“這是一個愚公移山的過程，它其實沒有巧勁，它沒有捷徑，它需要的是咬定這樣一個未來的方向，然后靠一種鈍力去持續(xù)迭代，去生長?！边@是地平線創(chuàng)始人兼 CEO 余凱在接受《第一財經(jīng)》時的思考。
余凱在2015年創(chuàng)立地平線這家人工智能芯片企業(yè)的時候，“非常的聚焦于場景，這個場景就是智能汽車時代對芯片的需求?！?/P>
彼時是云計算的天下。五年前，亞馬遜在云計算領(lǐng)域已經(jīng)非常成功，阿里云在國內(nèi)的影響力也非常大，很少有人留意邊緣計算。那時候的業(yè)內(nèi)人士更多相信，將計算能力部署在云端，從經(jīng)濟性上來考慮是最好的選擇。
“地平線一直有一個叫反共識的思考框架：當(dāng)所有人都在考慮一個方向的時候，我們往反方向去思考一下，那個地方是不是更有價值。車載計算關(guān)乎人的生命安全，這意味著從傳感器的感知到汽車的控制決策，它反饋決策的回路要特別的短?！庇鄤P接受第一財經(jīng)《別樣時刻》欄目采訪的時候表示，從安全的第一屬性來考慮，一定要保證汽車在即使網(wǎng)絡(luò)帶寬不存在或者帶寬不穩(wěn)定的時候車足夠安全，這決定了智能汽車一定要走本地計算，邊緣計算的道路。
對于一家初創(chuàng)企業(yè)，要開發(fā)智能汽車時代所需的芯片，其難度可想而知。這其中，首要的難題在于，車規(guī)級半導(dǎo)體的可靠性、一致性和安全性要遠遠高于消費電子產(chǎn)品所使用的半導(dǎo)體。以手機上搭載的芯片為例，一百萬枚芯片允許出現(xiàn)的缺陷產(chǎn)品可達200個，但汽車產(chǎn)業(yè)追求的是一百萬芯片里只能允許出現(xiàn)10個缺陷產(chǎn)品，甚至追求的目標(biāo)是零缺陷。這樣意味著地平線這樣的企業(yè)，在研發(fā)、測試和驗證階段，跟傳統(tǒng)的消費級芯片有完全不一樣的流程和質(zhì)量要求，整個過程也非常的嚴(yán)格和漫長。
車規(guī)級芯片的重要性在于，在這個汽車產(chǎn)業(yè)百年變革時代，芯片越來越居于主導(dǎo)地位。如果說傳統(tǒng)燃油車時代，整車架構(gòu)設(shè)計是圍繞燃油發(fā)動機，那么智能汽車時代的核心則變成了芯片，因為智能汽車所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)洪流離不開高性能的芯片。
“如果是4級、5級的高等級自動駕駛，那么汽車上要安裝高清攝像頭11到12個，還包括毫米波雷達、激光雷達以及十幾個超聲雷達。1000輛這樣的汽車一天所需要計算的數(shù)據(jù)相當(dāng)于整個2015年百度索引的所有數(shù)據(jù)總和。在智能汽車時代，BAT都成為小數(shù)據(jù)公司，可以說智能駕駛是有史以來我們遇到的最大的數(shù)據(jù)洪流挑戰(zhàn)。”余凱對第一財經(jīng)表示，這同時意味著機會，“四個輪子上面的超級計算機所帶來的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)變革，有可能是我們現(xiàn)在面臨的最大的一個半導(dǎo)體領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)機會?！?/P>
人工智能最重要的一個商業(yè)場景就是智能汽車。隨著智能等級的提升，車載芯片的算力會不斷提升，汽車所用的傳感器會越來越多，每天處理的數(shù)據(jù)也越來越多。“算法、算力和數(shù)據(jù)三者緊密迭代，會推動半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)迅速往前發(fā)展，因為真正好的技術(shù)需要在場景中迭代?！庇鄤P說，地平線則處于三者交匯，從軟件到芯片到大數(shù)據(jù)處理等方面，為整個汽車行業(yè)提供智能化的引擎。
從設(shè)立至今，地平線已經(jīng)經(jīng)歷了幾個階段的顯著躍升。2015年到2017年，地平線推出第一款非車規(guī)級芯片；2017年到2020年，則是地平線的第二個三年。在這三年中，地平線推出了車規(guī)級產(chǎn)品，形成了一個完整的商業(yè)閉環(huán)，其產(chǎn)品已經(jīng)部署在真實汽車上。
“我花了大概五年半的時間，地平線從0走到了1”，余凱對第一財經(jīng)記者表示，“從今天到2023年，是我們從1到N的過程，我們要跟中國眾多的主機廠合作，使上百個車型搭載地平線的智能芯片。同時在各種路況，在各種天氣的情況下，在各種使用場景，廣泛實現(xiàn)算法跟數(shù)據(jù)跟算力的迭代”。
余凱之所以將公司命名為地平線機器人，是因為他認(rèn)為智能汽車是人類歷史上，面向機器人時代的第一個大終端，是真正的人工智能終端，它比智能手機所帶來的創(chuàng)新價值要更大。他同時意識到，這個時代的到來需要產(chǎn)業(yè)界不懈的努力和奮斗。
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