Intelligence Robot x Horizon: 5년의 길을 2년 안에 완성하고, 올바른 길로 양산 가속화

수도 겨울 동안 1년여 만에 5차례의 자금 조달이 완료되었습니다.

Journey 5를 기반으로 한 L2+ 인식 솔루션은 2개월 이내에 출시되었으며, Journey 5를 기반으로 한 스마트 운전 시스템은 5개월 이내에 출시되었습니다.

3개월도 채 안 되어 OEM 계약을 성공적으로 획득하고 향후 2년 동안 500,000개 이상의 스마트 드라이빙 제품을 출시했습니다

빠른 물고기가 느린 물고기를 잡아먹는 스마트 드라이빙 트랙에서 지능로봇은 마치 바람피우는 것과 다름없어 많은 기업이 5년 만에 이룬 길을 2년 만에 가졌으며, 강력한 AI와 차별화된 듀얼을 기반으로 한 자율주행 패러다임을 갖췄다. 3차원 비전 제품으로 스마트 드라이빙 시장에서 뛰어난 아이덴티티와 경쟁력을 갖춘 신성장 기업으로 거듭났습니다.

그러나 "Shuangwen"의 일반적인 기업가 여정 뒤에는 실제로 독특한 비법이 없습니다. 그것은 단지

올바른 사업 전략, 선도적인 기술 구축, 그리고 생각이 비슷한 파트너와 팀뿐입니다.

일반적인 생각, 빨리 출발하세요

2021년 8월, 유니버설로봇의 꿈을 가진 사람들이 모여 지능형로봇컴퍼니를 설립했습니다. 그들은 스마트 드라이빙부터 시작하기로 선택했고, 향후 10년 동안 가장 강력한 시장 수요와 가장 큰 시장 공간을 갖춘 분야에 처음으로 진출했습니다

그러나 지금 국내 스마트 드라이빙 산업은

블루오션에서 레드오션으로 전환점을 맞이하고 있습니다. 이르면 4, 5년 전에 설립된 일부 자율주행 기업은 고급 지능형 주행 사전조립 양산 시장에 공급업체로 진출해 기회를 잡기 시작했다. 이는 이제 막 설립된 Jianzhi가 다른 회사가 할 수 있는 일을 더 잘해야 하고, 다른 회사가 할 수 없는 일도 해야 하며, 다른 회사가 3년 안에 완료한 작업은 몇 달 안에 완료해야 함을 의미합니다.

첨단 지능형 주행은 복잡하고 변화무쌍한 도로 환경에 대처해야 합니다. 이를 위해서는 강력한 센서 및 칩 컴퓨팅 성능 지원이 필요할 뿐만 아니라 하드웨어 성능을 최대한 활용하고 지능형 주행 시스템 기능의 지속적인 업그레이드를 달성하기 위한 효율적이고 반복적인 알고리즘 모델이 필요합니다. , 이를 통해 성능 향상 비용과 비용 간의 최적의 균형을 찾으세요

따라서 소프트웨어와 하드웨어의 협업은 교착상태를 극복하는 열쇠이자 효율적인 대량 생산 배포를 달성하는 가장 좋은 방법입니다

그러나 Jianzhi가 설립된 것과 거의 동시에 Horizon은 Journey 5를 출시하여 국내 최초로 생산된 100 TOPS 고성능, 대형 컴퓨팅 파워카급 스마트 드라이빙 칩을 스마트 드라이빙 업계에 선보였습니다. 동시에 Horizon은 항상 소프트웨어 및 하드웨어 협업의 확고한 실천자로서 효율적인 개방형 기술 플랫폼과 "칩 + 도구 체인"을 핵심으로 하는 완전하고 성숙한 개발 환경을 구축해 왔습니다. 개발자에게 하드웨어 참조 디자인, 도구 체인, 기본 미들웨어부터 풍부한 참조 알고리즘까지 원스톱 개발 지원을 제공하는 것과 같습니다.

이렇게 예상치 못한 상호 돌진이 시작되었습니다

. Jianzhi는 설립 후 2개월 만에 Horizon과 긴밀한 협력 관계를 구축했으며 연구 개발부터 상업적 구현에 이르기까지 전방위적인 지원을 받았습니다. 이는 Horizon이 마련한 "기초" 위에서

빨리 시작하는 것과 같습니다. 효율적인 협업을 위해서는 2개월 이내에 계획을 제안해야 합니다

2022년 4월 Jianzhi는 Journey 5를 획득한 최초의 회사 중 하나가 되었습니다. 팀은 Horizon의 도구 체인을 사용하여 신속하게 모델의 정량적 배포를 시작했습니다

정량적 배포는 모델을 새 플랫폼으로 마이그레이션한 후 첫 번째 단계입니다. 목표는 낮은 계산 정밀도를 사용하여 알고리즘 모델의 계산 동작을 표현하는 동시에 원본 모델의 예측 효과를 보장함으로써 알고리즘 작동 중 메모리 및 컴퓨팅 리소스 요구 사항을 줄이고 궁극적으로 임베디드 장치에서 효율적인 작동을 달성하는 것입니다.

Jizhi Robot의 부사장 겸 소프트웨어 기술 책임자인 Li Bo는 이 작업을 담당하는 사람 중 한 명입니다. 이미 2007년 대학원생 시절 일반 병렬컴퓨팅을 접해 이제는 업계 최고 기술 전문가가 됐다. 동시에 Journey 시리즈의 전 과정을 0에서 1까지 지켜보는 행운도 누렸다.

친숙성과 사용 용이성 측면에서 전체 개발 환경이 질적으로 도약하여 이제 즉시 사용할 수 있습니다

. "신입사원이든 기존사원이든 구하고 나면 빠르게 일을 시작할 수 있어요."

자체 개발한 동적 장애물 감지 다중 작업 모델의 경우 팀에서는 정량화 후 모델의 기능적 정확성 유지를 기반으로 성능

이 10~20 FPS에 도달할 수 있고 정확도

을 달성할 수 있을 것으로 기대합니다. 원래 모델과 동일한 수준에 도달할 수 있습니다. 함수 정확성 검증은 일반적으로 정량화된 모델과 원본 모델의 데이터를 수동으로 내보낸 다음 별도로 비교해야 하는데 이는 매우 번거로운 작업입니다. 도구 체인의 Verifier 도구를 사용하면 전체 프로세스가 고도로 자동화된 후 두 모델 결과의 일관성을 직접 확인할 수 있습니다.

FPS는 모델 성능을 나타내는 핵심 지표입니다

FPS가 높을수록 인지 속도가 빨라지고 지연 시간이 짧아지는 것을 의미하며, 이는 지능형 주행 시스템의 안전성과 주행 효율성을 더 잘 반영할 수 있는 중요한 지표입니다. 실제 컴퓨팅 성능의 기준. 이전에 팀은 Journey 5와 동일한 컴퓨팅 성능을 갖춘 컴퓨팅 플랫폼을 사용했지만 실제 FPS는 예상한 10~20FPS에 도달하지 못했습니다. 그러나 Journey 5에서는 마침내 예상치 못한 30FPS를 달성했습니다. 또한 팀은 Horizon에서 제공하는 피라미드와 기타 모듈을 사용하여 원래 CPU에 의존했던 일부 처리 프로세스를 활성화하여 Journey 5의 이기종 컴퓨팅 시스템을 통해 하드웨어 가속을 달성합니다.

양자화 정확도를 유지하는 것은 매우 어렵습니다. 처음에는 일부 장애물 감지 정확도가 뛰어났지만 일부는 격차를 남겼습니다. "다중 작업 모델의 학습은 본질적으로 어렵습니다. 작업 간의 데이터 분포와 작업 특성이 서로 상호 작용하기 때문입니다. 한 작업에 더 많은 데이터가 추가되면 다른 작업의 결과가 정확도를 잃을 수 있습니다.”

정확도 문제를 해결하기 위해 Jianzhi 팀과 Horizon 팀은 여러 차례에 걸쳐 집중적인 토론을 진행했습니다. 이때 Journey 5의 툴체인도 빠르게 반복되고 있었고 QAT(Quantization in Training) 솔루션이 곧 제공되었습니다. "QAT는 정량적 훈련 기능을 제공할 뿐만 아니라 풍부한 디버깅 도구와 튜닝 제안도 제공합니다. 정확도 손실 문제에 직면했을 때 레이어별 비교를 통해 문제를 빠르고 직접적으로 찾을 수 있습니다. 수평 조정 제안과 결합되어, 매우 효율적으로 해결될 수 있습니다.”

"bridge 및 assistant와 같은 도구를 사용하면 소프트웨어 시스템의 성능 병목 현상을 더 빠르게 찾아 목표 조정을 수행할 수 있습니다." Li Bo는 "Horizon은 Journey 5를 혁신할 수 있도록 지원합니다. 이러한 측면을 잘 활용하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 양측 간의 긴밀한 협력과 툴 체인의 성숙함 덕분에 빠르게 이전 작업을 수행할 수 있었습니다."

Jianzhi의 개발팀은 이러한 지원의 깊이에 깊은 인상을 받았습니다. 솔루션 제공자로서 Jianzhihui는 다양한 플랫폼에 노출되어 있지만 다른 플랫폼의 회사와 비교할 때 때로는 팀에서 보낸 이메일이 3~4개월 동안 응답을 받지 못하는 경우가 있는데 이는 Horizon과 뚜렷한 대조를 이룹니다

효율적이고 집중적인 개발 협업을 통해 Jianzhi 팀은 2개월 이내에 Journey 5를 기반으로 한 L2+ 자율 주행 인식 시스템 솔루션을 출시할 수 있었습니다. 같은 해 8월 초, Jianzhi는 Single Journey 5를 기반으로 하는 L2++ 자율 주행 대량 생산 솔루션을 추가로 출시하여 Journey 5를 기반으로 한 자율 주행 시스템 솔루션을 구현하는 최초의 기업이 되었습니다.

끝없는 최적화, 연속 최초 달성

4개월 동안 세운 계획의 결과를 테스트해 보는 시간입니다. 2022년 8월 미디어 이벤트에서 Horizon은 친구들을 모아 지능형 운전의 혁신적인 패러다임에 대해 논의했습니다. 지능로봇이 참여했고, 언론도 초청해 탑승 체험을 하기도 했다.

교통량이 많은 고속도로에서 Jianzhi 차량의 원활한 교차로 지원, 레버를 이용한 자동 차선 변경, 자동 추월 및 차선 변경은 여전히 ​​언론으로부터 칭찬을 받았습니다. 9월에는 Horizon 창립자이자 CEO인 Yu Kai도 Jianzhi 솔루션을 직접 경험하고 그 효과에 깊은 인상을 받았습니다.

정보팀은 여기서 멈추지 않고 다음 몇 달 동안

BEV 인식

배포 관행을 홍보하고

Journey 5 기능의 상한선을 탐색하는 데 전념했습니다. BEV는 지능형 주행 인식 기술의 새로운 패러다임입니다. 이미 2021년 초 Jianzhi는 자체 개발한 BEVDet

패러다임을 제안했는데, 이 패러다임의 추론 속도는 유사한 알고리즘보다 4~15배에 달할 수 있습니다. 그러나 BEV에는 Journey 5의 BPU 성능을 최대한 활용하기 위해 많은 컴퓨팅 성능의 지원이 필요합니다. 이 팀은 Horizon Toolchain

수많은 기본 참조 알고리즘에서 "최고를 선택"했습니다. 몇 번의 시도 끝에 최적화를 위해 Horizon 자체 개발 VargNet 모델 구조를 참조하여 네트워크 성능을 크게 향상시키고, 메모리 액세스 시간을 단축하며, 계산 압축을 달성했으며, 운영 효율성과 작업 성능 보장을 전제로 완료했습니다. 자체 알고리즘의 신속한 마이그레이션 및 2차 개발. 결국 BEVDet은 Journey 5에서 적시성 높은 BEV 인식을 달성했으며 모델 운영 효율성은 50+FPS에 도달하여 대량 생산 성능을 보장하는 강력한 보증이 되었습니다.

BEV 인식을 수정한 후 Jianzhi R&D 팀은 궁극적인 NOA 경험을 달성하기 위해 예측

및

계획에 대한 심층적인 최적화도 수행했습니다. 그러나 예측 및 계획 작업에 BPU의 컴퓨팅 성능을 활용하는 것은 매우 어렵습니다. 여러 번의 아이디어 충돌 끝에 두 당사자는 "수익은 늘리고 지출은 줄인다

"라는 전반적인 최적화 아이디어를 확립하고 가능한 한 모든 컴퓨팅 성능을 사용하여 대체하는 데 사용됩니다. AI 작업에 적합한 규칙 기반 의도 분류 방법입니다. 마지막으로 Jianzhi는

예측 성능 5배 이상 최적화 및 계획 성능 최적화 5배로 답안지를 제출했습니다. 또한 팀은 Journey 5에서 다른 이기종 리소스를 최대한 활용했으며 원래 CPU에서 실행되었던 일부 알고리즘을 DSP

로 포팅했습니다. DSP 프로그래밍은 CPU보다 어렵고 특정 축적이 필요하지만 Horizon 팀의 지원으로 이기종 컴퓨팅을 여전히 달성할 수 있어 컴퓨팅 성능 활용도가 더욱 향상됩니다.

이와 관련하여 Jianzhi의 R&D 직원은 “이미 Horizon의 1세대 칩 출시 컨퍼런스에서 Horizon 공동 창립자이자 CTO인 Huang Chang 박사는 다음과 같이 말했습니다. 칩의 잠재력은 조합을 통한 최적화를 통해 지속적으로 활용될 수 있습니다. 소프트웨어와 하드웨어의 측면에서, 이는 실제로 다양한 고급 고급 지능형 주행 알고리즘을 효율적으로 지원할 수 있는 Horizon 칩의 핵심입니다.”

이러한 소프트웨어 및 하드웨어 공동 최적화 및 엔지니어링 관행은 Jianzhi가 더 많은 "최초"를 달성하는 데 도움이 되었습니다.

올해 6월 말과 7월 사이에 Jianzhi는 Horizon 생태계 내 단일 Journey 5를 기반으로 한 최초의 완전 자체 개발 표준 감지 제품 PhiVision과 최초의 고속 센서를 연속 출시했습니다. Journey 5 + TC397 NOA 시스템 솔루션 외부 CPU가 필요 없는 PhiGo Pro는 고속 NOA의 전체 비용을 3,000위안 미만으로 절감하고 강력한 비용 효율성 이점을 제공합니다.

【Intelligence Robot, 단일 Journey 5를 기반으로 Horizon 생태계에서 최초의 완전 자체 개발 표준 감지 제품인 PhiVision 출시(왼쪽부터: Horizon 최고 생태학 책임자 Xu Jian, Inspection Robot 공동 창립자 및 CTO Du Dalong, Tianzhun Technology Vice) Liu Junchuan 사장, 지능 로봇 부사장 겸 인식 제품 라인 책임자 Liang Zhujin)】

[Intelligence Robot은 표준 감지 패키지의 가치에 대해 논의하기 위해 업계 리더를 초대합니다. (Wu Wenguang, Meixing Technology CEO/Meixing(상하이) 사장, Liu Junchuan, Tianzhun Technology 부사장, Zhang Hongzhi, Horizon and Smart 부사장 자동차 부문 사업 개발 관리자, Du Dalong 지능형 로봇 공동 창립자 겸 CTO, Liang Zhujin 지능형 로봇 부사장 겸 감각 제품 라인 책임자】

새로운 솔루션을 통해 Jianzhi는 많은 주요 OEM의 임명을 받았습니다.

"우리가 이러한 솔루션을 생각해 낼 수 있다는 사실은 Zhengjeng 5가 활용할 수 있는 잠재력이 많다는 것을 증명합니다. 소프트웨어, 하드웨어 및 알고리즘의 공동 최적화를 통해 고속 NOA는 매우 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. ." 지능 로봇의 CTO인 Long 박사는 "최적화는 끝이 없습니다. 핵심은 서로 논의하고 충돌하여 복잡한 문제를 단순화하고 모두의 힘을 모아 함께 해결하는 것입니다. "라고 말했습니다.

한 무리의 사람들이 걷는다면 우뚝 솟은 나무가 자랄 수 있습니다

업계에서의 다년간의 경험을 통해 Jianzhi의 핵심 팀은 일련의 칩 플랫폼이 주류가 될 수 있는지 잘 인식하고 있습니다. 하드웨어는 기초이고 소프트웨어 도구 체인과 생태학은 우뚝 솟은 나무를 키우는 열쇠입니다.

강력한 하드웨어 아키텍처는 개발자의 관심을 끌 수 있습니다. 물론 단순히 최고 컴퓨팅 성능을 추구할 수는 없지만 특정 애플리케이션의 컴퓨팅 성능 요구 사항을 효과적으로 충족하기 위해 유효 컴퓨팅 성능을 높일 수도 있습니다.

사용하기 쉬운 소프트웨어 도구 체인을 통해 개발자를 유지할 수 있습니다. 간단하고 사용하기 쉬우면 학습 임계값을 낮출 수 있으며, 우수한 확장성은 변화하는 개발 요구 사항에 신속하게 적응하고 개발자의 열정을 완전히 동원할 수 있습니다.

건강한 생태계는 개발자와 함께 서로를 도울 수 있습니다. 실제로 기업과 캠퍼스에 들어가서 개발자와 파트너의 어려운 질문에 답하는 동시에 그들의 의견과 피드백을 듣고 소프트웨어와 하드웨어의 반복과 최적화에 지속적으로 피드백할 수 있습니다.

Jianzhi의 핵심 팀의 눈에 Horizon은 중국 AI 칩의 차세대 리더로서 개발자 및 파트너와 함께 조금씩 구축하고 연마하는 데 전념해 왔습니다. 하드웨어 아키텍처의 성숙도 툴체인의 친화성이든 생태계의 번영이든 업계 최고 수준에 도달했습니다.

이

공동 창조 경험은 제품 반복과 생태학적 구축을 위한 것이든, 계획을 세우고 정해진 지점을 결정하는 것이든 꼭 필요하고 중요한 과정입니다. 국내 스마트 드라이빙계에서는 누구나 남보다 빨리 달리고 싶어한다. 공급업체로서 Jianzhi는 OEM보다 더 빠르게 실행하고 더 멀리 생각할 수 있습니다. 비록 엄청난 압박과 시험을 겪게 되겠지만, 파트너와 팀의 지원이 있는 한 모든 전투에서 승리할 수 있습니다.

식별의 속도는 같은 길, 연결된 마음, 단결된 힘

을 가진 두 파트너처럼 Horizon과 Horizon 사이의 상호 지지와 상호 신뢰의 결과입니다. 개방적이고 협력적인 생태학적 협력 모델을 구현하겠다는 Horizon의 주장은 중국의 스마트 운전 산업 발전을 위한 더욱 응집력 있는 토양 환경을 조성했다고 할 수 있습니다. 현재 지능형 로봇은 해외 자동차 회사 고객과 R&D 협력을 구축했으며 "In China For Global" 전략이 확고한 발걸음을 내디뎠습니다. 중국의 하드 기술 부상을 대표하는 지능형 로봇과 Horizon은 협력을 더욱 심화하고 국제 시장에서 더 많은 성과를 얻을 것입니다.

“한 사람은 매우 빠르게 갈 수 있지만, 여러 사람이 함께하면 더 멀리 갈 수 있습니다. 파트너와 팀의 힘은 시장에서 더 오랫동안 살아남고 업계의 치열한 경쟁 속에서도 살아남을 수 있는 중요한 자산입니다.

”

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위 내용은 Intelligence Robot x Horizon: 5년의 길을 2년 안에 완성하고, 올바른 길로 양산 가속화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!