只造武器不打仗:中国 AI 芯片的估值头名为何这么做?

摘要

克制才能带来更开放的生态。

一枚新棋子落定,地平线发布了一个新战略 AI on Horizon,但从宣布到展示成果只用了短短两个月时间。

蛰伏两年多,2017 年 12 月发布了第一款芯片之后,地平线的 AI 芯片之路似乎顺风顺水。客户越来越多,客户的需求也不止于芯片,甚至需要地平线的更多能力,例如去拓展一些上层应用。这对于初试商业化的地平线来说难以拒绝,更重要的是它为团队带来了更多信心,投入上亿元研发成本的 AI 芯片终于带来了越来越可观的价值,它正在让公司远离生存危机。

但正是前景光明,所有人都欣喜地望着远方的道路时,地平线创始人兼 CEO 余凯却踩了一脚刹车。「我们关注核心,但边界是模糊的。」余凯说,于是在商业化拓展的道路上,经过半年多的思考和内部讨论,地平线发布了一个极度克制的战略——AI on Horizon。它的第一条理念就是「定位 Tier 2 供应商,只造武器不打仗,不碰数据,不做产品」,这对于一家估值已达中国第一的 AI 芯片独角兽来说,着实令人难以想象。

只是在这段时间里,地平线足足把「朋友圈」扩充了一倍。从创业公司多度科技、禾赛科技,到首汽约车、小米、理想等知名企业。从一家芯片公司的角度来看,扩大合作伙伴这件事情是极其重要的。

在这样克制的新战略发布之后,地平线的下一步是什么?


「朋友圈」

「新的时代是软件和硬件的结合去驱动新的摩尔定律,我们还是能够享受算力在每 18 个月继续往前翻倍的指数级增长。」

「计算的发生就像天下大事一样,分久必合,合久必分,在自动驾驶的时代,由于可靠性、安全性,隐私的保护等等,计算的发生又开始往终端、边缘发展……」

新摩尔定律、边缘计算,这些都是余凯演讲时出现的高频词汇。而不了解他们的人总会认为,这是一家纯粹的芯片公司,或者是一家做自动驾驶的企业。

2019 年 4 月,地平线公布了一个更明确也更克制的战略:AI on Horizon。余凯对它的解释是,通过底层的人工智能处理器进行开放的赋能,提供丰富的工具链,提供强大的服务,使得地平线的客户和合作伙伴能够在芯片之上去构建它的产品、应用和服务。

地平线创始人兼 CEO 余凯 | 现场拍摄

战略背后,是地平线半年时间的梳理得出的成果。用余凯的话说,地平线选择了平台赋能的模式,「回归朴素」。

平台赋能模式也明确表示了地平线不仅是一家芯片公司,而是一家 AI 计算平台解决方案公司。除了芯片之外,地平线也做算法、工具链,还有软硬件的应用参考设计,方便客户在这个基础上快速进入产品开发阶段。

当然,这样的战略也会为地平线带来一个强大的「朋友圈」。

极客公园试图寻找地平线选择合作伙伴的逻辑,但后来发现,鉴于地平线的 AI 芯片能够成为万物的「大脑」,看起来任何需要芯片的企业都需要地平线。

地平线的底层逻辑是AI边缘计算平台赋能 | 官方提供

而对于合作伙伴,他们选择地平线的理由又是什么?

余凯在上海车展上给出了答案:极致的性价比和开放的服务。 

作为前百度 IDL 常务副院长,余凯自己在技术上有着强大的号召力。强大的技术基因使地平线有能力从芯片架构、底层硬件,以及软件等多个层面进行全方位的软硬件融合与技术创新。

余凯在上海车展 | 现场拍摄

这样的能力也赋予了地平线芯片性价比以及功耗效率上的优势。后者也是地平线一直看重的东西,地平线联合创始人、副总裁黄畅就曾表示,普惠 AI 时代的背后是数据计算带来的巨大能源消耗。随着时代向前推进,数据的处理量只会增,不会减。而追求极致效能,不仅仅是出于利益考量,也应该成为 AI 企业的社会责任。

地平线开放工具链以及算法模型样例,可以让合作伙伴在更高的起点上进行开发,迅速缩短产品推向市场的时间,降低开发成本。

以禾赛科技与地平线的合作为例,禾赛科技的主营业务——激光雷达,其感知对于硬件传感器、计算平台和感知算法都有极高的要求。禾赛科技的激光雷达设备加上地平线的 AI 芯片,可以实现完整的智能传感的能力,并通过开放硬件和工具链将感知能力开放,让自动驾驶公司写入自己的算法,定制自动驾驶整体解决方案。

禾赛科技董事长孙恺(左)、地平线创始人&CEO 余凯(右)| 现场拍摄

因为足够开放,过程也足够深入。2018 年,地平线在自动驾驶芯片的商业化过程中踩到了不少坑,因为这个领域的产品还未标准化,将芯片接入自动驾驶车辆时的集成工作全部由地平线扛下来。芯片需求量最大的一家公司有几百辆车,每辆车内搭载几块芯片,对于地平线来说服务成为了一个极大的考验。

余凯认为,成就客户是地平线的文化,服务是其中一个重要的环节。合作时出现问题再正常不过,解决之后双方就有了真正的亲密合作的感觉。

在和理想的合作中,地平线贴身支持了理想 ONE 在研发过程中的数据采集、方案测试、版本迭代、相关软硬件设计等工作。未来,双方将基于地平线边缘计算和感知能力探讨更多的智能驾驶落地可能。「车是一个周期很长的生意,但一旦进去就特别稳定,壁垒很高。」余凯说。


走在边界上

同时,地平线又体现了其克制的一面。它把自己定位成 Tier 2(二级供应商),并声称不碰数据,不做产品。

坦白讲,在流量至上、数据至上这一理念盛行的时代,公司扩张之后向产业链上下游延伸,这种诱惑很难抵抗。

地平线在上海车展的实车展示 | 现场拍摄

地平线的「保守」不是没有原因的。我们都知道,每一家公司处在产业链上的定位很特殊,不可能覆盖全部的上下游,因此作为一家定位是「Intel Inside」、提供 AI 计算平台解决方案的公司,向下不碰数据,向上不碰应用层抢走市场,反而是地平线最让合作伙伴放心的地方。

从另一个角度看,克制不能说明这家公司实力的强弱,但可以肯定的是,克制带来的是聚焦,有助于构建商业的护城河。

但令人意外的是翻阅地平线最近的动态,会发现一向以 AI 芯片和视觉感知方向示人的地平线,又开始展示语音方面的能力。

在小米的智能设备上搭载增强语音抽取(Enhanced Speech Extraction,简称 ESE)方案,为理想 ONE 增程式智能电动车配备「车载多音区交互技术」,似乎地平线正在向语音识别、交互进军。

理想 ONE 车内的四麦克风布置 | 官方提供

实际上,这不是地平线第一次提到语音这回事了。在这家公司的规划内,语音始终存在。创立之初,就组建了一支语音研究团队。其研究的重点也是云端+嵌入式。语音信号处理、唤醒、命令词等放在设备端以保证实时性,语音大模型和语义理解放在云端,以提供更佳的性能并能对接服务。

而语音交互和视觉感知组合起来,也不是地平线的方向出现了偏差,一切的过程都指向一个结果——多模态交互。

比如在地平线的驾驶员行为监测系统 (DMS) 中,地平线已经不满足人脸识别,而是包括了 DMS、人脸识别、语音识别、手势识别、疲劳检测还有唇语识别。

地平线多模车内交互解决方案可以汽车成为智能机器人,为司乘用户提供更自然的交互体验 | 官方提供

噪音背景下,地平线的语音识别能力依然非常好,其原因不仅在于用了多麦克风阵列的系统,而是同时基于声音以及唇语识别来完成,这就是多模态交互的能力。很多类似的想法,如果要实现的话必须有硬件的底层算力支撑。考虑到图像和语音发展到现在,计算模式有很大的相似性,设计之初地平线就选择了通用的芯片计算架构,由于 AI 芯片提供了强大算力,这么多识别功能得以在一个系统内实现,而这也是地平线软硬件融合的「壁垒」所在。

在余凯眼里,芯片是一件「难且正确」的事,每一个决定背后可能都是长期的投入。「我们坚持长期主义,短平快的生意没有护城河。」余凯表示,如果聚焦的话,其实慢就代表着快。「越聚焦平台赋能,做的事越标准化,越能有大规模增长;而且当你不做集成项目,你的朋友会变多,反而容易形成规模效应。」

同样,地平线明确边界之后,与「朋友们」的分工也就自动形成:地平线负责底层,合作伙伴负责应用。在并不算广的边界内,假如地平线能做到无人超越,一个更加开放的生态正在等待着它。


责任编辑:王训魁

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