地平线机器人总裁出席中国汽车论坛，畅谈汽车智能化发展

第十二届中国汽车论坛近期在上海嘉定盛大举行，本届论坛由中国汽车工业协会主办，行业大咖应邀出席，共话发展。论坛重磅环节“第四届全球汽车技术发展领袖峰会”更是为与会嘉宾研判形势商讨举措提供了平台与空间。

地平线机器人总裁陈黎明博士就在峰会上指出，如今，智能汽车发展迅猛，其计算架构和开发范式正经历巨变，而积极推进软硬协调创新，将有助于加速汽车产业智能化进程。

随着人工智能的普及应用，自动驾驶的开发范式和计算架构正从“规则实现”的软件1.0时代迈向“数据驱动”的软件2.0时代。针对这一趋势，陈黎明博士表示，在Software 1.0 Rule-Based(软件1.0 规则实现)阶段，计算架构大多基于车端计算平台，软件开发主要基于规则和逻辑驱动，通过对物理世界建模，来感知控制。如今智能驾驶越来越复杂，往往需要更强的感知能力。

而在Software 2.0 Data-driven（软件2.0 数据驱动）阶段，计算架构为车端加云端，开发范式基于算子和对模型的训练。虽然简单问题前期投入较大，但是随着问题复杂程度增加，优势也更为显著，无需要更多代码；数据量越多，开发迭代的速度也更快。目前，数据驱动开发范式在自动驾驶里已实现了广泛应用，虽然在规划和控制方面还处于起步阶段，但是感知方面却已深入，在地图融合方面也表现不俗。

据统计，一辆自动驾驶汽车每天约产生5TB至20TB的数据，且随着自动驾驶等级的提高，数据量也会越来越多。随着智能汽车的快速升级，算法对算力的需求每日剧增，所以对芯片的要求也更为严苛。陈黎明指出：“受制于‘摩尔定律’，市面上的芯片在先进制程上已逼近了物理极限，需要借助先进制程、先进封装与架构创新的‘组合拳’。”针对这一问题，地平线机器人其实在2016年就提出了智能计算的“新摩尔定律”，即用每一秒处理多少帧图像来衡量芯片的计算效率。新摩尔定律的关键点在于，把芯片的架构与神经网络或深度学习的算法进行良好匹配，让芯片发挥出更高的效率，即“软硬协同的创新”。

现阶段，对于大多数车企而言，软硬解耦已是大势所趋。软硬解耦该如何理解呢？以智能手机为例，即手机为硬件平台，制造商在此部署操作系统，并可更新，而软件开发者群体则在操作系统上提供各自应用软件。与之相似的，智能汽车也正朝着成为一个超级智能终端的目标而发展。

前文中，我们提到了“软硬协同创新”，那么，软硬解耦与软硬协同创新又是否冲突呢？答案无疑是否定的！地平线机器人所说的软硬协同，是计算架构设计阶段的软硬结合，但是在使用阶段、开发阶段软硬是解耦的，它本质是应用开发和底层计算平台解耦。陈黎明还解释道：“以地平线具有知识产权的BPU为例，其常用算子库和底层芯片实现高效的配合，使得整个芯片的计算效率能够极大的发挥。同时由于架构设计更好适应了常用算子，使得能够在各种场景下更好支持自动驾驶。地平线的硬件设计是从软件需求中来，再回到软件应用中去，从而实现高性能、低功耗、低延迟的计算解决方案”

BPU（Brain Processing Unit）是地平线机器人自主研发的嵌入式人工智能处理器架构，是比芯片和操作系统更为底层的架构，目前已推出三代，分别是高斯架构、伯努利架构，以及贝叶斯架构；且目前，贝叶斯架构已在地平线征程5芯片上实现应用。

征程5是地平线机器人研发的第三代车规级芯片，依托于BPU的软硬协同与超适配性，可以在不改变硬件的情况下仅通过对工具链和编译器的优化提升芯片的效率。同时，得益于BPU超适配性与工具链持续优化，征程5芯片还可以应用最新算法。

面对数据驱动的软件2.0时代，地平线机器人还能提供端上的开发工具、以及在云端的训练，包括数据管理以及仿真平台等工具(AIDI 艾迪)，与地平线基于自研芯片打造的全生命周期软件开发平台“天工开物”形成完整的开发平台，加速面向智能驾驶、智能交互、车内娱乐应用等各种各样的解决方案开发。对此，陈黎明介绍到：“在地平线艾迪开发平台，数据从车端来回到车端去，在云端可以对数据进行挖掘、标注、训练、测试、集成等，整个车辆在开发过程中以及全生命周期不断进化，性能不断提升。”

地平线机器人定位为Tier2，一直致力于借助“芯片+工具链”为核心的高效开放技术平台快速提升Tier1、软件开发和硬件开发三类合作伙伴的创新开发效率，协力打造覆盖 L2 到 L4 全场景智能驾驶产品。据悉，截止目前，地平线已连接超过100家上下游产业伙伴，并且与20+车企达成战略合作，斩获70+定点车型；2020年6月，地平线征程2芯片首选在长安UNI-T上实现量产、征程3在理想ONE上实现量产，去年年末，征程5在理想L8上实现量产。由此可见，地平线机器人凭借技术优势和开放优势，得到了众多主机厂的认可。

在发言的最后，陈黎明更是真诚的表示，地平线相信开放，相信只有开放共创才能共赢；并表示地平线机器人希望与所有合作伙伴一起征程与共，共同拥抱价值共创，共同推进智能汽车的快速发展。