地平线余轶南：汽车智能芯片是底层基石

　　 2021年3月26日，“智创·第三空间”2021中国智能汽车创新发展论坛暨汽车之家智能汽车评价体系发布会于北京隆重开幕。本次会议以“赋能行业发展 指导用户消费”为宗旨，分享中国智能汽车产业的最新观点和未来技术发展趋势，共商如何突破产业瓶颈实现产业融合，在变革关键期成功搭建行业前沿沟通交流平台。

　　以下为地平线副总裁余轶南的讲话实录：

　　余轶南：地平线的创始团队，包括最早的一批核心人员没有一个人干过有关芯片类型的工作，包括我本人过去也是做软件算法方面的工作。但地平线的量产，让整个芯片软件行业看到中国企业能在这样的领域中站起来。去年，不光是有了车型的量产验证芯片，在实际的道路环境验证方面，也没有出现任何的问题。同时，在飞速发展的过程中，我们也获得了非常多的合作伙伴的认可。

　　地平线从创立之初就看准了在人工智能整个大领域中，真正最缺乏的东西不是软件方，而是芯片，所以从一开始地平线定下的战略方向就是AI芯片领域。过去几年我们做了非常多的探索，后来在2016、17年的时候就已经看准了，真正的AI芯片珠穆朗玛峰是汽车领域，汽车是第一个人工智能最大的终端，并且在它后面还有其他非常多的终端。

　　2017年的时候，我们推出了第一款嵌入式的人工智能芯片，后来用在很多嵌入式的设备中。 2019年推出第一款车规级AI芯片，现在回想起来确实跟做消费类和工业类的芯片差别非常大，包括功能安全等方面。其实在人工智能芯片发展的几十年中，身边的终端设备也是在不断的变化，一个屏幕、键盘、鼠标，到2000年以后智能手机颠覆掉了按键手机时代。

　　今天智能汽车又重新走这条路，但与过去有很大的差别。过去是信息从一个桌面，到达另一个房间的桌面，这过程中不发生任何信息变化。可今天终端变得不一样，原因是现在的终端叫做智能终端。智能终端与以前的终端最大的区别是它不再是一个载体，更多的是一个可以自主处理信息并做出判断、做出决策的载体。

　　智能汽车之所以重要，不是因为汽车本身，而是智能的背后代表了整个人工智能时代的开始。所以我们相信在以后的十年里，真正的可通用的终端“机器人”才会变成更大更广阔的市场。这也是地平线做人工智能芯片、汽车芯片、以及自主系统的缘由。

　　从行业的发展来讲，过去的五年、十年的时间里，有两条非常鲜明的路。最早在2013年的时候，百度就是做跃进式的自动驾驶路线，直接开发L4级别高度自动驾驶。而现在的一些科技公司，例如特斯拉等，他们走的是更加崎岖且漫长的，从L0级别开始演化的渐进式发展路线；这条路看似长且艰难，但实际上更快。有了低级别技术加数据的积累，再通过L2、L2+这类的高级驾驶辅助等系统不断引入更新技术、更大的算力、更好的传感器，甚至包括OTA的迭代，都可以证明这件事虽长久但速度很快。在国内，很多主机厂也证明这条路线是一条非常可行的，可通向无人驾驶最高峰的路线。

　　此外，自动驾驶需要大量路演数据的积累让自身进化，可以看到，特斯拉的发展速度比Waymo快，虽然一开始Waymo是全副武装，特斯拉是从头开始，但它的进化速度非超乎想象。特斯拉进化速度不仅仅是以软件为主，一定是需要更强大的硬件作为载体，并且这个硬件载体需要不断的进化，以及自身闭环系统的不断进化，才能飞速发展。特斯拉的驾驶数据以每天行驶总里程2000万公里的速度在增加，2020年官方数据显示，其总里程已经达到33亿英里，这个数据远超其他自动驾驶类型的车辆。数据多的原因是用户在帮助积累这个行驶里程，而不仅是测试车本身。

　　在这样一个赛道里面，我们会去想智能汽车赛道跟手机、电脑两个行业有什么区别？回顾历史，电脑有英特尔、有微软，然后出现了联想等。那汽车是什么样的组合？我们发现比如在欧洲，宝马和Mobileye结合比较紧密，奔驰和英伟达形成组合，国内则有OEM和地平线的组合。主机厂有强大的软件和芯片公司进行整合，其实在今天看起来车企与科技公司的跨界组合是非常流行的方式。

　　那么有此得出，汽车智能芯片和操作系统才是智能汽车生态的底层基石。过去PC时代有IBM、有联想，芯片会有英特尔，操作系统会有Windows；在终端方面也是百花齐放，因为用户有不同的需求，可能是电脑的厚度，可能是手机的大小；但是在底层的芯片和操作系统方面却是惊人的统一。在现代的手机时代也诞生了两种类型的终端，一种是苹果和IOS，另外一种是安卓，但是他们背后可以看到共同的供应商，尤其是在芯片产业链里面，上游往往容易形成同一个生态。

　　今天智能汽车的终端领域也划分了不同厂商，小鹏、蔚来、理想、特斯拉；但是操作系统，你可能只能看见安卓，芯片只能看到英特尔，因为生态一旦形成，就是马太效应，强者愈强，垄断者地位很难被撼动。不过现在有了地平线，对芯片与操作系统均有研究，并且在智能操作系统关乎整个汽车生态的时代，地平线已经有了先发的优势，占住了关键的窗口期。

　　我们再从电子架构来讲，目前分布式ECU的架构已经到头，今年看到大部分的需求都是在“控制机制”的域架构中，这些领域分为几大块，例如娱乐域、自动驾驶域，自动驾驶还分为泊车等功能域。而就从自动驾驶来看，它有一个非常明显的特征，在域架构中，它没有办法集中到某一个点，因为没有合适的芯片。而特斯拉开始研发中央计算架构，比如下一代的4.0系统，把车身、娱乐、自动驾驶都集成起来，形成四合一的芯片利用云计算和单车计算，将信息资源池化，形成集中控制。

　　说到算力，AI计算是自动驾驶的核心，不光是自动驾驶，包括车内的人机交互。因为我们把汽车定义为机器人，你和机器人的交互是按键或者触摸，这种形态非常的奇怪，属于指令式；而真正和机器人的交互方式，是人和机器人都站在“人”这个领域，交互是自然的方式交互，自然的交互方式就需要大量的计算，包括感知、建模、预测和决策等。现在大部分的算力都放在AI感知计算上。但是最前沿的技术里面，包括预测、规划决策都是大量的使用AI来处理，我们对芯片架构的思考，要从过去的AI计算，逻辑辅助，到实现完全AI计算，就需要高算力芯片的支持。

　　有了高算力，接下来就是传感器。大分辨率摄像头马上量产，不仅是摄像头的分辨率，整车摄像头的数量也变多了，数据量上去对于算力更是井喷式的需求。固态激光雷达密度越来越高，两千多点的毫米波雷达也很快面世，这都是对感知的需求变得异常强烈。

　　过去算力的提升可能是线性的增长，但根据最近的数据显示，让我们要对这件事有全新的认知。现在好多OEM厂家宣布1000 TOPS的算力，不知道够不够，但未来至少是500 TOPS起步。现在全球开始了军备竞赛，这对于地平线也是好事情。至于为什么需要这么高的算力，特斯拉在3.0系统上是144 TOPS的算力，小鹏应该是200 TOPS左右的算力，整个计算平台中地平线的性能非常领先，不光物理算力领先，在效能上也非常领先，我们下一代的征程5代的芯片会做到单芯片90多的算力，20瓦不到的单芯片的能耗还将包含功能安全，满足计算平台的需求，地平线本身也提供从芯片到可选择算法，包括工具链也有开放的平台，和行业的合作伙伴一起共创时代。

　　汽车芯片本身很难，主要原因是开发周期长、难度大、硬核急，不单是功能安全、信息安全，包括体系等，这只是芯片本身，真正一个芯片想上车需要完整的一套工具链体系。每一家都是争先恐后往前跑，不但要做出高芯片，还是要把芯片应用到车上。比如特斯拉X1的芯片，相对PX2来讲有20倍的提升，真正算力来讲是21倍的提升。多的倍数是从哪来的，是从算力，这里面包括编写、软件算法本身、芯片的架构，如果芯片架构不好的话，芯片的效能就会非常低。

　　汽车的马力是用户能感知到的，例如0-100km/h加速时间，用户能感知到的是真正的性能，而算力只是一个参考的数据。地平线之所以能够做到这一点，因为地平线这个团队是从软件中来的，所以我们要做世界级的AI算法，从软件中定义芯片高性能的架构设计，把芯片做出来应用到汽车中，再回到软件里高效的支持合作伙伴所需要的的高算力性能芯片。

　　从2020年到现在已经有四款量产车型使用了我们的芯片，另外还有很多没有公布的车型。从产品路线讲，我们的2代单芯片可以做智能座舱的芯片，并可以延伸到做L2级别的驾驶辅助系统中的ADAS，以及多核芯片，满足车内座舱人机的多模交互，包括语言图象，还包括在更高级别的自动驾驶里面。

　　地平线现在正在构建底层芯片架构，搭建车载中央计算平台，以芯片为主体，到感知平台，这里面包括各种各样的交互感知和车内的感知。我们在ADAS上已经获得了很多合作伙伴的认可；在智能座舱里面，我们做的是人机交互，能够给汽车提供人脸识别，视线的追踪，包括唇语命令等，让汽车更懂你。除此之外也可以支撑合作伙伴完成整套的数据闭环建设，没有数据闭环是称不上智能汽车的，从标定到训练，从数据设备赋能到AI模型构建，打造完整的数据闭环，才足以支撑整车的生命周期。

　　最后，地平线在现今这个用软件定义汽车的时代，以底层赋能者的身份，通过汽车智能芯片、AI开发工具、参考算法技术等去服务整个行业。谢谢大家！

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