3月31日，由中国电动汽车百人会主办，清华大学、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车技术研究中心、中国汽车工程研究院共同协办的中国电动汽车百人会论坛（2023）在京开幕。

本届论坛为期三天，以“推进中国汽车产业现代化”为主题，共设有2场全体会议、9场开放专题论坛和4场闭门会议。论坛同期将举办丰富多彩的新车展示、产业链及核心零部件展示、以及多个重磅课题研究报告发布等全面贴近产业实践，促进跨界交流的互动活动。

在第三天的“智能汽车论坛”中，与会嘉宾主要讨论了芯片、操作系统、域控制器等智能汽车关键技术进展；智能汽车进入量产阶段的整车进展；车路云一体化进展及趋势；整车与零部件企业发张格局与创新路径；智能化阶段的产业链企业关系；构建智能汽车发展的新生态体系等议题。

在论坛现场，寒武纪行歌（南京）科技有限公司执行总裁王平先生发表了相关演讲，以下内容为演讲全文，简单编辑，未经本人审阅。

很高兴有机会能够代表自动驾驶芯片的企业来做一个发言，我分享的题目是“用AI赋能快乐出行”，这也是我们公司的一个使命。

简单介绍一下寒武纪行歌，寒武纪行歌是由人工智能芯片领先企业寒武纪发起成立的，我们成立的时间比较短，我们是两年前成立的，在种子轮的时候也得到了上汽、蔚来和宁德时代这样一些企业的投资。2021年9月份我们和中国一汽签署了一个战略合作，共同推动大算力自动驾驶芯片的量产。2022年9月份我们获得了博世创投的投资。今年年初的时候，我们发布了SD5223系列芯片它的一个解决方案，以及智能驾驶软件平台和工具链。

很快分享一下我们对于这个行业的一些趋势：

首先，我们也认为，L2级别自动驾驶或者说辅助驾驶将会快速普及，但是我们认为它是长期存在的一个现象，L4的时间还会比较久，可能仅仅会在一些受限的场景下面陆续出现。所以，L2级别我们认为是将长期存在的。

第二，我们认为智能驾驶的一些算法将会更加复杂，因为要处理的数据量是指数级的上升，所以对算力的需求是不断地攀升。

第三，车路云的协同可以实现大数据的闭环，也是可以持续地提升驾乘体验。

第四，为了满足消费者个性化需求，实际上厂商需要去增强差异化的竞争能力。

最近几年，我们也看到智能驾驶的发展在加速，算法模型也是越来越复杂。所以，智能驾驶在算力方面的需求是指数级的上升。那么，作为一个新的生产力，我们认为算力成为智能驾驶领域的一个核心的驱动力和竞争力。举特斯拉的例子，它现在有三个数据中心，共计有15544片GPU，可能已经是很久的数据了，具备3.5EFLOPS的算力，85%用在云端的训练这一部分。国内我们现在也看到很多的汽车企业和一些自动驾驶的公司也开始更加重视算力的建设。

在国内我们也知道，前段时间其实在这一块的云端训练芯片这一块也是有一些高端芯片的一些禁运，我们寒武纪也是作为国内可以提供国产替代的这样一个算力的支撑。不得不提一下ChatGPT，大家可能都得提一下。不知道有没有买我们公司股票的，如果你3个月之前买，也是收益不小。我也给ChatGPT提了一个问题，到底对智能驾驶会带来什么样的一些发展，一些变化，一些影响？这个其实是ChatGPT自己的回答，它说能够实现更准确的语音控制，更智能的交互体验，更好的安全性和更高效的数据处理。是不是这样？我们拭目以待，但是有一点是肯定的，我相信对于算力的需求会越来越高。

寒武纪有一个很大的特点就是车云协同，因为我们在云端的AI芯片可以支撑自动驾驶算法模型的训练，把车端收集的海量的数据进行处理和训练。在车端，我们提供大算力的自动驾驶芯片，可以支持多传感器的融合，也可以支持算法的不断迭代。

为什么我们可以做到很好的车云协同？是因为我们车端芯片和云端芯片采用了统一的处理器架构、指令集和平台集的基础软件，可以更好地支持高效的数据的闭环和AI调优，把精度损失降到最低。另外，我们还可以支持车端的自学习，当然这是比较新的技术，如果可以实现，我们认为它可以实现千车千面，或者千人千面，通过车端自学习，可以满足用户个性化的驾乘需求。同时，也可以更好地保护隐私，因为对于数据和信息安全，它可以在车端存储这个数据。当然如果是这样，也是可以更好地降低成本，减少对于云端的AI集群的成本的投入。

但是，理想很丰满，但是现实也是有很多的挑战。首先，在云端这块，它的第一个挑战是预训练的模型复杂度越来越高，端到端的时间要求越来越短。第二，数据是海量的而且复杂的，要求数据处理速度要非常快。在车端首先算法是更加多样化，所以需要我们的车载芯片可以具备通用性这样一个特点。同时，随着算力的提升，汽车对功耗其实要求也非常的严格。

寒武纪在过去七年里面积累了比较深的产品体系和平台级的开发软件，让我们行歌在起跑线上就具备一定的竞争优势，寒武纪和行歌拥有共同的技术基石，我们具有几个特点：云、边、端、车一体化的架构，一体化的指令集，统一的软件开发平台，训练和推理实现融合，以及全算力的一个布局。

我们行歌的优势，总结来说四个方面：

1.我们会有一个全系列的自动驾驶芯片布局，或者说从10T到500T我们都有算力的布局。

2.深度定制的自研IP，最重要的还是我们在针对车端和图像处理这些关键的IP，我们需要能够自研，只有这样才能更好的去优化我们的芯片设计，我们这个是可以做到的。

3.车云协同。刚刚讲过了。

4.高效开发。尤其是我们的很多合作伙伴都提到，其实很重要的就是我们怎么样能够有一套易用的、很友好的开发工具和工具链。这一块也是目前我们接触下来，我们的合作伙伴总体来说对我们的评价还是比较高的，应该说国内里面应该是领先的。

时间关系，很快介绍一下我们最近发布的芯片SD5223，我们有两款，一款是支持高能效比的L2+的行泊一体方案，它可以实现一个同级别更大的一个AI算力16T，可以实现同级别更低的一个功耗，他们也支持专业车载图像处理引擎，也具备同级更高的一个内存带宽，通过全流程的异构硬件加速，并且能够支持AEC-Q100，Grade 2的认证，满足系统级功能安全的ASIL B的这样一个需求。

有一个特点我们要特别提出一下，就是SD5223通过硬件加速可以率先全面支持L2+级别的BEV算法，因为特斯拉提出BEV算法之后，实际上目前还只是在英伟达和特斯拉这些大算力的平台上才能实现。因为它有一些难点，就是2D平面图到3D鸟瞰图的视角转换耗时比较强，所以需要高度的依赖CPU，我们SD5223可以率先在L2+级别芯片上可以支持这样的一个算法。

还有一款是低功耗的典型功耗在4W，支持4路摄像头，6个TOPS，可以支持8M的前视一体机，我们认为8M会是一个升级的趋势。当然，后面我们会推出更多的自动驾驶芯片，并且和我们的合作伙伴一起开发更多的这些功能，来满足消费者更多的需求。

最后，我们也提一下，大家也关注到一些新闻，就是我们在发展过程中也是遇到有关国家的一些限制，我们也非常需要得到我们同行，得到我们客户和政府的一些支持。从监管机构来说，我们希望能够有一些专项基金能够支持我们国内的优秀的创新的芯片企业。从政府角度来讲，我们也希望能够出台一些产业政策鼓励国内的主机厂能够逐年地提高芯片国产化的比例。从车企层面，当然我们也希望他们能够支持创新型芯片企业进行联合开发，并且引导我们的芯片符合车企的需求，使用更多的国产芯片，或者说引入B点供货，或者双芯计划，支持生态的打造。

从半导体行业来讲，我们认为非常重要的就是要制定国产车规级的先进的工艺的车规的战略规划。另外，包括实现车规的先进工艺的制造和封装在本土能够落地，只有真正做到这样，我们才能不会受制于人。

我们的目标还是“用AI赋能，快乐地出行”，这是我们的使命也是我们的目标，尽管发展过程中遇到一些条件，但是我们是韧者笃行，驭风而歌，让我们共同前行，且行且歌，谢谢大家！