m.qg111钱柜娱乐官网人工智能芯片的中国机会

46年前,先驱者10号驶向太空,成为人类历史上第一个驶出太阳系的探测器——以这个人类探索未知宇宙的故事开场,昨天下午,寒武纪创始人兼CEO陈天石发布了其最新产品,寒武纪1M智能处理器芯片及首款云端智能芯片MLU100。这两款产品的发布,也意味着寒武纪成为中国首家同时拥有终端和云端智能处理器产品的公司。
此前,另一家明星创业公司——地平线,也发布了中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片。正在举行的北京国际车展上,地平线还展示了其自动驾驶计算平台Matrix
1.0。该计算平台主要在高级别自动驾驶场景中使用,搭载了地平线今年将会推出的新一代自动驾驶芯片架构。地平线创始人余凯透露,其自主研制的处理器已经卖到了美国,具体进展将会陆续公布。
初创公司抢占AI芯片赛道
过去一年,AI芯片领域热闹非凡。目前,中国已经涌现地平线、寒武纪、深鉴科技、中天微等一批明星初创企业。数据显示,仅去年下半年,在芯片制造巨头台积电的生产线上,就有超过30家AI芯片排队等待流片。
与传统芯片相比,AI芯片究竟有何特别,吸引创业者、资本纷纷涌入?
“如果要用通用处理器搭建一个人脑规模的神经网络,可能需要建一个电站来给它供电。”中科院计算所研究员陈云霁解释,由于计算架构不同,在处理人工智能计算时,AI芯片相比传统处理器性能强、功耗低。几年前,谷歌的人工智能Alpha
Go下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU,每分钟的电费就高达300美元,而其网络规模还只有人脑的千分之一。
“寒武纪的芯片放在我们的机器上,能效比提升了30倍,这在业界是很惊人的跨越。”作为寒武纪的合作伙伴,中科曙光负责人也在昨天的发布会介绍选用寒武纪芯片的效果。
今年年初,清华大学微纳电子系团队宣布研发出“思考者”芯片,该芯片独特之处就在于低能耗驱动——8节五号电池就能够满足该芯片一年下来的耗电量。除此之外,“思考者”可动态调整自身的计算和记忆要求,从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。“用CPU跑深度学习(人工智能的一种技术术语)也不是不行,但就像老爷车,它需要的是跑车。”一位业界人士如是比喻。随着传统架构下的芯片物理极限逼近天花板,AI芯片一时引来各方关注。
没有输在起跑线上
向AI芯片发力的当然不只是中国。随着个人电脑芯片需求量下滑,近几年走上下坡路传统芯片巨头英特尔,也启动了向人工智能芯片的转型。除了传统芯片巨头,互联网巨头谷歌、新能源汽车科技公司特斯拉、社交网络鼻祖Facebook也纷纷开始涉足芯片。一时间,新锐力量与老牌企业同场厮杀,AI芯片迎来群雄逐鹿。
不过,相比与国外领先水平相差十余年甚至更多、在追赶巨头时遭遇生态壁垒等诸多阻碍的传统芯片行业,初创型AI芯片企业显然并无这样“输在起跑线”的压力。不少声音认为,AI芯片领域蕴藏着“中国芯”弯道超车的好机会。
一般来说,AI芯片指的是专门针对AI算法做加速处理的芯片。过去几年,经过多年研发的国产CPU龙芯,曾因技术架构、应用软件与现有巨头垄断的体系不互通而屡屡遭遇联想等国内设备厂商的残忍拒绝。而昨日,曙光公司宣布发布搭载寒武纪云端智能芯片的服务器产品。此前,寒武纪发布的世界首款智能终端处理器推出仅一年,就已经在4款华为手机上应用。
“新老”国产芯片势力迥异的境况,与前者提早开始生态布局不无关系。寒武纪透露,其芯片研制从核心指令集、架构到软件生态,都建立在自有知识产权基础上。在去年寒武纪首次公开亮相的发布会上,除了介绍自身的芯片产品,寒武纪花了很长时间介绍一长串的合作企业。“我们不光是卖芯片,还会把基于我们指令集、开发库、编译库的一整套解决方案交给用户。”地平线副总裁贾志鹏说。
业界分析,AI芯片全球起步时间几乎同步,此时,人工智能领域尚未出现“独步天下”的国际巨头。在此基础上,国内厂商建立芯片应用生态、寻求合作伙伴之路才不会过于荆棘丛生,这也是新生代国产芯片选手们谋求“弯道超车”占据的“天时”优势。
人工智能产业对大数据的渴求也给中国初创企业创造了机会。曾在老牌半导体企业工作十余年的地平线副总裁张永谦认为,国外无论是算法公司还是芯片公司,都很难获得中国的大数据,市场、数据、应用场景都扎根在中国本土。以自动驾驶为例,国外与中国的路况差异极大,这意味着需要进行大量数据训练、深度学习的自动驾驶人工智能,巨头并无优势。“从这一点来看,中国本土企业显然更有优势。”
去年10月,地平线宣布获得英特尔领投的近亿美元融资。把自己的发展方向定位为“AI时代英特尔”的这家中国本土人工智能芯片初创企业,收获了来自行业巨头真金白银投资的“示好”。
记者手记 警惕“全民造芯”虚火
对于中兴事件引发的对于中国芯片产业的高度关注,余凯也作出了警示,“要冷静,切忌全民造芯”。
清华大学微电子所所长魏少军认为,现在AI芯片已经存在被过度“炒作”的隐忧。他认为,目前还没有出现像CPU一样的AI通用算法芯片,AI的杀手级应用还没出现,未来这个产业还有很长一段路要走。魏少军甚至预言,在未来2到3年内,AI芯片行业一定会经历一个低潮,“今天的一部分、甚至大部分创业者都会成为技术变革的先烈。”
除了AI芯片有过热嫌疑,芯片制造也进入了奋进期。中科院6寸平面光波导晶圆生产线落地成都,紫光集团460亿美元成都、南京建设两大半导体基地,总投资100亿美元的华虹集成电路研发和制造基地项目无锡开工……据不完全统计,目前全国在建的芯片生产线达16条。
北京经济技术开发区投促局副局长李冬明提醒,芯片产业是极为典型的“三密”行业:人才密集、技术密集、资金密集。在有限的时间、资源背景下,对芯片领域的投入须谨防盲目蜂拥而上,而应瞄向我国需求量大、亟待突破的关键领域重点突破。此时,政府宏观调控与有序引导必不可少。
值得注意的是,在资本争相投入的领域之外,我国在芯片设计、制造领域还存在不少盲点、弱点区域。例如,由于金融IC芯片认证等问题,我国国内银行IC卡芯片基本上被NXP等国外芯片厂垄断;芯片设计领域迎来华为、阿里等巨头争相重金布局,但芯片设计软件等基础工具仍然被美国垄断。

46年前,先驱者10号驶向太空,成为人类历史上第一个驶出太阳系的探测器——以这个人类探索未知宇宙的故事开场,5月3日下午,寒武纪创始人兼CEO陈天石发布了其最新产品,寒武纪1M智能处理器芯片及首款云端智能芯片MLU100。这两款产品的发布,也意味着寒武纪成为中国首家同时拥有终端和云端智能处理器产品的公司。

图灵奖,常被称作“计算机界的诺贝尔奖”,该奖项今年第一次颁给AI深度学习领域,而获奖者正是深度学习三巨头:Yoshua
Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun。

此前,另一家明星创业公司——地平线,也发布了中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片。正在举行的北京国际车展上,地平线还展示了其自动驾驶计算平台Matrix1.0。该计算平台主要在高级别自动驾驶场景中使用,搭载了地平线今年将会推出的新一代自动驾驶芯片架构。地平线创始人余凯透露,其自主研制的处理器已经卖到了美国,具体进展将会陆续公布。

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初创公司抢占AI芯片赛道

从左至右:LeCun、Hinton、Bengio、吴恩达

过去一年,AI芯片领域热闹非凡。目前,中国已经涌现地平线、寒武纪、深鉴科技、中天微等一批明星初创企业。数据显示,仅去年下半年,在芯片制造巨头台积电的生产线上,就有超过30家AI芯片排队等待流片。

55岁的Yann
LeCun是三人之中最年轻的一位,也是神经网络之父GeoffreyHinton曾经的学生。早在80年代,LeCun开发了卷积神经网络,成为神经网络领域的基本模型。如今,卷积神经网络是计算机视觉、语音识别、语音合成、图像合成和自然语言处理领域的行业标准。

与传统芯片相比,AI芯片究竟有何特别,吸引创业者、资本纷纷涌入?

LeCun本人与中国的渊源颇深,不仅名字像中国人,还自称有中国血统,并以杨立昆为其中文名。LeCun近年来常到中国进行人工智能的交流,曾对一位中国科学家大加赞赏,称他为“探索深度学习的先驱之一”(A
pioneer in the deployment of deep learning)。

“如果要用通用处理器搭建一个人脑规模的神经网络,可能需要建一个电站来给它供电。”中科院计算所研究员陈云霁解释,由于计算架构不同,在处理人工智能计算时,AI芯片相比传统处理器性能强、功耗低。几年前,谷歌的人工智能AlphaGo下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU,每分钟的电费就高达300美元,而其网络规模还只有人脑的千分之一。

而在LeCun教授口中的pioneer,正是目前地平线机器人的创始人&CEO余凯博士。

“寒武纪的芯片放在我们的机器上,能效比提升了30倍,这在业界是很惊人的跨越。”作为寒武纪的合作伙伴,中科曙光负责人也在昨天的发布会介绍选用寒武纪芯片的效果。

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今年年初,清华大学微纳电子系团队宣布研发出“思考者”芯片,该芯片独特之处就在于低能耗驱动——8节五号电池就能够满足该芯片一年下来的耗电量。除此之外,“思考者”可动态调整自身的计算和记忆要求,从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。“用CPU跑深度学习(人工智能的一种技术术语)也不是不行,但就像老爷车,它需要的是跑车。”一位业界人士如是比喻。随着传统架构下的芯片物理极限逼近天花板,AI芯片一时引来各方关注。

余凯:LeCun教授口中的pioneer

没有输在起跑线上

不多的头发加上黑框眼镜,余凯有着中国博士的典型形象。2004年在慕尼黑大学获得计算机科学博士学位,曾在微软亚洲研究院实习,毕业后加入西门子神经计算部门,2006年来到硅谷加入美国NEC
Labs做深度学习的研究,这个实验室曾是LeCun工作过的地方。

向AI芯片发力的当然不只是中国。随着个人电脑芯片需求量下滑,近几年走上下坡路传统芯片巨头英特尔,也启动了向人工智能芯片的转型。除了传统芯片巨头,互联网巨头谷歌、新能源汽车科技公司特斯拉、社交网络鼻祖Facebook也纷纷开始涉足芯片。一时间,新锐力量与老牌企业同场厮杀,AI芯片迎来群雄逐鹿。

在NEC Labs期间,余凯担任部门主管(Department
Head),领导团队在深度学习、图像识别、文本挖掘,多媒体检索、视频监控,以及人机交互等方面的产品技术研发。正是在这段时期,余凯结识了不少日后人生中重要的良师益友,包括吴恩达、徐伟、黄畅等人。

不过,相比与国外领先水平相差十余年甚至更多、在追赶巨头时遭遇生态壁垒等诸多阻碍的传统芯片行业,初创型AI芯片企业显然并无这样“输在起跑线”的压力。不少声音认为,AI芯片领域蕴藏着“中国芯”弯道超车的好机会。

余凯在计算机视觉和图像识别方面有突出学术贡献,多篇学术论文在CVPR、IEEE等国际顶尖学术平台上发表,他在人工智能领域发表的研究论文被全球同行广泛引用超过14000次。2010年,带领团队在首届ImageNet大规模视觉识别竞赛中获得第一名。

一般来说,AI芯片指的是专门针对AI算法做加速处理的芯片。过去几年,经过多年研发的国产CPU龙芯,曾因技术架构、应用软件与现有巨头垄断的体系不互通而屡屡遭遇联想等国内设备厂商的残忍拒绝。而昨日,曙光公司宣布发布搭载寒武纪云端智能芯片的服务器产品。此前,寒武纪发布的世界首款智能终端处理器推出仅一年,就已经在4款华为手机上应用。

Yann
LeCun在2014年的一次访谈中评价到,“最近五年里余凯领导的NEC加州实验室是世界上最活跃的五家早期开展深度学习卷积神经网络的研究团队之一。”

“新老”国产芯片势力迥异的境况,与前者提早开始生态布局不无关系。寒武纪透露,其芯片研制从核心指令集、架构到软件生态,都建立在自有知识产权基础上。在去年寒武纪首次公开亮相的发布会上,除了介绍自身的芯片产品,寒武纪花了很长时间介绍一长串的合作企业。“我们不光是卖芯片,还会把基于我们指令集、开发库、编译库的一整套解决方案交给用户。”地平线副总裁贾志鹏说。

从百度到地平线

业界分析,AI芯片全球起步时间几乎同步,此时,人工智能领域尚未出现“独步天下”的国际巨头。在此基础上,国内厂商建立芯片应用生态、寻求合作伙伴之路才不会过于荆棘丛生,这也是新生代国产芯片选手们谋求“弯道超车”占据的“天时”优势。

虽然余凯从事深度学习研究已有多年,但是直到2012年深度学习才开始走向实际应用。包括Google、Facebook在内的巨头广泛布局人工智能,科学家们从幕后走到台前,Hinton选择加入Google,而他的学生LeCun接受了Facebook的邀请。

人工智能产业对大数据的渴求也给中国初创企业创造了机会。曾在老牌半导体企业工作十余年的地平线副总裁张永谦认为,国外无论是算法公司还是芯片公司,都很难获得中国的大数据,市场、数据、应用场景都扎根在中国本土。以自动驾驶为例,国外与中国的路况差异极大,这意味着需要进行大量数据训练、深度学习的自动驾驶人工智能,巨头并无优势。“从这一点来看,中国本土企业显然更有优势。”

2012年在猎头的极力推荐下,李彦宏找到了余凯。与李彦宏聊了半小时以后,余凯决定回国加入百度。对于选择百度的理由,余凯日后表示:“到今天为止,百度是中国最有技术基因的一个公司。面临移动互联网的转型,对技术的逾加重视,是百度从上到下的战略决策。”

去年10月,地平线宣布获得英特尔领投的近亿美元融资。把自己的发展方向定位为“AI时代英特尔”的这家中国本土人工智能芯片初创企业,收获了来自行业巨头真金白银投资的“示好”。

余凯加入百度,对其个人而言,是第一次从实验室走向商业化,后来的地平线机器人能够在商业上迅速落地,余凯的这段经历帮助很大。

记者手记

余凯在2012年4月加入百度后,先是领导新成立的百度多媒体部,负责百度在语音、图像、音频等领域面向互联网和移动应用的技术研发。这一年,百度开始大规模采购和建立GPU运算集群。开发了世界上第一个支持GPU&CPU的并行深度学习平台。

警惕“全民造芯”虚火

而余凯还有更艰巨的任务——组建一个深度学习研究院,从2012年开始就在全球各地网罗深度学习领域的人才。

对于中兴事件引发的对于中国芯片产业的高度关注,余凯也作出了警示,“要冷静,切忌全民造芯”。

一年时间,余凯为百度组建了一支强大的深度学习团队,徐伟、吴韧、张潼、黄畅、倪凯等大牛陆续加盟,这些人在加入百度之前,都在微软、雅虎、Facebook、AMD、NECLabs等科技企业或实验室长期从事人工智能的研究。

清华大学微电子所所长魏少军认为,现在AI芯片已经存在被过度“炒作”的隐忧。他认为,目前还没有出现像CPU一样的AI通用算法芯片,AI的杀手级应用还没出现,未来这个产业还有很长一段路要走。魏少军甚至预言,在未来2到3年内,AI芯片行业一定会经历一个低潮,“今天的一部分、甚至大部分创业者都会成为技术变革的先烈。”

2013年7月,百度深度学习研究院(Institute of
DeepLearning,IDL)成立,李彦宏亲自任院长,余凯任常务副院长,主要进行深度学习、机器人、自动驾驶、人机交互、3D视觉、图像识别、自然语言理解等方面的研究。

除了AI芯片有过热嫌疑,芯片制造也进入了奋进期。中科院6寸平面光波导晶圆生产线落地成都,紫光集团460亿美元成都、南京建设两大半导体基地,总投资100亿美元的华虹集成电路研发和制造基地项目无锡开工……据不完全统计,目前全国在建的芯片生产线达16条。

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北京经济技术开发区投促局副局长李冬明提醒,芯片产业是极为典型的“三密”行业:人才密集、技术密集、资金密集。在有限的时间、资源背景下,对芯片领域的投入须谨防盲目蜂拥而上,而应瞄向我国需求量大、亟待突破的关键领域重点突破。此时,政府宏观调控与有序引导必不可少。

余凯和他的IDL团队

值得注意的是,在资本争相投入的领域之外,我国在芯片设计、制造领域还存在不少盲点、弱点区域。例如,由于金融IC芯片认证等问题,我国国内银行IC卡芯片基本上被NXP等国外芯片厂垄断;芯片设计领域迎来华为、阿里等巨头争相重金布局,但芯片设计软件等基础工具仍然被美国垄断。

2014年5月,在余凯的影响下,吴恩达正式加入百度担任首席科学家。彼时吴恩达已是享誉全球的人工智能科学家,与LeCun、Hinton、Bengio并称为“四大金刚”。而此前余凯曾在百度内部提议收购Hinton团队,但天不遂人愿,Hinton选择了Google。

(原载于《北京日报》 2018-05-04 15版)

网罗人才,这是余凯做为百度做的第一件事,而第二件事是,在2013年发起了国内第一个自动驾驶项目,成为百度目前最大的标签之一,百度Apollo平台正是源自于此。

在百度的三年时间,余凯将深度学习应用于语音识别和图像识别、检索,以及广告CTR预估,其中图片检索达到了国际领先水平。率领团队开发了世界上第一个基于深度学习的在线广告系统和搜索排序系统,部署了当时世界上规模最大的基于FPGA的深度学习加速器。

但是到了2015年,经过深思熟虑的余凯开始选择自主创业,而在他提出辞职的那一刻,已经想好了要做什么。“星辰大海,自我清零,从此专注一件事。”这是余凯当时立的一个Flag。

后来余凯解释这次决定,回答了三点:一是我带领百度的人工智能已经发展到在国内国际都相当领先,我也说服了吴恩达加入百度,我觉得我的使命已经告一段落;二是我认为人工智能往前去发展,一定要走软硬结合的道路;三是我判断在未来的十年里,创新的机会将一波一波越来越大,我要到新的时代里去中流击水,而不是只做一个旁观者。

所谓软硬结合,就是做算法的同时再做芯片,事实上在软件领域浸淫十几年的余凯,早就有从软件的框架中跳出来做芯片的想法,之前在百度做自动驾驶的软件,需要搭载英伟达的GPU或英特尔的FPGA才能应用于终端。

但是余凯认为自动驾驶领域更需要专用芯片,而不是通用芯片,所以从2015年出发的时候就说,地平线不只是一个算法公司,还要做专用的人工智能处理器,做软硬结合的嵌入式人工智能。

边缘计算领域的Intel

2015年7月,余凯创办地平线机器人公司并担任CEO,这里的“机器人”不是一般中文说的“机器人”,而是涵盖意义更广泛的英文“Robotics”的自动化系统,比如一辆智能汽车。

地平线的名字更具深意,其英文horizon原意并非是地平线,而是“物理可测量最远的边界”。宇宙大爆炸发生距今有140亿年,宇宙是以光速膨胀的,到宇宙的边界也就是是140亿光年的距离。余凯想的,就是走到足够远,一起去穿越这140亿光年。

余凯曾在一次采访自嘲到,以前顶着百度IDL院长的光环,走到哪里都是人人围着自己转,可一旦创业后,突然发现自己谁都不是,还要苦恼发不出员工的工资。

但是从余凯决定自主创业的那天起,投资机构就已经挤破了头。在离开百度后不到两个月,就完成了数百万美元的天使轮融资,投资机构多达7家,而且都是晨兴资本、红杉中国这样的头部机构。

徐小平的真格基金也只是分了一点汤,“地平线在估值6000万美元的时候,我挤进去了一点点份额。我问余凯,你融资的时候有没有想到我?他说他想到我了,但当时他身边有很多其他投资人盯着。”

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“挤破头”也要投资地平线的徐小平

而让投资机构挤破头的,就是余凯的一句话。他对投资人说,地平线要做基于“算法+芯片”的嵌入式人工智能解决方案,“要做就做市场上没人能做的事。”在全世界的AI公司中,很少有一家公司既做技术又做芯片。

成立地平线机器人,余凯还带走了百度的黄畅、徐伟、余轶男等人,分别担任联合创始人&算法副总裁,AI首席科学家,智能驾驶研发总监。

黄畅长期从事计算机视觉、机器学习、模式识别和信息检索方面的核心算法研发。早在2004年,黄畅的人脸检测算法突破性实现在芯片中,现已占领80%的数码相机市场。从NEC到百度再到地平线,黄畅一直都是余凯的左膀右臂。

后来余凯又分别找到杨铭、吴强、周峰,杨铭担任联合创始人&软件副总裁,吴强、周峰为首席云架构师和首席芯片架构师。加上黄畅、徐伟等人,组成了地平线的核心研发团队。

杨铭也是余凯在NEC
Labs的同事,后来成为Facebook人工智能研究院创始成员之一,主导的DeepFace项目应用于世界上最大的人脸识别系统。杨铭在顶级国际会议CVPR/ICCV发表论文20余篇,在顶级国际期刊T-PAMI上发表8篇论文,被引用超过6200次。

吴强曾任Facebook总部高级主任研究员,担任过多个项目的技术负责人和主设计师,系统化地搭建连接十几亿人的云端架构。其论文曾获得国际计算机协会第38届计算机架构大会唯一的一个最佳论文奖。

周峰有着丰富的芯片开发经验,曾带领团队研发了世界第一个用FPGA实现用于视频会议系统的H265高清视频编码器,和针对视频监控及下一代手机的H265超高清视频编码ASIC芯片。

同时,余凯找来了方懿担任联合创始人&硬件副总裁,一位拥有19年产品研发及管理工作经验的女工程师,曾任诺基亚智能手机大中华区研发副总裁。加入地平线之后,方懿和周峰一道组建芯片设计团队,负责芯片IP研发,与黄畅领导的算法团队展开合作。

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左起:黄畅、余凯、杨铭

因此,地平线一开始就拥有了从算法、软件到芯片的完整研发团队,立志要做机器人时代的Intel。“Intel拥有完整的CPU、FPGA、5G通信技术以及晶圆厂的制造工艺,其它厂商都是Fabless,自己设计但不制造,但Intel从设计到制造是一体的。”

并且地平线的目标市场非常清晰,“在战略上完全放弃手机这个方向”,专注于智能驾驶和AIoT边缘计算等领域。

边缘计算,主要区别于云计算。众所周知,云计算就是将分散在各处的海量数据传送到云端再进行计算,而边缘计算更靠近数据生成的设备端,数据的收集和计算都是基于本地。地平线做边缘计算,主要是从自动驾驶的独特性上考虑。

自动驾驶汽车就像是一个“移动数据中心”,配备了非常多的传感器,汽车随时随地都在感知周围环境,从而源源不断地产生数据。汽车需要将这些数据实时处理,形成汽车行驶过程的指令。如果自动驾驶系统感知到后需要把信号传送到云端再做决策,会相比本地运算产生更长时延,假如遇到当时网络不稳定,后果将不可想象。

而地平线对于云计算仍有自己的追求,“我们这些硬件都在线下的各种终端去获取数据,我们希望在云端汇集数据,将来可以有大数据延展出来的各种服务能力跟新的打法。”余凯说。

地平线上的“中国芯”

地平线从算法起步,2015年提出自主研发AI专用处理器架构BPU(Brain Processing
Unit),并规划了高斯、伯努利和贝叶斯的三代BPU架构。这比Google公开TPU早了将近一年。

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BPU处理器及解决方案研发路线图

每一代BPU架构都有对应的自动驾驶解决方案。根据地平线自动驾驶平台的规划,雨果1.0是面向L2的技术,雨果2.0是面向限定场景下L4的技术,而雨果3.0则是完全面向L4的技术。

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美国汽车工程学会SAE将自动驾驶分为L0~L5这六个等级

确定了方向,产品的研发自然水到渠成。2016年3月,地平线首次向外界展示在真车上同时实现车道线/车辆/行人检测的ADAS产品原型系统。同年,地平线向博世授权了一份与ADAS相关的软件,这也是公司当年一项重要的业务。

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地平线ADAS产品原型系统

在地平线ADAS原型系统发布后不到一个月,余凯便在朋友圈晒出他与硅谷传奇风险投资人Yuri
Milner的合影,并且拿到后者的投资。7月,获来自双湖投资、青云创投和祥峰投资的重量级投资并获得其它投资机构的追加投资。

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余凯和Yuri Milner

2016年10月,余凯带着团队去美国拜访了Intel的一个部门。那次之后,Intel主动提出希望和地平线合作,“因为他们很少碰到一个算法团队对硬件理解那么深。”

2017年1月的CES,地平线展示了与Intel合作的ADAS,“硬件由地平线的BPU架构加上英特尔的FPGA构成,在上面跑我们的软件。当时基本全球的主流OEM跟Tier1都被吸引来了。”此时距离与Intel确立合作关系只过去了一个半月。

这次合作给Intel留下了深刻印象,他们很少看到一个合作伙伴能在一个半月就做出来这么一个东西——通常来讲,这个时间是两年。Intel的全球副总裁Dan
McNamara看过原型之后主动跟余凯提议“可以看看投资一下你们”。

CES结束之后,Intel请地平线在底特律的道路上利用实际路况展示ADAS的效果。Intel也请了不少美国本土的车企到场,一家车企在看过ADAS的demo之后跟地平线签订了合作。

2017年10月,Intel
Capital领投地平线的A+轮融资,晨兴资本、高瓴资本、线性资本等三家天使轮投资机构继续跟投,合计融资超1亿美元,与同期寒武纪的A轮融资旗鼓相当。

“Intel提供了一种开放的关系,不会干涉我们。我们可以在方案上用Intel的CPU,用英伟达的GPU,当然也可以用我们自己的芯片。”这是地平线乐于接受Intel
Capital投资的原因。

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余凯在英特尔投资CEO会议现场

这时的地平线已经“万事俱备,只欠东风”,历时两年半,自家的芯片即将面世。

事实上,2016年地平线就确立了高斯架构,并先后在GPU、ARM、FPGA等多个平台上实现了基于自主IP架构的解决方案。通过卖软件,前三年地平线收入几千万。

与算法不同,芯片研发需要更长时间,直到2017年12月,基于BPU架构自主研发的专用芯片成功流片,才标志着地平线“算法+芯片”的战略初步成功。相比于CPU、FPGA、GPU等通用处理器,地平线的AI专用处理器在特定场景上的效率要高得多。

地平线将软硬件的设计紧密结合,高效的算法要配合专门为算法设计的芯片架构,由此做到高效率和低能耗。

在2017年12月的发布会上,地平线首款嵌入式人工智能视觉芯片——征程1.0处理器和旭日1.0处理器,面向智能驾驶和智能摄像头,并落地智能驾驶、智慧城市、智能商业三大场景。

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地平线征程1.0处理器

征程1.0处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力,应用在智能驾驶场景中。

旭日1.0处理器则通过深度学习算法,支持在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化,可应用于智能城市、智能商业等场景。

这两款处理器具有3个主要优势:其一是高性能,实时处理1080P@30帧,并对每帧中的200个目标进行检测、跟踪、识别;其二是低功耗,典型功耗在1.5W;其三是低延迟,延迟小于30毫秒。

相对于云端处理,将AI处理器落地终端设备,经过边缘学习的模块,能够促进模型不断提升自己,将错误率降低50%以上。

征程和旭日两款芯片成为中国最早实现流片量产的人工智能处理器,短短半年后可支持客户侧产品量产出货,成为中国第一颗商业化落地的人工智能视觉处理器。

在两款芯片的基础上,2018年地平线又发布两款产品——高清智能人脸识别网络摄像机和Matrix自动驾驶计算平台。

地平线智能摄像机,搭载旭日人工智能芯片,提供基于深度学习算法的人脸抓拍、特征抽取、人脸特征值比对等功能。可以在摄像机端实现人脸库最大规模为5万的高性能人脸识别功能,可广泛用于智慧城市、智慧零售等多种行业。

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地平线高清智能人脸识别网络摄像机

除了应用在自家的终端产品上,在AIoT领域,旭日系列处理器赋能了20多家领先的设备供应商,这也使得旭日成为2018年全年国内出货量最大的边缘人工智能处理器之一。

去年4月地平线发布了新一代自动驾驶处理器征程2.0架构,以及基于征程2.0处理器架构的高级别自动驾驶计算平台Matrix1.0,其主要是面向L3/L4的自动驾驶解决方案。

地平线Matrix360°视觉感知方案搭载三块Matrix,每块Matrix可同时接入4路720P视频输入,实时处理速度>50fps,每块Matrix的功率仅为31W。

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Matrix360°视觉感知方案

面向智能驾驶,目前地平线已形成由征程处理器、Matrix自动驾驶计算平台、ADAS、DMS、AR
HUD、Face
ID等构建的智能驾驶产品矩阵,地平线可针对客户不同需求提供针对L2、L3、L4等不同级别自动驾驶的解决方案。

地平线也是中国唯一在世界四大汽车市场(美国、德国、日本和中国)与全球顶级OEMs和Tier1s建立合作伙伴关系的自动驾驶初创企业。奥迪在中国只挑选了两家合作伙伴,联合开发自动驾驶技术。这两家公司一个是百度,另一个就是地平线。

目前,地平线Matrix自动驾驶计算平台已向世界顶级L4自动驾驶厂商大规模供货,成功开创了中国自动驾驶芯片产品出海和商业化的先河。基于Matrix与单目摄像头的NavNet众包高精度地图采集与定位方案以及激光雷达感知方案开始落地。

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NavNet高精地图展示

现在的地平线已经有了比较清晰的商业模式,余凯直言:“与通用芯片厂商不同,地平线的商业模式是往后走,成为平台,做OEM、Tier1的供应商,集成商和行业解决方案商背后的赋能者。”

余凯在去年10月的安博会上透露,2018年地平线收入已达到亿元级,比上年增长近10倍,2019年将迈入大规模商业化。不过中肯地说,地平线离整体盈利还有不小的距离。

对此,余凯也比较淡然。“如果我们已经盈利了的话,那这个企业就没有未来。这说明你把自己挣的钱,完全没有投资到未来,你只是在做现有的事情,目光非常短浅。创业公司没有这么做的。”地平线先后设立了北京、深圳、上海、南京四个研发中心,研发投入不菲。

今年地平线的“弹药库”再次得到补充,2月底,地平线官宣获得6亿美元B轮投资,估值达30亿美金,超越寒武纪成为全球估值最高AI芯片独角兽,融资金额打破AI芯片创业公司融资纪录。

本轮融资由SK中国、SK
Hynix以及数家中国一线汽车集团联合领投,其他机构与战略合作伙伴包括:中国泛海控股集团旗下泛海投资、民银资本、中信里昂旗下CSOBOR基金和海松资本等。

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图表来自全天候科技

同时,地平线还创造了一个记录:拿下全球三大半导体企业中的两家融资(Intel和Hynix),这在AI芯片创企中绝无仅有。

与寒武纪、商汤的比较

到目前为止,我们已经全面介绍了三家人工智能公司,说到地平线,就难免与寒武纪和商汤进行比较,总的来说,这三家公司都是中国人工智能领域的佼佼者,只是侧重点各有不同。

其中,商汤科技更加注重算法,而且是底层算法,搭建亚洲规模最大的AI超算平台,但是芯片用的是英伟达的GPU。

寒武纪、地平线做的都是AI芯片,但是寒武纪做的是通用处理器,地平线是面向自动驾驶等特定场景的专用处理器。而且商业模式有所区别,寒武纪同时兼顾云端和终端,在终端市场以卖IP为主,地平线更多专注于终端市场,提供芯片加算法的解决方案。

三家公司对比,商汤科技的商业化是做的最好的,在国内人脸识别领域无出其右,通过智能手机、短视频平台将人脸识别技术迅速落地,成为一只赚钱的“独角兽”。寒武纪IP通过华为麒麟芯片也已实现商用,而地平线尚无大规模商用。

地平线放弃手机市场而专注于自动驾驶,选择了一条更艰难的道路。因为把人工智能应用于自动驾驶的难度要远远大于智能手机,自动驾驶面对的场景更加复杂多样,路况、天气和行人的影响都非常大。

实际上,谷歌、英伟达、英特尔、百度等巨头,他们的自动驾驶项目仍处在测试阶段,距离正式商用还有很长一段时间。地平线目前做的就是为若干年后L3、L4商用做技术储备。

但并不是说等到自动驾驶完全实现了,才进入市场、进行商业化。“实际上,地平线从2级的辅助驾驶,到3级的半自动驾驶和4级的自动驾驶,我们在每一阶段都会给行业、企业提供处理器。”余凯说。

“中国做人脸识别的公司,能找出50家,恐怕都不止;做自动驾驶的,能找出30家,估计也不低于这个数。但是做自动驾驶技术+芯片的公司,目前国内只有1家,就是地平线。”对于地平线来说,现在要做的,就是先让自己跑得足够快。

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