AI芯片解锁边缘计算时代 地平线“杀出重围”

在追逐算力的道路上狂奔的企业并不多，但地平线算一家。

从最早一批在AI芯片领域创业，到成为台积电全球AI芯片第一家客户，地平线一直是高性能、低功耗、低成本的嵌入式AI解决方案立足行业，用“征程”+“旭日”两款芯片产品做完整开放的市场拓展。

到如今，多年过去，他们已成为中国目前最为重要的AI芯片厂商之一，全球最大的半导体厂商有两家是他们的主要股东。

而眼下，在地平线CEO余凯看来，公司正面临着面向AI新时代的“升级与再造”，他们更加看到边缘计算在AI时代万物互联大背景下的价值。

作为本身已经“足够硬”的软件公司，余凯觉得还可以再“硬”：在对软件和算法的优势基础上，逐步探索对硬件产品的打磨，在芯片产品上多点多面布局，为边缘计算、安防、智慧城市、自动驾驶、智慧交通乃至智慧零售等领域提供技术支撑。为此采访到了地平线CEO余凯及芯片解决方案负责人及智慧城市解决方案负责人。

AI芯片的“星星之火”正成燎原之势

余凯一直有个论断，那就是AI芯片行业其实处在一个“星星之火”的阶段，燎原之势很快就会形成。五年之后，可能不存在不用AI芯片的安防设备。

如果能理解这句话，基本上对于地平线的整个定位就有了清晰的脉络。最新数据显示，在全球前24名的AI芯片企业排名表中，过去三年，这24家公司在AI芯片的研究和开发投入之外，还总共在人工智能领域投入高达600亿美元。目前，有超过1700家创业公司对AI芯片感兴趣，业界对于AI芯片的需求也在加大。如何与地平线的定位相挂钩？认为，有以下几点：

看中AI芯片：从算法、架构、芯片、模组到工具链，这是地平线现在所能给行业提供的弹药。而AI芯片将这些进行聚合。

注重技术落地：芯片市场战火越烧越旺，喊口号的势必遭弃，落地者胜出。

合作的生态观：发展设备商、OEM、集成商“朋友圈”，让更多传统厂商更早用上AI芯片。

正如余凯强调的那样，地平线本质上是给设备商、OEM、集成商提供枪炮弹药，让他们在各个行业运营场景中去拓展和建立更成功、更广阔的商业模式，这个是地平线的工作。”

认为，随着社会强大资本的进入，未来AI芯片的竞争态势不会收敛，但杀出重围的是谁？一定是技术更新频率更快的公司。科技行业有个潜在的规律：大鱼吃小鱼已不再适用，快鱼吃慢鱼成为新的法则。

把握更新频率 技术信仰是“持久战”

在近期的安博会上，地平线就把“技术更新成果”进行了充分的展示。

XForce边缘AI计算平台

这个平台是基于旭⽇2.0处理器架构，直指边缘计算市场。目前IoT的发展在持续推动边缘计算的发展，具有超强计算和存储能力的智能路由器、智能音箱、智能NAS越来越普及，安防和无人商超领域大量的人脸和图像识别会消耗极大的带宽，车联网的高可用性要求极低的时延等等。XForce相较于旭⽇1.0处理器，新的架构比旧的架构在性能上有指数级的增长。

Matrix自动驾驶计算平台

基于征程(Journey)2.0 架构的地平线 Matrix 自动驾驶计算平台，在北京车展上首次发布，能够为 L4 级别的自动驾驶提供高性能的感知系统，并且已经向世界顶级自动驾驶厂商大规模供货。 此次展出了最新版本的Matrix360°视觉感知方案，搭配 4 路 192FOV 鱼眼摄像头和 8 路 59.4FOV 窄角摄像头，可以实现车身周围 360 无死角视觉感知检测。

核⼼板旭日X1600

行业性是地平线以前面临的一个局限，但不至于成为短板。与全志科技达成的最新战略合作，让地平线有了更多垂直行业特色。双方在近期联合推出了内置地平线旭⽇处理器的⼈脸通⾏考勤⽅案核⼼板X1600，以及基于此的万⼈⽆感通⾏考勤⽅案。

智能摄像机解决方案

实际上，面对城市场景的增量爆发，被植入AI能力的智能摄像头较之传统监控设备有了更为核心的优势。地平线在安博会上带来了⼗余款内置地平线AI芯⽚的多种类别智能摄像头及解决方案，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，可用于商业、安防等多个实际应用场景。

值得一提的是，尤其是对于地平线极为看重的安防市场来说，目前为人诟病之处，就是缺乏真正的杀手级运营业务，导致业务闭环不能完成。有业内专家曾指出，过多的投资拉动背后，就是安防运营商一直是尴尬的存在。但地方债压力过大导致政府投资锐减之时，也许会大大加速以城市公共资源来换运营的模式的确立。

但不管行业走向何处，地平面对于技术的追求依然走在“可靠”的路径之上。余凯表示，他们的技术更新频率基本保持“一年一代”，而新的架构必须在旧的架构之上做更多行业探索，高低端搭配推向市场。

未来属于AI，更属于边缘计算！

眼下，AI是一条辛苦且漫长的道路，找到属于自己、适合自己的垂直领域是一件十分必要且现实的事，地平线为此曾投入大量的人力物力。从身为前百度IDL常务副院长余凯招兵买马，在2015年创立公司开始，逐渐在人才上、管理上、产品研发、技术投入上做了大量工作。

“AI不是一张宣传册就能做好的，尤其是AI芯片，它的技术门槛更好，一般玩家根本不敢进来。”

觉得，AI市场属于重资本领地，投资会比较大，一款处理器时间投入少则2年，研发成本也在几千万美金左右。喊口号的多，但真正能够拿出来展示的微乎其微。AI是一个长跑，不是一个短跑，比的是耐力，不适合大家一窝蜂的涌进来。地平线却坚持“上山捉猛虎”，尤其是在人才梯队上挖到了更多的大牛。

据了解，地平线打造了一个非常强大的芯片开发设备团队。首席芯片架构师周峰在业界有非常好的声誉，此前在华为负责芯片架构设计（全球最强大的产品之一）。此外，前三星半导体中国研发中心总经理&三星中国副总裁吴征博士也加入了地平线，他曾在三星半导体、矽玛特（SigmaTel）、飞思卡尔（Freescale)和摩托罗拉等多家跨国公司担任中国区高管职位。如此种种，在芯片方面，地平线有着诸多非常优秀的人才。

不仅仅是看好AI，地平线尤其注重边缘计算的价值，并且一直在大力推动这件事的早日到来。

此前，采访过IEEE Fellow刘江川教授，他也是工业互联网、边缘计算领域的资深学者和商业探索者，对于边缘计算的前景与余凯几乎惊人的一致：边缘计算不仅最先在自动驾驶领域完成应用，未来也一定是边缘端+云端结合计算的方式。

边缘计算最强调是实时性，尤其是自动驾驶、安防领域会大量使用；其次是节省带宽，前端计算可以让云端服务器减负；数据处理上，边缘计算未来会遇到大量的场景化数据，未来预计边缘的计算任务会超过云端。

但地平线也进一步意识到，由于缺乏高性能、低能耗的边缘AI处理器，所以边缘计算目前占比是比较低的，AI芯片则适应了此趋势。“因此地平线是高度看好这个趋势。”

可以说，AI芯片是地平线“跨界做硬件”的第一站，但这个想法在其成立之初的2015年就已产生。2016年，Google做了第一个TPU的尝鲜者，正式向市场推出其TPU产品。地平线作为在高度协同的软件算法、芯片架构创新两个领域对标Google的企业，自然会继续延续这个基因做下去。因为软件跟硬件的协同，将会带来AI计算的革命。

边缘的AI处理器怎样应用在合作生态？边缘什么地方产生最终数据？什么地方最有数据分析实时处理的需求？......这些问题摆在面前。最终，地平线想清楚了，围绕3个应用场景去铺设这条成长的道路：自动驾驶、安防与智慧城市、智慧零售。

地平线的商业模式是怎样的？充分的赋能。余凯和他的团队成员们一直坚持技术立业，“作为技术者，我不是做经销商，我们是赋能这些经销商，去赋能这些设备商，我们最大化我们的合作伙伴。”正如此前他说的“提供枪支弹药”一样，边缘计算时代他们依然如此。

软件结合“双芯”联动 弄潮AI时代

AI面临的问题实际上是跨越各个场景去做定制化，放置到更加广阔的实际情形中来看，地平线是去提供完整而开放的应用工具链。AI的落地是行业困局。创业公司一开始都是做软件，选择能够快速落地的解决方案。

余凯不无感慨，唯独只有地平线在三年前的时候就预见到，别的软件一定会碰到瓶颈，因为计算的能力不解决的话，再大的软件能力也发挥不出来。所以当时做的顶层设计就是：地平线要从软件到硬件一体化，包括人才的配备也一样必须到位，以至于AI芯片的创造性在今天成为全行业的共识。

不过，目前的AI芯片处理能力还在持续的增长过程中，并没有到顶——它在智慧城市的场景里面还有更多意想不到的功能出现。城市天然带有千千万万双眼睛（监控摄像头）和大脑（感知设备），地平线就是去“唤醒它们”，让这些设备找到智能思考、决策、行动的能力，让城市变得更安全便捷。

正如地平线与全志科技“AI芯+行业芯”的珠联璧合那样，未来AI行业势必会出现简化行业智能化产品的研发设计和量产投入的行为，更多类似地平线“AI芯片+算法软硬结合的架构”的做法将出现。

锁造好了，钥匙也会交到用户手里，至于如何应用，则是用户的自主选择——这就是地平线的商业逻辑。眼下，摩尔定律是像浩浩长江，奔涌向前。地平线在整个信息产业主轴上做一个时代弄潮儿的梦想，并不遥远。