9月3日，第二屆全球IC企業家大會暨第十七屆中國國際半導體博覽會（IC China 2019）在上海召開，本屆大會主題為“開放發展 合作共贏”，由工業和信息化部、上海市人民政府指導，中國半導體行業協會、中國電子信息產業發展研究院聯合主辦。地平線作為在AI芯片領域的先鋒創業企業受邀參加本屆大會，于上周宣布量產了中國首款車規級人工智能芯片——征程二代的消息也在整個半導體行業內引起不小的震動，創始人兼CEO余凱也在會上向IC同行和產業相關人士們闡述了地平線就車規級AI芯片研發和落地的產業布局。

圖：地平線創始人兼CEO余凱

邊緣計算是應對終端數量激增和海量數據計算挑戰的關鍵

余凱在演講伊始提到，計算的變遷一直圍繞著終端的變化，計算終端變遷將助力計算機發展史，迎來AI新時代。5G時代將產生無處不在的AI節點，同時也會看到，時代主流的變化，智能機器的數量，將會數倍于全球總人口數，蘊含前所未有的商業機會。這對邊緣計算來說，會有一定的發展空間。

圖：地平線創始人兼CEO余凱

邊緣計算可靠性高、低延時、低傳輸存儲成本、脫敏合規等特點更符合無人駕駛的應用場景需求，是應對終端數量激增和海量數據計算挑戰的關鍵。目前大家的關注點都在4級、5級的無人駕駛，余凱認為3級自動駕駛是一個轉折點，是人機交互的切換點，目前真正在產業界規?；慨a的是2級、2.5級的輔助駕駛，人工智能計算在輔助駕駛方面，可以提高安全性。他說“無人駕駛毫無疑問是車載人工智能計算最有想象力的未來，但是今天無人駕駛始終還有一些關鍵問題需要解決，它是確定性的未來，但是當下來講，人工智能計算還在輔助駕駛的階段，我們不是說替代司機，而是讓司機駕駛更加安全、體驗更好，包括車載娛樂導航的人機交互，包括高精度地圖眾包的生產，邊緣計算已然在自動駕駛到來之前，可以產生巨大的市場規模?！?/p>

智能駕駛的發展亟待更強大的邊緣處理器

邊緣計算雖然不是數據中心，但它的計算負載同樣很大，一輛自動駕駛車輛平均每天產生600-1000 TB的數據計算，僅2000輛自動駕駛車輛產生的數據量超過2015年我們整個文明一天數據用量，大規模設備端部署需要成本效率。根據摩爾定律，在過去的發展過程中，推動的不僅僅是IP層，還有人工智能層，都受到推動。如果摩爾定律繼續，未來1000美金，我們就能買到等同于大腦的算力。如果無人駕駛更加智能化，則亟需更強大的邊緣處理器。

地平線征程二代處理器在此背景下應運而生，其搭載自主創新研發的高性能計算架構BPU2.0（Brain Processing Unit）,可提供超過4 TOPS的等效算力，典型功耗僅2瓦，且具有極高的算力利用率，典型算法模型在該芯片上處理器的利用率可以高于90%，能夠高效靈活地實現多類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，充分體現BPU架構強大的靈活性，全方位賦能汽車智能化。

圖：地平線征程二代芯片核心參數

在能效比和開放性方面，征程二代具備顯著優勢。打造極致的AI能效是地平線芯片設計的核心理念?；谶@一理念，征程二代芯片具備極高的算力利用率，每TOPS AI能力輸出可達同等算力GPU的10倍以上。與此同時，征程二代還可提供高精度且低延遲的感知輸出，滿足典型場景對語義分割、目標檢測、目標識別的類別和數量的需求。征程二代全面開放，提供從參考解決方案，到開放的感知結果，再到芯片及工具鏈的基礎開發環境，并可依據客戶的不同需求提供不同層次的產品交付和服務。

為什么地平線能夠將AI處理器的算力利用率做得如此之高？原因在于地平線在AI處理器設計的初始就開始從整個芯片的系統級設計和芯片級別角度上思考SoC的設計思路，將經典芯片設計思想和帶寬利用率優化結合在一起，注重真實的AI能力輸出，既守住主效能又兼顧靈活效能的BPU思想。同時，地平線還從能源轉化為計算的效率、算力成本、算力利用率和算力轉化為AI輸出的效率四個指標率先重新定義了AI處理器的真實性能。并且前瞻性的對重要應用場景中的關鍵算法發展趨勢進行預判，提前將其計算特點融入到計算架構的設計當中，使得AI處理器經過一兩年的研發，在推出的時候，仍然能夠很好地適應時下最新的主流算法。因此，和其他典型的AI處理器相比，地平線的AI處理器，隨著算法的演進趨勢，始終能夠保持相當高的有效利用率，從而真正意義上受益于算法創新帶來的優勢。

光有這些還不夠，大家并不能夠很好把這種處理器和算法高效算法利用起來，怎么辦呢？地平線還推出了全棧式工具鏈Horizon OpenExplorer（“天工開物”開發工具鏈），包括核心轉化工具模型結構檢查性能分析、編譯器、模擬器，輸入可以是各種開源主流的深度學習框架產生出來訓練模型，輸出可以部署到人工智能處理器高效運行的模型，使用起來非常方便。

車規級芯片產品開發周期長，難度大，是硬科技、長跑道的創新

車載AI芯片被余凱看做是人工智能行業的珠穆朗瑪，也是自動駕駛實現大規模落地的前提。眾所周知，車規級芯片需要滿足“高安全性、高可靠性、高穩定性”的技術標準要求，并需要經過嚴苛的研發、制造、封裝、測試和認證流程，產品開發周期長，難度大，余凱說“需要有超強的耐力、耐得寂寞才能把這件事情做好”。地平線征程二代從設計之初就嚴格按照汽車電子可靠性標準AEC-Q100的要求進行。

地平線明年目標推出面向L4/L5 征程三代芯片，整個計算能力達到192TOPS，功耗僅48瓦，實際車載計算算力將是特斯拉自動駕駛平臺的三倍。

關于車規級芯片的研發，地平線也給出了明確的發展路線圖：

明年，地平線將發布16nm的J2A。而地平線的第三代車規級AI處理器J3，性能將達到域控制級L3，符合功能安全車規級，除了滿足可靠性AEC-Q100，還符合功能安全，芯片達到ACILB，系統達到ACILD，并有保密價值加密機制，整體提供了安全可靠的芯片為自動駕駛護航。J3將基于BPU3.0架構，協同CPU、CV等形成異構計算，在智能駕駛場景下達到最優。其整個SoC支持多達8路以上的視頻輸入，并支持4K，地平線會將包括數據通路在內的整個架構做優化，最后達到一個極好的效果。

之后，地平線還會推出J3 max，目前已在規劃中，預計會采用7nm等更先進工藝，針對L4、L4+高性能車規級處理器，可支持多達12路，算力達100TOPS，功耗目標是25瓦，芯片等級達C或D。

最后余凱指出，隨著地平線這樣的IC玩家不斷往前奔跑，整個行業不斷推進摩爾定律往前發展，車載的計算從分布式ECU架構，演進到現在的主流預控制器，到2025年會往中央計算單元去發展，汽車會展現出跟今天我們理解的PC還有移動產業發展格局本質屬性，會變成四個輪子上面超級計算機。