0. 前言

按照國際慣例，首先聲明：本文只是我自己學習的理解，雖然參考了他人的寶貴見解及成果，但是內容可能存在不準確的地方。如果發現文中錯誤，希望批評指正，共同進步。

本篇文章是這個系列的第二篇，介紹地平線公司的車載SoC芯片，主要是征程?（Journey?）系列產品。

自動駕駛汽車AI芯片系列目錄：

1. NVIDIA篇

地平線機器人科技有限公司（Horizon Robotics）是一家中國的人工智能計算平臺公司，專注于邊緣人工智能芯片的研發，以及基于此的解決方案。征程系列芯片是由地平線自主研發的，主要面向汽車智能駕駛領域，包括輔助駕駛、自動駕駛等應用場景。

這些芯片設計用于處理復雜的人工智能任務，具備高性能、低功耗的特點，代表了中國在車規級AI芯片領域的自主研發成果。尤其是在ZM關系日益復雜的今天，“自主研發”顯得尤為重要！

在本篇正式開始前，首先我要吐槽下地平線沒有類似NVIDIA的developer zone，也找不到一些公開的技術手冊。本文的信息大部分基于公開演講提取、整理出來，部分插圖質量會非常差，請諒解。

1. BPU

在開始介紹整體SoC產品之前我想先聊聊地平線的獨門秘技——BPU（Brain Processing Unit）：

1.1 BPU介紹

BPU是由地平線提出的一種專門為人工智能應用設計的處理器架構，特別聚焦于深度神經網絡的高效計算。它是地平線在嵌入式人工智能領域的重要技術創新，旨在解決傳統處理器在處理大規模并行計算任務時的效率問題，特別是在圖像識別、語音處理、自然語言理解和控制等領域。

1.2 BPU架構理念

高度優化的AI計算引擎：BPU設計的核心是為深度學習算法量身定制，通過優化的硬件加速器實現卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等復雜神經網絡模型的快速計算。這使得在有限的功耗和成本下，能夠達到更高的計算效率和性能。

軟硬件協同優化：地平線在開發BPU時強調軟硬件的深度整合，確保算法、編譯器和硬件架構三者之間的緊密配合。通過這種協同，BPU能夠更好地適應不斷發展的深度學習算法，實現算法效率和硬件效率的雙重提升。

1.3 BPU迭代發展

高斯架構：第一代BPU架構，標志著地平線在嵌入式人工智能領域的重大突破。這一架構專注于提升深度學習算法在邊緣設備上的運行效率（地平線一直很注重芯片能效比），以及視覺處理性能。

伯努利架構：第二代BPU架構，應用于征程2和征程3等芯片中，以其性價比、靈活性和可靠性獲得了廣泛應用。

貝葉斯架構：第三代BPU架構，用于征程5芯片，這是全球少數實現量產的大算力智能駕駛芯片之一，專為高等級智能駕駛設計，展現了強大的數據處理和實時決策能力。

納什架構：第四代BPU架構，進一步優化了深度學習加速計算，尤其擅長處理大規模參數的Transformer模型，強化了對自動駕駛場景的支持，提升了能效比和計算密度，征程6即采用了這一架構。

2. 地平線征程系列產品

2.1 征程2系列

征程2系列是地平線推出的首款車規級AI芯片，搭載伯努利1.0 BPU，標志著中國在車載AI芯片領域的突破。適用于高級輔助駕駛（ADAS）、智能座艙等場景，支持基于深度學習的圖像處理、識別等功能。

2.2 征程3系列

基于自研的BPU伯努利2.0架構，專為高級輔助駕駛設計，高效能且應用廣泛。支持深度學習的圖像檢測、分類、像素級分割，以及視頻編碼，實現自動泊車輔助等功能。理想ONE 2021款搭載征程3芯片，實現了導航輔助駕駛功能。

2.3 征程5系列

提供強大的計算能力，足以滿足未來幾年內智能汽車行業的發展需求。支持更復雜的自動駕駛功能，如NOA（Navigate on Autopilot）功能，已在理想汽車的L系列車型中應用。除了理想汽車，還有其他多家汽車廠商合作，展示了其在高級別自動駕駛領域的實力。

2.4 征程6系列

于2024年4月剛剛正式發布，預計同年第四季度完成首批量產車型交付。旗艦產品算力高達560 TOPS，是業界首款覆蓋從低到高全階智能駕駛需求的車載智能計算方案。采用第四代BPU架構“納什”，專為大規模參數的Transformer模型和高級智能駕駛優化。與比亞迪、理想汽車等十家主流車企達成合作，加速智能駕駛平權，引領未來出行。本文也將重點針對征程6系列產品進行說明。

2.5 綜合特點

統一架構：征程系列采用統一的硬件架構、工具鏈和軟件棧，便于開發和維護，支持跨代兼容。

高效能低功耗：設計注重能效比，適合車載環境的嚴苛要求。

廣泛生態：構建了開放的生態系統，促進軟硬件生態伙伴的合作，加速智能駕駛的商業化落地。

3. 征程6介紹

與以往征程系列前幾代產品不同的是，征程6（我們業內稱為J6，“鉤6”）并不是一款芯片，而是根據算力大小，分成了J6B/J6L/J6E/J6M/J6H/J6P 6款！

3.1 J6P芯片參數

CPU：18核心的ARM Cortex-A78AE，算力是410K DMIPS

BPU：如上文介紹，采用了納什架構第四代BPU，560TOPS算力（注意上圖左下角的一行小字：560TOPS算力是等效1/2稀疏網絡下的算力，必須嚴謹！）

算法支持：對Transformer算法的支持效率在業內領先，同時支持大規模交互式博弈等前沿算法，表明其在處理復雜AI任務上的優越性能。

功能安全：通過ISO 26262 ASIL-D功能安全流程認證，主動安全AEB ASIL-B產品級功能安全認證。

關于J6的GPU和MCU目前沒有獲取相關參數，公開后我會再補充。

3.2 四芯合一的芯片架構

J6芯片所實現的“四芯合一”是指將以下四種關鍵處理單元集成在同一顆系統級芯片SoC上：

1. CPU（Central Processing Unit）：負責通用計算任務，處理非特定的計算工作負載，是芯片的控制中心，執行操作系統的指令和應用程序的邏輯控制。

2. BPU（Brain Processing Unit）：地平線自主研發的神經網絡處理單元，專門針對人工智能算法和深度學習任務進行了優化，如圖像識別、自然語言處理等，是實現智能駕駛核心算法的關鍵。

3. GPU（Graphics Processing Unit）：圖形處理器，除了傳統意義上的圖形渲染，現代GPU也廣泛用于并行計算，特別是在機器視覺、環境感知等需要大量并行處理的場景中。

4. MCU（Microcontroller Unit）：微控制器單元，常用于實現嵌入式控制功能，具有功能全、體積小、集成度高等特點。在J6中，MCU被集成用以處理功能安全相關的任務，確保系統的可靠性。

這種高集成度的設計不僅提升了系統性能，還顯著提高了性價比，降低了部署難度，使得單顆征程6芯片就能夠支持包括感知、規劃決策、控制、座艙感知等在內的全棧計算任務，適用于多種智能駕駛應用場景。

這種多合一實際上就是SIP（System in Package），SIP技術是一種先進的半導體封裝技術，它允許將多種功能芯片、元器件（如處理器、存儲器、傳感器、RF組件等）以及被動元件（如電阻、電容）集成在一個封裝內部，形成一個具有完整或部分系統功能的封裝模塊。與傳統的單一封裝只包含一個主要芯片（如SoC）不同，SIP技術通過并排排列、堆疊或采用3D封裝等方法，將多個獨立的芯片和組件緊密集成，從而實現了更高的集成度和更小的封裝尺寸。

總結：本文介紹了地平線公司自動駕駛SoC芯片，尤其是征程系列J6芯片。但是由于地平線的公開信息實在較少，本文僅能基于較少已有信息進行說明，后續如有進一步的公開信息，我會再補充本文內容。