[汽車之家 資訊]  2021年3月26日,，“智創(chuàng)·第三空間”2021中國智能汽車創(chuàng)新發(fā)展論壇暨汽車之家智能汽車評價體系發(fā)布會于北京隆重開幕。本次會議以“賦能行業(yè)發(fā)展 指導用戶消費”為宗旨,，分享中國智能汽車產業(yè)的最新觀點和未來技術發(fā)展趨勢,，共商如何突破產業(yè)瓶頸實現產業(yè)融合，在變革關鍵期成功搭建行業(yè)前沿溝通交流平臺,。

　　以下為地平線副總裁余軼南的講話實錄：

　　余軼南：地平線的創(chuàng)始團隊,，包括最早的一批核心人員沒有一個人干過有關芯片類型的工作，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,，讓整個芯片軟件行業(yè)看到中國企業(yè)能在這樣的領域中站起來。去年,，不光是有了車型的量產驗證芯片,，在實際的道路環(huán)境驗證方面，也沒有出現任何的問題,。同時,，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可,。

　　地平線從創(chuàng)立之初就看準了在人工智能整個大領域中,，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芯片領域,。過去幾年我們做了非常多的探索，后來在2016,、17年的時候就已經看準了,，真正的AI芯片珠穆朗瑪峰是汽車領域，汽車是第一個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年的時候，我們推出了第一款嵌入式的人工智能芯片,，后來用在很多嵌入式的設備中,。 2019年推出第一款車規(guī)級AI芯片，現在回想起來確實跟做消費類和工業(yè)類的芯片差別非常大，包括功能安全等方面,。其實在人工智能芯片發(fā)展的幾十年中,，身邊的終端設備也是在不斷的變化，一個屏幕,、鍵盤,、鼠標，到2000年以后智能手機顛覆掉了按鍵手機時代,。

　　今天智能汽車又重新走這條路,，但與過去有很大的差別。過去是信息從一個桌面,，到達另一個房間的桌面,，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)別是它不再是一個載體,，更多的是一個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,，不是因為汽車本身,，而是智能的背后代表了整個人工智能時代的開始。所以我們相信在以后的十年里,，真正的可通用的終端“機器人”才會變成更大更廣闊的市場,。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)展來講，過去的五年,、十年的時間里,，有兩條非常鮮明的路。最早在2013年的時候,，百度就是做躍進式的自動駕駛路線,，直接開發(fā)L4級別高度自動駕駛。而現在的一些科技公司,，例如特斯拉等,，他們走的是更加崎嶇且漫長的，從L0（是指沒有任何輔助駕駛功能車輛）級別開始演化的漸進式發(fā)展路線,；這條路看似長且艱難,，但實際上更快,。有了低級別技術加數據的積累，再通過L2,、L2+這類的高級駕駛輔助等系統(tǒng)不斷引入更新技術,、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久但速度很快。在國內,，很多主機廠也證明這條路線是一條非�,？尚械模�可通向無人駕駛最高峰的路線,。

　　此外，自動駕駛需要大量路演數據的積累讓自身進化,，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,，但它的進化速度非超乎想象。特斯拉進化速度不僅僅是以軟件為主,，一定是需要更強大的硬件作為載體,，并且這個硬件載體需要不斷的進化，以及自身閉環(huán)系統(tǒng)的不斷進化,，才能飛速發(fā)展,。特斯拉的駕駛數據以每天行駛總里程2000萬公里的速度在增加，2020年官方數據顯示,，其總里程已經達到33億英里,，這個數據遠超其他自動駕駛類型的車輛。數據多的原因是用戶在幫助積累這個行駛里程,，而不僅是測試車本身,。

　　在這樣一個賽道里面，我們會去想智能汽車賽道跟手機,、電腦兩個行業(yè)有什么區(qū)別,？回顧歷史，電腦有英特爾,、有微軟,，然后出現了聯想等。那汽車是什么樣的組合,？我們發(fā)現比如在歐洲,，寶馬和Mobileye結合比較緊密,，奔馳和英偉達形成組合，國內則有OEM和地平線的組合,。主機廠有強大的軟件和芯片公司進行整合,，其實在今天看起來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時代有IBM、有聯想,，芯片會有英特爾,，操作系統(tǒng)會有Windows；在終端方面也是百花齊放,，因為用戶有不同的需求,，可能是電腦的厚度，可能是手機的大�,�,；但是在底層的芯片和操作系統(tǒng)方面卻是驚人的統(tǒng)一。在現代的手機時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商,，尤其是在芯片產業(yè)鏈里面,，上游往往容易形成同一個生態(tài)。

　　今天智能汽車的終端領域也劃分了不同廠商,，小鵬,、蔚來、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,，因為生態(tài)一旦形成，就是馬太效應,，強者愈強,，壟斷者地位很難被撼動。不過現在有了地平線,，對芯片與操作系統(tǒng)均有研究,，并且在智能操作系統(tǒng)關乎整個汽車生態(tài)的時代，地平線已經有了先發(fā)的優(yōu)勢,，占住了關鍵的窗口期,。

　　我們再從電子架構來講,，目前分布式ECU的架構已經到頭，今年看到大部分的需求都是在“控制機制”的域架構中,，這些領域分為幾大塊,，例如娛樂域、自動駕駛域,，自動駕駛還分為泊車等功能域,。而就從自動駕駛來看，它有一個非常明顯的特征,，在域架構中,，它沒有辦法集中到某一個點，因為沒有合適的芯片,。而特斯拉開始研發(fā)中央計算架構,，比如下一代的4.0系統(tǒng)，把車身,、娛樂,、自動駕駛都集成起來，形成四合一的芯片利用云計算和單車計算,，將信息資源池化，形成集中控制,。

　　說到算力,，AI計算是自動駕駛的核心，不光是自動駕駛,，包括車內的人機交互,。因為我們把汽車定義為機器人，你和機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；而真正和機器人的交互方式,，是人和機器人都站在“人”這個領域,，交互是自然的方式交互，自然的交互方式就需要大量的計算,，包括感知,、建模、預測和決策等�,，F在大部分的算力都放在AI感知計算上,。但是最前沿的技術里面，包括預測,、規(guī)劃決策都是大量的使用AI來處理,，我們對芯片架構的思考,，要從過去的AI計算，邏輯輔助,，到實現完全AI計算,，就需要高算力芯片的支持。

　　有了高算力,，接下來就是傳感器,。大分辨率攝像頭馬上量產，不僅是攝像頭的分辨率,，整車攝像頭的數量也變多了,，數據量上去對于算力更是井噴式的需求。固態(tài)激光雷達密度越來越高,，兩千多點的毫米波雷達也很快面世,，這都是對感知的需求變得異常強烈。

　　過去算力的提升可能是線性的增長,，但根據最近的數據顯示,，讓我們要對這件事有全新的認知。現在好多OEM廠家宣布1000 TOPS的算力,，不知道夠不夠,，但未來至少是500 TOPS起步。現在全球開始了軍備競賽,，這對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,，小鵬應該是200 TOPS左右的算力,，整個計算平臺中地平線的性能非常領先，不光物理算力領先,，在效能上也非常領先,，我們下一代的征程5代的芯片會做到單芯片90多的算力，20瓦不到的單芯片的能耗還將包含功能安全,，滿足計算平臺的需求,，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,，和行業(yè)的合作伙伴一起共創(chuàng)時代,。

　　汽車芯片本身很難，主要原因是開發(fā)周期長,、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，真正一個芯片想上車需要完整的一套工具鏈體系,。每一家都是爭先恐后往前跑,，不但要做出高芯片，還是要把芯片應用到車上,。比如特斯拉X1的芯片,，相對PX2來講有20倍的提升，真正算力來講是21倍的提升,。多的倍數是從哪來的,，是從算力，這里面包括編寫,、軟件算法本身,、芯片的架構，如果芯片架構不好的話,，芯片的效能就會非常低,。

　　汽車的馬力是用戶能感知到的，例如0-100km/h加速時間,，用戶能感知到的是真正的性能,，而算力只是一個參考的數據。地平線之所以能夠做到這一點,，因為地平線這個團隊是從軟件中來的,，所以我們要做世界級的AI算法，從軟件中定義芯片高性能的架構設計,，把芯片做出來應用到汽車中，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年到現在已經有四款量產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級別的駕駛輔助系統(tǒng)中的ADAS，以及多核芯片,，滿足車內座艙人機的多模交互,，包括語言圖象，還包括在更高級別的自動駕駛里面,。

　　地平線現在正在構建底層芯片架構,，搭建車載中央計算平臺，以芯片為主體,，到感知平臺,，這里面包括各種各樣的交互感知和車內的感知,。我們在ADAS上已經獲得了很多合作伙伴的認可；在智能座艙里面,，我們做的是人機交互,，能夠給汽車提供人臉識別，視線的追蹤,，包括唇語命令等,，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據閉環(huán)建設,，沒有數據閉環(huán)是稱不上智能汽車的,，從標定到訓練，從數據設備賦能到AI模型構建,，打造完整的數據閉環(huán),，才足以支撐整車的生命周期。

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

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