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    黑芝麻智能科技獲近億美元 B 輪融資,研發自動駕駛AI計算平臺

    36氪獲悉,人工智能計算平臺研發商「黑芝麻智能科技」宣布獲得 B 輪融資,由君聯資本旗下專業半導體基金君海創芯領投,上汽集團、SK中國、招商局集團旗下招商局創投、北極光創投、達泰資本、風和資本等跟投。本輪融資將主要用于自動駕駛域控制器參考設計研發、車規級軟件集成等。

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    黑芝麻智能科技成立于2016年8月,在上海和硅谷設有研發中心,曾于2016年11月獲得北極光創投的 A 輪融資;2018年1月,宣布完成近億元人民幣的 A+ 輪戰略融資,由蔚來資本領投,芯動能投資基金、北極光創投等跟投。

    該公司主要研發人工智能系統級計算芯片(SoC),核心技術包括圖像/視頻處理、光學處理、感知理解算法、深度神經網絡和融合感知系統,相當于提供一個從傳感器端到應用端的全棧式感知解決方案。

    具體來說,這套解決方案所做的是針對車輛、行人、車道線、交通標識、信號燈等信息,通過傳感器感知信號,利用控光技術把光場進行處理,使得攝像頭能在各種特殊工況條件下成像,再通過毫米波雷達、超聲波雷達、GPS、IMU與攝像頭融合,把這些信號傳入到黑芝麻感知系統,再通過優化的SoC計算平臺,把感知結果傳給自動駕駛企業去做決策和控制。

    該公司聯合創始人兼CEO單記章告訴36氪,高線束的激光雷達在眼下這個階段是不可能量產的,因為其價格和性能都不滿足市場需求,因此,現階段他們的傳感器融合方案里沒有用激光雷達。

    談及如何彌補激光雷達缺失導致的問題,單記章表示,激光雷達的主要功能是測距,但攝像頭也可以測距,只要保證感知精確。黑芝麻與傳感器廠家配合,讓攝像頭不僅可以感受光的強度,還可以感受光的方向、相位、偏振等相關信息,在逆光、夜視、雨天、大霧等多天侯場景下都能看得清楚。

    該公司目前的目標市場是L2.5及其以上的自動駕駛,客戶包括上汽、一汽、滴滴、比亞迪、蔚來、博世等。

    談及為何創業時選擇做“視覺感知”這個技術方向,單記章表示,一方面是因為團隊成員在這個領域有深厚技術背景,另一方面是因為,對于自動駕駛來說,車廠和Tier 1 通常希望自己做控制決策、路徑規劃,但感知部分不一定是他們的強項和重點,而感知環節又是后續決策控制的基礎。

    談及競爭優勢,單記章表示,一個穩定可靠的感知系統需要有四個方面的功能:清晰的視覺、優質的算法、多傳感器融合、足夠的計算能力。

    從視覺感知技術的角度來說,單記章認為,很多同行對光學的了解尚淺,但光學其實非常重要,它直接決定了傳感器能否在各種惡劣環境下保證感知效率和精度,而黑芝麻創始團隊在圖像處理、光學處理方面已經有超過二十年的研發經驗。

    從計算能力的角度來說,單記章表示,黑芝麻在計算架構和存儲架構方面做了大量優化,其計算平臺的神經網絡計算能力可以達到 Mobileye EyeQ5 的兩倍以上,其神經網絡計算的利用率能超過85%,而英偉達CUDA的利用率只有20%-30%,而且功耗大,只能用作測試平臺。

    談及英偉達為何難以提高算力,單記章告訴36氪,像英偉達這樣成熟的公司,其技術都有一些“繼承性”,它在GPU架構上投入了大量的人力物力,如果想轉去做其他方向,就意味著要舍棄前期投入,不劃算,而且其團隊資歷也主要集中在GPU架構方面。因此,即使Google做了TPU,比英偉達的計算更有效,但英偉達也不一定會去做。

    黑芝麻計劃今年年底推出車規級芯片的工程樣片。單記章表示,很多做芯片的公司可能會把核心IP和集成等部分外包出去,但黑芝麻是自主研發。同時,做芯片的難點不只是做芯片本身,最重要的是搭建一個生態,讓用戶知道怎么容易用你的芯片。因此,黑芝麻不僅是做神經網絡加速器,更是做一個計算平臺SoC,可以支持包括CNN、RNN在內的各種神經網絡。

    單記章是清華大學微電子系學士和碩士,是圖像芯片公司OmniVision(OV)的創始團隊成員,主導開發的汽車級HDR應用于歐洲90%以上的高端汽車,有豐富的汽車軟件和芯片研發經驗,在視覺感知領域擁有100多項專利。聯合創始人兼COO劉衛紅是清華大學碩士、多倫多大學MBA,曾任博世底盤制動事業部亞太區總裁,負責汽車銷售和質量管控等,在汽車制造、零部件研發制造行業有20多年經驗。該公司有200多員工,曾就職于OV、Ambarella、高通、英偉達等,平均工作時間超過15年。

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