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聚焦车用AI算力,奕行智能EVAS完成超亿元Pre-A+轮融资并即将推出端侧算力芯片产品
浏览量:1412     发布日期:2023.12.01

       近日,奕行智能科技(广州)有限公司(以下简称:“奕行智能”)完成超亿元人民币Pre-A+轮融资。本轮融资由广州南沙科金控股集团有限公司下属广州南沙区南金基金管理有限公司作为领投方,东南亚最大的金融集团之一、总部位于新加坡的华侨银行集团旗下的狮城资本跟投。成立于2022年1月的奕行智能,短短不到两年时间,已获得广汽资本、东方富海、和利资本、越秀产业基金、临芯投资、火山石投资、翼朴资本、国创中鼎、伯藜创投等众多一线资本的青睐和认可,三轮累计融资金额过一亿美元。本次融资后,奕行智能将围绕AI大模型落地车载等端侧需要的核心技术、产品及软件栈继续加大投入,同时为已流片的芯片产品大规模量产作充分准备。




汽车行业进入智能化关键阶段
大模型算法重构加速改变行业格局

       

        随着AI大模型在各行各业的加速发展,AI领域的基础算法框架发生了很大的变化,Transformer为基础的算法需要重构过去很多的以算法数据流模式定制的AI加速器。从产业发展的周期来看,各种丰富的大模型落地到端侧最有希望的场景就是在智能汽车这个载体。这同时意味着智能汽车需要一个通用性更强,易于编程的又兼顾效率与成本的AI计算架构及搭载其的AI计算芯片。


       基于软硬协同设计的前瞻理念,奕行智能打造了自己的通用DSA架构-EVAMIND。EVAMIND 是一种RISC-V ISA based AI DSA,结合RSIC-V的通用性与基于SMID的DSA效率优势,在国内率先把RISC-V用在中大算力AI并行计算领域。通过在内核上构建强大的指令和数据并行,使奕行智能的整个计算架构的性能达到行业领先的水平,甚至超过头部厂商的最新一代的AI处理器。

       智能汽车有着丰富的AI应用场景,既包括舱外的辅助驾驶、自动驾驶,也包括舱内与人机交互相关的各种创新AI应用场景。不同的应用场景对应着不同的算力与带宽需求。奕行智能围绕这些不同的应用场景打造了基于EVAMINDTM不同的算力对应产品。在商业落地层面,奕行智能即将推出两款不同等级算力的AI芯片分别面向用于座舱AI画质处理先进辅助驾驶领域,目前已与数家战略客户达成合作意向,意向订单已达数百万颗。2024年开始将陆续量产进入到千家万户。未来公司将推出围绕大模型在端侧的数百Tops的高算力芯片产品,支持以AI为基础的一系列感知和交互应用。

       智能化大趋势下,国内车企要打造在智能化上的优势必须要能够去缩小与特斯拉的GAP。在这样的背景下,很多车企客户存在围绕车上基于AI的各种计算场景进行芯片定制的需求。与传统的定制化厂商对比,除了芯片本身这块的前后端设计能力,奕行在对AI架构、应用方案、软件工具上能做更多的赋能与价值,目前也在积极探索和国内车企客户自主研发进行深度融合发展。

       南沙科金控股集团副总经理、南金基金董事长谭妮娜表示:近日,我们南沙区刚发布《广州市南沙区半导体和集成电路产业发展规划(2023-2027年)》,将依托新能源及智能网联汽车产业比较优势,围绕新能源及智能网联汽车供应需求,引进培育一批领先汽车芯片厂商。奕行智能公司正是我们大湾区智能网联汽车芯片上十分关键的一环。公司成立不到两年的时间,已经在产品研发和商业进展上取得十分欣喜的成就和突破。期待公司未来在区内持续深耕发展,为社会创造更大的价值,能够在车载AI算力卡脖子问题上发挥更大的价值。

       狮城资本创始主管合伙人郭燕妮表示:狮城资本持续在新一代信息技术行业深耕布局,围绕数字化和智能化开展投资。我们认为自动驾驶芯片是汽车智能化中最核心及进入门槛最高的赛道之一,高阶智驾渗透具有非常强的预期。奕行团队拥有多年的车规芯片研发及落地经验,期待公司能够突破车载中高算力AI芯片国外厂商垄断的问题。随着AGI的到来,汽车作为AI芯片实践的重要载体,狮城资本也期待公司的产品被运用到更多的智能终端,为消费者带来更丰富的人工智能体验。

       老股东广汽资本表示:广汽资本近年持续围绕自动驾驶、车联网等领域深度布局,以资本为纽带加快构建智能汽车产业生态。自广汽资本投资该项目以来,奕行智能一直是广汽在汽车智能化赛道、围绕自动驾驶芯片等车载中高算力AI芯片上的布局重点。广汽资本关注到奕行团队在产品研发上和核心技术有较大程度的突破,积极赋能,期待其陆续推出的产品能够进入到更多的汽车终端,助力广汽为更多的终端消费者提供真正好的舱内和舱外AI体验和服务。

       奕行智能创始人兼CEO刘珲表示:非常感谢Pre-A+轮投资人对奕行智能的信任和支持。我们正处在一个云端大模型涌现“知识无处不在”的新范式的时代。AGI的到来也许会比我们想象的更快。在可预期的将来,我们会看到自动驾驶、机器人等“行动无处不在的”下一代的范式的很快到来。针对这些“行动无处不在”的具身智能的应用,算法仍然会不断的迭代,一个通用性更强、易于编程的DSA并且能把成本做低的AI计算架构是我们看到的更大的机会。奕行智能将持续加大投入,为加速通用人工智能端侧落地贡献我们的力量。