成的续航距离之间有矛盾。 光网络技术克服了这些趋势，得益于其固有的静电隔离、鲁棒性、低成本和低重量。 汽车制造商可通过光纤链路在48V和12V域之间进行通信。就重量而言，光网络能节约相当于铜线％以上重量。光以太网提供了100 Mb/s和1 Gb/s的网

  多千兆以太网的光学连接技术分析 /

  伴随高阶智能辅助驾驶进入下半场，无人驾驶领域最近风向突变。 过去很长一段时间，小鹏、理想、蔚来，华为等企业均以高精地图作为驾驶决策的底层信息。然而，从2022下半年开始，无人驾驶圈开始了浩浩荡荡的去高精地图化，众多企业纷纷抛弃纯高精地图的路线，在布局多年后换道。 尤其是在智能驾驶渗透城市的过程中，受政策影响，这波“去高精地图”的运动在2023年年初到达顶峰。 在这条赛道上，有一家公司已经率先抢跑多年。 在中国的无人驾驶江湖，最早提出“重感知”路线的是毫末智行，且在相当一段时间内几乎是行业内唯一采用这一路线的厂商。竞争非常激烈的市场中，提前预判到了正确的方向，意味着少走了弯路，争取到了宝贵的时间。现实也正是如此。

  又往前迈了一大步！ /

  之争 (【美】亚历克斯·戴维斯李雨嘉译)

  激光雷达测距方法研究_于慧娟

  RBF神经网络控制设计、分析及Matlab仿线V SIC SBD “TRSxxx120Hx系列” 助力工业电源设备高效

  TI 有奖直播 使用基于 Arm 的 AM6xA 处理器设计智能化楼宇

  Follow me第二季第3期来啦！与得捷一起解锁高性能开发板【EK-RA6M5】超能力！

  报名直播赢【双肩包、京东卡、水杯】 高可靠性IGBT的新选择——安世半导体650V IGBT

  30套RV1106 Linux开发板（带摄像头），邀您动手挑战边缘AI~

  兆易创新选择 Arteris产品用于开发 符合增强型 FuSa 标准的下一代汽车 SoC

  具有物理感知能力的 FlexNoC 5 互连 IP 提高了布局和布线效率，并减少了互连面积和功耗。加利福尼亚州 坎贝尔 – 2024 年 11 月 ...

  生成式AI新助力：IBM 携手 AMD 明年部署推出 MI300X 加速器服务

  IBM公司昨日（11 月 18 日）发布了重要的公告，宣布和AMD公司达成合作，计划在IBMCloud 上部署AMDInstinct™MI300X加速器服务（accelerators a ...

  英伟达Blackwell芯片曝出发热问题，要重新设计机架并可能会引起客户延误。据The Information周日报道，英伟达下一代Blackwell处理器安装在 ...

  11 月 19 日消息，英伟达与谷歌 Quantum AI 宣布达成合作，以 NVIDIA CUDA-Q 平台助力谷歌研究人员开发量子计算机的海量数字模型 ...

  0 前言自汽车诞生之日起，驾驶安全问题就一直困扰着人类。车载微波雷达技术作为减少交通事故的有效手段，发展已经有30多年的历史。近年来 ...

  嵌入式处理器嵌入式操作系统开发相关FPGA/DSP总线与接口数据处理消费电子工业电子汽车电子其他技术存储技术综合资讯论坛电子百科词云：