識別ロボット

首都圏の冬の真っただ中、1年余りで5回の資金調達が完了した;

Journey 5 に基づく L2 認識ソリューションは 2 か月以内に発売され、Journey 5 に基づくインテリジェント運転システムは 5 か月以内に発売されました。

3 か月以内に OEM の指定を取得し、今後 2 年間で 500,000 を超えるスマート ドライビング製品を納入することができました。

速い魚が遅い魚を食べるインテリジェントな運転トラックでは、インテリジェンス ロボットは不正行為のようなものであり、多くの企業が 5 年で完了した道を 2 年で通過し、自動運転パラダイムとそれに基づく差別化を実現しました。強力な AI 同社の両眼ステレオ ビジョン製品は、スマート ドライビング市場で優れたアイデンティティと競争力を備えた新しいスター企業になりました。

しかし、「双文」という一般的な起業家精神の旅の背後には、実際には、

正しいビジネス戦略、最先端のテクノロジー構築、そして 同じ志を持ったパートナーとチーム##があるというだけの理由で、特別な秘密のレシピなど存在しません。 ＃。

共通のアイデア、すぐに実行に移す

2021年8月、万能ロボットの夢を持つ人々が共同でインテリジェンスロボットカンパニーを設立しました。彼らは、インテリジェント運転から始めて、今後 10 年間で最も強い市場需要と最大の市場スペースを持つ分野にまず参入することを選択しました。

しかし現在、国内のスマートドライビング業界は

ブルーオーシャンからレッドオーシャンへの転換点にあります。すでに4～5年前に設立された自動運転企業の中には、ハイエンドのインテリジェント運転の組み立て済み量産市場にサプライヤーとして参入し、チャンスを掴み始めているところもある。これは、設立されたばかりのJianzhiにとって、他社ができることをより良くしなければならないこと、他社ができないこともやらなければならないこと、そして他社が3年で完成させたことを数カ月で完成させなければならないことを意味します。

高度なインテリジェント運転は、複雑で変化しやすい道路環境に対処する必要があります。これには、強力なセンサーとチップのコンピューティング能力サポートが必要なだけでなく、ハードウェアのパフォーマンスを最大限に活用し、インテリジェント運転の継続的なアップグレードを達成するための効率的で反復的なアルゴリズム モデルも必要です。システム機能。パフォーマンスとコストの最適なバランスを実現します

したがって、ソフトウェアとハ​​ードウェアのコラボレーションが行き詰まりを打破する鍵であり、効率的な量産展開を達成する最良の方法です。

しかし、Jianzhi の設立とほぼ同時に、Horizo​​n は Journey 5 をリリースし、国産初の 100 TOPS 高性能、大型コンピューティングパワーの自動車グレードのスマート運転チップをスマート運転業界にもたらしました。同時に、Horizo​​n は常にソフトウェアとハ​​ードウェアのコラボレーションの熱心な実践者であり、「チップ ツール チェーン」を中核とする効率的なオープン テクノロジー プラットフォームと完全で成熟した開発環境を構築してきました。これは、ハードウェア リファレンス デザイン、ツール チェーン、基本的なミドルウェアから豊富なリファレンス アルゴリズムに至るまで、開発者にワンストップの開発サポートを提供することに相当します。 こうして、

予期せぬお互いの突進が始まった

。 Jianzhiは設立から2ヶ月以内にHorizo​​nと緊密な協力関係を築き、研究開発から商業実装まで全面的なサポートを受けてきました。それは、地平線に敷かれた「基礎」の上で、 が最初からスタートし、すぐに「軌道に乗る」ことに相当します。

効率的なコラボレーションを実現するには、2 か月以内に計画を提案する必要があります 2022 年 4 月、Jianzhi は Journey 5 を取得した最初の企業の 1 つになりました。チームは Horizo​​n のツール チェーンを使用して、モデルの量的展開を迅速に開始しました

定量的なデプロイは、モデルを新しいプラットフォームに移行した後の最初のステップです。目標は、元のモデルの予測効果を確保しながら、より低い計算精度を使用してアルゴリズム モデルの計算動作を表現し、それによってアルゴリズム動作中のメモリとコンピューティング リソースの要件を削減し、最終的には組み込みデバイスでの効率的な動作を実現することです。 #Jizhi Robot の副社長兼ソフトウェア技術責任者の Li Bo 氏は、この作業の責任者の 1 人です。彼は大学院生だった 2007 年に一般的な並列コンピューティングに触れ、現在は業界の上級技術専門家になっています。同時に、Journeyシリーズの0から1までの全過程に立ち会えたのも幸運だった。 開発環境全体は、使いやすさと使いやすさの両方の点で質的に飛躍しており、そのまま使用できるようになりました

。 「新入社員でも古参社員でも、手に入れればすぐに始められる。」

自社開発の動的障害物検出マルチタスク モデルに関して、チームの期待は、定量化後、モデル

機能の正確性

を維持しながら、パフォーマンス

が 10 ～ 20 FPS に達することです。 ##精度はオリジナルモデルと同等のレベルに達します。

関数の正当性の検証 通常、定量モデルと元のモデルのデータを手動でエクスポートし、別々に比較する必要があり、非常に面倒です。ツール チェーンの Verifier ツールを使用すると、モデル変換後に 2 つのモデルの結果の一貫性を直接検証でき、プロセス全体が高度に自動化されます。 FPS はモデルのパフォーマンスの重要な指標です 。FPS が高いほど、認識が速く、遅延が少ないことを意味します。理論上の計算能力と比較して、インテリジェント運転システムの安全性とセキュリティをよりよく反映できます。運転効率はこれは、チップの実際のコンピューティング パフォーマンスを測定するための重要な基準です。以前、チームは Journey 5 と同じコンピューティング能力を持つコンピューティング プラットフォームを使用していましたが、実際の FPS は期待された 10 ～ 20 FPS に達しませんでしたが、 Journey 5 では最終的に予想外の 30 FPS

を達成しました。 。チームはまた、Horizo​​n が提供するピラミッドとその他のモジュールを使用して、もともと CPU に依存していた一部の処理プロセスを可能にし、Journey 5 のヘテロジニアス コンピューティング システムを通じてハードウェア アクセラレーションを実現します。

量子化精度を維持することは非常に困難です。当初、一部の障害物の検出精度は優れていましたが、その他の障害物にはギャップが残っていました。 「マルチタスク モデルのトレーニングは本質的に困難です。タスク間のデータ分布とタスク特性が相互作用するためです。1 つのタスクにさらに多くのデータが追加されると、もう 1 つのタスクの結果の精度が失われる可能性があります。」

精度の問題を解決するために、Jianzhi と Horizo​​n の両チームは複数回にわたる集中的な議論を実施しました。この時点で、Journey 5 のツール チェーンも急速に反復されており、

QAT (トレーニングにおける定量化) ソリューション がすぐに提供されました。 「QAT は定量的なトレーニング機能を提供するだけでなく、豊富なデバッグ ツールやチューニングの提案も提供します。精度の低下の問題に直面した場合、レイヤーごとの比較を通じて問題を迅速かつ直接特定できます。ホライズン チューニングの提案と組み合わせることで、非常に効率的に解決できます。質問。"

「

ブリッジやアシスタントなどのツールは、ソフトウェア システムのパフォーマンスのボトルネックをより迅速に特定し、的を絞った調整を行うのに役立ちます。」と Li Bo 氏は述べています。 Horizo​​n は、Journey 5 を有効に活用できるよう私たちをサポートすることに多大な労力を費やしてきました。 私たちが過去の作品を迅速に移植することができたのは、主に と および ## の両当事者間の緊密な協力のおかげです。 # ツールチェーンの成熟度 .” Jianzhi の開発チームは、このサポートの厚さに非常に感銘を受けています。ソリューション プロバイダーとして、Jianzhihui はさまざまなプラットフォームにさらされています。ただし、他のプラットフォームを使用している企業と比較すると、チームから送信されたメールに 3 ～ 4 か月返信がない場合があります。これは Horizo​​n とは対照的です。

効率的かつ集中的な開発協力により、Jianzhi チームは Journey 5 に基づく L2 自動運転認識システム ソリューションを 2 か月以内にリリースすることができました。同年8月上旬、JianzhiはさらにSingle Journey 5をベースとしたL2自動運転量産ソリューションを発表し、Journey 5をベースとした自動運転システムソリューションを実装する最初の企業となった。

終わりのない最適化、複数の初の実現

4 か月で立てた計画の有効性をテストする時期が来ました。 2022 年 8 月、メディア イベント中に、ホライズンは友人の輪を集めてインテリジェント運転の革新的なパラダイムについて話し合いました。知能ロボットも参加し、メディアも体験乗車した。

交通量の多い高速道路での Jianzhi 車両のスムーズな交差点支援、レバーによる自動車線変更、自動追い越しおよび車線変更などは、今でもメディアから賞賛されています。 9 月には、Horizo​​n の創設者兼 CEO の Yu Kai 氏も Jianzhi ソリューションを個人的に体験し、その有効性に非常に感銘を受けました。

インテリジェンス チームはそこで止まらず、その後数か月間、

BEV 認識

の展開実践の推進と

Journey 5 の能力の上限の調査

に専念しました。

BEV は、インテリジェント運転知覚テクノロジーの新しいパラダイムです。 2021 年には Jianzhi が独自に開発した BEVDet パラダイムを提案しました。その推論速度は、同様のアルゴリズムの 4 ～ 15 倍に達します。ただし、BEV には多くのコンピューティング パワーのサポートが必要であり、Journey 5 の BPU パフォーマンスを最大限に活用するために、このチームは Horizo​​n Toolchain にある多数の基本リファレンス アルゴリズムから「最適なものを選択」しました。いくつかの試みの後、最適化のために

Horizo​​n が独自に開発した VargNet モデル構造

を参照し、ネットワーク パフォーマンスを大幅に向上させ、メモリ アクセス時間を短縮し、演算圧縮を実現しながら、動作効率とタスク パフォーマンスを確保しました。独自アルゴリズムの移行と二次開発が完了しました。 最終的に、BEVDet は、Journey 5 で高タイムリーな BEV 認識を達成し、モデルの動作効率は 50 FPS に達し、量産パフォーマンスを保証する強力な保証となりました。

BEV に対する認識を修正した後、Jianzhi R&D チームは、究極の NOA エクスペリエンスを実現するために、予測

と

計画の徹底的な最適化も実行しました。

ただし、BPU のコンピューティング能力を予測および計画タスクに利用することは非常に困難です。多くのイデオロギー衝突を経て、両者は「収益を増やし、支出を削減する」という全体最適化のアイデアを確立し、意図分類操作を置き換えるなど、可能な限りすべてのコンピューティング能力を最大限に活用しました。学習ベースの手法を使用した AI に適しており、BPU に展開するためのルールベースの手法。最後に、Jianzhi は、 予測パフォーマンスの最適化について 5 回、計画パフォーマンスの最適化について 5 回の の回答を渡しました。

チームは、Journey 5 で他の異種リソースも最大限に活用し、もともと CPU で実行されていたいくつかのアルゴリズムを DSP に移植しました。 DSP プログラミングは CPU よりも難しく、ある程度の蓄積が必要ですが、Horizo​​n チームのサポートがあれば、ヘテロジニアス コンピューティングを実現でき、コンピューティング能力の使用率がさらに向上します。 これに関連して、Jianzhi の研究開発スタッフも次のように回想しています。「Horizo​​n の第一世代チップ発売カンファレンスの早い段階で、Horizo​​n の共同創設者兼 CTO の Huang Chang 博士は次のように述べていました。

ソフトウェアとハ​​ードウェアの最適化の組み合わせにより、継続的な最適化を実現できます。チップの可能性を最大限に引き出すために、これは実際には、さまざまな先進的な高レベルのインテリジェント運転アルゴリズムを効率的にサポートできる Horizo​​n チップのコアです。」

これらのソフトウェアとハ​​ードウェアの協調的な最適化とエンジニアリングの実践により、Jianzhi は多くの「初」を達成することができました。

今年の 6 月末から 7 月にかけて、Jianzhi は、ホライズン エコシステム内の単一の旅に基づいた 最初の 完全自社開発標準センシング製品 PhiVision を連続して発売しました。 First Zhengcheng 5 TC397PhiGo Pro をベースにした高速 NOA システム ソリューションこのソリューションは外部 CPU を必要とせず、高速 NOA の総コストを 3,000 元未満に削減し、費用対効果の高い大きな利点。

[Intelligence Robot、単一の Journey 5 に基づく Horizo​​n エコシステム初の完全自社開発の標準認識製品である PhiVision をリリース (左から: Horizo​​n 最高環境責任者 Xu Jian、Inspection Robot 共同創設者兼 CTO の Du Dalong、Tian) Liu Junchuan、準テクノロジー担当副社長、Liang Zhujin、インテリジェンスロボット担当副社長兼センシング製品ライン責任者)]

[インテリジェンスロボットは業界リーダーを招待し、標準センシングパッケージの価値について議論します: (Meixing Technology CEO/Meixing (Shanghai)社長のWu Wenguang氏、Tianzhun Technology社の副社長Liu Junchuan氏、Horizo​​n社の副社長Zhang Honzhi氏)およびスマートカー事業部門の事業開発責任者、Du Dalong Jianzhi Robot の共同創設者兼 CTO、Liang Zhujin Jianzhi Robot の副社長兼感覚製品ライン責任者]

Jianzhi は、その最新のソリューションにより、いくつかの主要な OEM の指名を獲得しました。

「これらのソリューションを考え出すことができたという事実は、Journey 5 には活用できる多くの可能性があることを証明しています。 ソフトウェア、ハードウェア、アルゴリズムの協調的な最適化により、高速 NOAインテリジェント ロボットの CTO、Du Dalong 博士は次のように述べています。「最適化には終わりがありません。重要なのは、複雑な問題を単純化するために互いに議論し、衝突することであり、皆の力で一緒に解決しましょう。」 ”

人々が集まって歩くと、そびえ立つ木々が成長します

業界での長年の経験により、Jianzhi のコア チームは一連のチップ プラットフォームが主流になり得るかどうかをよく認識しています。ハードウェアが基盤であり、ソフトウェア ツール チェーンとエコロジーがそびえ立つ木を成長させる鍵です## ＃。

強力なハードウェア アーキテクチャは

開発者を惹きつけることができます。もちろん、単にピークのコンピューティング能力を追求することはできませんが、特定のアプリケーションのコンピューティング能力のニーズを効果的に満たすために、実効的なコンピューティング能力を高めることも必要です。

使いやすいソフトウェア ツール チェーンは、

開発者を維持することができます。シンプルで使いやすいため、学習の敷居が低くなり、優れたスケーラビリティにより、変化する開発ニーズに迅速に適応し、開発者の熱意を最大限に活用できます。

健全なエコシステムは、

相互に利益をもたらし、開発者を支援することができます。実際に企業やキャンパスに入り、開発者やパートナーの難しい質問に答えながら、彼らの意見やフィードバックに耳を傾け、ソフトウェアとハ​​ードウェアの反復と最適化を継続的にフィードバックすることができます。

Jianzhi のコア チームの目には、Horizo​​n は中国の AI チップの新世代リーダーとして、開発者やパートナーと協力して少しずつ構築し、磨き上げることに専念してきました。ハードウェアアーキテクチャの成熟度、ツールチェーンの使いやすさ、エコシステムの豊かさはいずれも業界トップレベルに達しています

。 この

協力と共創

の経験は、製品の反復やエコロジー構築においても、あるいは計画の作成や定点の決定においても、不可欠かつ重要なプロセスです。国内のスマートドライビング界では誰もが他人より速く走りたいと思っています。 Jianzhi はサプライヤーとして、OEM よりも迅速に実行し、さらに先を考えることができます。多大なプレッシャーと試練にさらされることになりますが、パートナーとチームのサポートがある限り、すべての戦いに勝つことができます。 知能鑑定の速度は、同じ道を歩み、心を結び、力を合わせた二人の

パートナーのように、ホライゾンとの相互サポートと相互信頼の結果です。ホライゾン社がオープンで協調的な生態協力モデルの導入にこだわったことで、中国のスマート運転産業の発展に向けて、より凝集性の高い土壌環境が生み出されたと言えるだろう。

現在、インテリジェントロボットは海外の自動車会社の顧客と研究開発協力を確立し、「In China For Global」戦略が着実に前進しています。中国のハードテクノロジーの台頭における代表的な企業として、インテリジェントロボットとホライゾンはさらに協力を深め、国際市場でより多くの成果を上げていきます。 「個人は非常に速く進むことができますが、人々のグループはさらに遠くまで進むことができます。市場でより長く進むには、パートナーとチームの力が必要です。業界の激しい競争の波の下で、重要な資産それがしっかりして成功につながります。

”

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