国内首款！大算力自动驾驶芯片华山二号A1000已量产

随着智能新能源汽车产业的快速发展，自动驾驶功能已经逐渐成为新款上市车型的标配，而车规级大算力芯片将成为实现自动驾驶功能的基础。业内普遍认为，2022年将成为中国L2++级别自动驾驶汽车量产元年，也是国产大算力芯片量产的元年。经过几年的积累和快速发展，本土的车规芯片企业已经做好准备迎接量产的考验。

近日，黑芝麻智能的创始人兼CEO单记章在中国电动汽车百人会论坛上表示：“大算力SOC芯片、AI计算平台、良好的图像处理能力是自动驾驶演进的基础。黑芝麻智能研发的华山二号A1000自动驾驶计算芯片已经在功能安全、信息安全、可靠性方面完全成熟，将在今年实现量产上车，实现L2-L3级别自动驾驶的功能。

华山二号A1000自动驾驶计算芯片

迈过多重门槛，实现量产

车规芯片达到量产状态是一个十分艰辛的过程，这期间需要迈过诸多门槛，包括打造可靠的芯片产品、开发成熟的软件系统以及构建完善的车规体系。例如黑芝麻智能的华山系列自动驾驶芯片，从产品设计、流片、封测、车规认证和打造算法工具链，到功能安全认证，自动驾驶软件包开发再到完善支持行业生态，前后经历了超过三年的时间。

自2020年正式发布以来，华山二号A1000芯片已经实现了芯片体系的优化升级，各方面达到稳定量产的要求。

认证方面，华山二号A1000芯片已通过AEC-Q100 Grade 2级别认证和ISO26262功能安全产品ASIL B认证，并已随时可向客户提供PPAP相关支持文档。

*** 作系统方面，华山系列芯片已完成对行业各主流 *** 作系统的移植和验证，包括Linux、QNX、RT-Thread和Windriver等。

工具链方面，黑芝麻智能自主研发的山海人工智能开发平台性能优异，充分发挥A1000多维度神经网络加速的优势，在行业典型模型网络上达到超4000fps的优异性能。山海人工智能开发平台拥有50多种AI参考模型库转换用例，以降低客户的算法开发门槛；能够实现QAT和训练后量化的综合优化，保障算法模型精度；支持动态异构多核任务分配与客户自定义算子开发，提供友好易用的工具链开发包及应用支持，助力客户快速移植模型和部署落地的一体化流程。

自动驾驶应用中非常重要的一环是高效支撑系统运行的中间件， 通过两年时间的打磨黑芝麻智能自研的业界领先的面向分布式计算的自动驾驶中间件，适配CyberRT，DDS，SOME/IP多种标准协议，支持传感器抽象，时间同步，执行管理以及各种系统服务以及软件全生命周期的管理.基于黑芝麻智能提供的完善的中间件，客户可以快速地构建上层应用，形成量产级的自动驾驶系统框架。

同时，黑芝麻智能是最早布局并支持AUTOSAR的国内自动驾驶芯片企业。经过近一年于生态伙伴的密切合作，华山二号A1000系列芯片已全面适配支持Elektrobit等多家的基础软件。这将大幅度帮助使用AUTOSAR的客户节省开发验证时间，缩短量产周期。

此外，黑芝麻智能提供了大量的适用于不同自动驾驶功能及场景的示例代码，例如用于3D环视渲染的GPU应用，用于前向侧向融合感知的算法应用，用于行车记录的H264/H265的编解码程序，用于自动泊车的鱼眼感知等。系统层面提供诊断及安全程序，再辅以各种产线工具，为不同需求的行业客户快速量产提供最大的便利性。

持证上岗，满足车规级要求

华山二号A1000芯片是目前国内算力最大，性能最强的可量产的自动驾驶计算芯片，凭借极高的运算效率和完整齐备的功能单元，综合性能在国际市场上也处于领先地位，同时满足车规级各项可靠性要求。

黑芝麻智能创始人兼CEO单记章强调：“黑芝麻智能的所有芯片都是严格按照车规要求进行设计开发。芯片‘上车’最重要的就是安全认证，我们肯定要‘持证上岗’。”黑芝麻智能已获得ASPICE CL2车规级软件认证、ISO 26262:2018 ASIL D功能安全流程认证、ISO26262功能安全产品ASIL B认证和AEC-Q100 可靠性认证，是国内首家集齐了功能安全专家认证、功能安全流程认证和产品认证的自动驾驶芯片公司，构建起完善可靠的车规认证体系。

目前，华山二号A1000芯片已投入规模生产，开始向行业客户持续发货，将于2022年内实现量产上车。

以自研实力推动中国自动驾驶产业发展

从2016年成立至今，黑芝麻智能基于自主可控技术自研两大车规级核心IP——NeuralIQ ISP 图像信号处理器及高性能深度神经网络算法平台DynamAI NN引擎，并将此作为自动驾驶芯片技术差异化的关键，现已发布了多款华山系列高性能大算力自动驾驶芯片。

据《中国智能交通产业生态发展战略研究》报告预计，到2035年，我国智能交通产业生态将处于全球领先水平。在智能新能源汽车领域，中国的汽车产业真正地第一次走在了全球前列，而这背后更需要本土汽车产业链的支持，以满足国内车厂的增长和定制化需求。

作为第一个实现国产大算力芯片量产上车的本土企业，单记章表示大算力车规芯片的量产是一条漫长和充满挑战的过程，黑芝麻智能将继续深耕行业，致力于通过领先的技术优势、完整的产品体系、开放的生态系统、灵活的商业模式，不断实现国产大算力芯片的量产落地，推动中国自动驾驶产业的发展。

WebRTC提供了视频会议的核心技术，包括音视频的采集、编解码、网络传输、显示等功能，并且还支持跨平台：windows，linux，mac，android， ios, web。

resiprocate协议栈+优化后的webrtc整个音频引擎 + 视频引擎 + 优化后的p2p 协议

VoiceEngine：

音频引擎是包含一系列音频多媒体处理的框架，包括从视频采集卡到网络传输端等整个解决方案。

PS：VoiceEngine是WebRTC极具价值的技术之一，是Google收购GIPS公司后开源的。在VoIP上，技术业界领先，后面的文章会详细了解

a. iSAC

Internet Speech Audio Codec

针对VoIP和音频流的宽带和超宽带音频编解码器，是WebRTC音频引擎的默认的编解码器

采样频率：16khz，24khz，32khz；（默认为16khz）

自适应速率为10kbit/s ~ 52kbit/；

自适应包大小：30~60ms；

算法延时：frame + 3ms

b.iLBC

Internet Low Bitrate Codec

VoIP音频流的窄带语音编解码器

采样频率：8khz；

20ms帧比特率为15.2kbps

30ms帧比特率为13.33kbps

标准由IETF RFC3951和RFC3952定义

c.NetEQ for Voice

针对音频软件实现的语音信号处理元件

NetEQ算法：自适应抖动控制算法以及语音包丢失隐藏算法。使其能够快速且高解析度地适应不断变化的网络环境，确保音质优美且缓冲延迟最小。

是GIPS公司独步天下的技术，能够有效的处理由于网络抖动和语音包丢失时候对语音质量产生的影响。

PS：NetEQ 也是WebRTC中一个极具价值的技术，对于提高VoIP质量有明显效果，加以AEC\NR\AGC等模块集成使用，效果更好。

d.Acoustic Echo Canceler (AEC)

回声消除器是一个基于软件的信号处理元件，能实时的去除mic采集到的回声。

e.Noise Reduction (NR)

噪声抑制也是一个基于软件的信号处理元件，用于消除与相关VoIP的某些类型的背景噪声（嘶嘶声，风扇噪音等等… …）

VideoEngine

WebRTC视频处理引擎

VideoEngine是包含一系列视频处理的整体框架，从摄像头采集视频到视频信息网络传输再到视频显示整个完整过程的解决方案。

a. VP8

视频图像编解码器，是WebRTC视频引擎的默认的编解码器

VP8适合实时通信应用场景，因为它主要是针对低延时而设计的编解码器。

PS:VPx编解码器是Google收购ON2公司后开源的，VPx现在是WebM项目的一部分，而WebM项目是Google致力于推动的HTML5标准之一

b. Video Jitter Buffer

视频抖动缓冲器，可以降低由于视频抖动和视频信息包丢失带来的不良影响。

c. Image enhancements

图像质量增强模块

对网络摄像头采集到的图像进行处理，包括明暗度检测、颜色增强、降噪处理等功能，用来提升视频质量。

     d 增加H264支持

webrtc移植到resiprocate,  ios，android，win，web平台后，可使得各种网络环境下，明显提供语音，视频质量，提高了在较差网络环境下的语音视频处理性能；

QQ： 2766946534

看样子楼主应该还没有试着装过，“下一步”吗

虚拟机错了重来吗，这问题提的太泛了

如何安装，装系统一般就是用光驱启动，vmware上开机前设置一下，用iso镜像启动，启动后，分区，使用整个虚拟磁盘，设置时间，帐号密码，选择典型设置

装好后，重启，断开虚拟机的光驱，进入桌面后，挂载vmwaretool盘，解压到/tmp或者桌面，打开gnome-terminal或konsole

执行vmware的安装脚本

最好在字符界面下安装，mount /dev/sr9 /mnt(从最简单的开始敲，挂不上再-t iso9600)

cd /mnt

不同的系统有一些不一样，例如在ubuntu下，若提示permission denied，则需要sudo 或者su

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