国产AI芯片如何助力车路协同突破落地瓶颈？
近年来，车路协同在智慧高速等交通数字化领域进行了诸多探索和应用，同时车路协同也是补足单车智能迈向自动驾驶的重要产业链条，国家的“十四五”规划中也强调了车路协同的重要意义。
为什么要发展车路协同？车路协同包含哪些核心组成部分？国产ai芯片如何助力车路协同突破落地瓶颈？
让聪明的车，驶上智慧的路
为什么需要发展车路协同？车路协同是支撑交通强国目标达成的关键措施，2019年国务院发布的《交通强国纲要》，明确了从交通大国到交通强国的总体目标，目标是降低万车死亡率，降低物流成本gdp占比，提升交通人口覆盖率，构建先进的交通设施。各部委正从国家战略层面推动车路协同产业发展。
什么是车路协同？总体来看是五个方面：智慧的路、实时的云、聪明的车、可靠的网、精确的图。
智慧的路，通过全息感知，形成交通状况的全面感知结果，通过可靠的网下发给聪明的车和实时的云，同时更新精准的地图，提供车路协同的服务，为聪明的车提供了感知和决策支撑，实现了车路云网图的联合适配。
业界有几个典型的应用场景，包括红绿灯信息推送，行人、车辆防碰撞提醒，也包括了全天候出行，高速5g超视距透视、超视距事故、拥堵预警，特定试验区道路无人驾驶。
车路协同的核心技术包括路侧边缘设备、多元算力接入、基础感知任务、算法类型。
路侧边缘设备包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、路侧计算单元等。
多元算力接入需要更多的传感器、更大数据的接入、更多的目标，典型的车路协同场景边缘计算包括8个摄像头、8个毫米波雷达、2个激光雷达等等。
基础感知任务包括车辆及行人检测和追踪、场景的识别和分割，典型算法有cv类检测、分类、跟踪和点云处理，融合算法包括多传感器融合。
车路协同边缘计算挑战：
高性能、低时延、精准
车路协同边缘计算行业的挑战，一是多元化算力性能要求高，3d点云数据处理性能开销非常大；二是需要超低时延，业界内端到端时延要求小于100毫秒，因此需要边缘计算芯片实时分析和管控；同时需要做非常精准的计算。
典型车路协同边缘计算需要处理激光雷达点云数据，得益于瀚博sv100芯片优异的架构设计，点云数据处理性能是主流gpu的2倍，同时也需要处理cv类图像，以cv类图像处理为例，下图左边是英伟达主流云端70w推理gpu t4的延迟，差不多是5000帧、35毫秒。
gpu是不是可以做更低的延迟呢？它也可以，你可以看到左边的图，在1毫秒的时候差不多是2000帧，gpu有一个痛点是延迟往下降的时候，吞吐量也就大大往下降了，所以gpu本身并不是为超低延迟设计的。
瀚博半导体在去年推出了云端的芯片，今年在世界人工智能大会也推出了边缘端的芯片sv100，瀚博基于sv100推出了边缘板卡ve1，ve1对比英伟达主流边缘gpu的性能，在两个车路协同网络，resnet50和yolov3，各自对英伟达主流最新的边缘gpu有2.3倍和2.6倍的性能优势，同时延迟也低了很多。
为边缘而生的ai推理加速卡
车路协同点云的计算非常耗时，以处理点云数据为例，业界点云数据处理占整个处理时长的40%左右，提高点云处理性能是车路系统降低时延关键点，瀚博sv100芯片处理点云数据性能是业界主流gpu的2倍以上。
瀚博为车路协同打造的边缘ai推理加速卡，有超大的算力和超低的延迟，100tops int8峰值算力，为边缘推理提供强大支持；同时有超强解码能力，60路以上的1080p高清解码；还有超低功耗，40到60w；为边缘而生，主动散热和被动散热的设计，可以胜任边缘计算复杂场景；支持int8、fp16、bf16等精度，优化支持cnn、rnn/lstm、transformer和mlp等多种神经网络；支持100多种算子；瀚博平台广泛支持主流图像、激光雷达的检测、跟踪、分割、分类等算法和算子。
瀚博为车路协同打造了边缘计算mec，这个mec性能非常强悍，有多元化算力支持，像激光雷达、毫米波雷达、图像摄像头输入，有灵活部署，100tops，可以用在中心-区域-路侧等多级网络。
瀚博一直致力于车路协同场景，这是广州三元里落地的项目，我们正在和客户一起用mec做态势全息感知、视频立体监控、车辆高效导流、车辆自动检测和跟踪。广州国际生物岛智能网联基地项目，也是用瀚博mec做到了红绿灯信号下发、道路施工预警、弱势行人保护、鬼探头、盲区显示、拥堵预警等等。
瀚博云端芯片sv102和边缘端芯片sv100已经量产，为云边ai推理和计算提供超高性能和超低延迟的算力。
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国产AI芯片如何助力车路协同突破落地瓶颈？
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为什么需要发展车路协同？车路协同是支撑交通强国目标达成的关键措施，2019年国务院发布的《交通强国纲要》，明确了从交通大国到交通强国的总体目标，目标是降低万车死亡率，降低物流成本gdp占比，提升交通人口覆盖率，构建先进的交通设施。各部委正从国家战略层面推动车路协同产业发展。
什么是车路协同？总体来看是五个方面：智慧的路、实时的云、聪明的车、可靠的网、精确的图。
智慧的路，通过全息感知，形成交通状况的全面感知结果，通过可靠的网下发给聪明的车和实时的云，同时更新精准的地图，提供车路协同的服务，为聪明的车提供了感知和决策支撑，实现了车路云网图的联合适配。
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路侧边缘设备包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、路侧计算单元等。
多元算力接入需要更多的传感器、更大数据的接入、更多的目标，典型的车路协同场景边缘计算包括8个摄像头、8个毫米波雷达、2个激光雷达等等。
基础感知任务包括车辆及行人检测和追踪、场景的识别和分割，典型算法有cv类检测、分类、跟踪和点云处理，融合算法包括多传感器融合。
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高性能、低时延、精准
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典型车路协同边缘计算需要处理激光雷达点云数据，得益于瀚博sv100芯片优异的架构设计，点云数据处理性能是主流gpu的2倍，同时也需要处理cv类图像，以cv类图像处理为例，下图左边是英伟达主流云端70w推理gpu t4的延迟，差不多是5000帧、35毫秒。
gpu是不是可以做更低的延迟呢？它也可以，你可以看到左边的图，在1毫秒的时候差不多是2000帧，gpu有一个痛点是延迟往下降的时候，吞吐量也就大大往下降了，所以gpu本身并不是为超低延迟设计的。
瀚博半导体在去年推出了云端的芯片，今年在世界人工智能大会也推出了边缘端的芯片sv100，瀚博基于sv100推出了边缘板卡ve1，ve1对比英伟达主流边缘gpu的性能，在两个车路协同网络，resnet50和yolov3，各自对英伟达主流最新的边缘gpu有2.3倍和2.6倍的性能优势，同时延迟也低了很多。
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