专访地平线创始人:国内首款车规级AI芯片是如何炼成的?

2019-9-2 09:56| 发布者: | 查看: 6| 评论: 0

摘要:   腾讯《深网》作者马关夏  车载 AI 芯片是人工智能行业的珠穆朗玛,也是自动驾驶实现大规模落地的前提。此次地平线率先推出首款车规级 AI 芯片不仅实现了中国车规级 AI 芯片量产零的突破,也补齐了国内自动驾驶 ...

  腾讯《深网》作者?马关夏

  “车载 AI 芯片是人工智能行业的珠穆朗玛,也是自动驾驶实现大规模落地的前提。此次地平线率先推出首款车规级 AI 芯片不仅实现了中国车规级 AI 芯片量产零的突破,也补齐了国内自动驾驶产业生态建设的关键环节。”8 月 30 日,2019 世界人工智能大会期间的一场发布会上,地平线创始人余凯在介绍公司发布的新款 AI 芯片时这样说到。

  作为国内估值最高的 AI 芯片技术企业,地平线此次发布的是一款面向自动驾驶场景的车规级 AI 芯片——征程二代,据地平线介绍,这也是国内首款车规级 AI 芯片。

  车规级 AI 芯片是自动驾驶实现大规模落地的必要条件,但车规级芯片需要满足“高安全性、高可靠性、高稳定性”的技术标准要求,并且需要经过严苛的研发、制造、封装、测试和认证流程,因此相较于其他类型的芯片,车规级芯片的研发难度更高、研发周期也更长。

  而难得的是,地平线在技术突破的同时,在商业化上也有所斩获。据地平线介绍,征程二代 AI 芯片已在高级别自动驾驶、辅助驾驶(ADAS)、多模交互等方向,获得了 5 个国家客户的前装定点,搭载征程二代 AI 芯片及解决方案的量产车型则最早将于明年年初上市。

  地平线创始人余凯在接受《深网》独家专访时,透露了更多关于征程二代 AI 芯片及其商业化情况的信息,同时,也详细阐述了他对公司定位以及行业竞争等问题的思考。

  国内 AI 芯片的先行者

  2015 年,余凯卸任百度深度学习研究院(IDL)负责人创立地平线时就认准了 AI 芯片赛道,他在业内率先提出聚焦边缘人工智能芯片方向,并表示地平线要成为“机器人时代的英特尔”。

  在 AI 芯片的设计理念上,余凯从创业之初就倡导软件和硬件的高度协同,“这跟我自己的出身背景有关。我自己在创业之前从事了 20 多年的机器学习的算法研发,所以这是软件算法的背景,在开始做芯片设计的时候,我们的设计思想就会充分的去反应软件的这些思维。”余凯说。

  “深度学习处理器它的本质是为深度学习的软件服务的,所以,这两个之间一定要适配的很好,要不然的话处理器它不能够非常高效的去服务于这些软件算法,那这个处理器的效率是出不来的。”余凯进一步解释软件与硬件协同的重要性。

  软件之外,对于芯片行业的硬件生产环节来说,制造工艺领先的台积电无疑是最佳选择,而地平线正是全球第一家到台积电流片的 AI 芯片企业。

  不过,回过头来看,地平线与台积电的合作似乎顺利得出人意料,毕竟台积电作为芯片代工行业的领导者,而彼时刚刚创业的地平线和它选择 AI 芯片赛道,都还处于非常早期的起步阶段,地平线先期较少的流片订单量或许并不能满足台积电的胃口。

  “突然有一家创业公司去闯入这样的一个领域,说是要成为未来人工智能时代的英特尔,我觉得台积电在想谁是下一个英特尔吧。”在余凯看来,对人工智能共同的未来观是两家公司走到了一起原因。“虽然两家不同的企业,一家作为产业领导者,另外一家是一个新兴产业的先行者。但是因为我们都具有同样的未来观,所以在这点倒是能够走到一起来的。”

  地平线成立四年,余凯认为公司走到了第二个重大的里程碑:第一个是成为台积电全球 AI 芯片的第一个客户,在 2017 底推出国内首款边缘 AI 芯片;第二个是推出国内第一款车规级 AI 芯片。

  在这个过程中,地平线考虑的核心任务也发生了变化。“地平线在过去 3 年的时间里,我们的主要核心任务,第一个是建造一个业界无以伦比的软件、硬件的研发团队。第二个是向业界证明地平线是能够从硬到软、从软到硬并且交付给客户完整的芯片解决方案,我们能够流片,能够把方案给开发出来,并且能够交付量产。”

  “走到今年年初的时候,其实我们就自然而然更加考虑商业化的问题,更加考虑在整个产业链里面我们扮演什么样的角色定位的问题。”余凯说。

  公司定位和行业竞争

  “打碎自我,自我进化”这是余凯此前经常在公司提及的两个词,余凯透露此前公司内部花了大半年的时间讨论地平线的整体战略。

  今年四月,地平线提出了 AI on Horizon 战略,更加聚焦于做底层核心技术赋能。在汽车行业里,地平线给自己的定位为 Tier2(二级供应商),是 Tier1(一级供应商)和 OEM 的 AI 赋能者。

  “我们为什么要定位成 Tier2,意思就是说在最底层不跟大家竞争,我们不去做系统集成,我们不去往上面做应用,我们不去碰客户数据。”余凯解释“我们就做这里面最核心的感知计算和定位以及它的预测,但是不做决策控制。”

  余凯认为,自动驾驶 AI 芯片是整个人工智能产业里的珠穆朗玛,因为对于它的可靠性、稳定性、识别的准确性等要求非常高,自动驾驶 AI 芯片也是地平线的核心战略。但考虑到地平线给自己的定位,余凯表示,自动驾驶计算的控制决策地平线不会做,因为那会与客户产生竞争。

  2015 年,地平线还是国内 AI 芯片领域独行者,如今,伴随着人工智能浪潮的崛起,AI 芯片的赛道越来越拥堵,具体到地平线专注的自动驾驶 AI 芯片领域,头部玩家见的竞争也越来越激烈,多家国内初创 AI 芯片企业陆续进入这一市场,华为、百度、英特尔、英伟达等科技巨头也早有布局。

  在余凯看来,与巨头相比,地平线的优势在于:软硬件高度协同带来的技术领先,提前布局 AI 芯片领域的先发优势,定位产业赋能者以及专注于核心业务。

  而对于地平线 AI 芯片主要应用的自动驾驶领域,余凯认为自动驾驶、高等级别自动驾驶在两三年内难有突破,但在 2025 年到 2030 年之间会有很大的想象空间。“我们在短期两、三年的时间或者三、四年时间常常会高估技术发展速度,但是十年时间来看的话常常会低估技术发展的速度。”余凯说。

  “后面我们会有一系列的 road map,因为我们更长期的走,把辅助驾驶的功能越做越丰富,越做越全,然后从辅助驾驶到高等级的自动驾驶,我们会有在未来的 6 到 12 个月里面,我们还有更先进的制程跟工艺的车规级芯片,至少有两款芯片会流片。”对于地平线的下一步规划,余凯最后透露。

  以下为《深网》整理的专访实录:

  1、关于征程二代 AI 芯片

  问:地平线这次推出的征程二代车规级芯片,最大的突破是什么?

  余凯:这次最大的突破是我们推出国内第一款车规级的 AI 处理器。据我们了解是国内第一家。地平线毕竟在人工智能处理器这块起步比所有人都早,所以我们在车规级这块取得了一个突破,这个难度还是非常大的。因为车规级芯片整个的要求非常的严格。由于车的工况是完全不可控的,不像一个电子设备什么的是可控的。车本来就是天南地北,各种工况,所以它的要求,对半导体的设计要求是非常高的。

  所以这点,地平线成立 4 年时间,走到是第二个 milestone。回顾起来几个 milestone,一个是说,整个台积电,大家知道台积电是像高通、英伟达背后其实都是台积电作为代工,我们是台积电全球 AI 芯片的第一个客户,在 2017 年 6 月,走到 2017 年年底的话,我们推出国内的第一款 AI 的边缘计算的 AI 芯片,到今天,我们走到一个重大的 milestone,推出国内第一款车规级的 AI 芯片。这几个其实都是地平线走过来的一个一个主要的里程碑。

  这款芯片它除了车规以外,另外一个很大的进展就是,它的计算效率非常的高,也就是说,地平线倡导的是深度的软件跟硬件的高度协同。所以,我们相对来讲比一般的芯片公司更加懂 AI 的核心基础理论跟算法。我们又比一般的软件公司、算法公司更加的懂 AI 芯片的架构设计。所以这种硬件跟软件的联合迭代、联合设计使得整个计算效率,就是为人工智能神经网络计算我们的效率非常高。比如说首先单位的功耗,我们能够处理更复杂的神经网络运算,现在这款芯片 2 瓦功耗,我们可以做 4 个 TOPS,但是这还不是最根本的。最根本的是,大部分的芯片它列出来都是峰值算力,但是它实际有效算力可能是它的峰值算力几分之一,可能是 10% 到 20%,很多芯片是这样的,包括 GPU。

  因为我们地平线把软件跟硬件的协同做的更好,所以我们的峰值算力跟实际应用场景里的算力是非常接近的。我们有效利用率平均对各种神经网络来讲能做到 80% 以上,这样的话,我们实际算力远超业界同行的其他水平。我们开玩笑讲,本质上地平线是一个比较硬的软件公司,也是一个比较软的硬件公司。

  问: 地平线为什么能把软件跟硬件的协同做得更好?

  余凯:这还是设计理念的不同。当然有来源于地平线的人才储备的不一样,跟我自己的出身背景有关。我自己在创业之前从事了 20 多年的机器学习的算法研发,所以这是软件算法的背景。也就是说,我在开始做芯片设计的时候,我们的设计思想就会充分的去反应软件的这些思维。

  但是,深度学习处理器它的本质是为深度学习的软件服务的。所以,这两个之间一定要适配的很好,要不然的话处理器它不能够非常高效的去服务于这些软件算法,那这个处理器的效率是出不来的。就像我刚刚讲的世界上典型的用的最多的国外深度学习的处理器,实际上标出来的计算效率、计算能力是这样的,但是实际上得能利用这里面峰值效率的 10%、20%,大部分是空转。地平线因为我能够把软件、硬件适配的更好,所以我们实际能比这种效率有效利用率提高好几倍。我刚才讲到了平均都是 80% 以上,在有一些网络结构的话我们还可以支持到 90% 以上。

  问:地平线是国内最早找台积电做流片的 AI 芯片企业,台积电主要给一些大厂代工,当时地平线刚刚流片的时候应该需求不是特别大,当时是怎么说服台积电合作的?

  余凯:对。所以对我们非常重视,这个证书是台积电的总裁魏哲家给我发的,因为那个时候地平线还是被看做一个战略级的客户跟合作伙伴。因为毕竟那个时候突然有一个创业公司去闯入这样的一个领域,说是要成为未来机器人时代的英特尔,这个本身,我觉得台积电在想谁是下一个英特尔吧,我估计。

  人工智能计算在那个时候,地平线开始做的时候,芯片这件事情确实是一个非常早期小众的事情。但是台积电它的地位毕竟不一样,它一直都在看产业趋势,所以我们都有这种未来观。虽然两个不同的企业,一个巨大,作为产业领导者,另外一个是一个新兴产业的先行者。但是因为我们都具有同样的未来观,所以在这点倒是能够走到一起来的。

  我记得在是哪一年来着,2017 年那时候我们已经是他们的客户了,当时邀请我去台积电跟台积电所有高管交流人工智能计算的未来,那个时候大家都觉得很兴奋。

  所以我们虽然是这么小的一个初创企业,但是还是得到了非常有利的支持。尤其我们现在在面向未来的车规级的芯片研发方面,也会有很多交流。

  问:所以是否可以理解为,车规级 AI 芯片的制造工艺要求比手机芯片更高?

  余凯:对。因为手机芯片出来这些问题其实影响也不大,但是汽车的主动安全 AI 处理器如果出了问题的话,那影响的就是生命。

  车规级芯片的制造工艺要求非常高。通常来讲哪怕是同样设计的芯片,如果车规级的你都会看到会大很多,因为它的整个设计要足够的先进让你在各种情况下、各种温度和电池干扰情况下,它都还能正常工作。

  所以,地平线现在已经走到了在整个技术上世界的前沿。所以我觉得越来越多的这种产业领导者、巨头愿意去跟地平线合作。包括我们现在主要股东里面其实地平线也还觉得蛮自豪的,全球最大的半导体企业里面前三家有两家,英特尔和海力士都是我们的股东。

  问:征程二代芯片地平线在年初宣布已经成功流片了,为什么到现在才正式发布。

  余凯:首先一点,在业界有三个阶段。通常来讲很多芯片企业会说发布,发布的只是他未来的一个产品,路标,并没有真正流片,大部分的发布会都是这个形式。

  还有一种就是宣布流片成功,就是从台积电拿回来经过一些基本测试,发现这次的流片成功顺利。但是这件事情本身对很多芯片企业来说都是一个大槛,一个门槛,因为通常一次性流片成功的不多见。一次流片没有成功,通常来讲这是一个灾难性的事件,因为它是一个硬件,不像软件可以回来改。

  流片回来以后我们要做更加复杂的、充分的测试验证,并且不是说单个芯片验证测试,而是放在一个系统里面去测试验证,并且把系统参考设计、它的软件都得开发出来。然后可以证明给你的客户,你看这个芯片是可以交付给你的,你是可以去开发放到你的整车系统里面去的。

  所以把这一步走完我们才觉得,才可以正式的,不叫发布了,叫推出了,地平线这次正式推出车规级的 AI 处理器征程二代。所以地平线,我们两次对外的发布会其实是跟业界很多其他同行伙伴是不一样的,我们都是现场演示芯片它整体的系统效果,所以是正式推出,所以回答你的问题,就是有这么三个阶段。发布概念,这个在国内很流行。

  发布概念、流片回来、然后越来越实了。接下来可以交付系统,我们是走到交付系统,这次我们是交付系统。因为我们这次已经拿到 5 个国家客户的前装定点,整个适配周期百万量级的上车。

  问:能否谈一下征程二代的商业化,以及地平线在自动驾驶领域整体布局和思考?

  余凯:我们的思考就是一定要贴着产业发展规律去走,要尊重产业发展必然的客观规律。所以地平线并没有花那么多的力气去太多的过多的介入到无人驾驶这件事情里面,因为我们觉得这个离大规模的量产还比较久。

  真正现在给消费者和客户带来实际价值的并不是说话取代司机,而是让每个司机的驾驶过程更加的安全,更加的方便,更加的舒适。

  我们这款处理器针对的是辅助驾驶,并且针对的现在 Mobileye 主打产品的主流市场。自动驾驶、无人驾驶现在没有量,自动驾驶在哪啊?未来多少年会起量啊?所以产业发展我觉得还是要务实循序渐进,真正的为市场去创造价值这个是地平线的想法。

  当然地平线因为是这样的,我们在设计这芯片的时候又让这个芯片单个芯片可以覆盖辅助驾驶的,可是它的芯片接口设计可以集联,集联成一个更加高算力的计算平台,这就是我们的 Matrix 计算平台,现在这个已经大规模的交付给全球很多的 Robotaxi 的厂商。在这个市场里面我们也是非常有竞争能力的,功耗低、效率高。世界上很难找到我们这样功耗这么低效率这么高的。

  我们的竞争对手给 Robotaxi 公司的通常都是 300 瓦、500 瓦的功耗,我们给他们提供的是小于 100 瓦的功耗。所以差别巨大。

  问:对于车规级芯片来说,300 瓦和 100 瓦意味着什么?

  余凯:300 瓦和 100 瓦这么说吧,未来自动驾驶超过 100 瓦以上是不可接受的,它整个的功耗啊、散热啊、还有水冷啊这些,然后因为散热的话,实际上让电子元器件的可靠性、寿命都急剧的降低,这里面都有问题,包括供电也是问题。

  问:您提到了征程二代是针对前装,目前前装和后装这两块大概应收比例怎么样?

  余凯:目前我们在前装市场的话,我们去年主要是 Robotaxi 开始交付,在后装市场主要是给那些运营车辆 DMS、ADS 那些市场的。后装这块市场我们今年的话应该是亿级的收入。前装今年还不会有收入,因为才拿到定点,芯片才出来。芯片是你拿到定点以后在车级的测试验证还要差不多 2 年时间。

  2、关于行业竞争

  问:英特尔也是地平线的股东,地平线和英特尔在这方面是什么关系?

  余凯:合作关系,也会有局部的竞合关系。

  问:竞争主要在哪些方面?

  余凯:英特尔主流业务是 PC 和数据中心处理器,我们不涉足这些业务。在局部上,我们产品形态、商业模式和英特尔收购的 Mobileye 有重叠,不可避免会产生一定竞争。 地平线当前推出来的,包括地平线这次推出来的这款处理器,将会对当前 Mobileye 主流产品 EyeQ4 产生竞争力。因为我们从功耗来讲比它还低一点,算力比它还强一点,我们都是在单芯片去主打 L2 和 L2 Plus 市场。把多芯片组合在一起,像特斯拉 FSD 那样的可以打高等级自动驾驶市场。

  但是实事求是的说,我们这款产品面向的是当前大规模量产车的主流需求,不去追求几百瓦功耗,上百T的算力,那些本质上是服务器端的,无所谓散热、无所谓供电、也无所谓车规这种要求。

  目前世界上主流的大规模量产的智能驾驶的需求,其实还是 L2 和 L2 Plus,尽管大家都讲自动驾驶和无人驾驶,但是无人驾驶和自动驾驶实际上大规模商业量产落地其实时间还挺久的,即使 L3 半自动驾驶,最近的市场,国际主流玩家,最强大的 Tier1 和车厂都认为 L3 和去年他们的认知比都往后后退了三年。

  问:除了地平线,华为、百度、英伟达这些巨头也都在做车规级 AI 芯片,和他们相比,地平线的特点和优势是什么?

  余凯:地平线的优势首先一点还是非常强调软件跟硬件的高度协同所带来的这种技术优势,当然也包括我们的先发优势,我们比他们都早。这样的话,我们通常来讲是在同等的功耗跟成本上,能够提更高的有效算力,这是技术方面的优势。

  第二个优势,我们的产业定位是赋能者,我们在产业里面定位是 Tier2,就是说我们并不是直接去做这种系统集成交付给整车厂。他们的定位有的定位是 Tier1,有的是大家并不是那么了解。所以我们的产业底层赋能的定位要更加的清晰。这是第二点。

  第三点就是我们更加的专注,这是我们的核心业务,但是,我想巨头,基本上就是 everything,软件、硬件、整车集成包括运营,恨不得自己的儿子直接运营把爹给 replace 了。所以我们的定位就是更加专注。

  问:地平线更专注于自动驾驶芯片领域,但是这个行业目前可能面临一些现实的困难,你怎么看自动驾驶的未来?

  余凯:我认为自动驾驶它一定是一个未来。我们在短期两、三年的时间里面或者三、四年时间里面常常会高估技术发展速度,但是十年时间来看的话常常会低估技术发展的速度,因为技术发展是指数性的,一开始走的很慢,然后就是歪着的走的很陡,它一般都是指数级的发展的。尤其是摩尔定律,摩尔定律的话基本是按照每五年成长十倍的速度,如果十年摩尔定律是成长一百倍。举个例子,这个一百倍是什么意思,假设起点是老鼠大脑的算力的时候,如果成长一百倍就成为人类大脑的算力了。因为老鼠的大脑计算能力和人类大脑算力基本是一百倍的差别。

  所以大家一开始会觉得怎么这么慢,但是十年之后它已经远超出你的想象了。所以我个人认为,自动驾驶,高等级自动驾驶在 2025 年,就是现在我们可以看到,在当前的2、3 年里面,我觉得在实际的商用上很难有突破性的进展。但是在 2025 年到 2030 年之间会有很大的想象力空间,就是取得这种重大的突破。

  问:主要是哪方面的突破?

  余凯:我个人认为核心能力还是计算能力的突破。所以为什么我选择这个方向呢?因为我认为这个是整个人工智能产业核心的核心。比如说我们看阿尔法狗,为什么今天超过出去人的想象,我记得当时也是腾讯网见证第二场,当时我和腾讯视频跟几个棋手主持现场,当时这些棋手都很震惊的,觉得阿尔法狗怎么这么厉害。但是其实你看阿尔法狗里面基础的算法在 30 年前都有了,比如说这里面的神经网络这些,可是为什么现在计算机下围棋能下过人呢?其实最大的原因还是过去的 30 年里面摩尔定律增长了一百万倍,使得过去完全不能买得起的计算能力,现在方寸之间实现了。

  所以,核心来讲,为什么对于地平线,我自己从事人工智能这么长时间,为什么我选择一条这么难的路呢?而不是简简单单的做软件算法,核心来讲还是它太重要了,太核心了。

  问:地平线目前除了在车载芯片这块,也关注 AIoT 这个领域。地平线是否比较看重的就是这两个领域?

  余凯:地平线可以说,我们的核心战略是这样的,自动驾驶的处理器,它一定是整个人工智能产业里面的珠穆朗玛,因为首先对于它的可靠性、稳定性要求非常高。它对于识别的准确性要求也非常高。在其他领域比如人脸识别,即使识别错了也不会发生生命安全问题,所以我们认为自动驾驶处理器是这个产业里面难度最高的,它是珠穆朗玛。

  但是我们也希望在攀登珠穆朗玛的过程中我们获得的 Know-How 能够去赋能汽车主动安全领域很多应用的需求者。这样的话,我们也会把我们每一代车规级的芯片都会 Decorate 成一个非车规级的处理去,去赋能非汽车行业产业伙伴。这里面不仅仅是 AIoT 也包括其他的很多应用领域。

  3、关于地平线的定位

  问:您之前在公司也提到要“打碎自我,自我进化”,地平线今年 4 月份发布了 AI on Horizon 战略,做芯片解决方案赋能者。这是一个很大的转变,因为地平线的业务之前可能还稍微分散一些。能不能谈一下,在这个转变过程中您的一些思考?

  余凯:这个里面,在国内,首先一点产业分工一直都是不太明确的,不像在国外,产业链整个发展相对健康。但是如果没有一个健康有序产业链、产业生态的发展,整个行业发展是不快的。

  地平线在过去 3 年的时间里面,我们今年走过第 4 年了,3 年的时间里,老实说,我们的主要核心任务还是第一个,建造一个业界无以伦比的软件、硬件的研发团队。第二个,向业界证明地平线是能够从硬到软、从软到硬并且交付给客户完整的芯片解决方案,我们能够流片,能够把方案给开发出来,并且能够交付量产。

  走到今年年初的时候,其实我们就自然而然的更加的考虑商业化的问题,更加考虑在整个产业链里面我们扮演什么样的角色定位的问题。我觉得在技术研发阶段相对来讲,少考虑这些事情,你在证明自己的产品能力的时候,也不太考虑这个问题。但一旦这两关都过了以后,那就一定要去每天面对客户,要告诉客户我给你创造什么价值,我的定位是什么。

  所以这点的话,我们会花更多的精力思考地平线整个商业战略。那我们就提出 AI on Horizon 战略,AI on Horizon 意思就是说我们想打造在人工智能边缘计算这个时代的底层的英特尔,然后我们在底层在下面赋能,这是商业模式。但是这个商业模式背后一个我们核心的价值观,这个价值观就是,成就客户、与客户同行。这就是我们为什么要定位成 Tier2,意思就是说在最底层不跟大家竞争,我们不去做系统集成,我们不去往上面做应用,我们不去碰客户数据。这个定位,我觉得对地平线来讲是把它定位的,第一次在地平线历史上把这个东西定位的很清晰。但是它不光是告诉我们的客户,也告诉地平线的每一个员工,我们的使命更加强调的是什么。然后我们的行为准则是什么,所以,这点是我们整个打造内外一体的商业模式,清晰的战略以及我们要恪守的行为、价值观。

  问:在这个过程中,公司内部有没有进行一些组织方面的调整?

  余凯:很多。公司内部光讨论战略就讨论了大半年。因为你想想看,大部分来地平线的这些年轻人,各个都是以前无论是在高校里面还是老东家,其实都是佼佼者,个个都心高气傲,谁愿意爬地上服务客户啊。还有在产业链里面大家都想站的高一点,大部分人天然会想的是做多而不是做少。

  把大家这种不同的思想能够去达成一个共识,我们要做低而不是做高,我们要做少而不是做多,我们要成就客户而不是成就自己。所以这些都是一个思想大讨论,也是一个建立共识的过程。建立共识的过程那一定是包括抛弃跟打碎自己过去的一些想法,真正变成一个产业赋能者。

  这个过程,因为毕竟地平线这样的一个背景,大家都这么有想法的一群人,所以建立这么一个过程,同时,思想统一了以后就要建立组织,建立这样的组织形态,这都是一个过程。所以我觉得能够活下来的企业,其实都是一只革命队伍,革命队伍跟土匪不一样的是它肯定是有纲领、有使命、有自治。并且是经过了不断的迭代。

  问:这个战略,主要就是聚焦,聚焦往往意味着我们需要砍掉一些我们原来已经赚钱的业务。您觉得这个过程中有没有存在一些所谓转型期的“阵痛”或者战略调整期的“阵痛”?

  余凯:我觉得肯定是有的。比如在我们 AI 计算这块,边缘计算这块,我们一直在讨论。因为地平线其实长远来讲我们希望做整个机器人时代的英特尔。我们在 4 年前公司还没成立的时候,在融资阶段就对媒体是这么说的。

  问:为什么地平线不是成为 AI 时代的英特尔,而是机器人时代的英特尔?

  余凯:机器人时代。比如说我们不太关心云端的计算,我们更关心边缘测跟终端的计算。自动驾驶其实车就是机器人。

  问:怎么定义机器人时代和 AI 时代?

  余凯:AI 时代比如很多计算在云端分析商业数据股票什么的,那个跟我没关系。就是它能够自主行为,自主决策,能够帮助我们做很多事情。我觉得自动驾驶就是地平线的战略、肯定就是,我们希望前 15 年,到 2030 年都把精力花在自动驾驶里面,因为我觉得自动驾驶如果是成为自动驾驶领域英特尔,这个事情实现的话,那基本上就成为机器人时代的英特尔了,因为没有比这个自动驾驶更加的具有挑战、更加复杂的工况的机器人应用了。

  说到这个地方,你刚刚所讲取舍跟阵痛,那我们就考虑,这里面自动驾驶计算它的控制决策这块我们做不做?从产业发展的分工来讲,我们也是做了很痛苦的决策就是我们不做。因为如果我们做的话,天然就会跟我们的客户竞争,这里面有很深的逻辑思考,从产业终局来讲对我们赋能的客户他们一定会做,我们要做什么呢?做真正帮助大家的,而不是跟大家抢饭碗的。

  所以回应你这个例子,有没有取舍,那我们就说好,我们就做这里面最核心的感知计算和定位以及它的预测,但是不做决策控制。听起来可能难以理解这些东西,但核心逻辑是我们做取舍,不做控制跟决策,不跟我们的客户抢生意。

  问:您认为未来 AI 芯片行业会是一个什么样的市场格局?

  余凯:好问题。我觉得这里面不会有很多的玩家,作为芯片,大家其实看到在美国市场产业发展的格局来讲,最后其实就几个芯片企业的巨头。因为它的门槛比较高,基本上你要是没有什么竞争优势的话,很快就会被淘汰掉。连一代产品的机会都没有给你,你一代产品投入进去就是一个巨大的投入。

  所以,最终来讲其实是一个竞争的游戏。但是上次有个统计,说市值得最后高的企业就两类,一类是互联网企业,一类是半导体企业。这一类企业里面,我觉得中国应该会产生这种产业巨头。

  问:最后一个问题,地平线的下一步是如何规划的?

  余凯:下一步我们就要发布了。再后面我们会有一系列的 road map,因为我们更长期的走,

  把辅助驾驶的功能越做越丰富,越做越全,然后从辅助驾驶到高等级的自动驾驶,我们会有在未来的 6 到 12 个月里面,我们还有更先进的制程跟工艺的车规级芯片,至少有两款芯片会流片。

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