[汽車之家 資訊]  2021年3月26日，“智創(chuàng)·第三空間”2021中國(guó)智能汽車創(chuàng)新發(fā)展論壇暨汽車之家智能汽車評(píng)價(jià)體系發(fā)布會(huì)于北京隆重開幕。本次會(huì)議以“賦能行業(yè)發(fā)展 指導(dǎo)用戶消費(fèi)”為宗旨，分享中國(guó)智能汽車產(chǎn)業(yè)的最新觀點(diǎn)和未來(lái)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，共商如何突破產(chǎn)業(yè)瓶頸實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合，在變革關(guān)鍵期成功搭建行業(yè)前沿溝通交流平臺(tái)。

　　以下為地平線副總裁余軼南的講話實(shí)錄：

　　余軼南：地平線的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，包括最早的一批核心人員沒有一個(gè)人干過有關(guān)芯片類型的工作，包括我本人過去也是做軟件算法方面的工作。但地平線的量產(chǎn)，讓整個(gè)芯片軟件行業(yè)看到中國(guó)企業(yè)能在這樣的領(lǐng)域中站起來(lái)。去年，不光是有了車型的量產(chǎn)驗(yàn)證芯片，在實(shí)際的道路環(huán)境驗(yàn)證方面，也沒有出現(xiàn)任何的問題。同時(shí)，在飛速發(fā)展的過程中，我們也獲得了非常多的合作伙伴的認(rèn)可。

　　地平線從創(chuàng)立之初就看準(zhǔn)了在人工智能整個(gè)大領(lǐng)域中，真正最缺乏的東西不是軟件方，而是芯片，所以從一開始地平線定下的戰(zhàn)略方向就是AI芯片領(lǐng)域。過去幾年我們做了非常多的探索，后來(lái)在2016、17年的時(shí)候就已經(jīng)看準(zhǔn)了，真正的AI芯片珠穆朗瑪峰是汽車領(lǐng)域，汽車是第一個(gè)人工智能最大的終端，并且在它后面還有其他非常多的終端。

　　2017年的時(shí)候，我們推出了第一款嵌入式的人工智能芯片，后來(lái)用在很多嵌入式的設(shè)備中。 2019年推出第一款車規(guī)級(jí)AI芯片，現(xiàn)在回想起來(lái)確實(shí)跟做消費(fèi)類和工業(yè)類的芯片差別非常大，包括功能安全等方面。其實(shí)在人工智能芯片發(fā)展的幾十年中，身邊的終端設(shè)備也是在不斷的變化，一個(gè)屏幕、鍵盤、鼠標(biāo)，到2000年以后智能手機(jī)顛覆掉了按鍵手機(jī)時(shí)代。

　　今天智能汽車又重新走這條路，但與過去有很大的差別。過去是信息從一個(gè)桌面，到達(dá)另一個(gè)房間的桌面，這過程中不發(fā)生任何信息變化�？山裉旖K端變得不一樣，原因是現(xiàn)在的終端叫做智能終端。智能終端與以前的終端最大的區(qū)別是它不再是一個(gè)載體，更多的是一個(gè)可以自主處理信息并做出判斷、做出決策的載體。

　　智能汽車之所以重要，不是因?yàn)槠�車本身，而是智能的背后代表了整個(gè)人工智能時(shí)代的開始。所以我們相信在以后的十年里，真正的可通用的終端“機(jī)器人”才會(huì)變成更大更廣闊的市場(chǎng)。這也是地平線做人工智能芯片、汽車芯片、以及自主系統(tǒng)的緣由。

　　從行業(yè)的發(fā)展來(lái)講，過去的五年、十年的時(shí)間里，有兩條非常鮮明的路。最早在2013年的時(shí)候，百度就是做躍進(jìn)式的自動(dòng)駕駛路線，直接開發(fā)L4級(jí)別高度自動(dòng)駕駛。而現(xiàn)在的一些科技公司，例如特斯拉等，他們走的是更加崎嶇且漫長(zhǎng)的，從L0（是指沒有任何輔助駕駛功能車輛）級(jí)別開始演化的漸進(jìn)式發(fā)展路線；這條路看似長(zhǎng)且艱難，但實(shí)際上更快。有了低級(jí)別技術(shù)加數(shù)據(jù)的積累，再通過L2、L2+這類的高級(jí)駕駛輔助等系統(tǒng)不斷引入更新技術(shù)、更大的算力、更好的傳感器，甚至包括OTA的迭代，都可以證明這件事雖長(zhǎng)久但速度很快。在國(guó)內(nèi)，很多主機(jī)廠也證明這條路線是一條非�？尚械模�可通向無(wú)人駕駛最高峰的路線。

　　此外，自動(dòng)駕駛需要大量路演數(shù)據(jù)的積累讓自身進(jìn)化，可以看到，特斯拉的發(fā)展速度比Waymo快，雖然一開始Waymo是全副武裝，特斯拉是從頭開始，但它的進(jìn)化速度非超乎想象。特斯拉進(jìn)化速度不僅僅是以軟件為主，一定是需要更強(qiáng)大的硬件作為載體，并且這個(gè)硬件載體需要不斷的進(jìn)化，以及自身閉環(huán)系統(tǒng)的不斷進(jìn)化，才能飛速發(fā)展。特斯拉的駕駛數(shù)據(jù)以每天行駛總里程2000萬(wàn)公里的速度在增加，2020年官方數(shù)據(jù)顯示，其總里程已經(jīng)達(dá)到33億英里，這個(gè)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)超其他自動(dòng)駕駛類型的車輛。數(shù)據(jù)多的原因是用戶在幫助積累這個(gè)行駛里程，而不僅是測(cè)試車本身。

　　在這樣一個(gè)賽道里面，我們會(huì)去想智能汽車賽道跟手機(jī)、電腦兩個(gè)行業(yè)有什么區(qū)別？回顧歷史，電腦有英特爾、有微軟，然后出現(xiàn)了聯(lián)想等。那汽車是什么樣的組合？我們發(fā)現(xiàn)比如在歐洲，寶馬和Mobileye結(jié)合比較緊密，奔馳和英偉達(dá)形成組合，國(guó)內(nèi)則有OEM和地平線的組合。主機(jī)廠有強(qiáng)大的軟件和芯片公司進(jìn)行整合，其實(shí)在今天看起來(lái)車企與科技公司的跨界組合是非常流行的方式。

　　那么有此得出，汽車智能芯片和操作系統(tǒng)才是智能汽車生態(tài)的底層基石。過去PC時(shí)代有IBM、有聯(lián)想，芯片會(huì)有英特爾，操作系統(tǒng)會(huì)有Windows；在終端方面也是百花齊放，因?yàn)橛脩粲胁煌�的需求，可能是電腦的厚度，可能是手機(jī)的大��；但是在底層的芯片和操作系統(tǒng)方面卻是驚人的統(tǒng)一。在現(xiàn)代的手機(jī)時(shí)代也誕生了兩種類型的終端，一種是蘋果和IOS，另外一種是安卓，但是他們背后可以看到共同的供應(yīng)商，尤其是在芯片產(chǎn)業(yè)鏈里面，上游往往容易形成同一個(gè)生態(tài)。

　　今天智能汽車的終端領(lǐng)域也劃分了不同廠商，小鵬、蔚來(lái)、理想、特斯拉；但是操作系統(tǒng)，你可能只能看見安卓，芯片只能看到英特爾，因?yàn)樯鷳B(tài)一旦形成，就是馬太效應(yīng)，強(qiáng)者愈強(qiáng)，壟斷者地位很難被撼動(dòng)。不過現(xiàn)在有了地平線，對(duì)芯片與操作系統(tǒng)均有研究，并且在智能操作系統(tǒng)關(guān)乎整個(gè)汽車生態(tài)的時(shí)代，地平線已經(jīng)有了先發(fā)的優(yōu)勢(shì)，占住了關(guān)鍵的窗口期。

　　我們?cè)購(gòu)碾娮蛹軜?gòu)來(lái)講，目前分布式ECU的架構(gòu)已經(jīng)到頭，今年看到大部分的需求都是在“控制機(jī)制”的域架構(gòu)中，這些領(lǐng)域分為幾大塊，例如娛樂域、自動(dòng)駕駛域，自動(dòng)駕駛還分為泊車等功能域。而就從自動(dòng)駕駛來(lái)看，它有一個(gè)非常明顯的特征，在域架構(gòu)中，它沒有辦法集中到某一個(gè)點(diǎn)，因?yàn)闆]有合適的芯片。而特斯拉開始研發(fā)中央計(jì)算架構(gòu)，比如下一代的4.0系統(tǒng)，把車身、娛樂、自動(dòng)駕駛都集成起來(lái)，形成四合一的芯片利用云計(jì)算和單車計(jì)算，將信息資源池化，形成集中控制。

　　說到算力，AI計(jì)算是自動(dòng)駕駛的核心，不光是自動(dòng)駕駛，包括車內(nèi)的人機(jī)交互。因?yàn)槲覀儼哑�車定義為機(jī)器人，你和機(jī)器人的交互是按鍵或者觸摸，這種形態(tài)非常的奇怪，屬于指令式；而真正和機(jī)器人的交互方式，是人和機(jī)器人都站在“人”這個(gè)領(lǐng)域，交互是自然的方式交互，自然的交互方式就需要大量的計(jì)算，包括感知、建模、預(yù)測(cè)和決策等。現(xiàn)在大部分的算力都放在AI感知計(jì)算上。但是最前沿的技術(shù)里面，包括預(yù)測(cè)、規(guī)劃決策都是大量的使用AI來(lái)處理，我們對(duì)芯片架構(gòu)的思考，要從過去的AI計(jì)算，邏輯輔助，到實(shí)現(xiàn)完全AI計(jì)算，就需要高算力芯片的支持。

　　有了高算力，接下來(lái)就是傳感器。大分辨率攝像頭馬上量產(chǎn)，不僅是攝像頭的分辨率，整車攝像頭的數(shù)量也變多了，數(shù)據(jù)量上去對(duì)于算力更是井噴式的需求。固態(tài)激光雷達(dá)密度越來(lái)越高，兩千多點(diǎn)的毫米波雷達(dá)也很快面世，這都是對(duì)感知的需求變得異常強(qiáng)烈。

　　過去算力的提升可能是線性的增長(zhǎng)，但根據(jù)最近的數(shù)據(jù)顯示，讓我們要對(duì)這件事有全新的認(rèn)知。現(xiàn)在好多OEM廠家宣布1000 TOPS的算力，不知道夠不夠，但未來(lái)至少是500 TOPS起步。現(xiàn)在全球開始了軍備競(jìng)賽，這對(duì)于地平線也是好事情。至于為什么需要這么高的算力，特斯拉在3.0系統(tǒng)上是144 TOPS的算力，小鵬應(yīng)該是200 TOPS左右的算力，整個(gè)計(jì)算平臺(tái)中地平線的性能非常領(lǐng)先，不光物理算力領(lǐng)先，在效能上也非常領(lǐng)先，我們下一代的征程5代的芯片會(huì)做到單芯片90多的算力，20瓦不到的單芯片的能耗還將包含功能安全，滿足計(jì)算平臺(tái)的需求，地平線本身也提供從芯片到可選擇算法，包括工具鏈也有開放的平臺(tái)，和行業(yè)的合作伙伴一起共創(chuàng)時(shí)代。

　　汽車芯片本身很難，主要原因是開發(fā)周期長(zhǎng)、難度大、硬核急，不單是功能安全、信息安全，包括體系等，這只是芯片本身，真正一個(gè)芯片想上車需要完整的一套工具鏈體系。每一家都是爭(zhēng)先恐后往前跑，不但要做出高芯片，還是要把芯片應(yīng)用到車上。比如特斯拉X1的芯片，相對(duì)PX2來(lái)講有20倍的提升，真正算力來(lái)講是21倍的提升。多的倍數(shù)是從哪來(lái)的，是從算力，這里面包括編寫、軟件算法本身、芯片的架構(gòu)，如果芯片架構(gòu)不好的話，芯片的效能就會(huì)非常低。

　　汽車的馬力是用戶能感知到的，例如0-100km/h加速時(shí)間，用戶能感知到的是真正的性能，而算力只是一個(gè)參考的數(shù)據(jù)。地平線之所以能夠做到這一點(diǎn)，因?yàn)榈仄骄�這個(gè)團(tuán)隊(duì)是從軟件中來(lái)的，所以我們要做世界級(jí)的AI算法，從軟件中定義芯片高性能的架構(gòu)設(shè)計(jì)，把芯片做出來(lái)應(yīng)用到汽車中，再回到軟件里高效的支持合作伙伴所需要的的高算力性能芯片。

　　從2020年到現(xiàn)在已經(jīng)有四款量產(chǎn)車型使用了我們的芯片，另外還有很多沒有公布的車型。從產(chǎn)品路線講，我們的2代單芯片可以做智能座艙的芯片，并可以延伸到做L2級(jí)別的駕駛輔助系統(tǒng)中的ADAS，以及多核芯片，滿足車內(nèi)座艙人機(jī)的多模交互，包括語(yǔ)言圖象，還包括在更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛里面。

　　地平線現(xiàn)在正在構(gòu)建底層芯片架構(gòu)，搭建車載中央計(jì)算平臺(tái)，以芯片為主體，到感知平臺(tái)，這里面包括各種各樣的交互感知和車內(nèi)的感知。我們?cè)贏DAS上已經(jīng)獲得了很多合作伙伴的認(rèn)可；在智能座艙里面，我們做的是人機(jī)交互，能夠給汽車提供人臉識(shí)別，視線的追蹤，包括唇語(yǔ)命令等，讓汽車更懂你。除此之外也可以支撐合作伙伴完成整套的數(shù)據(jù)閉環(huán)建設(shè)，沒有數(shù)據(jù)閉環(huán)是稱不上智能汽車的，從標(biāo)定到訓(xùn)練，從數(shù)據(jù)設(shè)備賦能到AI模型構(gòu)建，打造完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)，才足以支撐整車的生命周期。

　　最后，地平線在現(xiàn)今這個(gè)用軟件定義汽車的時(shí)代，以底層賦能者的身份，通過汽車智能芯片、AI開發(fā)工具、參考算法技術(shù)等去服務(wù)整個(gè)行業(yè)。謝謝大家�。ň幾g/汽車之家 畢業(yè)）

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