2022年3月27日，在“全球智能汽車前沿峰會(huì)”上，地平線總裁陳黎明發(fā)表了演講，以下是演講摘要：

　　首先讓我們一起來(lái)看一下汽車電子電氣架構(gòu)的演進(jìn)。目前大部分汽車用的還是傳統(tǒng)的分布式電子電氣架構(gòu)，面對(duì)智能汽車的發(fā)展，這個(gè)架構(gòu)遇到的最大挑戰(zhàn)就是可擴(kuò)展性不好，軟件的開發(fā)環(huán)境不一致，那么硬件資源協(xié)調(diào)也非常的困難，在數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捝嫌龅搅撕艽蟮钠款i。

　　這些年我們看到，一個(gè)新的控制架構(gòu)叫做域架構(gòu)，也開始在汽車中得到應(yīng)用。它的特點(diǎn)是按照功能進(jìn)行劃分，設(shè)計(jì)域控制器，它是一個(gè)更支持面向服務(wù)的架構(gòu)，整個(gè)資源可以更好地集中使用，可以根據(jù)不同的域來(lái)劃分它的安全和可靠性等級(jí)，使得整個(gè)硬件達(dá)到比較優(yōu)的架構(gòu)，千兆以太網(wǎng)的引入也加速了數(shù)據(jù)的傳輸。

　　但是隨著智能汽車的發(fā)展，特別是高階自動(dòng)駕駛技術(shù)的需求，對(duì)整個(gè)軟件算力和數(shù)據(jù)傳輸提出了更高的要求，域控制器和域架構(gòu)已不能滿足高階自動(dòng)駕駛的發(fā)展需求，中央計(jì)算架構(gòu)由此孕育而生。這個(gè)架構(gòu)的特點(diǎn)是中央控制器加上區(qū)控制器的架構(gòu)，它把計(jì)算與執(zhí)行進(jìn)行分離，同時(shí)也是一個(gè)更加開放的軟件開發(fā)平臺(tái)。通過硬件資源的虛擬化和容器化，使得開發(fā)者能夠更加便捷地在這個(gè)架構(gòu)上開發(fā)軟件，也更好地支持了10G以太網(wǎng)以及高速接口的應(yīng)用，大大提升了整個(gè)算法的計(jì)算效率以及數(shù)據(jù)傳輸能力，來(lái)更好地支持整個(gè)高階自動(dòng)駕駛的發(fā)展。

　　接下來(lái)，我們一起來(lái)看下智能汽車AI計(jì)算架構(gòu)的演進(jìn)。在目前的傳統(tǒng)架構(gòu)中，AI的計(jì)算基本上分割成兩個(gè)部分，主要是在自動(dòng)駕駛和智能座艙方面，它應(yīng)用的還是傳統(tǒng)計(jì)算芯片，AI的算力非常有限，所以很多功能得不到實(shí)現(xiàn)，也就造成了一些體驗(yàn)不夠順暢。這個(gè)問題在域架構(gòu)中得到了比較好的解決。智能汽車在域架構(gòu)狀態(tài)下分成了駕駛域和座艙域，同時(shí)引用了算力較大的AI芯片。這樣的話,性能得到了進(jìn)一步提升，使得整個(gè)自動(dòng)駕駛的安全性還有體驗(yàn)得到更好地保障。

　　我們知道，隨著智能汽車，特別是高階自動(dòng)駕駛的發(fā)展，對(duì)AI算法提出了更高的要求，在復(fù)雜性和算力方面也提出了更高的要求，域控制器遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足這方面的需求，孕育而生的是中央計(jì)算平臺(tái)。所以我們非常相信整個(gè)AI的發(fā)展需要由中央計(jì)算平臺(tái)來(lái)進(jìn)行支持。在這個(gè)中央平臺(tái)架構(gòu)下，整個(gè)AI的計(jì)算融成為一體：人、路、車的數(shù)據(jù)統(tǒng)一都接入AI計(jì)算平臺(tái)，進(jìn)行一體化的感知，使這個(gè)感知更加精確和及時(shí)，在自動(dòng)駕駛和人機(jī)交互方面也更加地順暢，性能更加提升。同時(shí)，它的硬件可以插拔，也就是它的算力可以進(jìn)一步擴(kuò)張。

　　接下來(lái)我再給大家介紹一下地平線去年發(fā)布的征程5芯片。它是一款面向全場(chǎng)景整車智能的中央計(jì)算平臺(tái)芯片，可以說(shuō)是一個(gè)強(qiáng)算力、高性能、低延遲和低功耗的芯片，具有128 TOPS的AI算力，在Microsoft CoCo(數(shù)據(jù))集上，能夠處理1283幀/每秒的計(jì)算，目前在業(yè)界屬于最強(qiáng)性能的計(jì)算芯片，同時(shí)它在處理延遲方面只有60毫秒，也是業(yè)界最低。在125度的環(huán)境下，它的功耗只有30瓦。

　　我想再給大家介紹一下AI芯片的算力以及真實(shí)AI效能之間的區(qū)別。我們平時(shí)所說(shuō)的AI算力是指TOPS/Watt(每瓦多少TOPS)或者TOPS/Dollar(每一美金多少TOPS)，這個(gè)是由整個(gè)硬件設(shè)計(jì)來(lái)決定的，它代表了AI芯片的理論峰值，但并不代表在實(shí)際使用中，我們能夠用到所有的計(jì)算能力。這里有一個(gè)有效利用率的問題，它取決于整個(gè)芯片的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)以及編譯器的編譯能力。編譯器是否能夠把AI算法編譯成最適配硬件架構(gòu)和硬件的能力。除了這兩個(gè)因素之外，我們還要考慮第三個(gè)因素，就是AI算法本身的效能。它以FPS/TOPS(每TOPS能夠處理多少幀頻)來(lái)代表，這個(gè)代表了算法本身的先進(jìn)性和復(fù)雜性，同時(shí)也體現(xiàn)在AI算法工程化的過程中，也就是說(shuō)編譯器是否能夠把很好的AI算法轉(zhuǎn)換成非常適合硬件架構(gòu)以及硬件能夠最適配的計(jì)算方法和計(jì)算能力，最終把整個(gè)AI芯片最高地利用計(jì)算效能。綜合三個(gè)因素，最后才能得出真實(shí)的AI效能，也就是說(shuō)我們表達(dá)的FPS/Watt(每瓦能夠處理多少幀頻)，或者FPS/Dollar(每一美金能夠處理多少幀頻)。

　　接下來(lái)我想給大家再分享一下地平線最新的貝葉斯BPU處理器。這是地平線具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的處理器，它是通過幾個(gè)方面的突破來(lái)達(dá)到高性能和低延遲。首先，它是通過一個(gè)本地的數(shù)據(jù)計(jì)算，也就是利用高帶寬、靈活互聯(lián)的近存計(jì)算方式，就是片內(nèi)的存、算在一起，來(lái)減少對(duì)外界存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)傳輸和讀寫，大大提升運(yùn)算效率。第二，是通過對(duì)一些常用的算子算法，包括脈動(dòng)卷積、向量處理、數(shù)據(jù)重塑、深度學(xué)習(xí)、內(nèi)存讀寫等等，通過硬件來(lái)加速這些運(yùn)算的進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)一個(gè)高度可并行的計(jì)算的硬件架構(gòu)。同時(shí)，在軟件方面，也對(duì)指令進(jìn)行并行化，對(duì)AI模型進(jìn)行分層融合，使得模型能夠并行運(yùn)轉(zhuǎn)，最高效率地利用整個(gè)計(jì)算單元的每一個(gè)時(shí)段來(lái)進(jìn)行軟件的計(jì)算高度并行化。通過三個(gè)措施，我們就實(shí)現(xiàn)了高性能和低延遲，也就是達(dá)到了128 TOPS的算力和在Microsoft CoCo(數(shù)據(jù))集上1283幀/每秒的效能，同時(shí)延遲只有60毫秒。

　　接下來(lái)再給大家介紹一下地平線的整體技術(shù)和解決方案。底層是地平線的征程系列芯片J2(征程2)、J3(征程3)和J5(征程5)，在這之上是高效能的TogetherOS操作系統(tǒng)。同時(shí)它也可以兼容其他的常用操作系統(tǒng)，包括Linux、QNX、安卓等操作系統(tǒng)。在操作系統(tǒng)之上是一個(gè)AI算法集，相當(dāng)于一個(gè)算法庫(kù)，這里集中了目前通用的和最先進(jìn)的算法。有了好的芯片、操作系統(tǒng)和算法還不夠，還需要有非常好的開發(fā)工具鏈，來(lái)幫助開發(fā)者更快、更好地使用芯片。天工開物就是一個(gè)非常強(qiáng)大的開發(fā)工具鏈，大家可以看到我們開發(fā)工具鏈已經(jīng)有100多個(gè)客戶在使用，使用效果也是非常得好，它的精度損失率小于1%，同時(shí)在首次使用時(shí)成功率超過了80%。另外，我們還有一個(gè)艾迪云平臺(tái)，這也是一個(gè)完整的開發(fā)工具鏈和 AI模型云訓(xùn)練平臺(tái)，利用這個(gè)平臺(tái)可以完整地使用我們的芯片，包括工具鏈以及 AI模型的訓(xùn)練，形成一個(gè)數(shù)據(jù)閉環(huán)，使得開發(fā)者能夠更好、更快速地應(yīng)用我們的芯片，并且同時(shí)開發(fā)他們的應(yīng)用。

　　在這些基礎(chǔ)之上是我們的解決方案，它包括智能駕駛，還有智能座艙、人機(jī)交互，這只是一個(gè)可選的，同時(shí)支持在我們的芯片、操作系統(tǒng)、算法開發(fā)工具上來(lái)支持客戶的應(yīng)用，所以我們可以更多地去兼容所有客戶的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

　　接下來(lái)我想給大家介紹一下地平線的芯片是如何助力智能汽車快速落地的。在最下面一層是征程2、征程3還有征程5芯片，最左邊是征程2和征程3，在自動(dòng)駕駛輔助方面的應(yīng)用。目前，我們?cè)诤芏郃DAS項(xiàng)目上已經(jīng)進(jìn)行了量產(chǎn)，它主要能夠支持2兆(百萬(wàn)像素)和8兆(百萬(wàn)像素)的攝像頭，主要是前視輔助駕駛。在智能座艙方面，它能夠支持30多個(gè)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)多模的交互，增加感知體驗(yàn)。

　　在中間這部分是我們基于3J3(3顆征程3芯片)的一個(gè)域控解決方案。目前我們已經(jīng)拿到了客戶的定點(diǎn)，在自動(dòng)駕駛方面它能夠支持8兆(百萬(wàn)像素)和2兆(百萬(wàn)像素)，6到11個(gè)攝像頭，算力能夠達(dá)到15 TOPS，最主要是應(yīng)用在高速領(lǐng)航輔助駕駛這個(gè)方面。在智能座艙方面，它能夠支持50多個(gè)模型，它能夠使得多模交互更加流暢、更加平順。

　　右邊部分是我們最新的征程5芯片，它可以有雙J5(2顆征程5芯片)和4J5(4顆征程5芯片)的組合。根據(jù)客戶自動(dòng)駕駛的需求，它在自動(dòng)駕駛方面能夠支持8兆(百萬(wàn)像素)和2兆(百萬(wàn)像素)，12到19個(gè)攝像頭，它的算力能夠從256(TOPS)到512(TOPS)，根據(jù)客戶需求進(jìn)行選擇，最主要是它能夠支持高速和城區(qū)的高度自動(dòng)駕駛。在智能座艙方面，它能夠支持100多個(gè)模型和功能安全，以及艙內(nèi)的360°感知，使得人機(jī)共駕進(jìn)行更流暢的人機(jī)共駕和實(shí)現(xiàn)一個(gè)真正的第三空間。

　　上面介紹了我們的芯片技術(shù)和一些解決方案，來(lái)如何支持我們的客戶和主機(jī)廠實(shí)現(xiàn)智能汽車的快速落地。這里我想再把我們的商業(yè)模式做個(gè)簡(jiǎn)單介紹。我們整體的商業(yè)模式是一個(gè)豐儉由人的開放共贏商業(yè)模式，我們定位是Tier-2，根據(jù)主機(jī)廠和Tier-1的需求，我們提供芯片、開發(fā)工具鏈和AI訓(xùn)練平臺(tái)，也可以提供量產(chǎn)級(jí)的算法，當(dāng)然這個(gè)是完全根據(jù)主機(jī)廠的需求來(lái)提供。對(duì)于硬件客戶來(lái)講，我們來(lái)提供芯片和硬件參考設(shè)計(jì)方案，幫助硬件客戶快速地開發(fā)量產(chǎn)級(jí)的硬件，來(lái)支持主機(jī)廠的需求。對(duì)于軟件客戶來(lái)講，我們提供參考算法、開發(fā)板，還有開發(fā)工具鏈，使他們能夠在我們的芯片基礎(chǔ)上很快地開發(fā)出量產(chǎn)級(jí)的算法和系統(tǒng)軟件算法，來(lái)支持主機(jī)廠的項(xiàng)目。

　　我們開放共贏的商業(yè)合作模式，得到了業(yè)界廣泛的認(rèn)可，目前我們與超過17家主機(jī)廠在進(jìn)行深度合作，前裝項(xiàng)目超過了45個(gè)，正在開發(fā)當(dāng)中。去年我們的征程芯片出貨超過了100萬(wàn)，也是在中國(guó)唯一一家實(shí)現(xiàn)了車規(guī)級(jí)芯片量產(chǎn)的企業(yè)。我們定位Tier-2，是作為行業(yè)的一個(gè)賦能者，我們希望以征程芯片作為基石，打造智能汽車產(chǎn)業(yè)界的一個(gè)全局生態(tài)。目前我們與很多主流的主機(jī)廠還有新勢(shì)力都有深度合作，同時(shí)跟Tier-1還有硬件、傳感器以及軟件合作伙伴進(jìn)行廣泛深入的合作，來(lái)共同打造智能汽車的發(fā)展。

　　我們堅(jiān)定地相信，只有共創(chuàng)共贏，我們一起才能走得更遠(yuǎn)。只有開放才能夠共贏。我們?cè)敢馀c所有的合作伙伴一起，為中國(guó)智能汽車的發(fā)展和快速落地共同努力。我的分享到這里結(jié)束，謝謝大家。