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국내외 자율 주행의 차이와 국내 AI 칩 개발

2020-10-13

국내외 자율 주행의 차이와 국내 AI 칩 개발

5G 시대의 도래와 AI 기술의 부상과 함께 점점 더 많은 산업이 AI와 사물 인터넷을 통합하여 인텔리전스 분야에 적용하고 있으며, 인텔리전스는 전통적인 자동차 회사의 목표이자 수요 지향적 전환 및 업그레이드가되었습니다.
자동차 인텔리전스 개발 과정에서 자율 주행은 많은 자동차 응용 시나리오에서 큰 주목을 받고 있으며 임계치가 높은 분야이기도하다 .AI 칩에 대한 도전 과제를 높이는 동시에 AI 칩에 대한 수요도 증가하고있다. 자율 주행 분야에서 엔비디아, 인텔 등 많은 칩 거인들이 세계에 오랫동안 배치되어 왔는데, 이런 맥락에서 국내 AI 칩 기업들이 어떻게 바람과 파도를 탈 수 있을까?
국내외 자율 주행 발전의 차이
자율 주행 측면에서 Tesla CEO Elon Musk는 Tesla가 미래에 L5 수준의 자율 주행 또는 완전 자율 주행을 달성하는 데 매우 자신감이 있다고 말했습니다. 그는 "우리는 L5 수준의 자율 주행에 매우 가깝다고 생각한다"고 말했다. 테슬라는이를 위해 자체 자동차 AI 칩을 개발했다. 테슬라가 L5 수준의 자율 주행을 적극적으로 추진하고 있지만, 자동차 AI 칩의 개발은 하룻밤 사이에 이루어지지 않을 것입니다. 머스크는 또한 "테슬라의 완전 자율 주행 컴퓨터 기능을 완전히 활용하려면 적어도 1 년이 걸릴 수 있습니다."라고 말했습니다.
SAE (Society of Automotive Engineers)의 자율 주행 분류에 따르면 L0-L5는 총 6 단계로 구성되어 있으며, 최상위 L5는 운전자의 개입없이 모든 도로 환경에서 운전 작업을 완료 할 수있는 시스템으로 정의됩니다. 테슬라가 L5 자율 주행을 달성 할 수 있다면 자동차 개발 역사에서 또 다른 이정표가 될 것입니다. 테슬라의 급 진화와는 완전히 대조적으로, 국내 자동차 인텔리전스 프로세스는 "뒤쳐진"것으로 보인다. 현재 국산차 업체의 레이아웃으로 볼 때 주로 L2 단계에 있으며 L2 + 또는 L3 자율 주행으로 꾸준히 전환하고있다. 자율 주행 발전의 관점에서 보면 국내외에서 뚜렷한 차이가있다.
2019 년부터 중고급 모델에서 L2 급 주행 보조 시스템이 점진적으로 증가했습니다. 올해 7 월 28 일 GAC 그룹은 ADiGO 생태계를 공개했습니다.이 시스템은 Aion LX 모델에 처음으로 탑재되며 세계 최초가 될 것으로 예상됩니다. L3 자율 주행 SUV 양산 현재 L4는 상대적으로 작고 구현하기 쉬운 상대적으로 닫힌 장면에서 주로 구현되지만 더 큰 실제 장면에 적용하려면 시간이 걸립니다. L4 수준의 자동 운전이 언제 실현 될 수 있는지에 대해 Black Sesame CMO Yang Yuxin은 Jiwei에게 "L4 수준의 자동 운전을 실현하는 데 3-5 년이 걸릴 수 있습니다. 하드웨어의 컴퓨팅 성능은 비교적 쉽게 달성 할 수 있지만 소프트웨어는 성숙도에 대한 더 높은 요구 사항과 가장자리 장면에 대한 자동차 지원이 있습니다. "
현재 Weimar, Xiaopeng, GAC New Energy와 같은 국내 제조사들은 스마트 카 분야에 있으며 현재 국내 최상위 수준은 L3 수준으로 제한되어 있습니다. L4 이상 스마트 카의 경우 국내 제조업체는별로 언급하지 않습니다.
앞서 언급 한 사람은“최종 분석에서 주로 L4 이상의 레벨은 강력한 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 데이터 지원을 필요로한다는 것입니다. 따라서 컴퓨팅 파워를 제공하는 자동차 AI 칩에 대한 요구 사항이 매우 높다”고 생각합니다.

국내 AI 칩 기업들이 바람에 휩싸인다
국내외 자율 주행 발전의 차이는 국내외 자동차 AI 칩 개발과 관련이있다. 해외 칩 산업은 오랫동안 발전해 왔고 산업 체인은 성숙 해졌고 엔비디아, 퀄컴, 인텔 등 국제 거대 기업들이 자동차 지능 관련 분야의 칩 레이아웃을 연이어 출시했다. 국내 칩 산업이 늦게 시작되었지만 국내 시장과 정책이 유리한 환경을 제공하고 있으며, AI 칩이 개발 추세를 이끌고 있으며 자율 주행 분야의 AI 칩 기업이 바람에 따라 성장할 것으로 예상됩니다.
칩 거인에게는 자율 주행 AI 칩 분야에 진입한다는 것은 초기 단계에서 지속적으로 높은 R ​​& D 투자를 의미하지만이 분야의 시장 규모와 개발 속도는 새로운 비즈니스 성장 포인트가 될 것입니다. 롤랜드 버거 (Roland Berger)의 데이터에 따르면 글로벌 오토마타의 시장 규모는 2020 년 카 엔드 시스템에서 1,138 억 달러이며 시장 규모는 2030 년까지 약 5000 억 달러에이를 것이며이 중 칩, 센서 등이 주요 증분 시장에 기여할 것입니다. 거대한 시장 규모로 중국 업체들도 참여하고 있으며, 현재 Black Sesame, Horizon 등의 칩 업체들이 자체 개발 제품을 출시하고있다. Black Sesame Technology는 2020 년 6 월에 최대 70TOPS의 단일 칩 AI 컴퓨팅 성능을 갖춘 "Huashan II"A1000 자율 주행 칩을 공식적으로 출시했습니다. 2 개의 Huashan No. 2로 구성된 도메인 컨트롤러는 최대 140TOPS의 AI 컴퓨팅 파워를 달성 할 수 있으며, 칩 소비 전력이 25W에 불과하다는 점을 언급 할 가치가 있습니다. Black Sesame CMO Yang Yuxin은 Jiwei.com에 다음과 같이 말했습니다.“Tesla의 단일 칩 컴퓨팅 성능은 72TOPS이지만 와트 당 1TOPS의 컴퓨팅 성능을 제공합니다. Tesla에 비해 우리의 장점은 높은 에너지 효율 비율로 5 개를 제공 할 수 있습니다. -6TOPS 컴퓨팅 파워.”높은 컴퓨팅 파워보다 전력 소비 제어가 더 중요하다”며“앞으로 자동차 칩의 컴퓨팅 파워가 점점 높아질수록 전력 소비 제어에주의를 기울이지 않으면 전기차에 비해 너무 높아질 것이다. 큰 부담이됩니다. "
전력 소비 통제에 대한 블랙 세서미의 견해는 자동차 회사와 일치한다고 할 수있다. 테슬라가 자체 개발 한 칩의 길에 나선 것은 바로 NVIDIA Orin을 사용하는 이전 세대 Xavier 칩의 높은 전력 소비 때문입니다. Yang Yuxin에 따르면 Black Sesame은 현재 FAW, SAIC, Weilai와 같은 주류 국내 모델과 예비 협력하고 있습니다. 자동차 산업의 긴 R & D 주기로 인해 양산 모델은 2021 년 말과 2022 년 초까지 출시되지 않을 것으로 예상됩니다. 호라이즌은 검은 참깨 외에도 자동차 용 칩 응용 분야에서도 획기적인 발전을 이루었습니다. 이전 여정의 2 세대 AI 칩은 공식적으로 양산되어 지능형 조종석 NPU 컴퓨팅 플랫폼에 사용되었습니다. Horizon의 Huang Chang 부사장에 따르면“올해 획기적인 제품이 출시 될 것”이라고 말했다. 자율 주행 환경 인식을위한 칩에 따르면 Horizon의 AI 칩은 현재 와트 당 2TOPS의 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
Huang Chang은 자율 주행 AI 칩 시장의 발전에 대해“자율 주행 칩은 그렇게 단순하지 않다.이 분야는 강력한 AI 컴퓨팅 파워를 필요로한다. 과거 많은 칩 회사들이 축적 한 역량은이 분야의 핵심이 아니다. 소프트웨어와 하드웨어의 통합은 고성능, 저전력 소모, 저비용의 인공 지능 제품을 개발하여 빠르고 정확하게 완성 할 수 있습니다.”사실 AI 칩 측면에서는 현재 해외 유수 기업의 고급 칩이 더 강력한 컴퓨팅 파워를 가지고 있지만, 그러나 시장과 응용의 관점에서 국내 AI 칩은 여전히 ​​큰 기회를 가지고 있습니다. 한편으로는 국내 AI 칩이 전력 소비 제어에 유리한 반면, AI 기술의 혁신과 발전을 추진하는 국내 대기업이 있으며, 또한 국내 시장과 정책 수준 모두 산업 발전에 유리한 여건을 제공한다.
따라서 국내 대형 사이클을 기반으로 자체 개발 우위를 바탕으로 국내 완성차 업체와의 협력 개발, 국내 주류 자동차 기업에 맞춤 제작 된 국내 AI 칩 기업이 국내 시장에서 발판을 마련하기에 충분하다.