贾志鹏：处理器是智能网联汽车发展的重要环节

6月20-21日，由中国电动汽车百人会主办的2018全球智能汽车前沿峰会在深圳举办。本次论坛邀请行业内的专家讨论智能汽车的发展进程与发展路线，研究当前智能汽车核心技术进展与未来发展，并就智能汽车中的5G通信技术与智能汽车测试技术与测试方法、智能汽车的法律法规与标准等核心问题展开研讨。

地平线机器人副总裁贾志鹏在现场进行了演讲。他认为，人工智能处理器或者自动驾驶处理器，未来是智能网联汽车发展非常重要的环节。由于人工智能本身的技术处理特点，对于处理器架构会产生一些新的创新和变化。

从人工智能处理器本身的产业发展来讲，经历了CPU、GPU、FPGA，再到现在大家都谈到的人工智能处理器的架构。呈现几个特点，从云端往终端上迁移，从通用往专用在演进，以及软硬件的融合。

在未来的“后摩尔定律”时代，如何通过软件和算法来定义硬件、芯片，让芯片继续以一定的规律来提升性能，成为一个业界的共识。

以下为演讲实录：

尊敬的邬院士，各位专家，上午好！我聚焦的是自动驾驶处理器，去年不管是国际还是国内对智能网联汽车的重视程度上升到国家战略层面，汽车电子作为智能网联汽车上游核心环节，它的智能化、承载的功能也会发生非常大的变化，而基于人工智能算法，未来带实现我们的自动驾驶，以及实现我们智能网联功能的自动驾驶芯片，我不认为是未来智能网联汽车产业变革中一个非常关键的环节，甚至可以说是一个大的环节。所以我们认为未来如何依托自动驾驶处理起来助力智能汽车产业的发展将是一个非常重要的话题。

谈到自动驾驶，其实像我们还有在座的其他创业的兄弟公司来讲，都是目前依托人工智能算法通过感知、通过融合、通过路径规划来解决自动驾驶从眼睛到大脑的一个核心问题。回溯到人工智能的三个关键要素：第一，我们希望有一个好的算法，这是我们一个企业的核心竞争力。第二，我们有好的算法其实也还需要大量的数据来对我们的算法进行训练、进行迭代、进行完善，而这个数据也不是泛泛的数据，更多的是需要跟我们的产品结合的数据。要建立自动驾驶的场景集，比如我们在城市的拥挤道路和乡村道路上，我们模型算法的一些策略是不一样的。当然承载我们算法和数据最核心的观点还是我们的芯片，特别是对于我们自动驾驶来讲，我们在车上是有对功耗、尺寸、安全性、稳定性，会比我们单纯在云端积累运算资源的要求严苛很多。

回溯到整个产业对人工智能的需求来看，我们看到从PC互联网再到移动互联网，再到现在大家都讲的万物智能互联的新时代，物联网爆发的时代，我们可以看到整个维度：第一个，小型化、智能化的趋势越来越明显。这个过程其实摩尔定律发挥了很大的作用，每18个月都有一个性能的迭代，但是多少尺寸会变小。第二个，其实目前信息通信技术确实和传统行业的融合越来越密切了。我们现在很难就信息通信产业转型来谈它的整个产业发展，而我们需要有传统的工业、传统的汽车进行融合。第三个，不管各个时代的变化怎么样、上层的应用怎么样千变万化，其实做最底层运算的单元企业都掌握了产业核心话语，比如PC时代微软加英特尔为代表的，再到移动互联网时代的高通，再到现在看到的像英特尔等。所以我们认为人工智能处理器或者自动驾驶处理器，未来是智能网联汽车发展非常重要的环节。

再回到自动驾驶处理器，我们看到像Mobileye，包括这么短短几年的发展建立了人工智能的风口，不管是市值、影响力、受关注程度都达到了顶峰。

从人工智能处理器本身的产业发展来讲，我们看到它也经历了CPU、GPU、FPGA，再到现在大家都谈到专有的人工智能处理器的架构。我们看到几个特点，我们从云端往终端上迁移，因为我们知道云端我们可以做一些处理，而在终端其实它对场景的适应、对不同环境的适应其实带来的复杂程度是非常大的。第二个我们看到，是从通用往专用在演进。第三个，软硬件的融合。像我们、像谷歌其实都提出来，怎么样通过软硬件的深度融合进一步提升我们芯片的性能。

所以我们谈到AI时代的新摩尔定律，它几个特色：第一个，未来的后摩尔定律时代如何通过软件和算法来定义我们的硬件、来定义我们的芯片，让我们的芯片继续以一定的规律来提升它的性能，成为一个业界的共识，第二个，其实我们看到人工智能本身的技术处理特点，可能会对处理器架构会有一些新的创新和变化。第三个，我们现在讲到物联网的爆发，特别是像智能网联汽车的爆发，其实对我们嵌入式终端的人工智能处理器带来机会。当然这个终端并不仅仅是一个手机，汽车是未来最大应用的终端。我们看今年的图灵奖颁发给了两个从事处理器架构的学者。

我本人也是从工信部出来的，我们看到大家用的手机都会做所谓的入网检测，其实我们汽车方面做了一些对性能、对安全性的要求比手机远远高好几个数量级，因为对安全的要求是非常高的。所以这个对我们来讲也是非常大的挑战，所以我们也是认为，像自动驾驶处理器，无论是从准确性、功耗、实时性、可靠性出来，我们认为都是人工智能芯片里的一个战略制高点。所以从地平线来讲，我们从2015年成立之初，我们的创始人余凯就提出，我们希望为汽车打造自动驾驶的大脑，用汽车代替首先能够识别周边的环境，未来能让汽车代替大脑。所以我们给自己的定位，希望做一个车载的智能大脑，依托我们自己稀疏化的神经网络芯片，通过技术的演进、通过产品的优化实现从感知到建模、再到最终决策规划完整的一体化的解决方案。

当然罗马帝国不是一天建成的，从我们的技术演变路线来讲，我们去年发布了第一代增程式处理器，单目的识别出来。今年会做第二代处理器，伯努利架构，可以做多传感器得融合。未来希望也是真正我们基于贝叶斯架构，来进行决策的优化、决策的研究。

去年发布了第一代芯片以后，业界也对我们提出一些疑问，地平线的芯片到底是什么样的芯片，我认为芯即要具备满足深度学习的通用运算单元的嵌入，同时基于我们上层的一些软件，能够对我们的算法模型进行一个不断的优化和适配。同时，基于我们的弹性张量的计算单元，可以实现运算单元和存储单元灵活的资源调度和适配，也使传感器的效率大大提升。去年我们发布的第一代芯片，征程10.面向后装ADAS，旭日1.0主要针对于智能安装摄像头，这两点我们已经进行了落地，希望依托我们的芯片打造完整的解决方案。

目前我们研发的是第二代芯片，是基于我们2.0架构，能够做到像素级的对多目标更细节信息的识别，能够做到实时语义的分析。

这是基于我们架构的开发版，其实我们可以做到多路视觉的处理，并且支持多传感器的融合，希望依托我们的计算平台，能够为自动驾驶感知这一部分提供一个完整的解决方案。

这是我们今年在美国的CES上我们实际测试的一些效果，对包括行人、车辆、车道线、交通标识都能做实时高效的处理分析，同时对行人的姿态都做了非常好的分析。因为我们知道，其实感知的目的是为了决策，我们通过对行人的这种肢体的分析，其实能够预判他下一步运动的走向，比如他的动作是跟我们车辆方向是垂直的话，我可能在决策的时候就会认为它要横穿马路，可能我的车要减速或者刹车。但如果它的姿态方向和我汽车行驶的方向是完全一致的话，我可能觉得它跟我一个方向在走，这种情况下我可以继续前行。

这是在街道一个交叉路口，大规模人实时的密集的，这个阶段主要是替代人的眼睛，未来真的能够替代人的大脑，能够做到两步走的策略。

总体来讲，其实我们是希望为自动驾驶提供我们自主的芯片，其实这个概念也不是说我们最近形势下的一个抢风口，其实2015年的时候我们的创始人余凯博士希望在物联网爆发的新时代，能够让像以汽车、家电、家居为代表的传统产业，装上我们智能化的模块，能够让它具有从感知、建模到决策完整的能力。当然今天来到这个峰会，包括昨天参加粤港澳大湾区的一个启动仪式，我的感受就是，其实整个智能网联汽车深圳这边从技术体系和产业体系都非常不错。但是我们其实也要打造我们的应用生态体系，因为目前技术、产业和生态和应用生态体系是需要形成一个完整闭环的联动，我们一些应用示范、应用场景的验证，其实为我们芯片功能的完善，和为我们的迭代会提供很多的养分和养料，我们也希望能够跟百人会、能够跟深圳市政府有更好的合作。

谢谢！