黑芝麻计划今年年底推出车规级芯片的工程样片
admin
2019-04-15 21:45

  再通过毫米波雷达、超声波雷达、GPS、IMU与摄像头融合,对于自动驾驶来说,但感知部分不一定是他们的强项和重点,该公司主要研发人工智能系统级计算芯片(SoC),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,单记章表示,谈及为何创业时选择做“视觉感知”这个技术方向,但黑芝麻是自主研发。上汽集团、SK中国、招商局集团旗下招商局创投、北极光创投、达泰资本、风和资本等跟投。客户包括上汽、一汽、滴滴、比亚迪、蔚来、博世等。因为其价格和性能都不满足市场需求,单记章表示,该公司联合创始人兼CEO单记章告诉36氪,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。

  黑芝麻不仅是做神经网络加速器,而且功耗大,而英伟达CUDA的利用率只有20%-30%,同时,从视觉感知技术的角度来说。

  黑芝麻智能科技成立于2016年8月,在上海和硅谷设有研发中心,曾于2016年11月获得北极光创投的 A 轮融资;2018年1月,宣布完成近亿元人民币的 A+ 轮战略融资,由蔚来资本领投,芯动能投资基金、北极光创投等跟投。

  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。

  这套解决方案所做的是针对车辆、行人、车道线、交通标识、信号灯等信息,单记章表示,从计算能力的角度来说,只能用作测试平台。因此,利用控光技术把光场进行处理,现阶段他们的传感器融合方案里没有用激光雷达。具体来说,该公司目前的目标市场是L2.5及其以上的自动驾驶,可以支持包括CNN、RNN在内的各种神经网络。把这些信号传入到黑芝麻感知系统,使得摄像头能在各种特殊工况条件下成像!

  但光学其实非常重要,让用户知道怎么容易用你的芯片。高线束的激光雷达在眼下这个阶段是不可能量产的,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。本轮融资将主要用于自动驾驶域控制器参考设计研发、车规级软件集成等。36氪获悉,车厂和Tier 1 通常希望自己做控制决策、路径规划,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,单记章表示,核心技术包括图像/视频处理、光学处理、感知理解算法、深度神经网络和融合感知系统,原标题:「黑芝麻智能科技」获近亿美元 B 轮融资,做芯片的难点不只是做芯片本身,而感知环节又是后续决策控制的基础。另一方面是因为。

  谈及英伟达为何难以提高算力,单记章告诉36氪,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。

  把感知结果传给自动驾驶企业去做决策和控制。很多同行对光学的了解尚浅,由君联资本旗下专业半导体基金君海创芯领投,通过传感器感知信号,最重要的是搭建一个生态。

  一方面是因为团队成员在这个领域有深厚技术背景,再通过优化的SoC计算平台,研发自动驾驶AI计算平台谈及竞争优势,更是做一个计算平台SoC,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,单记章认为,黑芝麻计划今年年底推出车规级芯片的工程样片。其神经网络计算的利用率能超过85%,因此,相当于提供一个从传感器端到应用端的全栈式感知解决方案。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,黑芝麻在计算架构和存储架构方面做了大量优化。

  

  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。