日前，新華社發(fā)表地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱的文章，認(rèn)為“無論是從技術(shù)難度、經(jīng)濟(jì)規(guī)模，還是戰(zhàn)略影響來看，自動駕駛處理器都堪稱這個時代科技的珠穆朗瑪?！?br />
我們這一代做人工智能的人，幸運之處就在于：我們熬過了AI的寒冬，身處于一個AI技術(shù)引領(lǐng)全球科技的時代，而中國，也疾行于千年以來又一次民族復(fù)興的進(jìn)程之中，在這幅恢弘的歷史畫卷之中，無論是從技術(shù)難度、經(jīng)濟(jì)規(guī)模，還是戰(zhàn)略影響來看，自動駕駛處理器都堪稱這個時代科技的珠穆朗瑪。不負(fù)時代，無問西東，是我們這代人的責(zé)任與使命。誰贏得了自動駕駛處理器，誰就贏得了人工智能時代！

中國人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)背后的巨大隱憂

近日，國外媒體發(fā)表題為《中美數(shù)字霸權(quán)之爭》的深度分析報道，而人工智能正是競爭的主戰(zhàn)場。近年來，中國在人工智能應(yīng)用方面的進(jìn)展令人印象深刻，表現(xiàn)為四個核心優(yōu)勢：政府高度支持、風(fēng)險投資活躍、占優(yōu)勢的人才資源和海量數(shù)據(jù)。

2018年被認(rèn)為是中國人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的元年，但在一片火熱的行業(yè)發(fā)展背后，卻潛藏著巨大的隱患：目前我國的人工智能產(chǎn)業(yè)絕大部分都是應(yīng)用創(chuàng)新，在人工智能技術(shù)最核心的處理器和操作系統(tǒng)方面，國外公司依然牢牢占據(jù)主導(dǎo)地位。

人臉識別是最早的人工智能應(yīng)用之一，市場迅速膨脹，但打開一款市面上的智能攝像機或視頻人臉分析服務(wù)器，里面的核心處理器不是英偉達(dá)就是英特爾，或者賽靈思。自動駕駛是國家確定的四大人工智能關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域之一，科技部在去年底宣布，依托百度公司建設(shè)國家級自動駕駛創(chuàng)新平臺，但百度本身不掌握任何核心處理器或者操作系統(tǒng)。

在PC時代，我國的整機產(chǎn)量全球第一，但主導(dǎo)者卻是英特爾和微軟；在手機時代，我國手機出貨量還是第一，但主導(dǎo)者卻是高通和ARM；在人工智能時代，我們看到英偉達(dá)和谷歌在持續(xù)地擴大其優(yōu)勢，當(dāng)我們還沉浸在產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的狂歡中時，美國憑借強大的基礎(chǔ)硬件與核心軟件實力，又一次提前卡位，這不能不引起我們的警惕：中國會不會再次輸?shù)粢粋€時代？

PC行業(yè)和手機行業(yè)的歷史表明，信息產(chǎn)業(yè)的核心就是處理器和操作系統(tǒng)，人工智能大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵，首先在于人工智能處理器的突破，而人工智能處理器的制高點必然來自于最具規(guī)模效應(yīng)和最具技術(shù)挑戰(zhàn)性的行業(yè)應(yīng)用。英偉達(dá)是目前人工智能行業(yè)的執(zhí)牛耳者，其最先進(jìn)的處理器首先面向自動駕駛，并非偶然，英偉達(dá)清楚地意識到：拿下自動駕駛應(yīng)用，面對其它應(yīng)用就是降維打擊。

自動駕駛處理器在性能、可靠性、實時性、功耗效率以及對應(yīng)的算法等方面都提出了人工智能行業(yè)應(yīng)用中最高標(biāo)準(zhǔn)的要求。其突破不僅意味著自動駕駛核心技術(shù)的突破，更代表了人工智能核心軟硬件的突破，必然帶動整個人工智能產(chǎn)業(yè)的騰飛。

自動駕駛處理器將撬動難以估量的巨大經(jīng)濟(jì)規(guī)模

來自國外的數(shù)據(jù)顯示，到2025年，智能駕駛的軟硬件銷售（不含整車）將達(dá)到262億美元，但其社會效益將放大到1萬億美元，這其中包括了緩解交通擁堵、節(jié)省燃料、減少事故以及提高生產(chǎn)效率。

可以說，每1美元的自動駕駛處理器銷售，將帶來40美元的社會效益！這就是基礎(chǔ)技術(shù)的作用，有極強的產(chǎn)業(yè)放大效應(yīng)。

在今年CES展上，英偉達(dá)公布了其最新、也是迄今為止最復(fù)雜的處理器“Xavier”，并將其命名為“全球首款自主機器處理器”，表示其“將揭開人工智能時代的新篇章?！?/p>

事實上，Xavier處理器首先應(yīng)用于自動駕駛，但其“自主機器處理器”的命名暗示，該處理器不僅可用于汽車，還可應(yīng)用于更廣泛的機器人領(lǐng)域。從技術(shù)角度看，自動駕駛汽車是機器人應(yīng)用的集大成者，其工作場景最為復(fù)雜、技術(shù)難度最高，搞定了自動駕駛，只做減法就可以拿下泛機器人的各種應(yīng)用。

去年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出，到2030年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。

著名咨詢公司普華永道預(yù)計，與人工智能相關(guān)的增長到2030年將把全球GDP提升16萬億美元，其中半數(shù)來自中國。

而自動駕駛處理器，恰好站在人工智能技術(shù)革命和汽車產(chǎn)業(yè)革命的交匯點上。

自動駕駛處理器研發(fā)面臨最復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)

芯片曾經(jīng)是中國工業(yè)界的短板，經(jīng)過多年的努力，中國已經(jīng)在消費電子領(lǐng)域有了長足的進(jìn)步，涌現(xiàn)出了MTK、海思等公司，躋身全球前二十大芯片公司行列（不包括代工廠），但在汽車電子領(lǐng)域，NXP、英飛凌、瑞薩、TI和ST等跨國公司仍占據(jù)了絕大部分市場份額。中國的芯片公司在這個領(lǐng)域的市場占有率，幾乎是零。能夠符合前裝汽車電子質(zhì)量和可靠性規(guī)范的產(chǎn)品，甚至今天還沒有出現(xiàn)。

從整個自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈的格局來看，主要是傳感器、處理器和控制器三個主要部分，在傳感器領(lǐng)域，無論是攝像頭還是激光雷達(dá)，都有幾十家以上的供應(yīng)商，控制器領(lǐng)域的供應(yīng)商更多，但處理器領(lǐng)域，真正得到認(rèn)可的就是英偉達(dá)和Mobileye兩家。相比照眾多涌現(xiàn)出來的的新造車企業(yè)，高集中度的格局折射出自動駕駛處理器的開發(fā)難度之高。

自動駕駛事關(guān)生命安全，整個系統(tǒng)必須保證在任何時候都要可靠工作，及時響應(yīng)。而對應(yīng)的自動駕駛處理器，將面臨四個方面的關(guān)鍵挑戰(zhàn)：計算能力、低功耗、可靠性、和安全性。

目前AI芯片業(yè)界的算力最高記錄是英偉達(dá)最新推出的Pegasus，計算能力達(dá)到320TOPS（萬億次運算/秒），其目標(biāo)正是自動駕駛。事實上，業(yè)界已經(jīng)在嚴(yán)肅地討論POPS（1千萬億次運算/秒）時代何時到來，這相當(dāng)于要把“天河一號”超級計算機（2010年建成，排名當(dāng)時全球第一）裝進(jìn)一臺汽車！

但計算能力和低功耗永遠(yuǎn)是一對矛盾。英偉達(dá)的Pegasus的算力最高，但功耗也達(dá)到了恐怖的500瓦。這將帶來一系列麻煩的問題，包括芯片的工作壽命縮短、需要可靠的散熱系統(tǒng)、巨大的功耗對于電動汽車的續(xù)航里程也帶來了很大的負(fù)擔(dān)。事實上，低功耗對于自動駕駛系統(tǒng)至關(guān)重要。

與手機這樣的消費電子產(chǎn)品相比，汽車電子面臨的工作環(huán)境要復(fù)雜惡劣得多，為了嚴(yán)格保證整車品質(zhì)和可靠性，汽車電子始終追求的是實現(xiàn)零缺陷(Zero Defect)的目標(biāo)，AEC-Q100作為汽車電子的通用標(biāo)準(zhǔn)，是自動駕駛處理器需要跨過的第一道坎。

自動駕駛處理器需要滿足ASIL（汽車安全完整性等級）規(guī)范，需要達(dá)到B或者C級，這是第二道坎。為了確保在功能上的可靠性，自動駕駛系統(tǒng)需要在各個方面都有可靠的冗余備份系統(tǒng)。這就好像電網(wǎng)系統(tǒng)的設(shè)計一樣，某一處供電系統(tǒng)的故障不會讓整個電網(wǎng)癱瘓。

同時，我們還要確保整個計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是高度安全的，不被篡改、破壞或者竊取。設(shè)想一下，如果黑客攻破了自動駕駛系統(tǒng)，將其中的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行篡改，本來傳感器已經(jīng)探測到前面有個橫穿馬路的孩子，但篡改后的數(shù)據(jù)卻顯示什么都沒有，后果可想而知。

AlphaGO在圍棋領(lǐng)域的成功，代表了人工智能在決策方面一個里程碑式的成就，但是對于圍棋這樣的應(yīng)用，是一個環(huán)境封閉、規(guī)則完備、信息完整的決策場景，但即使是這么簡單的場景，Google都要用算力高達(dá)180TOPS的TPU去支撐，才能夠滿足要求。自動駕駛面臨的是一個開放的環(huán)境、不完備的規(guī)則、不全面的感知信息、多智能體的博弈場景，而且還不能出錯。

面對這么多的挑戰(zhàn)，需要人工智能在感知和決策等基礎(chǔ)理論和算法方面的基礎(chǔ)性創(chuàng)新。而對應(yīng)的計算任務(wù)所需的計算模式、計算復(fù)雜度、實時性和功耗指標(biāo)，都要求基于自動駕駛處理器開發(fā)軟硬件完美結(jié)合的系統(tǒng)級設(shè)計。

可以說，支持自動駕駛軟件系統(tǒng)是核心目標(biāo)，而硬件處理器架構(gòu)是關(guān)鍵路徑，兩者必須緊密配合。這就意味著，自動駕駛處理器也體現(xiàn)了我們國家在人工智能基礎(chǔ)理論和軟件算法方面的最高水平。

AI時代的制勝之道：軟件驅(qū)動的處理器設(shè)計

在自動駕駛處理器這個領(lǐng)域，為什么是英偉達(dá)和Mobileye領(lǐng)跑？

無論是Mobileye還是英偉達(dá)，相對于他們的競爭對手，有一個共同點：他們充分地結(jié)合了算法和計算，進(jìn)行協(xié)同設(shè)計，由此提供了完整的解決方案，在這一點上，其它競爭對手與這兩家的差距甚遠(yuǎn)。

谷歌切入處理器領(lǐng)域的時間并不長，但很快就把TPU做出來了，不僅在AlphaGO大放異彩，還將其做成了一項AI服務(wù)，其商業(yè)潛力巨大。

這一現(xiàn)象的背后，折射出一個新的趨勢：深刻理解人工智能的軟件將促進(jìn)處理器架構(gòu)的研發(fā)效率。本質(zhì)上講，這是一場由人工智能應(yīng)用場景驅(qū)動的軟硬件技術(shù)革命。人工智能芯片的本質(zhì)并不是硬件，而是軟硬結(jié)合的載體。人工智能芯片的發(fā)展，并不是單純的工藝和晶體管密度驅(qū)動，而是計算架構(gòu)與算法的配合驅(qū)動，使其實際的計算效率不斷提升，追求極致效能。

可以說，應(yīng)用場景決定算法，算法定義芯片，軟硬件協(xié)同設(shè)計，這就是AI時代的新摩爾定律。誰理解了應(yīng)用場景并掌握了算法，誰就掌握了核心優(yōu)勢。

自動駕駛處理器成為國家科技實力的戰(zhàn)略制高點

如果說，人工智能是中美雙雄爭霸的主戰(zhàn)場，自動駕駛就是這個戰(zhàn)場的決定性戰(zhàn)役。

與Mobileye和英偉達(dá)打交道的中國車廠普遍表示，國外公司在合作條款、技術(shù)支持方面都非?？量蹋M(jìn)一步凸顯了開發(fā)國產(chǎn)處理器的緊迫性。

自動駕駛處理器對于自動駕駛的意義，就好像發(fā)動機之于航空業(yè)的意義，中國要想占據(jù)自動駕駛和人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略制高點，就需要有自己的自動駕駛處理器，讓我們在這個領(lǐng)域有自己的話語權(quán)，不會受制于人，不再讓自主品牌在Mobileye和英偉達(dá)之間做艱難的選擇。

我們需要有像自動駕駛處理器這樣的硬科技的突破，否則科技領(lǐng)袖的地位是很難樹立起來的，國家安全更無從談起。

2017年底，地平線發(fā)布第一代自動駕駛處理器

自動駕駛處理器是人工智能產(chǎn)業(yè)的珠穆朗瑪

人工智能芯片無疑是當(dāng)下人工智能行業(yè)最炙手火熱的話題，來自咨詢公司的一份調(diào)查顯示，目前已經(jīng)公布了人工智能芯片開發(fā)計劃的中國公司已達(dá)39家。但細(xì)數(shù)下來，會發(fā)現(xiàn)絕大部分都面向安防或者消費應(yīng)用，而真正在自動駕駛處理器上發(fā)力的，只有地平線。