地平線副總裁、智能駕駛產(chǎn)品線總經(jīng)理　張玉峰

　　非常感謝，很榮幸參加預(yù)見未來和大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能研討，今天我代表地平線來探討一下AI邊緣計算如何助力智能駕駛。

　　我們地平線的使命是賦能萬物，讓每個人生活更安全，更美好。我們通過邊緣AI計算幫助行業(yè)減少云端的壓力，從我們拿到分析報告來看，人工智能將會讓生活變得安全美好，到2025年關(guān)鍵生活質(zhì)量指標(biāo)提升60%，這里包括疾病負(fù)擔(dān)降低10%-15%，跟我們智能駕駛和出行相關(guān)是左上兩個領(lǐng)域，也就是我們的安全駕駛、自動駕駛、輔助駕駛，五百萬城市中每年可拯救30-300人的生命。

　　各位發(fā)言嘉賓提到了，包括張總也提到了ZB，全球所有沙灘數(shù)出來的沙子是一個ZB，這里有超過四分之一的實(shí)時數(shù)據(jù)，有五分之一有生存安危的數(shù)據(jù)，是很難壓縮的。

　　迎接海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵是什么?是如何去能夠?qū)崟r計算，減少反應(yīng)延遲，提高可能性和數(shù)據(jù)隱私和安全方面的合規(guī)操作實(shí)踐，以及整個的傳輸和存儲，如果不在邊緣進(jìn)行計算，將會帶來基礎(chǔ)設(shè)施成本，還有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸成本的增加，我們拿到一份報告也提到說，邊緣AI數(shù)據(jù)處理器的市場也大于云端市場。5G也是這兩年非?；馃岬脑掝}，5G高傳輸率解決在端上的傳輸?shù)膶?shí)施的實(shí)現(xiàn)，其實(shí)沒有解決的問題是，5G并沒有辦法給主干網(wǎng)帶來質(zhì)的提升，大概目前來看，5G能夠把數(shù)據(jù)搬運(yùn)的距離也就是七八百米的距離，在5G基站形成一個數(shù)據(jù)的堰塞湖，而這其實(shí)更是打開了邊緣計算的商機(jī)和市場。5G值得肯定一方面，肯定是高可靠性的保障，對像V2X這樣的技術(shù)進(jìn)行極大的賦能，使其變得更容易落地。

　　面向智能駕駛的場景，我們列舉典型的場景，首先，從ADAS場景來看，視覺感知在ADAS扮演越來越重要的角色，已經(jīng)出現(xiàn)了越來越多的車型配備了多個攝像頭，分辨率的要求是向更高于兩百萬像素的方向發(fā)展，這里產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也是爆發(fā)式增長。其次是高級別自動駕駛，第一個自動駕駛主題的演講其實(shí)很多嘉賓的很多行業(yè)觀點(diǎn)都分享了，自動駕駛時代將會有更多類型的傳感器和數(shù)據(jù)，這是對邊緣的計算，車上的實(shí)時數(shù)據(jù)帶來挑戰(zhàn)。然后是高精地圖與定位，基于激光雷達(dá)的方案的優(yōu)勢，肯是在于高精準(zhǔn)度，同時也是高成本的，基于視覺的高精地圖技術(shù)是可以帶來低成本，眾包的方式能夠讓一個高精地圖順應(yīng)城區(qū)，在其他場景下實(shí)際生活中面臨的路礦會發(fā)生變化，會有部分道路關(guān)閉，還有交通指示牌的變化，還有共同協(xié)同的數(shù)據(jù)采集和運(yùn)算。最后是車內(nèi)的智能交互，包括張總提到說智能場景下對于車內(nèi)駕駛員，對于乘客更充分的理解，以及智能化人機(jī)交互，那就涉及視覺的采集，不僅是視覺，還有語音的采集和分析，語音和視覺共同分析理解車內(nèi)的行為、車內(nèi)人員的想法，讓車更主動的作出判斷，主動的調(diào)整適應(yīng)人的需求，這里都是涉及到很多的數(shù)據(jù)在車內(nèi)的實(shí)時處理。

　　每輛自動駕駛車每一天產(chǎn)生600-1000TB計算，兩千輛自動駕駛車一天的數(shù)據(jù)就相當(dāng)于2015年我們整個人類文明一天的數(shù)據(jù)量，所以是非常大的。從不同級別自動駕駛的演進(jìn)來看，自動駕駛每上升一級都會產(chǎn)生相應(yīng)的數(shù)據(jù)量的增加，以及對邊緣處理器的能力要求的增長，也就是算力的需求的增長，每次都是十幾倍的增長需求。實(shí)現(xiàn)L4的自動駕駛，可能需要300多個萬億次每秒計算的能力，所以自動駕駛對于邊緣的處理器的要求，尤其是人工處理要求會越來越高。

　　這背后核心驅(qū)動力無非是在自動駕駛軟件算法的不同級別，在不同的時間，在不同的SAE級別上，對于算力和計算量的要求是不同的，對于L0-L2的感知，計算需求并不太大，包括激光雷達(dá)和視覺，從感知到建模，會有到幾個數(shù)量級的增長，而對于路徑規(guī)劃的算法，它所需要的計算量在感知技術(shù)上再上升幾個數(shù)量級，因?yàn)榕袛嗌磉呑攒囍車膸资v車和行人可能達(dá)到的位置，是一個爆炸式的增長。回到邊緣計算，它具有高可靠性，安全合規(guī)，實(shí)時計算，低延遲等等優(yōu)勢，將推動破解自動駕駛的核心難題。

　　我們談預(yù)見未來，我們走過了PC筆記本時代，有十幾億的數(shù)據(jù)量和設(shè)備量，智能手機(jī)時代是翻了數(shù)倍，隨著人工智能的技術(shù)突破我們即將迎來的是機(jī)器人時代，在人工智能賦能萬物、萬物智能的時代，自動駕駛汽車可以說是人工智能機(jī)器人時代的珠穆朗瑪峰，因?yàn)榉浅８叩囊?，極大的活動范圍，不同的工作狀況和時間、天氣都可以駕駛，是遠(yuǎn)超于其他類型的機(jī)器人。而地平線致力于方向之一就是在自動駕駛所需要的邊緣AI處理器和核心的AI算法，智能化的關(guān)鍵就是機(jī)器人“大腦”的進(jìn)化。

　　我們在過去幾十年計算機(jī)的算力發(fā)展是符合摩爾定律的，每一美金可以買到的算力每十八個月可以翻倍，成本和能效可以下降。我們現(xiàn)在能夠達(dá)到的能力其實(shí)相當(dāng)于一個老鼠大腦的能力，我們預(yù)見在2025年，可以用一千美金買到一千TOPS的算力，能夠滿足L4-L5自動駕駛的計算需求。摩爾定律在進(jìn)入二十一世紀(jì)時候，由于物理限制的存在，晶體管大小已經(jīng)達(dá)到納米級，繼續(xù)靠降低體積換算力增長的方式也面臨很多挑戰(zhàn)，我們地平線所在做的使其是，結(jié)合場景，通過算法和芯片架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計，把摩爾定律繼續(xù)保持下去。我們可以繼續(xù)延遲每18個月翻倍的速度，這個得益于我們在架構(gòu)，包括系統(tǒng)軟件，包括編輯工具綜合的優(yōu)化，協(xié)同設(shè)計，以及算法結(jié)合場景解決問題。

　　我們曾經(jīng)將能耗、性能、面積，做為評價芯片性能的核心指標(biāo)。而如今，AI芯片的性能需要有新的評估維度，從能源轉(zhuǎn)化為計算的效率(TOPS/Watt)、算力成本(TOPS/$)、算力利用率(Utilization Rate)、算力轉(zhuǎn)化為AI輸出的效率(AI Perf/TOPS)——這四個有效算力的維度，來重新定義AI芯片的真實(shí)性能。

　　人工智能在中國其實(shí)起跑并不晚，我們在AI論文產(chǎn)出是最多的國家，我們也成為全球最吸金的國家，我們產(chǎn)業(yè)化規(guī)模在全球也是處于領(lǐng)先地位。但是中國AI產(chǎn)業(yè)中基礎(chǔ)硬件規(guī)模相對不足，我們處理器市場也是國外的巨頭主導(dǎo)，包括英飛凌也是有非常高的市場份額，地平線從一開始就選擇了這樣一個高門檻但是對產(chǎn)業(yè)發(fā)展非常重要的一個基礎(chǔ)領(lǐng)域——AI芯片。

　　關(guān)于地平線本身發(fā)展?fàn)顟B(tài)和進(jìn)展，我在這里向大家匯報更新一下。8月30日在地平線上海開了一個媒體發(fā)布會，正式推出了量產(chǎn)的車規(guī)級AI芯片——征程二代處理器。它的直接對標(biāo)國際最領(lǐng)先的產(chǎn)品，就是以色列量產(chǎn)產(chǎn)品，而我們在功耗和成本方面都有非常好的優(yōu)勢。

　　我們也基于征程二代處理器，面向ADAS場景，推出了相應(yīng)的視覺感知方案，這里頭我覺得還是播放一段視頻，這個是支持24個大類的場景，我們是可以基于像素可以分割出來的，有機(jī)會歡迎大家到北京辦公室體驗(yàn)。目前我們已在全球5個國家獲得了前裝定點(diǎn)項目，兩年內(nèi)將有百萬級的裝車量。

　　我們面向自動駕駛計算平臺，去年已經(jīng)登陸了北美的領(lǐng)先自動駕駛車隊數(shù)百輛，今年我們會在出租車這塊繼續(xù)的部署和協(xié)助賦能客戶完成研發(fā)和測試以及落地，會達(dá)到千輛無人車的量級。然后在車內(nèi)交互這塊，在明年四五月份就有主力車型前裝量產(chǎn)，基于感知的交互方案，一個特點(diǎn)就是結(jié)合視覺和語音的融合感知，讓車內(nèi)交互更加智慧，能夠主動感受用戶行為，提供用戶喜歡的交互。

　　地平線定位為Tier2，作為一級供應(yīng)商的合作伙伴，向OEM主機(jī)廠提供方案，謝謝大家!