「黑芝麻智慧科技」獲近億美元 B 輪融資，研發自動駕駛AI計算平臺
36氪獲悉，人工智慧計算平臺研發商「黑芝麻智慧科技」宣佈獲得 B 輪融資，由君聯資本旗下專業半導體基金君海創芯領投，上汽集團、SK中國、招商局集團旗下招商局創投、北極光創投、達泰資本、風和資本等跟投。本輪融資將主要用於自動駕駛域控制器參考設計研發、車規級軟體整合等。
黑芝麻智慧科技成立於2016年8月，在上海和矽谷設有研發中心，曾於2016年11月獲得北極光創投的 A 輪融資；2018年1月，宣佈完成近億元人民幣的 A+ 輪戰略融資，由蔚來資本領投，芯動能投資基金、北極光創投等跟投。
該公司主要研發人工智慧系統級計算晶片(SoC)，核心技術包括影象/視訊處理、光學處理、感知理解演算法、深度神經網路和融合感知系統，相當於提供一個從感測器端到應用端的全棧式感知解決方案。
具體來說，這套解決方案所做的是針對車輛、行人、車道線、交通標識、訊號燈等資訊，通過感測器感知訊號，利用控光技術把光場進行處理，使得攝像頭能在各種特殊工況條件下成像，再通過毫米波雷達、超聲波雷達、GPS、IMU與攝像頭融合，把這些訊號傳入到黑芝麻感知系統，再通過優化的SoC計算平臺，把感知結果傳給自動駕駛企業去做決策和控制。
該公司聯合創始人兼CEO單記章告訴36氪，高線束的鐳射雷達在眼下這個階段是不可能量產的，因為其價格和效能都不滿足市場需求，因此， 現階段他們的感測器融合方案裡沒有用鐳射雷達。
談及如何彌補鐳射雷達缺失導致的問題，單記章表示，鐳射雷達的主要功能是測距，但攝像頭也可以測距，只要保證感知精確。黑芝麻與感測器廠家配合，讓攝像頭不僅可以感受光的強度，還可以感受光的方向、相位、偏振等相關資訊，在逆光、夜視、雨天、大霧等多天侯場景下都能看得清楚。
該公司目前的目標市場是L2.5及其以上的自動駕駛，客戶包括上汽、一汽、滴滴、比亞迪、蔚來、博世等。
談及為何創業時選擇做“視覺感知”這個技術方向，單記章表示，一方面是因為團隊成員在這個領域有深厚技術背景，另一方面是因為，對於自動駕駛來說，車廠和Tier 1 通常希望自己做控制決策、路徑規劃，但感知部分不一定是他們的強項和重點，而感知環節又是後續決策控制的基礎。
談及競爭優勢，單記章表示，一個穩定可靠的感知系統需要有四個方面的功能：清晰的視覺、優質的演算法、多感測器融合、足夠的計算能力。
從視覺感知技術的角度來說，單記章認為，很多同行對光學的瞭解尚淺，但光學其實非常重要，它直接決定了感測器能否在各種惡劣環境下保證感知效率和精度，而黑芝麻創始團隊在影象處理、光學處理方面已經有超過二十年的研發經驗。
從計算能力的角度來說，單記章表示，黑芝麻在計算架構和儲存架構方面做了大量優化， 其計算平臺的神經網路計算能力可以達到 Mobileye EyeQ5 的兩倍以上，其神經網路計算的利用率能超過85%，而英偉達CUDA的利用率只有20%-30%，而且功耗大，只能用作測試平臺。
談及英偉達為何難以提高算力，單記章告訴36氪，像英偉達這樣成熟的公司，其技術都有一些“繼承性”，它在GPU架構上投入了大量的人力物力，如果想轉去做其他方向，就意味著要捨棄前期投入，不划算，而且其團隊資歷也主要集中在GPU架構方面。因此，即使Google做了TPU，比英偉達的計算更有效，但英偉達也不一定會去做。
黑芝麻計劃今年年底推出車規級晶片的工程樣片。單記章表示，很多做晶片的公司可能會把核心IP和整合等部分外包出去，但黑芝麻是自主研發。同時， 做晶片的難點不只是做晶片本身，最重要的是搭建一個生態，讓使用者知道怎麼容易用你的晶片。 因此，黑芝麻不僅是做神經網路加速器，更是做一個計算平臺SoC，可以支援包括CNN、RNN在內的各種神經網路。
單記章是清華大學微電子系學士和碩士，是影象晶片公司OmniVision（OV）的創始團隊成員，主導開發的汽車級HDR應用於歐洲90%以上的高階汽車，有豐富的汽車軟體和晶片研發經驗，在視覺感知領域擁有100多項專利。聯合創始人兼COO劉衛紅是清華大學碩士、多倫多大學MBA，曾任博世底盤制動事業部亞太區總裁，負責汽車銷售和質量管控等，在汽車製造、零部件研發製造行業有20多年經驗。該公司有200多員工，曾就職於OV、Ambarella、高通、英偉達等，平均工作時間超過15年。
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