嵌入式人工智能处理器打造了自动驾驶开放式计算平台

在当今数据量激增的时代，数据类型多样化，数据采集无时无刻不在进行，而其中数据类型则更多集中在视频、音频数据。视频数据综合汇总、交叉分析，甚至细微的蛛丝马迹都可反映出城市、社会、产业、民众的情况。

视频数据成为城市公共数据的主流之后，数据分析也随之迎来新挑战和高要求。以简单的摄像头、门禁、闸机等为例，全天候都在捕捉视频数据，人、车、路、环境等数据庞杂混乱，管理部门的效率和工作压力可想而知。因此，在视频数据分析中，业界普遍认为应该加强前端智能，让摄像头、闸机等在采集数据同时智能选取有效数据，上传到云端数据平台供管理部门制定规划，减少存储空间、部署成本、运维成本和人力投入，让海量数据便捷高效、切实可行为民服务。

这其中就需要从算法、芯片、算力等多端发力，以最低能耗、最低成本和最强算力提升摄像头等的智慧程度，让智能变成可落地应用服务。今天，赛迪网团队走进第二十届中国国际高新技术成果交易会，与地平线智慧城市事业部总经理刘俊华深入交流，探寻算法、芯片和人工智能解决方案在智慧城市中的开花结果。

刘俊华总体介绍道，地平线始终专注于人工智能芯片和算法在各个垂直场景的应用研发，为广泛行业用户提供基础支撑。

他以智慧城市解决方案为例，介绍了最新的芯片研发与落地进展。该方案集合地平线大规模人脸抓拍识别方案、地平线XForce边缘AI计算平台等。前者根据当今智慧城市视频数据量激增和计算能力的挑战引入内置自主研发的嵌入式人工智能视觉芯片——旭日1．0处理器，在较低的功耗下，实现前端的大规模人脸检测、跟踪、抓拍和比对。

该芯片方案还可以在抓拍的同时提取特定人群的人脸信息，最新的旭日芯片可单帧最高检测 200 个人脸，实现1080P＠25fps全帧率人脸检测，并支持前端5万人底库人脸比对，识别准确率高达99．83％，这就可以广泛应用于商场、体育场馆、公共娱乐场所、客运车站等人流密集场所，极大地提高平安城市保障和安检工作的效率。

另外，地平线XForce边缘AI计算平台正是为人流密集场景提供的计算平台，由此形成的密集人群人体分析方案可广泛应用于AIoT、边缘计算的未来城市场景。如商业场景中的客流统计、自动建档、消费者动线、场景热力图、消费者行为分析等，并可在交通、安防等多类城市公共场景中实现高效率的人脸、人头、人体检测，以及多人的人体骨骼点和单例分割结果。

在人工智能、物联网、边缘计算打通后，AIoT正在让万物互联、智能遍布成为现实。不仅是单独的摄像头和智能终端可自主预处理数据，而且数据还可打通共享，让管理者和民众实时掌握城市各个角落运行情况，民众可提前选择出行路线，管理部门可以调配资源做好预案措施。实现智慧城市解决方案落地的，正是芯片研发的不断突破。

据了解，地平线XForce边缘AI计算平台基于BPU2．0处理器架构（伯努利架构），高效完成视觉感知和识别同时，在功耗和性能方面比GPU拥有明显的优势，具备高性能、低功耗、易于集成和使用等特点，可基于稀疏和定点神经网络完成各种深度学习任务，实现人脸和人体抓拍识别、人体行为分析、视频结构化等功能。刘俊华举例说道，目前第二代芯片在第一代芯片基础上迭代，目前处理能力可达到国际领先芯片产品的2－3倍，而功耗大大降低。此外，由于基于地平线BPU2．0处理器架构（伯努利架构），该平台未来可平滑迁移到即将流片的地平线旭日2．0芯片。

除了智慧城市领域，地平线芯片也与大众、奥迪等国际知名主机厂达成有关自动驾驶的合作。真正L4、L5级别所需的芯片和计算能力是现今芯片产品不能满足的，由于车辆应用环境的特殊性，目前测试中使用的高能耗芯片产品是很难在商用推广中落地量产的。地平线方面瞄准自动驾驶这一未来城市“标配”的市场空间发力，凭借高性能、低功耗、完全无需水冷的嵌入式自动驾驶产品在市场中具备巨大优势。

基于其自主研发的嵌入式人工智能处理器 BPU 打造了自动驾驶开放式计算平台——地平线Matrix，可在 31W 功耗下同时进行 30 类目标的像素级语义分割、3D 物体检测和行人骨骼识别。可同时支持多个摄相机图像、毫米波雷达和激光雷达同时输入，让自动驾驶车辆配备火眼金睛，实时感知最新、最全面的车道标志和环境因素。近期，地平线Matrix刚刚获得2019CES官方大奖——CES创新奖。

刘俊华在谈及人工智能芯片、算法未来的落地场景时说到，在粤港澳大湾区、高新技术园区日益成熟之后，地平线也积极与更多城市和地区探索合作机会，也希望为智慧城市、智能驾驶、智慧零售等建设提供人工智能技术支撑，让人工智能赋能万物、造福民生。