下一個十年的計算平臺誰來打造？這個是地平線想要回答的問題。
2019 年，地平線相繼完成了芯片佈局中的征程二代（Journey 2）和旭日二代（Sunrise 2）的迭代更新，其中針對自動駕駛的地平線征程二代，成為中國首款車規級 AI 芯片。
同時，地平線在 2019 年也完成了戰略升級。在這背後，是餘凱和他的團隊經過 6 個月的摸索，艱難作出的決定。
這種選擇自地平線創立以來就一直存在。餘凱在 GeekPark IF X 上提到，2015 年，地平線就面臨著幾項戰略：軟件算法還是軟件+芯片軟硬結合？中心計算還是邊緣計算？垂直應用還是工具平臺？
在當時主流的人工智能創業浪潮中，創業者們普遍選擇的是基於軟件算法的應用，但餘凱思考的是，如果真正讓軟件算法能夠普惠，被廣泛地應用在各種各樣的場景裡面，只做軟件是不夠的，必須以硬件為基礎，從底層與軟件結合。
地平線創始人&CEO 餘凱 | 現場拍攝
在選擇當中，地平線也確立了長期發展願景——成為邊緣人工智能芯片的全球領導者。
另一方面，由於過去幾年技術的快速發展，人工智能時代即將到來，且 AI 的大規模應用伴隨著數據量級和複雜度的急劇增長，尤其在智能駕駛領域，邊緣計算成為了必要條件之一。
地平線在其中發現了巨大的商業機會。「僅 2000 輛自動駕駛車輛產生的數據量超過 2015 年我們整個文明一天數據用量，」餘凱不止一次在公開場合講到，大規模設備部署需要成本效率。在邊緣計算「革命」當中，地平線打算用底層賦能的模式繼續探索。
以下是地平線創始人&CEO 餘凱在 GeekPark IF X 上的演講實錄，經過極客公園編輯整理：
大家早上好！
今天是極客公園十週年大會，一個很重要的日子，作為張鵬的「粉絲」一定要一起來慶祝一下。我記得上一次來極客公園做分享，其實是 5 年以前，在上一家公司工作。
在過去 4 年半的時間裡面，我跟我的小夥伴們在一個新創立的公司，地平線，去從事邊緣人工智能芯片以及車載計算這方面的創新以及商業落地。今天我想跟大家分享一下地平線對於邊緣計算的戰略思考，以及我們現在正在做的事情、關於未來我們怎麼去預判未來、預測未來、創造未來。
首先，我想還原一下地平線在過去 4 年的時間裡面，我們怎麼去思考人工智能的當下，它有什麼樣的機會，以及我們怎麼去通過商業落地創造價值。
在地平線成立之初的時候，我們在思考，我們要做一家不一樣的公司，在那個時候已經有一批非常不錯的人工智能創業公司，他們在從事軟件算法方面的應用，比如說人臉識別、安防。但是地平線在思考，已然有這麼多的公司在做軟件算法，如果真正讓軟件算法能夠普惠，被廣泛地應用在各種各樣的場景裡面，只做軟件是不夠的。
因為軟件是運行在芯片之上的，我們能不能夠做到低功耗、低成本、高性能，不僅僅是軟件的事情，我們要思考新的計算架構、新的處理器。
所以，地平線那個時候成為中國第一家做人工智能芯片的企業。不僅僅是中國第一家，也是在全球範圍內最早從事這個領域的 2-3 家企業之一。
另外一個維度是在四五年前時，絕大部分人都沒有思考過邊緣計算。因為那個時候雲計算是主流，人們很自然的是把數據傳到雲計算中心，在雲上面完成所有的計算。可是地平線在思考的是：
第一，雲計算已然是主流，如果我們進去的話，恐怕這個競爭會特別艱難；
第二，我們思考的其實不是現在，因為任何一個企業在創立的時候，一定是面向未來的。
我們在思考什麼是未來，地平線認為未來對計算的實時性、可靠性、安全性，以及對用戶隱私的保護，一定會出現一波新的大趨勢，就是大量人工智能計算往邊緣發展，所謂邊緣就是互聯網、雲計算的邊緣，也就是在終端上面。
地平線在商業模式與計算方式的選擇 | 現場拍攝
比如說車載人工智能計算，如果有個小孩子橫穿馬路，我們還要把信號傳到雲端，做了處理再回來說剎車，萬一網絡帶寬不好呢？
對於這樣的一種任務，我們需要把這個計算放在邊緣、放在車載來計算，所以我們認為邊緣計算未來會成為一波大趨勢，當然今天每個人都在談邊緣計算，已然成為一個廣泛接受的共識。
地平線的戰略選擇 | 現場拍攝
還有一個是關於商業模式的思考，在那個時候，中國是 2C 的時代，每個年輕工程師都來跟我講應該幹 2C，要幹那個、要幹這個，多酷啊。可是我們那個時候深刻地洞察到，其實每一波科技創新一般來講都有兩個階段：
第一，核心硬科技的突破；
第二，基於技術突破，它是一個在技術之上的 2C 應用場景創新。
比如說，如果沒有當年的思科這樣的公司把這些網絡帶寬、路由器、基礎設施建好，會有 Google 嗎？如果沒有高通這類公司把 CDMA、移動通訊的核心處理器做好，會有今天的蘋果、華為嗎？
所以，2C 應用的創新其實都是跟隨著一波在前面核心硬科技的突破。我們判斷在中國經過了 20 年的互聯網紅利，我們在孕育下一波大的創新。這一波大的創新，一定是從核心硬科技的突破入手，所以我們就認為地平線要做一個 2B 的 Business。
還有一個思考，我們要做什麼樣的一種業務？這個業務有兩種思考：
第一，從具體的問題出發，做一個垂直的解決方案或者是在一個領域裡面的產品；
第二，做一個賦能型的平臺工具，讓很多的企業、整個大的產業能夠被賦能、加速、普惠化。
地平線從第一天開始，我們就希望成為一個賦能型的平臺工具型企業，就像偉大的英特爾一樣，我們想成為人工智能時代邊緣計算的英特爾，能夠承載、托起整個產業，當然這樣的一個商業模式在中國以前從來沒有過。
平臺型的商業模式有一個大的問題，它的挑戰是如果沒有一個或多個垂直的 Killer app（注：殺手級應用），是很難把一個平臺型的工具給拉起來的。在那個時候地平線是基於對未來願景驅動這樣的企業，那個時候是沒有這樣的 Killer app 的，我們要不要做？在一橫和垂直的一縱，我們怎麼去取捨？
地平線經過了很多內部的討論，以及我們從外部市場的視角反覆的對焦，最終我們的結論是要做邊緣人工智能計算的平臺，但是這上面有車載人工智能計算，從 ADAS、L2 的輔助駕駛到 L3 的半自動駕駛、高等級 L4、L5 無人駕駛的處理器解決方案。
地平線的平臺型商業模式 | 現場拍攝
所以，這個是地平線對商業模式定位的思考，這個其實決定了地平線的 10 年願景，成為邊緣人工智能芯片的全球領導者。
在這個過程中，我們形成了一個企業獨特的價值觀、思維方式、文化。比如說反共識的思維，大部分企業都做軟件算法、安防、人臉識別，我們在 4 年半之前就堅定地去走硬件的底層芯片。因為這個事情週期非常長，所以要求企業能夠耐得住寂寞，所以耐得住寂寞成為地平線的一個核心企業文化。
地平線公司的名字已經暗含了我們的願景。我們認為未來是一個無處不在的 Robotics 時代，邊緣計算的核心在於 Robotics。比如說車載計算，實際上汽車越來越成為我們生活中的一個 Robots，我們希望成為在這樣一個產業裡面的底層賦能型平臺，這個平臺就是 Wintel of Robotics，所以地平線的名字叫 Horizon Robotics，就是說我們希望打造一個 Horizontal Platform for Robotics。
地平線的願景 | 現場拍攝
這個反映我們對未來整個信息產業發展大趨勢的思考，因為在過去 50 年時間裡，信息產業發展的主軸是計算平臺的發展。我們從 IBM 到後來被微軟跟英特爾打造的 Intel 平臺所託起的 PC/筆記本的電腦時代，到 2000 年之後，由 IOS、安卓、高通、ARM 打造的移動計算平臺。從 PC 平臺到移動計算平臺幾乎是整個信息產業裡面最大的機會，我們自然會問下一個大的計算平臺在哪兒，我們認為下一個巨大的、規模可能比 PC、移動還要大的計算平臺是 Robotics。
那麼未來的 10 到 20 年，誰來打造 Robotics Windows、Robotics Intel？這個是地平線想要回答的問題。
我們思考在 Robotics 這樣一個應用的大範疇裡面，最重要的是車載計算。汽車會成為四個輪子上面的超級計算機，會成為我們生命中最重要的 Robots，從你從醫院出生的第一天開始，每一天都跟你在一起，而且它已然是一個巨大的產業，這個是地平線對於當下整個產業戰略的思考。
毫無疑問，當前來講，人工智能的蓬勃發展，是由於在各種場景下面大量產生的數據，以及處理計算的需求所推動的。我們更加關心的是實時數據，因為邊緣計算的核心是在數據被產生、被蒐集的那個地方去完成計算、決策。
人工智能時代伴隨數據量級急劇增長 | 現場拍攝
這個裡面我們需要保障的是它計算的實時性、低延遲、低功耗，因為沒有數據中心，以及它所有的安全性。
地平線尤其關心的一個場景是對於車載的邊緣計算，在這裡如果我們去迎接挑戰，能夠提出合理的、有競爭力的技術方案，我們就擁有未來。很多人認為如果你是做邊緣計算，計算的挑戰可能沒有在雲計算中心那麼大，其實這個看法是片面的、靜止的、錯誤的。
我們思考一下，到四級、五級自動駕駛的時代，一輛自動駕駛的汽車在一天所產生的數據，會達到 1000TB。如果是這樣的話，2000 輛自動駕駛汽車一天產生的數據，超過 2015 年我們整個文明一天的數據用量。
這就意味著在自動駕駛的邊緣計算時代，今天的 Google、亞馬遜、百度、阿里、騰訊都是「小數據」公司。去迎接這樣的挑戰，要求這個企業有強大的技術實力，同時在文化上面能夠耐住寂寞、長期主義。
給大家看一個具體的自動駕駛整個戰局，今天所有的媒體記者都會關心四級、五級自動駕駛，實際上在產業界包括特斯拉、奔馳、寶馬，還包括了中國最領先的主機廠，其實今天我們主要探討的是 2 到 3 級的輔助駕駛跟半自動駕駛。
比如說特斯拉，他們今年推出的處理器實際上是面向 3 級的自動駕駛，但是每一級的自動駕駛往更高一層發展，對算力的要求就增長一個數量級。到了 5 級自動駕駛時代，四個輪子上面需要有 1000 萬億次每秒的算力，這樣的算力達到人腦算力的級別，這意味著汽車會成為四個輪子上面的超級計算機。
隨著算力增長，汽車演變為四個輪子上的超級計算機 | 現場拍攝
我們大家都聽說過摩爾定律，在過去半個多世紀，摩爾定律是推動整個科技往前發展的一個事實，在過去 30 年的時間裡面，整個計算的能力、效率在成本不變的情況下，已經增長了 100 萬倍。
從 2015 年開始，物理的摩爾定律開始變慢，在單位面積上面去提升晶體管的集成度已經不可能，因為它已經達到了幾納米、原子的尺度。
怎麼做？這個時候需要我們用一種全新的思維框架，軟件跟硬件的結合去面對場景、思考新的架構，使得軟件、硬件能夠高度的配合，能夠在人工智能這樣的一個場景下面繼續推動摩爾定律。這個是人工智能新摩爾定律的時代，地平線是在 4 年半以前預見到這樣的未來，走軟件跟硬件結合的路線，這實際上是新摩爾定律的一個引領者、推動者。
在 2015、2016 年的時候，每 1000 美金能夠買到的算力相當於一個老鼠大腦的算力，由於地平線以及現在全球若干個企業在推動，我們在 2025 年要達到的目標是 1000 美金能夠買到 1000 萬億次每秒的算力，相當於人腦的算力。
同時，這樣的計算能力會推動自動駕駛往前去發展，在過去 4 年時間裡面，我們一路引領、推動 AI 芯片的技術浪潮，地平線在成立的時候是中國第一家做 AI 芯片的企業，我們在 2017 年中的時候，成為臺積電在全球人工智能芯片的第一個客戶，年底推出中國第一個邊緣的量產 AI 芯片。更重要的是，我們在今年 8 月 30 日，推出了中國第一款車規級人工智能芯片，這款芯片是面向 L2 到 L3 的輔助駕駛、半自動駕駛。
另外值得一提的是，什麼叫新的摩爾定律。在舊的摩爾定律時代，整個半導體設計在追尋一個 PPA 的指標性能，但是這樣的性能已經不適於今天在人工智能計算時代所面對的大數據計算的挑戰。
地平線驅動「新摩爾定律」 | 現場拍攝
所以，地平線所定義的新摩爾定律，我們更加優化的是在一定的限制條件下面，達到足夠低的延遲、足夠高的識別效率情況上，單位成本能夠處理更多的數據。所以這個新的摩爾定律時代，我們定義的指標跟數據的處理能力相關。
關於地平線 8 月底推出的這款車載人工智能芯片，具體的性能指標不多說了，但是我們可以看一下，在這樣極低功耗的處理器上，它不需要主動散熱，它在一個非常小的盒子裡面就能完成非常複雜的感知計算，面向輔助駕駛。
在地平線推出這樣一款處理器之前，做這樣複雜、實時的計算，絕大部分人都以為一定要有很大的 GPU 處理器，功耗要到 200W、300W，而我們現在差不多是 2W 的功耗，就能完成這樣複雜的計算。
包括地平線面向 4 級自動駕駛 Robotaxi 推出的 Matrix 計算平臺，能夠實時完成 12 路視頻感知，這已經成為全球範圍內面向 Robotaxi 的計算平臺明星產品了。
地平線 AI 處理器賦能客戶的一個海外案例是僅用低成本的單攝像頭配合征程二代處理就實現了低成本眾包高精地圖的採集和生成。每一輛車在路上跑的時候都可以實時採集數據，因為有實時的邊緣計算，使得它們能夠把路面的關鍵信息、三維座標捕捉，同時傳到雲端。
地平線賦能某海外客戶實現低成本高精地圖採集和生成 | 現場拍攝
通常來講，由於激光雷達的高成本，傳統的高精度地圖的生成成本很高，一年能夠更新地圖大概一次到兩次就不錯了。在我們合作伙伴的這個方案裡，上萬輛汽車在一個城市裡面跑，實時採集、實時更新，形成這種眾包，這樣的話你在每一分鐘都可以更新你的地圖。比如這個地方井蓋沒了、比如這個地方在修路、有一個彎道，實時都在更新，這樣的話可以提升未來輔助駕駛、自動駕駛的安全。
地平線定位自己是一個底層的賦能者，所以我們是一個開放的計算平臺，我們會提供全棧的工具鏈，讓我們的客戶、合作伙伴能夠在上面非常方便、高效的形成自己的應用能力。
總之，地平線的願景是成為邊緣人工智能芯片的全球領導者，我們希望通過我們的高性能、極致開放的底層邊緣計算芯片，能夠賦能我們的客戶打造智能化產品，讓每個人的生活更安全、美好，謝謝大家！
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