下一个十年的计算平台谁来打造？这个是地平线想要回答的问题。
2019 年，地平线相继完成了芯片布局中的征程二代（Journey 2）和旭日二代（Sunrise 2）的迭代更新，其中针对自动驾驶的地平线征程二代，成为中国首款车规级 AI 芯片。
同时，地平线在 2019 年也完成了战略升级。在这背后，是余凯和他的团队经过 6 个月的摸索，艰难作出的决定。
这种选择自地平线创立以来就一直存在。余凯在 GeekPark IF X 上提到，2015 年，地平线就面临着几项战略：软件算法还是软件+芯片软硬结合？中心计算还是边缘计算？垂直应用还是工具平台？
在当时主流的人工智能创业浪潮中，创业者们普遍选择的是基于软件算法的应用，但余凯思考的是，如果真正让软件算法能够普惠，被广泛地应用在各种各样的场景里面，只做软件是不够的，必须以硬件为基础，从底层与软件结合。
地平线创始人&CEO 余凯 | 现场拍摄在选择当中，地平线也确立了长期发展愿景——成为边缘人工智能芯片的全球领导者。
另一方面，由于过去几年技术的快速发展，人工智能时代即将到来，且 AI 的大规模应用伴随着数据量级和复杂度的急剧增长，尤其在智能驾驶领域，边缘计算成为了必要条件之一。
地平线在其中发现了巨大的商业机会。「仅 2000 辆自动驾驶车辆产生的数据量超过 2015 年我们整个文明一天数据用量，」余凯不止一次在公开场合讲到，大规模设备部署需要成本效率。在边缘计算「革命」当中，地平线打算用底层赋能的模式继续探索。
以下是地平线创始人&CEO 余凯在 GeekPark IF X 上的演讲实录，经过极客公园编辑整理：
大家早上好！
今天是极客公园十周年大会，一个很重要的日子，作为张鹏的「粉丝」一定要一起来庆祝一下。我记得上一次来极客公园做分享，其实是 5 年以前，在上一家公司工作。
在过去 4 年半的时间里面，我跟我的小伙伴们在一个新创立的公司，地平线，去从事边缘人工智能芯片以及车载计算这方面的创新以及商业落地。今天我想跟大家分享一下地平线对于边缘计算的战略思考，以及我们现在正在做的事情、关于未来我们怎么去预判未来、预测未来、创造未来。
首先，我想还原一下地平线在过去 4 年的时间里面，我们怎么去思考人工智能的当下，它有什么样的机会，以及我们怎么去通过商业落地创造价值。
在地平线成立之初的时候，我们在思考，我们要做一家不一样的公司，在那个时候已经有一批非常不错的人工智能创业公司，他们在从事软件算法方面的应用，比如说人脸识别、安防。但是地平线在思考，已然有这么多的公司在做软件算法，如果真正让软件算法能够普惠，被广泛地应用在各种各样的场景里面，只做软件是不够的。
因为软件是运行在芯片之上的，我们能不能够做到低功耗、低成本、高性能，不仅仅是软件的事情，我们要思考新的计算架构、新的处理器。
所以，地平线那个时候成为中国第一家做人工智能芯片的企业。不仅仅是中国第一家，也是在全球范围内最早从事这个领域的 2-3 家企业之一。
另外一个维度是在四五年前时，绝大部分人都没有思考过边缘计算。因为那个时候云计算是主流，人们很自然的是把数据传到云计算中心，在云上面完成所有的计算。可是地平线在思考的是：
第一，云计算已然是主流，如果我们进去的话，恐怕这个竞争会特别艰难；
第二，我们思考的其实不是现在，因为任何一个企业在创立的时候，一定是面向未来的。
我们在思考什么是未来，地平线认为未来对计算的实时性、可靠性、安全性，以及对用户隐私的保护，一定会出现一波新的大趋势，就是大量人工智能计算往边缘发展，所谓边缘就是互联网、云计算的边缘，也就是在终端上面。
地平线在商业模式与计算方式的选择 | 现场拍摄比如说车载人工智能计算，如果有个小孩子横穿马路，我们还要把信号传到云端，做了处理再回来说刹车，万一网络带宽不好呢？
对于这样的一种任务，我们需要把这个计算放在边缘、放在车载来计算，所以我们认为边缘计算未来会成为一波大趋势，当然今天每个人都在谈边缘计算，已然成为一个广泛接受的共识。
地平线的战略选择 | 现场拍摄还有一个是关于商业模式的思考，在那个时候，中国是 2C 的时代，每个年轻工程师都来跟我讲应该干 2C，要干那个、要干这个，多酷啊。可是我们那个时候深刻地洞察到，其实每一波科技创新一般来讲都有两个阶段：
第一，核心硬科技的突破；
第二，基于技术突破，它是一个在技术之上的 2C 应用场景创新。
比如说，如果没有当年的思科这样的公司把这些网络带宽、路由器、基础设施建好，会有 Google 吗？如果没有高通这类公司把 CDMA、移动通讯的核心处理器做好，会有今天的苹果、华为吗？
所以，2C 应用的创新其实都是跟随着一波在前面核心硬科技的突破。我们判断在中国经过了 20 年的互联网红利，我们在孕育下一波大的创新。这一波大的创新，一定是从核心硬科技的突破入手，所以我们就认为地平线要做一个 2B 的 Business。
还有一个思考，我们要做什么样的一种业务？这个业务有两种思考：
第一，从具体的问题出发，做一个垂直的解决方案或者是在一个领域里面的产品；
第二，做一个赋能型的平台工具，让很多的企业、整个大的产业能够被赋能、加速、普惠化。
地平线从第一天开始，我们就希望成为一个赋能型的平台工具型企业，就像伟大的英特尔一样，我们想成为人工智能时代边缘计算的英特尔，能够承载、托起整个产业，当然这样的一个商业模式在中国以前从来没有过。
平台型的商业模式有一个大的问题，它的挑战是如果没有一个或多个垂直的 Killer app（注：杀手级应用），是很难把一个平台型的工具给拉起来的。在那个时候地平线是基于对未来愿景驱动这样的企业，那个时候是没有这样的 Killer app 的，我们要不要做？在一横和垂直的一纵，我们怎么去取舍？
地平线经过了很多内部的讨论，以及我们从外部市场的视角反复的对焦，最终我们的结论是要做边缘人工智能计算的平台，但是这上面有车载人工智能计算，从 ADAS、L2 的辅助驾驶到 L3 的半自动驾驶、高等级 L4、L5 无人驾驶的处理器解决方案。
地平线的平台型商业模式 | 现场拍摄所以，这个是地平线对商业模式定位的思考，这个其实决定了地平线的 10 年愿景，成为边缘人工智能芯片的全球领导者。
在这个过程中，我们形成了一个企业独特的价值观、思维方式、文化。比如说反共识的思维，大部分企业都做软件算法、安防、人脸识别，我们在 4 年半之前就坚定地去走硬件的底层芯片。因为这个事情周期非常长，所以要求企业能够耐得住寂寞，所以耐得住寂寞成为地平线的一个核心企业文化。
地平线公司的名字已经暗含了我们的愿景。我们认为未来是一个无处不在的 Robotics 时代，边缘计算的核心在于 Robotics。比如说车载计算，实际上汽车越来越成为我们生活中的一个 Robots，我们希望成为在这样一个产业里面的底层赋能型平台，这个平台就是 Wintel of Robotics，所以地平线的名字叫 Horizon Robotics，就是说我们希望打造一个 Horizontal Platform for Robotics。
地平线的愿景 | 现场拍摄这个反映我们对未来整个信息产业发展大趋势的思考，因为在过去 50 年时间里，信息产业发展的主轴是计算平台的发展。我们从 IBM 到后来被微软跟英特尔打造的 Intel 平台所托起的 PC/笔记本的电脑时代，到 2000 年之后，由 IOS、安卓、高通、ARM 打造的移动计算平台。从 PC 平台到移动计算平台几乎是整个信息产业里面最大的机会，我们自然会问下一个大的计算平台在哪儿，我们认为下一个巨大的、规模可能比 PC、移动还要大的计算平台是 Robotics。
那么未来的 10 到 20 年，谁来打造 Robotics Windows、Robotics Intel？这个是地平线想要回答的问题。
我们思考在 Robotics 这样一个应用的大范畴里面，最重要的是车载计算。汽车会成为四个轮子上面的超级计算机，会成为我们生命中最重要的 Robots，从你从医院出生的第一天开始，每一天都跟你在一起，而且它已然是一个巨大的产业，这个是地平线对于当下整个产业战略的思考。
毫无疑问，当前来讲，人工智能的蓬勃发展，是由于在各种场景下面大量产生的数据，以及处理计算的需求所推动的。我们更加关心的是实时数据，因为边缘计算的核心是在数据被产生、被搜集的那个地方去完成计算、决策。
人工智能时代伴随数据量级急剧增长 | 现场拍摄这个里面我们需要保障的是它计算的实时性、低延迟、低功耗，因为没有数据中心，以及它所有的安全性。
地平线尤其关心的一个场景是对于车载的边缘计算，在这里如果我们去迎接挑战，能够提出合理的、有竞争力的技术方案，我们就拥有未来。很多人认为如果你是做边缘计算，计算的挑战可能没有在云计算中心那么大，其实这个看法是片面的、静止的、错误的。
我们思考一下，到四级、五级自动驾驶的时代，一辆自动驾驶的汽车在一天所产生的数据，会达到 1000TB。如果是这样的话，2000 辆自动驾驶汽车一天产生的数据，超过 2015 年我们整个文明一天的数据用量。
这就意味着在自动驾驶的边缘计算时代，今天的 Google、亚马逊、百度、阿里、腾讯都是「小数据」公司。去迎接这样的挑战，要求这个企业有强大的技术实力，同时在文化上面能够耐住寂寞、长期主义。
给大家看一个具体的自动驾驶整个战局，今天所有的媒体记者都会关心四级、五级自动驾驶，实际上在产业界包括特斯拉、奔驰、宝马，还包括了中国最领先的主机厂，其实今天我们主要探讨的是 2 到 3 级的辅助驾驶跟半自动驾驶。
比如说特斯拉，他们今年推出的处理器实际上是面向 3 级的自动驾驶，但是每一级的自动驾驶往更高一层发展，对算力的要求就增长一个数量级。到了 5 级自动驾驶时代，四个轮子上面需要有 1000 万亿次每秒的算力，这样的算力达到人脑算力的级别，这意味着汽车会成为四个轮子上面的超级计算机。
随着算力增长，汽车演变为四个轮子上的超级计算机 | 现场拍摄我们大家都听说过摩尔定律，在过去半个多世纪，摩尔定律是推动整个科技往前发展的一个事实，在过去 30 年的时间里面，整个计算的能力、效率在成本不变的情况下，已经增长了 100 万倍。
从 2015 年开始，物理的摩尔定律开始变慢，在单位面积上面去提升晶体管的集成度已经不可能，因为它已经达到了几纳米、原子的尺度。
怎么做？这个时候需要我们用一种全新的思维框架，软件跟硬件的结合去面对场景、思考新的架构，使得软件、硬件能够高度的配合，能够在人工智能这样的一个场景下面继续推动摩尔定律。这个是人工智能新摩尔定律的时代，地平线是在 4 年半以前预见到这样的未来，走软件跟硬件结合的路线，这实际上是新摩尔定律的一个引领者、推动者。
在 2015、2016 年的时候，每 1000 美金能够买到的算力相当于一个老鼠大脑的算力，由于地平线以及现在全球若干个企业在推动，我们在 2025 年要达到的目标是 1000 美金能够买到 1000 万亿次每秒的算力，相当于人脑的算力。
同时，这样的计算能力会推动自动驾驶往前去发展，在过去 4 年时间里面，我们一路引领、推动 AI 芯片的技术浪潮，地平线在成立的时候是中国第一家做 AI 芯片的企业，我们在 2017 年中的时候，成为台积电在全球人工智能芯片的第一个客户，年底推出中国第一个边缘的量产 AI 芯片。更重要的是，我们在今年 8 月 30 日，推出了中国第一款车规级人工智能芯片，这款芯片是面向 L2 到 L3 的辅助驾驶、半自动驾驶。
另外值得一提的是，什么叫新的摩尔定律。在旧的摩尔定律时代，整个半导体设计在追寻一个 PPA 的指标性能，但是这样的性能已经不适于今天在人工智能计算时代所面对的大数据计算的挑战。
地平线驱动「新摩尔定律」 | 现场拍摄所以，地平线所定义的新摩尔定律，我们更加优化的是在一定的限制条件下面，达到足够低的延迟、足够高的识别效率情况上，单位成本能够处理更多的数据。所以这个新的摩尔定律时代，我们定义的指标跟数据的处理能力相关。
关于地平线 8 月底推出的这款车载人工智能芯片，具体的性能指标不多说了，但是我们可以看一下，在这样极低功耗的处理器上，它不需要主动散热，它在一个非常小的盒子里面就能完成非常复杂的感知计算，面向辅助驾驶。
在地平线推出这样一款处理器之前，做这样复杂、实时的计算，绝大部分人都以为一定要有很大的 GPU 处理器，功耗要到 200W、300W，而我们现在差不多是 2W 的功耗，就能完成这样复杂的计算。
包括地平线面向 4 级自动驾驶 Robotaxi 推出的 Matrix 计算平台，能够实时完成 12 路视频感知，这已经成为全球范围内面向 Robotaxi 的计算平台明星产品了。
地平线 AI 处理器赋能客户的一个海外案例是仅用低成本的单摄像头配合征程二代处理就实现了低成本众包高精地图的采集和生成。每一辆车在路上跑的时候都可以实时采集数据，因为有实时的边缘计算，使得它们能够把路面的关键信息、三维坐标捕捉，同时传到云端。
地平线赋能某海外客户实现低成本高精地图采集和生成 | 现场拍摄通常来讲，由于激光雷达的高成本，传统的高精度地图的生成成本很高，一年能够更新地图大概一次到两次就不错了。在我们合作伙伴的这个方案里，上万辆汽车在一个城市里面跑，实时采集、实时更新，形成这种众包，这样的话你在每一分钟都可以更新你的地图。比如这个地方井盖没了、比如这个地方在修路、有一个弯道，实时都在更新，这样的话可以提升未来辅助驾驶、自动驾驶的安全。
地平线定位自己是一个底层的赋能者，所以我们是一个开放的计算平台，我们会提供全栈的工具链，让我们的客户、合作伙伴能够在上面非常方便、高效的形成自己的应用能力。
总之，地平线的愿景是成为边缘人工智能芯片的全球领导者，我们希望通过我们的高性能、极致开放的底层边缘计算芯片，能够赋能我们的客户打造智能化产品，让每个人的生活更安全、美好，谢谢大家！
以上图片来源：VPHOTO
