专访地平线创办人:国内首个款式车规级AI集成电
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边缘计算要实时性、低延迟,与数据中心的计算不同。但同时,它对算力的要求一点都不低。边缘的人工智能处理器是未来科技竞争的主战场,是一个制高点。

“整个芯片的研发需要底层很多的支撑要素,这些我国都还没有能力自主可控。”他告诉南都记者,目前中国整个芯片行业在晶圆和设计软件两方面与国外顶尖水平均有巨大差距,国内芯片厂商做研发的底层要素仍高度依赖国外。其中首先是生产芯片的晶圆厂,目前全世界最先进也是最主流的是台积电和三星,中国芯片最领先的制程工艺目前做到28纳米,而台积电已经做到5纳米。此外设计芯片架构的工具软件,基本上也来自两大美国企业,无法做到自主可控。

余凯:机器人时代。比如说我们不太关心云端的计算,我们更关心边缘测跟终端的计算。自动驾驶其实车就是机器人。

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作者:徐劲聪返回搜狐,查看更多

余凯:这个里面,在国内,首先一点产业分工一直都是不太明确的,不像在国外,产业链整个发展相对健康。但是如果没有一个健康有序产业链、产业生态的发展,整个行业发展是不快的。

总结来说,未来边缘的AI芯片实际上是未来智慧城市的底层核心技术,只有这个技术不断往前推进,我们城市的安全、效率才会越来越高,大家在城市的生活才会越来越美好。

余凯认为,在中国做智能驾驶芯片的优势在于有庞大的汽车市场容量,以及更了解中国的路况情况和消费者需求。“客观来讲我们还是有一些优势的,即使跟美国市场比。我们最新的面向四级自动驾驶提供的深度学习计算平台,跟英伟达的四级自动驾驶的计算平台比功耗是他们的1/10,由于有这样的竞争力,我们在美国反而赢得大单,在美国多个城市部署四级自动驾驶的出租车方案,今年年底就有数百台部署。”

余凯:首先一点,在业界有三个阶段。通常来讲很多芯片企业会说发布,发布的只是他未来的一个产品,路标,并没有真正流片,大部分的发布会都是这个形式。

围绕边缘的人工智能处理器,我们的首要核心,还是自动驾驶。在攀登这个高峰的过程中,一路都会有收获,包括智慧城市、智慧零售、智能制造,都是边缘处理器的应用场景。

从整数运算能力、浮点运算能力以及功耗等几方面对比,国外产品算力较高而国内 AI 芯片在能耗比方面存在优势。但车载智能计算平台的性能方面国外仍处于领先地位,且部分国外计算平台已实现量产。

问:您之前在公司也提到要“打碎自我,自我进化”,地平线今年4月份发布了AI on Horizon战略,做芯片解决方案赋能者。这是一个很大的转变,因为地平线的业务之前可能还稍微分散一些。能不能谈一下,在这个转变过程中您的一些思考?

拿自动驾驶来说,自动驾驶分为 Level 到 Level 5 共 5 级,5 级就是全天全路况,全工况的无人驾驶。在这里有一个很有趣的趋势,自动驾驶每往上升一级,它的计算量就增加了一个数量级。

采写 南都记者 徐劲聪

问:怎么定义机器人时代和AI时代?

边缘计算的五大优势

芯片自主程度几何?晶圆和设计软件仍依赖国外

所以,核心来讲,为什么对于地平线,我自己从事人工智能这么长时间,为什么我选择一条这么难的路呢?而不是简简单单的做软件算法,核心来讲还是它太重要了,太核心了。

车载端的感知的计算,未来一方面是在路端,通过传感器,边缘计算去感知复杂的车流。同时车端也有边缘计算,去感知周围的情况,这种V2V通讯可以了解到全面的路况动态,从而去达到未来比较高效的交通系统。也许未来的交通路口是这样的。

不过他同时称,目前全球的芯片产业已经形成生态,追求自主可控并不意味着封闭。”地平线的核心是希望像英伟达GPU、谷歌TPU这样能够设计出世界最领先的人工智能自动驾驶处理器,至于设计里面用到的工具,我们会使用国际上最好的工具。”余凯说。

我记得在是哪一年来着,2017年那时候我们已经是他们的客户了,当时邀请我去台积电跟台积电所有高管交流人工智能计算的未来,那个时候大家都觉得很兴奋。

AI未来的发展,必然会促进智慧城市的建设。边缘计算,会覆盖生活的每一天——从家里出发,在路上,在工作的场景里。毫无疑问,这里会产生大量场景和数据。

数据、算力、算法,作为人工智能的生长动力之一,算力随着摩尔定律的进展一直以比较平稳的速度发展。“目前每1000美金能买到的算力大概等于小鼠的大脑,随着2025年左右摩尔定律达到穷尽,每1000美金能买到的算力能达到人脑水平,将能很好地支撑起高级无人驾驶。”在第二届中国汽车电子大会上,地平线创始人兼CEO余凯博士表示,人类在进入信息时代后,算力的阶段性发展总是能催生相应的产业和一批企业,例如从大型机时代的IBM,到PC时代的英特尔、微软,再到移动互联网的苹果、高通、华为、阿里巴巴等。而随着算力继续推进,智能驾驶将成为一个庞大的新兴产业。

人工智能计算在那个时候,地平线开始做的时候,芯片这件事情确实是一个非常早期小众的事情。但是台积电它的地位毕竟不一样,它一直都在看产业趋势,所以我们都有这种未来观。虽然两个不同的企业,一个巨大,作为产业领导者,另外一个是一个新兴产业的先行者。但是因为我们都具有同样的未来观,所以在这点倒是能够走到一起来的。

边缘计算之所以这么重要,是因为它确实会让城市的生活变得更加安全,更加美好。

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问:能否谈一下征程二代的商业化,以及地平线在自动驾驶领域整体布局和思考?

同时他还预测,到 2025 年,每一千美金能够买到的算力相当于 1000 个T,足以支撑五级无人驾驶所需要的计算需求。如果基于此继续开发与之匹配的软件系统,预计到 2030 年,真正的五级的无人驾驶将成为可能。而技术趋势有趣的地方在于—— 1000 个T的算力正好和人类大脑的算力相当,这也是摩尔定律一个值得玩味的发展结果。

余凯认为,三类企业中,传统SOC厂商在人工智能方面的技术积累有所欠缺,优势主要在车载娱乐系统。而半导体企业和软件公司由于较早布局拥有更深的积累。

问:地平线目前除了在车载芯片这块,也关注AIoT这个领域。地平线是否比较看重的就是这两个领域?

我们现在处在一个大数据时代,但我想业界或多或少已经达成了一个模糊的共识:未来,我们将进入一个大计算时代。因为数据其实是无穷无尽的,关键是能不能通过计算让数据产生价值。

9月12日-9月14日,2018第二届中国汽车电子大会在广州举行,地平线创始人余凯在大会演讲中表示,随着摩尔定律的进展,预计到2025年每1000美金可以买到相当于人脑水平的算力,以这个级别的算力在技术上完全可以支撑高级无人驾驶。

所以,最终来讲其实是一个竞争的游戏。但是上次有个统计,说市值得最后高的企业就两类,一类是互联网企业,一类是半导体企业。这一类企业里面,我觉得中国应该会产生这种产业巨头。

还有一点,我们也看到一些趋势,数据的计算很重要。去年我们看阿尔法狗升级了一代,新的阿尔法狗是不需要人类堆积的数据学习,完全通过虚拟的方案,一个形象的比喻是叫“左右互搏”,去提升它的算力。

据了解,地平线公司创办于2015年7月,创始人兼CEO余凯博士为“千人计划”专家、科技部新一代人工智能战略咨询委员会成员、百度深度学习研究院创始人。此外,团队中还包括多位来自百度、Facebook、华为、三星等企业的研发专家。其核心业务为开发嵌入式人工智能平台,目前已自主研发出面向智能驾驶的征程(Journey)系列处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)系列处理器,将分别用于智能驾驶和智慧城市领域。

3、关于地平线的定位

绝大多数的企业觉得软件和硬件的结合这个事情太重,不愿意做。但过去只有一家公司,只有一个人这么做了,就是乔布斯跟他领导的苹果公司。所以我们看到整个的移动时代,唯一一家做软硬结合的就是苹果公司,芯片和软件操作系统都是自己研发的。

三类企业竞争,软件企业做软硬结合最有前景?

在余凯看来,与巨头相比,地平线的优势在于:软硬件高度协同带来的技术领先,提前布局AI芯片领域的先发优势,定位产业赋能者以及专注于核心业务。

今天一千美金相当于一个iPhone可以买到的算力。从 2017 年开始,实际上摩尔定律也发生了新的变化,因为我们的物理制程已经开始变化,最近行业在攻克五纳米这样的制程。但是继续往上的话,会越来越难,因为原子是0. 1 纳米,人类在芯片制造工艺上已经逼近原子的极限,物理制程就不能继续推进摩尔定律往前发展。

“我个人的看法,第三类企业会更加有未来,因为第三类企业知道人工智能的发展趋势。我们知道芯片研发的周期跟软件迭代不一样,从一个芯片的设计开始到最后进入产品差不多要三年,如果是车规级的通常来讲要四到五年时间,这么长的周期,也就意味着在芯片开发阶段就得知道五年以后车端的应用软件是怎么样的,硬件公司由于缺乏对软件趋势的判断,所以基本上会基于当前人工智能的理解去设计芯片架构。”余凯说,“人工智能其实是软件来带动硬件架构的发展,从感知到决策,深度学习之后还有增强学习,增强学习再往后发展还有通用人工智能,这些发展本质上是人工智能的基础理论去驱动的,首先体现在软件,然后拉动硬件的设计架构,使软件能够更加高效地计算。”因此他认为,在三个势力之间竞争博弈时,前两类从芯片公司的角度做会面临这种瓶颈。而以软件人工智能研发为先导进行硬件结合的企业未来会更有机会。

问:地平线是国内最早找台积电做流片的AI芯片企业,台积电主要给一些大厂代工,当时地平线刚刚流片的时候应该需求不是特别大,当时是怎么说服台积电合作的?

中美两个国家,到目前为止,在这方面大量投入去研发的,美国就是Google和微软。中国真正投入这么大力量在软件算法和芯片架构创新方面,现在为止地平线是走在前面的。我们希望能够在这个领域,在公司成立十年的时候成为全球最大的AI芯片的公司。

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问:地平线更专注于自动驾驶芯片领域,但是这个行业目前可能面临一些现实的困难,你怎么看自动驾驶的未来?

新摩尔定律不仅仅是通过物理制程,还要通过软件与硬件的结合。讲到这一点,我们一定会回顾计算机发展历史上很有影响力的一位人物——Alan Kay。他有一个思想,非常具有前瞻性:叫“软件和硬件的结合”。他说如果人要想真正的做好软件,一定要做好硬件。

据介绍,目前地平线已与许多整车厂商展开合作,包括奥迪、上汽、广汽、比亚迪、长安、蔚来汽车等,并于今年推出了芯片样片。“一般车规级的芯片先是样片,再经过车规级认证,才能够推出车规级芯片。”余凯说,该芯片突破了四级自动驾驶,考虑到国内路况复杂,将主要卖给国外厂商,而面向中国将提供可满足三级自动驾驶的处理器,以赶上整车厂商预计2020年推出三级自动驾驶辅助系统的时间点。

第三点就是我们更加的专注,这是我们的核心业务,但是,我想巨头,基本上就是everything,软件、硬件、整车集成包括运营,恨不得自己的儿子直接运营把爹给replace了。所以我们的定位就是更加专注。

分享一个报告数据,预计到 2025 年,全球数据量将以 10 倍速剧增至163ZB,这个数据量远超过任何互联网公司现在所储备的数据量。

余凯在接受采访时表示,目前来看主要有三类企业参与汽车人工智能处理器的竞争。其中第一类是传统SOC厂商,包括飞利浦创办的恩智浦、德州仪器等,第二类是半导体企业如英特尔、英伟达等,第三类则是以软件算法为先导,进行软硬件结合方式开发的企业,例如谷歌开发了人工智能芯片TPU,地平线也属于此类。

把大家这种不同的思想能够去达成一个共识,我们要做低而不是做高,我们要做少而不是做多,我们要成就客户而不是成就自己。所以这些都是一个思想大讨论,也是一个建立共识的过程。建立共识的过程那一定是包括抛弃跟打碎自己过去的一些想法,真正变成一个产业赋能者。

以下是余凯演讲全文,分享地平线在边缘计算方面的工作和思考:

《车载智能计算平台白皮书》显示,目前车载智能计算平台AI 芯片性能方面国内典型产品存在优势,目前国外 AI 芯片的典型产品主要有英伟达的 Xavier 以及英特尔的 EyeQ4。国内企业如百度、地平线、寒武纪等也推出了 AI 芯片。

在这个过程中,地平线考虑的核心任务也发生了变化。“地平线在过去3年的时间里,我们的主要核心任务,第一个是建造一个业界无以伦比的软件、硬件的研发团队。第二个是向业界证明地平线是能够从硬到软、从软到硬并且交付给客户完整的芯片解决方案,我们能够流片,能够把方案给开发出来,并且能够交付量产。”

城市是人工智能非常重要的场景,在这个场景中有交通、有驾驶、有大量的人机交互,计算一定是发生在数据爆发的场景里,而现在数据大量产生和爆发的地方就是在城市。

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“突然有一家创业公司去闯入这样的一个领域,说是要成为未来人工智能时代的英特尔,我觉得台积电在想谁是下一个英特尔吧。”在余凯看来,对人工智能共同的未来观是两家公司走到了一起原因。“虽然两家不同的企业,一家作为产业领导者,另外一家是一个新兴产业的先行者。但是因为我们都具有同样的未来观,所以在这点倒是能够走到一起来的。”

这个应用场景,无论是智慧城市还是辅助驾驶、自动驾驶,最大的场景就是在中国,所以其实在中国做到第一的话,估计就是世界第一。我们看汽车市场,去年是 2800 万辆,美国是 1700 万辆,今年中国会保持 2500 万辆的规模,所以中国确实是第一大的场景。

原标题:地平线创始人余凯:2025年每一千美金将可买到人脑水平算力

所以把这一步走完我们才觉得,才可以正式的,不叫发布了,叫推出了,地平线这次正式推出车规级的AI处理器征程二代。所以地平线,我们两次对外的发布会其实是跟业界很多其他同行伙伴是不一样的,我们都是现场演示芯片它整体的系统效果,所以是正式推出,所以回答你的问题,就是有这么三个阶段。发布概念,这个在国内很流行。

我们强调边缘计算,是不是意味着我们的算力要打折扣?其实不是。

余凯在接受采访时透露,地平线是一家核心在于芯片设计的公司,类似于英伟达、高通等,自己没有生产芯片的晶圆厂,而是外包给台积电生产。

把辅助驾驶的功能越做越丰富,越做越全,然后从辅助驾驶到高等级的自动驾驶,我们会有在未来的6到12个月里面,我们还有更先进的制程跟工艺的车规级芯片,至少有两款芯片会流片。

边缘计算的AI处理器,可以说是今天我们整个智慧城市,自动驾驶的核心的技术基石。

2025年算力将满足高级无人驾驶

余凯:地平线可以说,我们的核心战略是这样的,自动驾驶的处理器,它一定是整个人工智能产业里面的珠穆朗玛,因为首先对于它的可靠性、稳定性要求非常高。它对于识别的准确性要求也非常高。在其他领域比如人脸识别,即使识别错了也不会发生生命安全问题,所以我们认为自动驾驶处理器是这个产业里面难度最高的,它是珠穆朗玛。

在这里我有一个预测,如果我们能够做到这一点,基本上到 2025 年的时候,每一千美金能够买到的算力相当于 1000 个T。这 1000 个T的算力,能够满足五级无人驾驶所需要的计算需求。基于此,我们继续开发匹配的软件系统,使得 2030 年的时候,真正的五级无人驾驶成为可能。

但是,深度学习处理器它的本质是为深度学习的软件服务的。所以,这两个之间一定要适配的很好,要不然的话处理器它不能够非常高效的去服务于这些软件算法,那这个处理器的效率是出不来的。就像我刚刚讲的世界上典型的用的最多的国外深度学习的处理器,实际上标出来的计算效率、计算能力是这样的,但是实际上得能利用这里面峰值效率的10%、20%,大部分是空转。地平线因为我能够把软件、硬件适配的更好,所以我们实际能比这种效率有效利用率提高好几倍。我刚才讲到了平均都是80%以上,在有一些网络结构的话我们还可以支持到90%以上。

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“走到今年年初的时候,其实我们就自然而然更加考虑商业化的问题,更加考虑在整个产业链里面我们扮演什么样的角色定位的问题。”余凯说。

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第二个优势,我们的产业定位是赋能者,我们在产业里面定位是Tier2,就是说我们并不是直接去做这种系统集成交付给整车厂。他们的定位有的定位是Tier1,有的是大家并不是那么了解。所以我们的产业底层赋能的定位要更加的清晰。这是第二点。

在PC时代,所有的计算都是在电脑上,是本地边缘计算。后来随着互联网发展,数据越来越往云端、中央上转,计算慢慢转移到了云端,转移到了云端计算。而从移动互联网开始到现在物联网,我们看到另外一个趋势,更多的计算从中央往边缘迁移。这带来的好处就是实时性、可靠性,设备在离线的情况下还可以正常运作。

余凯:合作关系,也会有局部的竞合关系。

在新的摩尔定律时代,我们相信通过软件和硬件的结合才能够继续推动摩尔定律,让人工智能,边缘计算真正成为可能。

说到这个地方,你刚刚所讲取舍跟阵痛,那我们就考虑,这里面自动驾驶计算它的控制决策这块我们做不做?从产业发展的分工来讲,我们也是做了很痛苦的决策就是我们不做。因为如果我们做的话,天然就会跟我们的客户竞争,这里面有很深的逻辑思考,从产业终局来讲对我们赋能的客户他们一定会做,我们要做什么呢?做真正帮助大家的,而不是跟大家抢饭碗的。

比如,自动驾驶汽车在路上跑的时候,过隧道的时候没有信号,车如何自动驾驶?一定要靠不依赖网络和云端的边缘计算。很多安防类的企业,他们有一些现在是靠WIFI联网处理,但是受信号和带宽影响很大,也需要边缘计算。

软件之外,对于芯片行业的硬件生产环节来说,制造工艺领先的台积电无疑是最佳选择,而地平线正是全球第一家到台积电流片的AI芯片企业。

地平线通过专注于AI处理器,希望可以打造一个开放的生态。通过把我们的软件赋能各行各业的合作伙伴,让大家能够享受边缘计算所带来的便捷。

在AI芯片的设计理念上,余凯从创业之初就倡导软件和硬件的高度协同,“这跟我自己的出身背景有关。我自己在创业之前从事了20多年的机器学习的算法研发,所以这是软件算法的背景,在开始做芯片设计的时候,我们的设计思想就会充分的去反应软件的这些思维。”余凯说。

我们正站在一个时代交替的节点上,可能我们自己都没有意识到。我们从大数据时代进入一个大计算时代,真正的大计算才是构成未来科技世界的根本。

余凯:英特尔主流业务是PC和数据中心处理器,我们不涉足这些业务。在局部上,我们产品形态、商业模式和英特尔收购的Mobileye有重叠,不可避免会产生一定竞争。 地平线当前推出来的,包括地平线这次推出来的这款处理器,将会对当前Mobileye主流产品EyeQ4产生竞争力。因为我们从功耗来讲比它还低一点,算力比它还强一点,我们都是在单芯片去主打L2和L2 Plus市场。把多芯片组合在一起,像特斯拉FSD那样的可以打高等级自动驾驶市场。

我们下一代基于摄像头端的嵌入式处理器:一两瓦的功耗,能够进行如此复杂的密集人群计算,所以我们可以做到将今天在服务器端的计算全部迁移到边缘平台。

发布概念、流片回来、然后越来越实了。接下来可以交付系统,我们是走到交付系统,这次我们是交付系统。因为我们这次已经拿到5个国家客户的前装定点,整个适配周期百万量级的上车。

地平线创始人兼CEO余凯在当天的演讲中强调:人类正从大数据时代走向大计算时代,边缘计算的趋势是全球互联网科技趋势“分久必合 合久必分”的结果。

所以我们虽然是这么小的一个初创企业,但是还是得到了非常有利的支持。尤其我们现在在面向未来的车规级的芯片研发方面,也会有很多交流。

进入“新摩尔定律”时代

余凯:对。因为手机芯片出来这些问题其实影响也不大,但是汽车的主动安全AI处理器如果出了问题的话,那影响的就是生命。

以数据驱动的新工业革命时代:算力是第一生产力

走到今年年初的时候,其实我们就自然而然的更加的考虑商业化的问题,更加考虑在整个产业链里面我们扮演什么样的角色定位的问题。我觉得在技术研发阶段相对来讲,少考虑这些事情,你在证明自己的产品能力的时候,也不太考虑这个问题。但一旦这两关都过了以后,那就一定要去每天面对客户,要告诉客户我给你创造什么价值,我的定位是什么。

地平线也是认定了这样的未来,我们认为算力是未来社会核心技术实力的制高点。

余凯认为,自动驾驶AI芯片是整个人工智能产业里的珠穆朗玛,因为对于它的可靠性、稳定性、识别的准确性等要求非常高,自动驾驶AI芯片也是地平线的核心战略。但考虑到地平线给自己的定位,余凯表示,自动驾驶计算的控制决策地平线不会做,因为那会与客户产生竞争。

这是什么概念?我们稍微回顾一下摩尔定律,过去一百年,平均来讲每一千美金大概能买到的算力是这样的增长的曲线.

这个过程,因为毕竟地平线这样的一个背景,大家都这么有想法的一群人,所以建立这么一个过程,同时,思想统一了以后就要建立组织,建立这样的组织形态,这都是一个过程。所以我觉得能够活下来的企业,其实都是一只革命队伍,革命队伍跟土匪不一样的是它肯定是有纲领、有使命、有自治。并且是经过了不断的迭代。

更多的计算正从中央往边缘迁移

问:在这个过程中,公司内部有没有进行一些组织方面的调整?

分久必合,合久必分,这在计算上也在发生。

余凯:地平线的优势首先一点还是非常强调软件跟硬件的高度协同所带来的这种技术优势,当然也包括我们的先发优势,我们比他们都早。这样的话,我们通常来讲是在同等的功耗跟成本上,能够提更高的有效算力,这是技术方面的优势。

自动驾驶也出现了这样的情况,更多的不是在实际的路面上去采集数据,提升在各种路况下的控制反应能力。更重要的是仿真,在虚拟世界的计算。

今年四月,地平线提出了AI on Horizon战略,更加聚焦于做底层核心技术赋能。在汽车行业里,地平线给自己的定位为Tier2,是Tier1和OEM的AI赋能者。

现如今,我们可以说是进入了“新摩尔定律”时代,要通过场景驱动,场景与任务、软件算法去驱动,这种架构模型使得摩尔定律能够继续往前奔跑。

“深度学习处理器它的本质是为深度学习的软件服务的,所以,这两个之间一定要适配的很好,要不然的话处理器它不能够非常高效的去服务于这些软件算法,那这个处理器的效率是出不来的。”余凯进一步解释软件与硬件协同的重要性。

很有意思的是,我们可以看到:1000T的算力正好和人类大脑的算力相当。这里面也不完全是巧合,因为自动驾驶需要在比较复杂的工况下,需要达到人类大脑这样的算力才能去应对这样的情况。所以这是摩尔定律很有意思的发展之一。

余凯:这还是设计理念的不同。当然有来源于地平线的人才储备的不一样,跟我自己的出身背景有关。我自己在创业之前从事了20多年的机器学习的算法研发,所以这是软件算法的背景。也就是说,我在开始做芯片设计的时候,我们的设计思想就会充分的去反应软件的这些思维。

这款芯片它除了车规以外,另外一个很大的进展就是,它的计算效率非常的高,也就是说,地平线倡导的是深度的软件跟硬件的高度协同。所以,我们相对来讲比一般的芯片公司更加懂AI的核心基础理论跟算法。我们又比一般的软件公司、算法公司更加的懂AI芯片的架构设计。所以这种硬件跟软件的联合迭代、联合设计使得整个计算效率,就是为人工智能神经网络计算我们的效率非常高。比如说首先单位的功耗,我们能够处理更复杂的神经网络运算,现在这款芯片2瓦功耗,我们可以做4个TOPS,但是这还不是最根本的。最根本的是,大部分的芯片它列出来都是峰值算力,但是它实际有效算力可能是它的峰值算力几分之一,可能是10%到20%,很多芯片是这样的,包括GPU。

车规级芯片的制造工艺要求非常高。通常来讲哪怕是同样设计的芯片,如果车规级的你都会看到会大很多,因为它的整个设计要足够的先进让你在各种情况下、各种温度和电池干扰情况下,它都还能正常工作。

余凯:目前我们在前装市场的话,我们去年主要是Robotaxi开始交付,在后装市场主要是给那些运营车辆DMS、ADS那些市场的。后装这块市场我们今年的话应该是亿级的收入。前装今年还不会有收入,因为才拿到定点,芯片才出来。芯片是你拿到定点以后在车级的测试验证还要差不多2年时间。

问: 地平线为什么能把软件跟硬件的协同做得更好?

目前世界上主流的大规模量产的智能驾驶的需求,其实还是L2和L2 Plus,尽管大家都讲自动驾驶和无人驾驶,但是无人驾驶和自动驾驶实际上大规模商业量产落地其实时间还挺久的,即使L3半自动驾驶,最近的市场,国际主流玩家,最强大的Tier1和车厂都认为L3和去年他们的认知比都往后后退了三年。

“后面我们会有一系列的road map,因为我们更长期的走,把辅助驾驶的功能越做越丰富,越做越全,然后从辅助驾驶到高等级的自动驾驶,我们会有在未来的6到12个月里面,我们还有更先进的制程跟工艺的车规级芯片,至少有两款芯片会流片。”对于地平线的下一步规划,余凯最后透露。

问:您提到了征程二代是针对前装,目前前装和后装这两块大概应收比例怎么样?

地平线在过去3年的时间里面,我们今年走过第4年了,3年的时间里,老实说,我们的主要核心任务还是第一个,建造一个业界无以伦比的软件、硬件的研发团队。第二个,向业界证明地平线是能够从硬到软、从软到硬并且交付给客户完整的芯片解决方案,我们能够流片,能够把方案给开发出来,并且能够交付量产。

所以这点的话,我们会花更多的精力思考地平线整个商业战略。那我们就提出AI on Horizon战略,AI on Horizon意思就是说我们想打造在人工智能边缘计算这个时代的底层的英特尔,然后我们在底层在下面赋能,这是商业模式。但是这个商业模式背后一个我们核心的价值观,这个价值观就是,成就客户、与客户同行。这就是我们为什么要定位成Tier2,意思就是说在最底层不跟大家竞争,我们不去做系统集成,我们不去往上面做应用,我们不去碰客户数据。这个定位,我觉得对地平线来讲是把它定位的,第一次在地平线历史上把这个东西定位的很清晰。但是它不光是告诉我们的客户,也告诉地平线的每一个员工,我们的使命更加强调的是什么。然后我们的行为准则是什么,所以,这点是我们整个打造内外一体的商业模式,清晰的战略以及我们要恪守的行为、价值观。

地平线成立四年,余凯认为公司走到了第二个重大的里程碑:第一个是成为台积电全球AI芯片的第一个客户,在2017底推出国内首款边缘AI芯片;第二个是推出国内第一款车规级AI芯片。

还有一种就是宣布流片成功,就是从台积电拿回来经过一些基本测试,发现这次的流片成功顺利。但是这件事情本身对很多芯片企业来说都是一个大槛,一个门槛,因为通常一次性流片成功的不多见。一次流片没有成功,通常来讲这是一个灾难性的事件,因为它是一个硬件,不像软件可以回来改。

余凯:很多。公司内部光讨论战略就讨论了大半年。因为你想想看,大部分来地平线的这些年轻人,各个都是以前无论是在高校里面还是老东家,其实都是佼佼者,个个都心高气傲,谁愿意爬地上服务客户啊。还有在产业链里面大家都想站的高一点,大部分人天然会想的是做多而不是做少。

当然地平线因为是这样的,我们在设计这芯片的时候又让这个芯片单个芯片可以覆盖辅助驾驶的,可是它的芯片接口设计可以集联,集联成一个更加高算力的计算平台,这就是我们的Matrix计算平台,现在这个已经大规模的交付给全球很多的Robotaxi的厂商。在这个市场里面我们也是非常有竞争能力的,功耗低、效率高。世界上很难找到我们这样功耗这么低效率这么高的。

余凯:我认为自动驾驶它一定是一个未来。我们在短期两、三年的时间里面或者三、四年时间里面常常会高估技术发展速度,但是十年时间来看的话常常会低估技术发展的速度,因为技术发展是指数性的,一开始走的很慢,然后就是歪着的走的很陡,它一般都是指数级的发展的。尤其是摩尔定律,摩尔定律的话基本是按照每五年成长十倍的速度,如果十年摩尔定律是成长一百倍。举个例子,这个一百倍是什么意思,假设起点是老鼠大脑的算力的时候,如果成长一百倍就成为人类大脑的算力了。因为老鼠的大脑计算能力和人类大脑算力基本是一百倍的差别。

2015年,地平线还是国内AI芯片领域独行者,如今,伴随着人工智能浪潮的崛起,AI芯片的赛道越来越拥堵,具体到地平线专注的自动驾驶AI芯片领域,头部玩家见的竞争也越来越激烈,多家国内初创AI芯片企业陆续进入这一市场,华为、百度、英特尔、英伟达等科技巨头也早有布局。

流片回来以后我们要做更加复杂的、充分的测试验证,并且不是说单个芯片验证测试,而是放在一个系统里面去测试验证,并且把系统参考设计、它的软件都得开发出来。然后可以证明给你的客户,你看这个芯片是可以交付给你的,你是可以去开发放到你的整车系统里面去的。

余凯:AI时代比如很多计算在云端分析商业数据股票什么的,那个跟我没关系。就是它能够自主行为,自主决策,能够帮助我们做很多事情。我觉得自动驾驶就是地平线的战略、肯定就是,我们希望前15年,到2030年都把精力花在自动驾驶里面,因为我觉得自动驾驶如果是成为自动驾驶领域英特尔,这个事情实现的话,那基本上就成为机器人时代的英特尔了,因为没有比这个自动驾驶更加的具有挑战、更加复杂的工况的机器人应用了。

问:对于车规级芯片来说,300瓦和100瓦意味着什么?

问:地平线这次推出的征程二代车规级芯片,最大的突破是什么?

问:所以是否可以理解为,车规级AI芯片的制造工艺要求比手机芯片更高?

所以,地平线现在已经走到了在整个技术上世界的前沿。所以我觉得越来越多的这种产业领导者、巨头愿意去跟地平线合作。包括我们现在主要股东里面其实地平线也还觉得蛮自豪的,全球最大的半导体企业里面前三家有两家,英特尔和海力士都是我们的股东。

余凯:300瓦和100瓦这么说吧,未来自动驾驶超过100瓦以上是不可接受的,它整个的功耗啊、散热啊、还有水冷啊这些,然后因为散热的话,实际上让电子元器件的可靠性、寿命都急剧的降低,这里面都有问题,包括供电也是问题。

以下为《深网》整理的专访实录:

1、关于征程二代AI芯片

问:主要是哪方面的突破?

问:您认为未来AI芯片行业会是一个什么样的市场格局?

问:竞争主要在哪些方面?

余凯:我们的思考就是一定要贴着产业发展规律去走,要尊重产业发展必然的客观规律。所以地平线并没有花那么多的力气去太多的过多的介入到无人驾驶这件事情里面,因为我们觉得这个离大规模的量产还比较久。

问:除了地平线,华为、百度、英伟达这些巨头也都在做车规级AI芯片,和他们相比,地平线的特点和优势是什么?

余凯:我个人认为核心能力还是计算能力的突破。所以为什么我选择这个方向呢?因为我认为这个是整个人工智能产业核心的核心。比如说我们看阿尔法狗,为什么今天超过出去人的想象,我记得当时也是腾讯网见证第二场,当时我和腾讯视频跟几个棋手主持现场,当时这些棋手都很震惊的,觉得阿尔法狗怎么这么厉害。但是其实你看阿尔法狗里面基础的算法在30年前都有了,比如说这里面的神经网络这些,可是为什么现在计算机下围棋能下过人呢?其实最大的原因还是过去的30年里面摩尔定律增长了一百万倍,使得过去完全不能买得起的计算能力,现在方寸之间实现了。

公司定位和行业竞争

所以回应你这个例子,有没有取舍,那我们就说好,我们就做这里面最核心的感知计算和定位以及它的预测,但是不做决策控制。听起来可能难以理解这些东西,但核心逻辑是我们做取舍,不做控制跟决策,不跟我们的客户抢生意。

问:这个战略,主要就是聚焦,聚焦往往意味着我们需要砍掉一些我们原来已经赚钱的业务。您觉得这个过程中有没有存在一些所谓转型期的“阵痛”或者战略调整期的“阵痛”?

我们的竞争对手给Robotaxi公司的通常都是300瓦、500瓦的功耗,我们给他们提供的是小于100瓦的功耗。所以差别巨大。

所以大家一开始会觉得怎么这么慢,但是十年之后它已经远超出你的想象了。所以我个人认为,自动驾驶,高等级自动驾驶在2025年,就是现在我们可以看到,在当前的2、3年里面,我觉得在实际的商用上很难有突破性的进展。但是在2025年到2030年之间会有很大的想象力空间,就是取得这种重大的突破。

余凯:下一步我们就要发布了。再后面我们会有一系列的road map,因为我们更长期的走,

因为我们地平线把软件跟硬件的协同做的更好,所以我们的峰值算力跟实际应用场景里的算力是非常接近的。我们有效利用率平均对各种神经网络来讲能做到80%以上,这样的话,我们实际算力远超业界同行的其他水平。我们开玩笑讲,本质上地平线是一个比较硬的软件公司,也是一个比较软的硬件公司。

真正现在给消费者和客户带来实际价值的并不是说话取代司机,而是让每个司机的驾驶过程更加的安全,更加的方便,更加的舒适。

2、关于行业竞争

问:英特尔也是地平线的股东,地平线和英特尔在这方面是什么关系?

但是我们也希望在攀登珠穆朗玛的过程中我们获得的Know-How能够去赋能汽车主动安全领域很多应用的需求者。这样的话,我们也会把我们每一代车规级的芯片都会Decorate成一个非车规级的处理去,去赋能非汽车行业产业伙伴。这里面不仅仅是AIoT也包括其他的很多应用领域。

但是实事求是的说,我们这款产品面向的是当前大规模量产车的主流需求,不去追求几百瓦功耗,上百T的算力,那些本质上是服务器端的,无所谓散热、无所谓供电、也无所谓车规这种要求。

余凯:好问题。我觉得这里面不会有很多的玩家,作为芯片,大家其实看到在美国市场产业发展的格局来讲,最后其实就几个芯片企业的巨头。因为它的门槛比较高,基本上你要是没有什么竞争优势的话,很快就会被淘汰掉。连一代产品的机会都没有给你,你一代产品投入进去就是一个巨大的投入。

“打碎自我,自我进化”这是余凯此前经常在公司提及的两个词,余凯透露此前公司内部花了大半年的时间讨论地平线的整体战略。

“车载AI芯片是人工智能行业的珠穆朗玛,也是自动驾驶实现大规模落地的前提。此次地平线率先推出首款车规级AI芯片不仅实现了中国车规级AI芯片量产零的突破,也补齐了国内自动驾驶产业生态建设的关键环节。”,2019世界人工智能大会期间的一场发布会上,地平线创始人余凯在介绍公司发布的新款AI芯片时这样说到。

不过,回过头来看,地平线与台积电的合作似乎顺利得出人意料,毕竟台积电作为芯片代工行业的领导者,而彼时刚刚创业的地平线和它选择AI芯片赛道,都还处于非常早期的起步阶段,地平线先期较少的流片订单量或许并不能满足台积电的胃口。

问:为什么地平线不是成为AI时代的英特尔,而是机器人时代的英特尔?

“我们为什么要定位成Tier2,意思就是说在最底层不跟大家竞争,我们不去做系统集成,我们不去往上面做应用,我们不去碰客户数据。”余凯解释“我们就做这里面最核心的感知计算和定位以及它的预测,但是不做决策控制。”

问:征程二代芯片地平线在年初宣布已经成功流片了,为什么到现在才正式发布。

余凯:我觉得肯定是有的。比如在我们AI计算这块,边缘计算这块,我们一直在讨论。因为地平线其实长远来讲我们希望做整个机器人时代的英特尔。我们在4年前公司还没成立的时候,在融资阶段就对媒体是这么说的。

余凯:这次最大的突破是我们推出国内第一款车规级的AI处理器。据我们了解是国内第一家。地平线毕竟在人工智能处理器这块起步比所有人都早,所以我们在车规级这块取得了一个突破,这个难度还是非常大的。因为车规级芯片整个的要求非常的严格。由于车的工况是完全不可控的,不像一个电子设备什么的是可控的。车本来就是天南地北,各种工况,所以它的要求,对半导体的设计要求是非常高的。

而难得的是,地平线在技术突破的同时,在商业化上也有所斩获。据地平线介绍,征程二代AI芯片已在高级别自动驾驶、辅助驾驶负责人创立地平线时就认准了AI芯片赛道,他在业内率先提出聚焦边缘人工智能芯片方向,并表示地平线要成为“机器人时代的英特尔”。

所以这点,地平线成立4年时间,走到是第二个milestone。回顾起来几个milestone,一个是说,整个台积电,大家知道台积电是像高通、英伟达背后其实都是台积电作为代工,我们是台积电全球AI芯片的第一个客户,在2017年6月,走到2017年年底的话,我们推出国内的第一款AI的边缘计算的AI芯片,到今天,我们走到一个重大的milestone,推出国内第一款车规级的AI芯片。这几个其实都是地平线走过来的一个一个主要的里程碑。

我们这款处理器针对的是辅助驾驶,并且针对的现在Mobileye主打产品的主流市场。自动驾驶、无人驾驶现在没有量,自动驾驶在哪啊?未来多少年会起量啊?所以产业发展我觉得还是要务实循序渐进,真正的为市场去创造价值这个是地平线的想法。

而对于地平线AI芯片主要应用的自动驾驶领域,余凯认为自动驾驶、高等级别自动驾驶在两三年内难有突破,但在2025年到2030年之间会有很大的想象空间。“我们在短期两、三年的时间或者三、四年时间常常会高估技术发展速度,但是十年时间来看的话常常会低估技术发展的速度。”余凯说。

余凯:对。所以对我们非常重视,这个证书是台积电的总裁魏哲家给我发的,因为那个时候地平线还是被看做一个战略级的客户跟合作伙伴。因为毕竟那个时候突然有一个创业公司去闯入这样的一个领域,说是要成为未来机器人时代的英特尔,这个本身,我觉得台积电在想谁是下一个英特尔吧,我估计。

问:最后一个问题,地平线的下一步是如何规划的?

车规级AI芯片是自动驾驶实现大规模落地的必要条件,但车规级芯片需要满足“高安全性、高可靠性、高稳定性”的技术标准要求,并且需要经过严苛的研发、制造、封装、测试和认证流程,因此相较于其他类型的芯片,车规级芯片的研发难度更高、研发周期也更长。

作为国内估值最高的AI芯片技术企业,地平线此次发布的是一款面向自动驾驶场景的车规级AI芯片——征程二代,据地平线介绍,这也是国内首款车规级AI芯片。

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