智能汽車的數(shù)字發(fā)動機

許暉

1.車輛智能必將到來

2.物聯(lián)網(wǎng)也將成為智能交通的溝通環(huán)節(jié)

2006年當我結束了門戶網(wǎng)站IT記者身份，轉投汽車領域執(zhí)業(yè)時，曾認為自己不再需要關注南北橋、總線甚至芯片等電子領域的消息。畢竟在當時而言，博世為解決汽車控制器通訊所提出的CAN 總線技術，其最遠40米，最高1Mbps的傳輸速率，對比同期服務于8086/8088計算機的ISA總線8MB/s 的速率來說，簡直就是原始社會。更別提隨后出現(xiàn)的如VESA、PCI甚至PCIe總線了。在拉線油門仍然興盛的年代，主宰汽車決策的，不就是駕駛員的大腦么？車載芯片這玩意，存在與否似乎并不是主機廠所關注的重點。

車輛為什么需要芯片

汽車與芯片，一種偏向機械另一種則傾向于電子，咋眼看上去貌似關系不大，可實際上倘若追溯起來，汽車與電子電器的結合可能從車燈上車的一刻就存在。如何讓車輛更安全、更省油、更智能;如何讓汽車從早期單一用電器需求，走向隨后如電噴、車身穩(wěn)定系統(tǒng)等等應用。車輛對芯片的需求在全球機電一體化的大趨勢之下已經(jīng)無處不在了。

有必要先給大家說一下到底什么是芯片。在電子學概念之中，半導體是一類材料的總稱，集成電路則是以半導體材料制成的大型電路集合，至于芯片則是由單一，或是多種不同類型的集成電路所制成的產(chǎn)品。舉個簡單點例子，半導體好比用各種纖維做出來不同材質的紙張，集成電路是這些紙張上寫出的單篇技術文章，至于芯片則是將多篇文章整合成具有更專業(yè)的科普雜志或者工具書籍。目前整個電子行業(yè)都在優(yōu)化各道工序的技術含量，譬如改進納米制程（更好的紙）、研發(fā)體積更小，功耗更低的ASIC 應用型專用集成電路（更簡短的工具手冊）、更強大的通用性CPU與GPU（更專業(yè)的工具書）等等。當然也有不少人把上面這三種東西統(tǒng)稱為車載半導體。

車載半導體按照功能類別可劃分為主控/ 計算類芯片、功率半導體（含模擬和混合信號IC）、傳感器、無線通信及車載接口類芯片、車用存儲器以及其他芯片（如專用ASSP等）幾大類型。隨著電氣化與智能化應用的增多，特別是當下大熱的車輛輔助駕駛、自動駕駛等直接影響車輛駕駛行為變革的技術不斷發(fā)展，車輛上對于車載半導體，特別是針對AI智能的主控/計算類芯片，不論安裝數(shù)量還是整車價值占比仍在不斷增長之中。

3.車載半導體

4.芯片制造屬于高科技產(chǎn)業(yè)

1.車載芯片為車輛提供各種各樣的A I應用場景

車載AI 芯片到底是啥“PU”

從APU～ZPU，估計用不了時間，26 個英文字母應該都能給PU處理器（Processing Unit）前面戴上一頂特有的帽子。對芯片領域略有研究的讀者應該最快聯(lián)想到的是膾炙人口的CPU、GPU等名稱。不過其實AI芯片所涉及的范疇實在是大了去了。廣義上而言，可以運行AI算法的都可以成為AI芯片，只不過效率高低有別，而狹義上來說，那些針對AI算法專門做了特殊加速設計的芯片才能算是AI芯片。AI芯片的核心技術就是神經(jīng)網(wǎng)絡加速器，也可以稱為深度學習加速器。目前依據(jù)處理器芯片的架構，可以劃分為幾個大類。

以英特爾、英偉達旗下的CPU、GPU為代表的通用型芯片，這些芯片基本從PC時代續(xù)存至今，并且歷經(jīng)了翻天覆地的技術變革，這兩者哪個更適合AI智能深度學習，用一個不太恰當?shù)谋扔骺赡芨菀桌斫狻PU可以看成一個或者多個研究生，他們能在10分鐘之內精確完成一道三重積分高數(shù)題目，但始終無法在相同時間內完成1000 道三位數(shù)加法題，而GPU則可以輕易完成，因為它代表著上千個小學生一起干活，雖然不一定能全做對，但是對于AI場景所需要的低精度浮點數(shù)，不會對計算出的概率產(chǎn)生大的偏差。那么幾個研究生指揮一群小學生工作效率可以極大化，也就解釋了為什么目前GPU搭配CPU工作是AI芯片的主流。

2.幾乎所有芯片架構都能稱為A I芯片

3.人工智能隨著時間發(fā)展已經(jīng)從易到難有了不小的進化

1.各種芯片種類

而深鑒科技DPU、百度XPU則可歸屬于基于FPGA的半定制化芯片，此類芯片能效比高，更接近底層I/O，通過冗余晶體管和連線實現(xiàn)邏輯可編程，計算效率高，適合圖計算、流式計算。半定制化的好處使用這類芯片的公司，可以依照自身發(fā)展的需求和實際情況設計出適合自己應用場景的產(chǎn)品，雖然解決方案之間可能大相徑庭，可是命門在于軟件算法的能力，軟件能力強，自然產(chǎn)品的競爭力也就更高。

既然有FPGA半定制化芯片，那么自然少不了ASIC這類全定制化芯片的存在了。顧名思義，ASIC是為實現(xiàn)特定要求而定制的芯片。除了不能擴展以外，在功耗、可靠性、體積方面都有優(yōu)勢，尤其在高性能、低功耗的移動端應用廣泛。谷歌的TPU、寒武紀的GPU，地平線的BPU都屬于ASIC芯片。實際上ASIC芯片里還有一個特殊的群體一類腦計算，其設計為真正模擬人腦，用硬件去模擬人腦之中眾多的神經(jīng)元，不過目前要做類腦芯片非常難，IBM、高通、英特爾等公司的芯片策略正在嘗試用硬件來模仿人腦的神經(jīng)突觸。

2.NXP常年為車輛提供各種芯片

壟斷與破局？

芯片產(chǎn)業(yè)是一個十分敏感的行業(yè)，不過分地說，世界各國暗地里均將芯片產(chǎn)業(yè)，特別是當下大熱的AI芯片視為本國戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，為此就算明面上大家都一團和氣，可私底下芯片產(chǎn)業(yè)暗自硝煙四起。畢竟對于有能力研發(fā)并制造AI芯片的國家而言，越早掌握AI技術，也就越能在世界范圍占得日后的主導權。

客觀的說，盡管中國汽車市場占全球比例已經(jīng)超過了三分之一強，但國產(chǎn)汽車半導體的市場份額明顯偏低，特別是在代表著自動駕駛領域的AI芯片部分，仍為歐美日企業(yè)所占據(jù)。從市場研究和咨詢公司Compass Intelligence所發(fā)布的《2018年度全球AI芯片公司排行榜》來看，目前AI芯片TOP10里面盡數(shù)為國外高科技巨擘，英偉達、英特爾以及IBM占據(jù)了前三名，隨后的也都是大家所熟悉的谷歌、AMD、ARM以及高通、三星等知名高科技企業(yè)。而在2019年的榜單上，NXP已經(jīng)躍升到了第三位，不得不說，這些企業(yè)多年的技術積累以及雄厚的財力，基本代表了目前世界AI芯片的主要組成部分。特別是英偉達，其一直主導的GPU技術實在太適合深度學習運算，保守估計其已經(jīng)占據(jù)了世界范圍一半以上的云端AI芯片市場。自動駕駛領域聯(lián)盟之間各不相同，卻基本都能見到英偉達的身影，由此可見一斑。

3.無處不在的深度學習

4.采埃孚歷代ProAi均采用英偉達處理器

5.自動駕駛各層級均需要芯片的參與

1.地平線作為國產(chǎn)芯片的破局者闖入市場

值得慶幸的是當汽車電動化和智能化加快為全球汽車芯片市場帶來快速發(fā)展的同時，也為國產(chǎn)芯片企業(yè)帶來了難得的發(fā)展機遇，國內眾多的科技企業(yè)和整車企業(yè)都在加速推進自主芯片的研發(fā)與發(fā)展。為此在榜單之中，同樣出現(xiàn)了來自于國內的企業(yè)身影，并且排名還不低，在前24位之中，來自于國內如華為、寒武紀以及地平線等7家企業(yè)赫然在列。中國的自主芯片正在加速趕上。

首個量產(chǎn)上車的車規(guī)芯片

“打破壟斷嘗試破局”與“瞄準壟斷精準破局”是兩個完全不同的層面，前者重點在于嘗試，是否成功仍是未知之數(shù)，后者則是有的放矢，著重于實干。地平線公司應當屬于后者。首個、量產(chǎn)、上車、車規(guī)、芯片。每一個詞語對于這家成立于2015年的中國高科技初創(chuàng)企業(yè)來說，都是一個個具有特殊意義的里程碑。對于一家開始便已獲得包括尤里.米爾納、高瓴資本、英特爾等多家機構和個人的投資。2019年更是獲得由SK中國、SK Hynix以及數(shù)家中國一線汽車集團（與旗下基金0聯(lián)合領投6億美元B輪融資的企業(yè)來說，目前來看，應該與其創(chuàng)始人余凱所一直強調并堅持的基本原則，“地平線的定位是做謙卑的產(chǎn)業(yè)賦能者角色，不做設備商，不做集成商”這種明確的發(fā)展方向有關。

一款AI芯片的誕生彷如一棟摩天大樓的建造。都是從好的圖紙開始，也就是芯片設計前的架構選擇十分重要，決定了這款芯片日后所呈現(xiàn)出來的狀態(tài)以及應用領域。地平線從開始便提出了自己的人工智能處理器架構—BPU（BrainProcessing Unit），字面直譯大腦處理器，第一代高斯架構，第二代伯努利架構，第三代貝葉斯架構，十分清晰的技術路線也早已示人。有別于傳統(tǒng)CPU芯片串行結構， 嚴格并精準地一件事一件事來做，最終完成所有事所不同，BPU可歸屬于ASIC定制化芯片，主要是用來支撐深度神經(jīng)網(wǎng)絡，比如圖像、語音、文字等方面的任務，而不是去做所有的事情。此外，深度神經(jīng)網(wǎng)絡的計算結構比較特殊，比如高度的并行化、時間域上的遞歸、中間節(jié)點的稀疏等，用BPU來實現(xiàn)會比在CPU上用軟件實現(xiàn)要高效，一般來說會提高2-3個數(shù)量級。它更像一群得力助手，不斷完成CPU無暇顧及的旁路工作，并高效地把工作報告最終提交給CPU進行審核。

2015年-2017年，地平線用三年時間規(guī)劃并且研發(fā)自己的芯片，耐心地在軟件，特別是算法上打磨著自己的方案。第一代高斯芯片架構更早在2017年初以ADAS系統(tǒng)的形式，亮相于英特爾CES聯(lián)合展臺。當年年末，征程1和旭日1正式發(fā)布，分別面向智能駕駛和智能攝像頭，為B端用戶提供包含“算法+芯片+云”在內完整的邊緣人工智能解決方案。征程1也成為了當時中國首款邊緣人工智能芯片。這點筆者在2018年初CES地平線展臺上有所親眼目睹。不過更讓人好奇的，則是同期展臺上所預展的第二代BPU，即征程2芯片架構。隨后這塊中國首款車規(guī)級人工智能芯片逐步揭開了神秘面紗。

完全自研的征程2 可以提供超過4TOPS等效算力，典型功耗僅有2W，能夠高效靈活地實現(xiàn)多類AI任務處理，對多類目標進行實時檢測和精準識別，可全面滿足自動駕駛視覺感知、視覺建圖定位、視覺ADAS等智能駕駛場景的需求，以及語音識別，眼球跟蹤，手勢識別等智能人機交互的功能需求。伴隨征程2正式量產(chǎn)，地平線AI芯片工具鏈Horizon OpenExplorer也正式推出。包含面向實際場景進行AI算法和應用開發(fā)的全套工具。模型訓練工具、檢查驗證工具、編譯器、模擬器、嵌入式開發(fā)包等悉數(shù)亮相，工具鏈中還有參考模型樣例、參考整體軟件方案支持客戶快速產(chǎn)品落地。有趣的是，這套軟件的中文名為“天工開物”。軟件為天、芯片為地，提供工具鏈方便客戶快速產(chǎn)品落地，似乎從側面也印證了余凱所堅持的不做設備商、不做集成商、專心產(chǎn)業(yè)賦能的定位。

等待總是漫長的，可一旦發(fā)力，很多時候就是水到渠成的涌現(xiàn)。如果說征程2在2019年初流片成功，完成了首個、車規(guī)、量產(chǎn)等多項指標，那么2020年3月，在疫情最為困難的時期，長安汽車全球直播發(fā)布的主力新品車型UNI-T上，與地平線聯(lián)合開發(fā)的智能駕駛艙NPU計算平臺內置了車規(guī)征程2，就完成了前裝、量產(chǎn)上車的目標。地平線真正開始服務于C端用戶。

2.地平線助力構建和更新高精地圖

3.地平線可以實現(xiàn)多種ADAS功能

4.地平車Matrix實車裝載

5.地平線ADAS環(huán)視實車測試

智能汽車的數(shù)字發(fā)動機

智能汽車的數(shù)字發(fā)動機，這是地平線余凱對于自家芯片的定義。看著十分尋常的比喻句，實際上看透了汽車AI芯片對于智能汽車日后發(fā)展的賦能重要性。今天造車企業(yè)能織造出成熟的全球出行交通運輸網(wǎng)絡，為人類擴展出前所未有的交流寬度并非朝夕能達，逐步成熟的商業(yè)模式，C端對于性能的需求也十分清晰地倒逼著行業(yè)發(fā)展，這其中發(fā)動機不但是汽車的心臟，更是很長一段時間C 端對于車輛選擇的依據(jù)，由此可見其重要性。但車載AI芯片市場對的是B端，AI芯片企業(yè)現(xiàn)在要讓自己的產(chǎn)品成為日后車企在最終消費者面前的核心競爭力，即以AI芯片所打造的應用場景和功能，賦能B端智能汽車，成為新一輪提升人們出行便利和安全的數(shù)字發(fā)動機，這個比喻實在太妙了。

當下的盈利只能代表當下的產(chǎn)品得到了一定的市場認可，除此以外無任何意義，AI芯片應用場景已經(jīng)不僅僅是云端，終端部署需求大潮已經(jīng)席卷而來，和智能手機、攝像頭等等消費類電子產(chǎn)品的芯片的算力相比，車載AI芯片的算力將會是幾何級別的增長，注定會成為未來全球半導體玩家競相角逐的焦點。征程2 只是整個地平線技術路線圖之中的一個里程碑。這家甘愿背后造工具，當生產(chǎn)力賦能者，而不參與直接戰(zhàn)斗的軟硬結合初創(chuàng)公司，早已將技術路線圖規(guī)劃到了L4甚至L5自動駕駛層級。而當前的目標則是明年發(fā)布的基于征程5的Matrix自動駕駛計算平臺算力將高達192TOPS，具備支持ASIL D的系統(tǒng)應用場景的能力，助推自動駕駛早日實現(xiàn)大規(guī)模落地。錢，還是需要不斷投入到下一代的研發(fā)之中，永遠比別人快一代才是真正的取勝之道。

結語

現(xiàn)在盈利與否不重要，重要的是未來有否盈利的能力。地平線的腳步不能停下來，一年一代架構的技術路線也注定他們停不下來，因為后面有追兵，前面還有無數(shù)需要跨越的坎，AI之路不易，既然開始了，希望地平線不斷挑戰(zhàn)“芯”的“征程”。

1.Matrix 2

2.征程2開發(fā)版

3.征程1

4. 征程2

5.征程2核心板

6.北京車展征程2架構發(fā)布

對話地平線CEO余凱

汽車之友：是何種執(zhí)念讓地平線的芯片從無到有再到優(yōu)，也讓你選擇從科學家成為企業(yè)家？

余凱：我一直希望自己的想法能通過自己的努力一步步走下去并最終實現(xiàn)，為社會創(chuàng)造價值。可以說AI科學早年算是一個冷門學科，2012年在美國工作的華人AI科學家里面，我應該算首個回國發(fā)展的。隨著工作經(jīng)驗的積累，我發(fā)現(xiàn)AI光靠做軟件算法是不夠的，真正要讓算法落地并產(chǎn)生大范圍影響，必須要有軟硬兼?zhèn)涞乃枷耄@也是我立志出來創(chuàng)業(yè)并選擇做人工智能芯片的主要原因。當時我們意識到智能汽車是最大的機器人應用場景，自動駕駛人機交互其實就是完美的機器人形態(tài)，而車載AI芯片就是智能汽車的數(shù)字發(fā)動機。在創(chuàng)業(yè)之初我們選定了這個方向，也就自然而然成為了地平線最為重要的發(fā)展方向。

汽車之友：芯片產(chǎn)業(yè)種類眾多，為何選擇了門檻最高、周期長并且當下比賽規(guī)則并不規(guī)范的AI智能駕駛芯片為起點？

余凱：在地平線內部有一種思考方法論稱之為“反共識”。當大家都扎堆在一個選擇時候，我們就會去考察其對立面。因為當大家都覺得事情難辦，或許就是我們機會的存在。需要長周期投入的項目通常都是門檻不低的難題。只要我們堅定地認為這是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然方向，那么就是地平線挑戰(zhàn)的方向。這或許能說明為啥AI芯片業(yè)界有如此多玩家，而真正進入自動駕駛AI芯片的人卻很少。沒有門檻的產(chǎn)業(yè)就算是藍海，也極其容易造成惡性競爭。反倒是如自動駕駛AI芯片這樣的類別，本就是不可逆轉的產(chǎn)業(yè)方向，同時有著不低的門檻，更需要投入長時間的積累沉淀，所以值得我們?yōu)橹度搿?/p>

汽車之友：如今國際環(huán)境對于中國高科技企業(yè)，特別是初創(chuàng)型企業(yè)并不算太友好，地平線如何抉擇日后的前進方向，在發(fā)展之中有什么新的布局？

余凱：國際形勢這種事情是我們所無法左右或者更改的。地平線能做的是更多關注如何真正為用戶去創(chuàng)造價值。正如我們團隊一直所奮斗的使命，就是讓每個人的生活更安全，更美好一樣。那么提高出行的智能化水平，造福整個社會，讓出行更為安全便捷就是我們的目標。為了這個目標，我們愿意投入30年甚至50 年一直做下去。所以無論局勢如何，地平線只需要把注意力集中在技術的突破和產(chǎn)品的研發(fā)上，去努力創(chuàng)造用戶價值即可。

汽車之友：邊緣計算的概念已經(jīng)出現(xiàn)多年，不少實力較強的全球企業(yè)都有涉足，地平線在邊緣計算領域如何從激烈競爭之中脫穎而出

余凱：的確，邊緣計算老早就被提出，但是在當時大環(huán)境之下，特別是2015年左右，大家更多地關注的是云計算領域。邊緣計算的優(yōu)勢反倒被云計算的火熱所淹沒。而近年來，邊緣計算因其優(yōu)勢重新步入大家的視野之內。地平線從2015年開始專注于車載領域的邊緣計算研發(fā)。其原因是邊緣計算本身應用場景眾多，可車載計算上的玩家不多，套用上面提到的“反共識”思考方法論。我們其實是最早接觸車載邊緣AI計算的公司之一，而且是芯片公司里面最懂AI算法、AI算法公司里面最懂芯片的企業(yè)。軟硬結合可以讓門檻更高，后來者就難以跟上已經(jīng)輪轉起來的步伐。要充分利用好產(chǎn)業(yè)周期的窗口期。

汽車之友：如何看待自動駕駛分級制度之中的L3層級，對于L3層級是放棄還是跟進，地平線將如何布局？

余凱：地平線是一個Tier 2企業(yè)，我們主要為Tier 1企業(yè)提供芯片，讓他們能打包成最終供給主機廠的解決方案。L3層級的確在法律責任歸屬上比較難纏。軟件定義汽車的趨勢，跟硬件時代略微不同，其是一個進化生長過程，而不是片面禁止或者允許就能直接跨越的。所以我比較認同特斯拉的做法，就是不去糾結層級，而是從用戶體驗出發(fā)。通過不斷的技術升級讓產(chǎn)品的自動化程度逐步提升并超越各個層級，并逐步擴大適用范圍以及但責任歸屬依然看齊L2水平。這種漸進且實用主義更適合主機廠落地部署各種應用。在實際的大規(guī)模應用中去不斷進行技術的迭代升級，更有利于自動駕駛技術的發(fā)展演進，也不用過于擔心因為明晰的級別劃分給用戶帶來的錯覺。

汽車之友：現(xiàn)在征程2已經(jīng)通過車規(guī)并量產(chǎn)上車了。往后地平線的技術布局將如何走？

余凱：地平線征程芯片能走到今天，除了擁有一個非常強的世界級軟硬件研發(fā)團隊以外，更重要的是一直保持以成就客戶為中心的戰(zhàn)略思想。征程2主要面向L2以及L2+之中的駕駛輔助（ADAS）和通用AI人機交互芯片，目前已經(jīng)拿下了大量定點車型，基本上涵蓋大半本土主機廠。長安UNI-T之后陸續(xù)還有更多其他品牌的車型將陸續(xù)上市。稍后將發(fā)布的征程3更是針對中國密集型的道路環(huán)境所定制，可以支持環(huán)視自動泊車。再往后，正在研發(fā)中的征程5將會是地平線的旗艦級自動駕駛芯片，瞄準單芯片高算力的目標，服務于L3和以上的需求。總而言之，地平線的產(chǎn)品將堅持以成就客戶為驅動發(fā)展下去。