地平线发布首款人工智能芯片,还想给三千万自动驾驶汽车装上「大脑」(附余凯采访)

摘要

自 2015 年 7 月创立以来,地平线就提出要自主研发嵌入式人工智能芯片,构建一套完整、开放的嵌入式人工智能平台。这样的战略显然是着眼未来的,但更重的业务模式也要求一家公司要能够「耐得住寂寞」。

算法+芯片,已经成为各个互联网巨头在 AI 领域纷纷打出的组合拳。而对于众多初创公司来说,几乎不会轻易地同时涉足这两个领域。

地平线算是一个例外,自 2015 年 7 月创立以来,地平线就提出要自主研发嵌入式人工智能芯片,提供一套完整、开放的嵌入式人工智能解决方案。这样的战略显然是着眼未来的,但更重的业务模式也要求一家公司要能够「耐得住寂寞」。

为什么选择这样的创业道路,地平线创始人 & CEO 余凯博士引用了计算机大师 Alan Kay 的名言:「真正认真对待软件的人应该做自己的硬件。」他还表示,软硬件深度结合可以带来 1000 倍效率提升。


一个好的方面是,在创立地平线之前,余凯博士曾在百度创建并领导了百度深度学习研究院(IDL)、百度自动驾驶团队、百度大脑等项目。正是这样的专业背景帮助地平线聚拢了一批专业人才,加快了技术研发和落地的进程。

经过两年多的研发后,地平线终于交上了自己的答卷。

今日(12 月 20 日),地平线在北京发布了基于第一代 BPU 架构的嵌入式人工智能视觉芯片,地平线表示这也是国内首款嵌入式人工智能视觉芯片。举例来说,该芯片又分为面向智能驾驶的系列处理器「征程」和面向智能摄像头的系列芯片「旭日」。


发布会上余凯博士还宣布,地平线将和奥迪在自动驾驶领域展开合作,明年会有成果亮相。另外地平线将和长安汽车共同研发符合中国国情的自动驾驶解决方案。

高性能、低功耗是自动驾驶芯片的未来

根据地平线联合创始人&算法副总裁黄畅博士介绍,地平线的芯片采用自主创新的技术架构,使用关注模型(Attention Engine)+认知模型(Cognition Engine)的数据处理流模式。通过这一组合算法,芯片的计算速度可提升 10 倍以上。

而边缘学习的应用,能够促进模型不断提升自己,错误率降低 50% 以上;弹性张量计算核使芯片的乘法器利用率接近 100%,超过了业界平均水平。未来地平线将提供开放通用的工具链 BPU Toolkit,实现灵活的软件编程和神经网络算法,面对不同的应用场景,提供模块化的软件系统应用 Hobot SDK,满足特定需求。


余凯博士认为,自动驾驶芯片对准确性、功耗、实时性、可靠性的要求之高,代表着人工智能芯片的珠穆朗玛峰。而高性能和低功耗是地平线攀登这座山峰的两根登山杖。

「征程」的计算能力为 1Tops,支持一路 1080P@30fps 的视频输入,可对毎帧图像中的 200 个目标进行检测识别。它还具备低功耗和低延时两个特点,典型功耗仅为 1.5W,延迟小于 30ms。

在应用层面,「征程」支持高性能的 L2 级别 ADAS,能够同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时监测与识别,可以满足汽车后装市场的需求。


实际上早在今年 1 月份,地平线就联合英特尔发布了基于单目摄像头和 FPGA 的 ADAS 系统,不俗的性能表现曾得到了众多 Tier1 和 OEM 厂商的关注。在明年 1 月初的 CES 展会上,地平线还将展示基于伯努利架构的新一代「征程」处理器。

到 2025 年,中国道路上三千万新车都将具备自动驾驶功能。而为这些自动驾驶汽车装上「大脑」正是地平线未来的发展机遇。

发布会上地平线还宣布,地平线将和奥迪在自动驾驶领域展开合作,明年会有成果亮相。另外地平线将和长安汽车共同研发符合中国国情的自动驾驶解决方案。


把物理场景变成数字化的空间

自动驾驶之外,智能城市和智能商业也是地平线未来会重点关注的领域。

基于「旭日」的视频解决方案能够在本地进行大规模人脸抓拍与识别、视频结构化处理等,可广泛用于商业、安防等多个实际应用场景。地平线在场外展区设置了实时大规模人脸抓拍的体验,能够成功同时抓拍百人以上。

和传统的智能城市解决方案相比,这套方案通过为摄像头提供计算能力,在存储成本、AI 计算量和带宽成本上都具备极大的优势。


利用机器视觉能把物理场景变成数字化的空间,在智能商业领域也具有广泛的应用价值。活动现场地平线展示了该解决方案在某鞋店的实际使用案例,通过摄像头,能够实时识别顾客身份、喜好和在店内的行动轨迹。基于客流分析、人员 ID 管理、人货分析等功能,运营数据结构化还可以衍生出更多的商业化应用。

从年初联合英特尔发布 ADAS 系统、合作展出视频结构化系统,到成立上海自动驾驶研发中心,获得超过一亿美元的 A+ 轮融资,再到年底发布首款嵌入式人工智能芯片,2017 对于地平线来说是快马加鞭的一年。而两年的时间能够实现从 0 到 1 的突破,地平线的落地速度确实是不容小觑的。


关于为什么要给公司起名为「地平线」,余凯博士表示它代表着对超越边界的执着,同时一个公司既要仰望星空,也要有脚踏实地的精神。两年的技术积累,地平线为已经自己筑起了较高的行业门槛,让我们期待未来能够见到更多的落地场景。

发布会之后,余凯博士也接受了媒体的采访,回答了关于地平线的具体商业模式等问题,极客公园整理如下:


问:芯片业务在地平线内部是怎样的地位及定位?

余凯:芯片的目的是围绕软件,最终都是围绕软件,都是为了实现一个目的,通过一个计算,所以回归到一个本质,其实今天张院士也讲软件定义硬件设计,地平线可以说在中国这件事情上是走领先的一家公司。

因为硬件的存在可以使某些软件的应用效率是提高数量级,所以这是质的变化,所以我们会把我们的硬件也好,参考设计也好,IP 也好,甚至我们的软件框架也好,其实都是可以提供给业界,所以我们真的是给大家造枪造炮的企业,至于大家具体在哪个场景下攻城掠池,我希望我们给他们支撑。


问:包括英特尔、英伟达都有相似领域的产品,您怎么看和一些大厂的竞争?

余凯:我想人工智能在我们所涉及的这几个领域,包括它可能应用到的更广泛的领域,它的应用才刚刚开始,当前我的思考,它的主旋律不是竞争,而是共同把蛋糕做大,如果大家能够一起,让大家对人工智能的应用场景有充分的认知,能够跟需求联合得更紧密,大家都会觉得我需要这个技术,我觉得这是当前最重要的一件事情。

所以核心是把蛋糕做大,我们很少去思考所谓的竞争问题。但从另外一方面来讲,地平线是赋智、赋能的企业,所以我们是走在后面,我们去给大家赋能,让大家去做。比如说有的做应用级的解决方案、做软件需要处理器,我们提供处理器,有的需要比较完整的解决方案,包括软件和硬件的参考设计在一起,我们提供交钥匙的方案。


问:为什么地平线能够在大家一起往前冲的程度当中做到最快落地?两款芯片如何针对不同的场景做优化?

余凯:这里面核心的一点,第一是远见,第二是埋头苦干。你要有独特的远见和踏实肯干的精神。我们这次发布会前两天公司发了一个预热款,我发现这个稿件大部分的留言都是员工家属,说我们家领导在这么长时间的辛苦,我们自己都感觉到很期待这样的一天,所以你就看见地平线还是一群人,不是一个人的梦想,是一群人的想法。

谈到这一代的处理器,我们都是基于高斯架构,我们有两个封装,这两个封装是在两个不同的应用场景里,对响应时间,对模型的复杂度也是不一样的,像英伟达的架构,一般来讲一个架构都会走三年,在这三年里会做出很多不同的处理器,去适应不同的场景,地平线比较独特的就是我们的架构演进速度会更快,今年是高斯架构,明年我们会推出别的架构,我们一直在奔跑的状态,所以明年我们会马上推出比今年这款更加强大的处理器。


问:地平线和滴滴在自动驾驶领域是如何合作的?

余凯:我们目前还是一个很初期的阶段,因为我们两家其实都是很新的公司,当然滴滴走到了五百亿的规模了,在智能出席这个领域,他们会有越来越多的机会,我觉得滴滴有深刻的技术经验,我觉得他们在一开始商业模式的创新,到现在在汽车领域投入越来越重,很创新的一个公司,张博以前是百度出来的,他是带着技术型工程师的基因,所以我们有很多很谈得来,未来的应用场景非常多,自动驾驶,车内监控,包括出行的其他方面,其实有很多方面的应用。


问:地平线和车企的合作模式是怎样的?

余凯:地平线当前的两款处理器都是工业级的,所以在征程的第一代主要是打后装置市场,但这个市场也很大。我们跟车企的合作,因为地平线本身是一个很丰富、很立体的公司,不是纯硬件公司。我们在人工智能软件技术研发是走在全行业的前面,因为大家也知道我们的背景都是以前做人工智能算法的,在这方面我们可以开始合作。在软件的框架,我们互相都磨得差不多了以后,我们就思考硬件,然后再开始投入。


问:在中国市场,地平线在芯片采购渠道上是否存在地域优势?

余凯:我觉得最终来讲,比拼的还是产品跟服务,谁的产品能够帮你解决问题,谁的服务更加的及时到位,这是最重要的。你想计算机视觉的应用,国外的处理器要找最大规模的应用还是要到中国来,我们离应用长场景更近,离客户更近,谁没几个同学,谁没几个老乡,所以你懂。

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