车规级AI芯片门槛高 需要长期积累和打磨

地平线副总裁张玉峰日前接受记者采访时表示，芯片行业上下游产业链有很多关键环节和“玩家”，需要产业上下游的高效协同与合作。车规级AI芯片是一个高门槛、要求严苛的领域，需要长期的积累和持续的打磨。

需要长期的积累

记者：芯片领域面临的机遇和挑战分别是什么？

张玉峰：最基础的层面是车规级芯片在宽温湿度范围的一致性、可靠性，行业对功能的安全层面非常看重。目前讨论较多的是预期功能安全和网络安全，我们在和全球Tier-1合作伙伴的沟通过程中了解到，他们极为关注网络安全，我们在芯片的迭代中也加入了更多网络安全相关组件，以实现更高级别的网络安全能力。

记者：如何评价目前国内车规级AI芯片发展现状？有哪些瓶颈需要突破？

张玉峰：主机厂对芯片的采购和使用非常关注国产化。地平线在国内属于第一家实现车规级AI芯片前装量产的企业。从全球看，目前只有三家企业实现了车规级AI芯片的前装量产，分别是英特尔Mobileye、英伟达和地平线。

地平线的车规级AI芯片今年3月份实现前装量产上车，已经被长安汽车UNI-T车型应用，今年6月份已正式交付消费者。同时，这款芯片的前视ADAS方案在最新发布的奇瑞蚂蚁车型上实现前装量产落地。今年以来，地平线已经签下来自各大汽车集团的十余款定点车型。

从产业发层面看，芯片行业上下游产业链有很多关键环节和“玩家”，包括EDA的设计工具、晶圆厂、封装厂，需要整个产业链上下游的高效协同与通力合作。车规级AI芯片是一个高门槛、要求严苛的领域，需要长期的积累和持续打磨。

单车智能很重要

记者：地平线在汽车自动驾驶领域有何发展计划？

张玉峰：预计到2025年中国市场ADAS装配率可以达到70%。车载AI芯片是智能汽车的数字发动机。以车载AI芯片为基础，地平线面向智能驾驶和智能座舱的场景提供相应的智能化解决方案，预计未来三四年可以在主流主机厂的各个车型中实现AI芯片的量产搭载，加速汽车智能化进程。

记者：国内自动驾驶实现方案与国外相比存在哪些差异？

张玉峰：国情不同是导致差异的重要原因之一。基础设施建设投入力度及落地效果存在差异。此外，国外道路状况相对简单。车路协同技术可以给单车提供额外更高的安全和统筹协调，可以解决超视距感知的问题等。从技术上看，我们需要把单车智能做到足够高，让单车可以不过度依赖基础设施，应对其中的风险，包括无线网络的稳定性、基础设施的标准化等。一定程度实现车路协同之后，可以把整体数据进行统筹处理，然后分发给交通参与者，从而提升整体的安全保障和出行效率。

单车智能是必须要解决的重要课题，车路协同则是重要的加速手段。如果能够首先区域性地将车路协同做好，支持车辆在更低成本下实现自动驾驶，可以推动产业快速发展。

围绕汽车主赛道

记者：AI领域除了汽车赛道，其他方向如何发展？

张玉峰：从地平线的远景规划看，我们要打造自主机器人的计算平台和操作系统。当前最有可能实现规模化、产业化的自主机器人方向就是智能汽车，所以我们把汽车作为主赛道。目前，我们大部分精力都放在汽车领域，未来一段时间会紧紧围绕汽车行业，赋能Tier-1和OEM加速汽车产业智能化。

作为一家AI芯片创业公司，如果在汽车芯片之外，还有能够大规模出货的业务方向，也是很好的机会。目前业界头部“玩家”——高通、英伟达都在非汽车领域有较好的发展。

我们把自动驾驶视为人工智能领域的珠穆朗玛峰，如果我们的产品和技术能够很好地满足自动驾驶要求，就可以比较容易地拓展其他领域。我们现在也有非汽车方向的应用——AIoT（智慧物联网）。预计5年-10年自主机器人时代即将到来，届时更多的细分应用会出现。地平线将赋能更多的应用方向。