自动驾驶AI计算平台黑芝麻智能获近亿美元B轮融资
文库划重点：该公司主要研发人工智能系统级计算芯片(SoC)，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，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。
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，由君联资本旗下专业半导体基金君海创芯领投，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。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。
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。
该公司主要研发人工智能系统级计算芯片(SoC)，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，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。
具体来说，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，通过传感器感知信号，利用控光技术把光场进行处理，使得摄像头能在各种特殊工况条件下成像，再通过毫米波雷达、超声波雷达、GPS、IMU与摄像头融合，把这些信号传入到黑芝麻感知系统，再通过优化的SoC计算平台，把感知结果传给自动驾驶企业去做决策和控制。
该公司联合创始人兼CEO单记章告诉36氪，高线束的激光雷达在眼下这个阶段是不可能量产的，因为其价格和性能都不满足市场需求，因此，现阶段他们的传感器融合方案里没有用激光雷达。
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。
该公司目前的目标市场是L2.5及其以上的自动驾驶，客户包括上汽、一汽、滴滴、比亚迪、蔚来、博世等。
谈及为何创业时选择做“视觉感知”这个技术方向，单记章表示，一方面是因为团队成员在这个领域有深厚技术背景，另一方面是因为，对于自动驾驶来说，车厂和Tier 1 通常希望自己做控制决策、路径规划，但感知部分不一定是他们的强项和重点，而感知环节又是后续决策控制的基础。
谈及竞争优势，单记章表示，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。
从视觉感知技术的角度来说，单记章认为，很多同行对光学的了解尚浅，但光学其实非常重要，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，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。
从计算能力的角度来说，单记章表示，黑芝麻在计算架构和存储架构方面做了大量优化，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，其神经网络计算的利用率能超过85%，而英伟达CUDA的利用率只有20%-30%，而且功耗大，只能用作测试平台。
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。
黑芝麻计划今年年底推出车规级芯片的工程样片。单记章表示，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，但黑芝麻是自主研发。同时，做芯片的难点不只是做芯片本身，最重要的是搭建一个生态，让用户知道怎么容易用你的芯片。因此，黑芝麻不仅是做神经网络加速器，更是做一个计算平台SoC，可以支持包括CNN、RNN在内的各种神经网络。
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。
（原文标题：《「黑芝麻智能科技」获近亿美元 B 轮融资，研发自动驾驶AI计算平台》）
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