3月31日，由中國電動汽車百人會主辦，清華大學、中國汽車工程學會、中國汽車工業協會、中國汽車技術研究中心、中國汽車工程研究院共同協辦的中國電動汽車百人會論壇（2023）在京開幕。

本屆論壇為期三天，以“推進中國汽車產業現代化”為主題，共設有2場全體會議、9場開放專題論壇和4場閉門會議。論壇同期將舉辦豐富多彩的新車展示、產業鏈及核心零部件展示、以及多個重磅課題研究報告發布等全面貼近產業實踐，促進跨界交流的互動活動。

在第三天的“智能汽車論壇”中，與會嘉賓主要討論了芯片、操作系統、域控制器等智能汽車關鍵技術進展；智能汽車進入量產階段的整車進展；車路云一體化進展及趨勢；整車與零部件企業發張格局與創新路徑；智能化階段的產業鏈企業關系；構建智能汽車發展的新生態體系等議題。

在論壇現場，寒武紀行歌（南京）科技有限公司執行總裁王平先生發表了相關演講，以下內容為演講全文，簡單編輯，未經本人審閱。

很高興有機會能夠代表自動駕駛芯片的企業來做一個發言，我分享的題目是“用AI賦能快樂出行”，這也是我們公司的一個使命。

簡單介紹一下寒武紀行歌，寒武紀行歌是由人工智能芯片領先企業寒武紀發起成立的，我們成立的時間比較短，我們是兩年前成立的，在種子輪的時候也得到了上汽、蔚來和寧德時代這樣一些企業的投資。2021年9月份我們和中國一汽簽署了一個戰略合作，共同推動大算力自動駕駛芯片的量產。2022年9月份我們獲得了博世創投的投資。今年年初的時候，我們發布了SD5223系列芯片它的一個解決方案，以及智能駕駛軟件平臺和工具鏈。

很快分享一下我們對于這個行業的一些趨勢：

首先，我們也認為，L2級別自動駕駛或者說輔助駕駛將會快速普及，但是我們認為它是長期存在的一個現象，L4的時間還會比較久，可能僅僅會在一些受限的場景下面陸續出現。所以，L2級別我們認為是將長期存在的。

第二，我們認為智能駕駛的一些算法將會更加復雜，因為要處理的數據量是指數級的上升，所以對算力的需求是不斷地攀升。

第三，車路云的協同可以實現大數據的閉環，也是可以持續地提升駕乘體驗。

第四，為了滿足消費者個性化需求，實際上廠商需要去增強差異化的競爭能力。

最近幾年，我們也看到智能駕駛的發展在加速，算法模型也是越來越復雜。所以，智能駕駛在算力方面的需求是指數級的上升。那么，作為一個新的生產力，我們認為算力成為智能駕駛領域的一個核心的驅動力和競爭力。舉特斯拉的例子，它現在有三個數據中心，共計有15544片GPU，可能已經是很久的數據了，具備3.5EFLOPS的算力，85%用在云端的訓練這一部分。國內我們現在也看到很多的汽車企業和一些自動駕駛的公司也開始更加重視算力的建設。

在國內我們也知道，前段時間其實在這一塊的云端訓練芯片這一塊也是有一些高端芯片的一些禁運，我們寒武紀也是作為國內可以提供國產替代的這樣一個算力的支撐。不得不提一下ChatGPT，大家可能都得提一下。不知道有沒有買我們公司股票的，如果你3個月之前買，也是收益不小。我也給ChatGPT提了一個問題，到底對智能駕駛會帶來什么樣的一些發展，一些變化，一些影響？這個其實是ChatGPT自己的回答，它說能夠實現更準確的語音控制，更智能的交互體驗，更好的安全性和更高效的數據處理。是不是這樣？我們拭目以待，但是有一點是肯定的，我相信對于算力的需求會越來越高。

寒武紀有一個很大的特點就是車云協同，因為我們在云端的AI芯片可以支撐自動駕駛算法模型的訓練，把車端收集的海量的數據進行處理和訓練。在車端，我們提供大算力的自動駕駛芯片，可以支持多傳感器的融合，也可以支持算法的不斷迭代。

為什么我們可以做到很好的車云協同？是因為我們車端芯片和云端芯片采用了統一的處理器架構、指令集和平臺集的基礎軟件，可以更好地支持高效的數據的閉環和AI調優，把精度損失降到最低。另外，我們還可以支持車端的自學習，當然這是比較新的技術，如果可以實現，我們認為它可以實現千車千面，或者千人千面，通過車端自學習，可以滿足用戶個性化的駕乘需求。同時，也可以更好地保護隱私，因為對于數據和信息安全，它可以在車端存儲這個數據。當然如果是這樣，也是可以更好地降低成本，減少對于云端的AI集群的成本的投入。

但是，理想很豐滿，但是現實也是有很多的挑戰。首先，在云端這塊，它的第一個挑戰是預訓練的模型復雜度越來越高，端到端的時間要求越來越短。第二，數據是海量的而且復雜的，要求數據處理速度要非?？?。在車端首先算法是更加多樣化，所以需要我們的車載芯片可以具備通用性這樣一個特點。同時，隨著算力的提升，汽車對功耗其實要求也非常的嚴格。

寒武紀在過去七年里面積累了比較深的產品體系和平臺級的開發軟件，讓我們行歌在起跑線上就具備一定的競爭優勢，寒武紀和行歌擁有共同的技術基石，我們具有幾個特點：云、邊、端、車一體化的架構，一體化的指令集，統一的軟件開發平臺，訓練和推理實現融合，以及全算力的一個布局。

我們行歌的優勢，總結來說四個方面：

1.我們會有一個全系列的自動駕駛芯片布局，或者說從10T到500T我們都有算力的布局。

2.深度定制的自研IP，最重要的還是我們在針對車端和圖像處理這些關鍵的IP，我們需要能夠自研，只有這樣才能更好的去優化我們的芯片設計，我們這個是可以做到的。

3.車云協同。剛剛講過了。

4.高效開發。尤其是我們的很多合作伙伴都提到，其實很重要的就是我們怎么樣能夠有一套易用的、很友好的開發工具和工具鏈。這一塊也是目前我們接觸下來，我們的合作伙伴總體來說對我們的評價還是比較高的，應該說國內里面應該是領先的。

時間關系，很快介紹一下我們最近發布的芯片SD5223，我們有兩款，一款是支持高能效比的L2+的行泊一體方案，它可以實現一個同級別更大的一個AI算力16T，可以實現同級別更低的一個功耗，他們也支持專業車載圖像處理引擎，也具備同級更高的一個內存帶寬，通過全流程的異構硬件加速，并且能夠支持AEC-Q100，Grade 2的認證，滿足系統級功能安全的ASIL B的這樣一個需求。

有一個特點我們要特別提出一下，就是SD5223通過硬件加速可以率先全面支持L2+級別的BEV算法，因為特斯拉提出BEV算法之后，實際上目前還只是在英偉達和特斯拉這些大算力的平臺上才能實現。因為它有一些難點，就是2D平面圖到3D鳥瞰圖的視角轉換耗時比較強，所以需要高度的依賴CPU，我們SD5223可以率先在L2+級別芯片上可以支持這樣的一個算法。

還有一款是低功耗的典型功耗在4W，支持4路攝像頭，6個TOPS，可以支持8M的前視一體機，我們認為8M會是一個升級的趨勢。當然，后面我們會推出更多的自動駕駛芯片，并且和我們的合作伙伴一起開發更多的這些功能，來滿足消費者更多的需求。

最后，我們也提一下，大家也關注到一些新聞，就是我們在發展過程中也是遇到有關國家的一些限制，我們也非常需要得到我們同行，得到我們客戶和政府的一些支持。從監管機構來說，我們希望能夠有一些專項基金能夠支持我們國內的優秀的創新的芯片企業。從政府角度來講，我們也希望能夠出臺一些產業政策鼓勵國內的主機廠能夠逐年地提高芯片國產化的比例。從車企層面，當然我們也希望他們能夠支持創新型芯片企業進行聯合開發，并且引導我們的芯片符合車企的需求，使用更多的國產芯片，或者說引入B點供貨，或者雙芯計劃，支持生態的打造。

從半導體行業來講，我們認為非常重要的就是要制定國產車規級的先進的工藝的車規的戰略規劃。另外，包括實現車規的先進工藝的制造和封裝在本土能夠落地，只有真正做到這樣，我們才能不會受制于人。

我們的目標還是“用AI賦能，快樂地出行”，這是我們的使命也是我們的目標，盡管發展過程中遇到一些條件，但是我們是韌者篤行，馭風而歌，讓我們共同前行，且行且歌，謝謝大家！