作為自動駕駛解決方案的供應商，地平線堅持“算法+芯片+云”的戰略，融合自身優勢，開發多個應用場景，逐漸在近乎壟斷的AI芯片領域開拓出自己的市場。6月28日即將在常熟召開的2018智能汽車跨界融合高峰論壇上，地平線市場拓展與戰略規劃副總裁將以“人工智能芯片加速自動駕駛商業化落地”進行主題演講，向大家分享：地平線的解決方案如何助力自動駕駛系統在復雜的交通場景下做到可靠感知？地平線自動駕駛芯片又將如何改變行業競爭格局？

在剛剛過去的2018年亞洲消費電子展(CES Asia)上，地平線攜征程、旭日處理器，以及基于地平線AI芯片技術的Matrix自動駕駛計算平臺、高清智能人臉識別攝像機、駕駛員行為監測系統（DMS）等AI產品亮相上海。立足于 “算法+芯片+云”戰略的地平線，在智能駕駛、智慧城市、智慧零售三大場景均可向合作伙伴提供多層次的人工智能解決方案。

地平線智能駕駛業務負責人在現場表示，可提供基于征程1.0處理器的高級駕駛輔助系統（ADAS），駕駛員行為檢測系統（DMS）以及基于BPU2.0架構的Matrix自動駕駛計算平臺產品，并基于此向客戶提供從L2到L4的自動駕駛解決方案，以滿足客戶不同需求。

自動駕駛計算平臺發展趨勢

自動駕駛計算平臺方面三個主要的玩家，英特爾、高通和英偉達。英特爾通過收購Mobileye以后，來彌補了它算法方面的不足，與此同時獲得的還有針對于專用的ADAS算法所設計的專用處理器IP，直接通過這次收購，獲得了70%的ADAS的市場，這樣的話就使得它跟主機廠建立了一個非常穩固的業務聯系，利用這樣一個支點，就可以撬動它整個汽車行業的整個業務。英偉達在深度學習領域，訓練平臺有絕對的優勢地位，人工智能的熱潮帶動了GPU的銷量，博世和ZF建立的深度合作之后，使得到它在這個汽車領域也獲得非常好的一個基礎，憑借合作商的市場地位，英偉達在智能駕駛時代也會有相當程度的市場份額。

一個芯片的好壞，要用APP（Area、Performance、Power）來進行考量。單是性能好還不夠，如果功耗高、面積大，依然沒有優勢。而在自動駕駛在商業化的路徑方面，計算平臺是一個巨大的挑戰，需要在計算平臺上能夠達到一個量產化的要求，這里面也有三個關鍵性的指標，第一個就是每瓦的性能，第二個就是每瓦的成本，第三個就是生態系統，包括使用這個計算平臺的用戶群，還有它的易用性。

英偉達GPU芯片的算力雖高，但功耗也達到了恐怖的 500 瓦。這將帶來一系列麻煩的問題，包括芯片的工作壽命縮短、需要可靠的散熱系統、巨大的功耗對于電動汽車的續航里程也帶來了很大的負擔。而這些能耗負擔，主要與其選擇的架構有關。

圖靈獎獲得者、現代計算機的奠基人Alan Kay曾說過一句對目前IT產業影響深遠的名言——“如果你真的關注軟件，就應該做自己的硬件”。將算法和芯片進行深度整合，走軟硬結合的道路正成為一種趨勢，研究高性能、低功耗、低成本的嵌入式人工智能解決方案才能推動AI的產業落地。

地平線BPU自動駕駛解決方案

BPU是地平線科技提出的嵌入式人工智能處理器架構，第一代是高斯架構，第二代是伯努利架構，第三代是貝葉斯架構。高斯架構就是BPU第一階段的成果，這套架構可以在ARM／GPU／FPGA三個硬件平臺上得以實現。同時，在APP（Area、Performance、Power）三個方面綜合達到最優。傳統CPU芯片是做所有事情，一般采用串行結構。BPU主要是用來支撐深度神經網絡，比如圖像、語音、文字、控制等方面的任務，而不是去做所有的事情。此外，深度神經網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、中間節點的稀疏等，用BPU來實現會比在CPU上用軟件實現要高效，一般來說會提高2-3個數量級。

創業之初，地平線就定義自己不是一個專業賣芯片的，單純做芯片是遠遠不夠的。要想達到在同等性能下，計算更少、功耗更低、成本更小的目標，必須構建“芯片+算法”的一整套解決方案。

自動駕駛專用芯片的生存之道

專用芯片本身就限定了市場，而且英特爾和英偉達兩大巨頭，分別憑借各自優勢已經占領了大部分市場，想要擠進這個市場必然需要更大的技術優勢和更強的應用性。為了打通自動駕駛及人工智能芯片市場，地平線是這么做的：

技術創新，打造市場稀缺能力

地平線通過做專有的深度學習計算構架的設計，一方面就是需要去克服現有的計算平臺在深度學習計算方面的不足，比如說關鍵的一個就是存儲器構架的設計，GPU它的緩存很少，而且GPU的緩存是透明的，不受控制。但是CNN的卷積操作其實是需要大量中間結果的輸入和輸出的，這就需要有受控的內部（iram）來進行結果的暫存，如果沒有這樣一個內部的（iram）的話就需要訪問外存，那么就會導致嚴重的帶寬的問題。

深度學習是一個“黑匣子”，一旦發生問題你很難去判斷問題是怎么發生的，所以在地平線的架構有一些特殊的設計，把貝葉斯網絡跟深度神經網絡相結合，通過因果性關系去分析系統里到底哪里出了問題。另外，常規的ADAS主要關注對車輛和車道線的感知，但其實大部分的嚴重事故都是跟“人”相關的，而“行人檢測”是非常難的。這些情況使得對行人的識別檢測比對車輛的識別檢測困難得多——用專業術語講，車輛的“類內差”會比較小，而行人的“類內差”非常大，這就帶來很大問題。所以地平線團隊在行人檢測這個問題上做了很長時間努力，他們是行業內極少數能同時做車輛和行人檢測，并且在嵌入式的平臺上實現的。

針對不同客戶需求，提供多種合作模式

地平線為OEMs和Tier 1們提供更多種合作模式。據建約車評介紹，該公司提供的解決方案包括：

1、IP架構授權，比如BPU2.0。適合一些具備芯片設計能力的企業，通過得到地平線的芯片IP授權，生產出滿足自動駕駛要求的芯片。

2、只提供芯片，比如征程1.0。這種合作模式適合一些具有超強整合能力的Tier 1，或者其他能夠整合SOC，以及擁有軟件算法方案的合作伙伴。

3、提供整體計算平臺，比如Matrix1.0。這種方案適合目前市場上幾百家自動駕駛軟件和算法方案商。

4、提供產品或方案，比如地平線星云。不僅有芯片，計算平臺，還整合外部可選的感知、決策和執行的所有方案，是一個完整的L2級別的自動駕駛方案。這種方案適合Tier 1或OEMs。

了解中國路況，蠶食中國ADAS市場

由于中國的特殊路況，車會頻繁地換道，換道一開始車就只露出一部分，檢測不到就會非常危險。很多方案只具備車尾的檢測能力，地平線團隊對此做了特別優化，使得車在換道很早期的時候就會報警。同時在距離的判斷上，把距離判斷做得很準，相對誤差在5%以內。

以芯片為原點，拓展應用場景

在智能駕駛方面，地平線可以向客戶提供從L2到L4的自動駕駛解決方案，以滿足客戶不同需求，定位于“芯片——產品——落地場景——合作生態”的清晰戰略圖景。憑借以AI芯片為核心打造的產品矩陣，針對智能駕駛、智慧城市與智慧零售三大應用場景，以“算法+芯片+云”打造開放式人工智能平臺，可為合作伙伴提供一站式完整解決方案，亦可支持合作伙伴基于地平線AI芯片與地平線提供的工具鏈進行自主開發。

針對智能駕駛場景，地平線將征程系列芯片、Matrix自動駕駛計算平臺等核心硬件與地平線業界頂尖的算法能力深度耦合，提供高性能、低功耗、低成本的視覺環境感知解決方案。地平線智能駕駛解決方案可實現對復雜場景進行細粒度、結構化的語義感知，高度可擴展、模塊化的三維語義環境重建，以及透明化、可追溯性。目前地平線智能駕駛業務的合作企業已經覆蓋全球四大汽車市場（美國、德國、日本、中國），地平線也是中國唯一一家同這四大市場的頂級汽車Tier1s和OEMs建立了合作關系的智能駕駛創業公司。

地平線的解決方案如何助力自動駕駛系統實現可靠感知

在自動駕駛領域，地平線似乎準備好要大干一場。它能否幫助國內外初創公司在自動駕駛出行激烈的競爭中勝出？自動駕駛的感知技術面臨巨大的挑戰，地平線的解決方案如何助力自動駕駛系統在復雜的交通場景下做到可靠感知？地平線自動駕駛芯片又將如何改變行業競爭格局？