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地平线:静待AI花开

2月8日,CB Insights 发布了2019全球Top100 AI创业公司年度榜单,在全球范围内评选出了100家“最有前景”的AI创业公司。
发布时间:2019-02-20 09:48 来源:中国电子报 作者:顾鸿儒

2月8日,CB Insights 发布了2019全球Top100 AI创业公司年度榜单,在全球范围内评选出了100家“最有前景”的AI创业公司。在这100家公司中,地平线(Horizon)是唯一一家登上榜单的中国AI芯片企业。从2015年7月正式成立至今,地平线究竟经历了怎样的磨炼,让其能够在短短四年的时间内“冲榜”成功?《中国电子报》记者专访了地平线创始人兼CEO余凯。

从耐得住寂寞到“乘风飞翔的猪”

2015年,阿尔法狗狂虐人类大脑,科技巨头捕捉商机,IBM发布类脑超级计算机平台,谷歌、Facebook人工智能基础平台宣布开源,人工智能红利风口初见端倪。与此同时,特斯拉汽车公司和SpaceX公司掌门人马斯克公开将人工智能称之为“恶魔”,一部分知名人士声称人工智能对人类的威胁甚至超过核武器。物理学巨匠斯蒂芬·霍金和PayPal创始人伊隆·马斯克在内的一群科学家和企业家签发公开信与之争论,剑桥大学甚至成立了人工智能伦理研究所,但这似乎并未让人们对人工智能威胁放松警惕。

2015年,人工智能还处于“一边坠落,一边升腾”。产业应用未能实际落地,企业们陷入“狂想曲”,争先恐后的想做“乘风飞翔的猪”,然而,浅层智能尚未转化为深层智能,人工智能仍处于初级阶段,产业依旧“摸着石头过河”。泡沫形成又破灭了数次,仅有极少数的掌舵者把握住方向,在大潮中留了下来。

余凯便是这些掌舵者之一。谈及创业之初,选择进入AI芯片领域,“不被看好”似乎成为余凯印象中的关键词。对于投资机构来说,AI热潮的涌现并不能使其打消对人工智能初创企业的疑问。是否有更长期的研发路线图而不仅仅是短期的商业化想法?产品性能是否能够满足用户需求?如何平衡研发和产品研究设计?与科技巨头的介入不同,AI芯片初创企业,承受的疑问似乎要多得多。

但是地平线依旧在投资界举棋不定的状态下,拿到了晨兴资本、高瓴资本、红杉资本、金沙江创投、线性资本、创新工场和真格基金七家的投资。四年后的今天,在接受《中国电子报》记者采访时,余凯表示,虽然地平线在创业之初不被广泛理解,但是时间证明了地平线颇具前瞻性的选择。“我们在不被理解和看好的情况下,默默地做研发,脚踏实地,两年多的时间,就成功流片并量产了第一代芯片,这是我们的研发实力和产品化能力的充分证明。”余凯说。

这似乎诠释了《柯林斯英汉双解大词典》中Horizon的另一种英文解释——视野,掌舵者的视野和远见融入企业文化。谈及地平线文化时,余凯认为,“耐得住寂寞”应为非常重要的一条。在余凯看来,AI芯片是一场持久战,是一个需要默默研发、长期投入的事业。“挑战一直都存在,但在选择创业之初,我们就做好了长期艰苦奋斗的准备。”余凯说。

从冷门赛道的独行者到“AI的珠穆朗玛”

然而,在风口上能够“坚持长期艰苦奋斗”的AI芯片企业犹如过江之鲫,为何地平线能够荣登全球榜单?在接受记者采访中,余凯表示,地平线的核心,即“一核”,在于自主研发的嵌入式人工智能芯片。“三翼”,即智能驾驶、智慧城市和智慧零售。2017年12月,地平线发布了两款嵌入式人工智能视觉芯片——面向智能驾驶的征程(Journey)1.0处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器。

这两款芯片产品是中国最早的一批人工智能处理器。同期,寒武纪3款人工智能处理器推出,面向视觉领域的1H8处理器、面向智能驾驶领域的寒武纪1M处理器以及嵌入到华为麒麟980芯片的寒武纪1H处理器。与之相比,地平线的噱头似乎并没有那么大,但其独有的特点也不容忽视。

余凯认为,站在技术的角度上,硬件一定会成为技术发展瓶颈。为了将软件能力充分发挥,解决更高的计算能力要求,地平线提出了独有的顶层设计——“从软件到硬件一体化”。据余凯介绍,通用的硬件或者通用的算法,效率较低,难以满足客户对终端侧AI芯片及解决方案的“低成本、低功耗、高性能”三大要求。因此,地平线将AI芯片和算法进行深度优化,推出了一体化方案。此外,地平线的“AI平民化”想法同样让人眼前一亮,余凯表示,为了更好地应对性价比要求,地平线选择代替客户去做芯片与算法的整合,这对技术和生态都产生了较高的要求。

“基于芯片,我们将核心能力辐射到不同应用场景,提供针对性的解决方案,也就是三翼——智能驾驶、智慧城市和智慧零售。在这三个业务方向上,做商业化落地,我们希望,基于自主研发的人工智能芯片,打造一个开放的应用生态。”余凯说。

在地平线成立之前,余凯是百度自动驾驶的创始人。在地平线成立之后,余凯将智能驾驶开向了另一个高潮。2019CES国际消费电子产品展上,地平线Matrix 自动驾驶计算平台获得了CES创新奖,并首次展出了基于该平台的两款最新自动驾驶解决方案——地平线NavNet高精地图采集与定位方案,以及地平线激光雷达感知方案。

据余凯介绍,2015年,刚刚进入自动驾驶领域之时,地平线是在这条冷门赛道上独行的唯一一家中国AI芯片公司。“之后,行业入局者才慢慢多起来。目前,在自动驾驶领域,地平线已经有征程系列处理器、基于地平线AI芯片技术的Matrix自动驾驶计算平台、驾驶员行为监测系统(DMS)等系列产品和方案。”余凯说。

智能驾驶、智慧城市和智慧零售是人工智能芯片目前最火的应用大方向。其中,以自动驾驶智能芯片最为艰难,交通环境复杂,车辆运行安全性要求较高,余凯曾将自动驾驶智能芯片比喻为“人工智能产业的珠穆朗玛”。但地平线却选择扎根于此,余凯表示,L5自动驾驶的实现不能一蹴而就。“从车联网、ADAS到高精度地图,或者说,从L3/L4到更高级别自动驾驶,这是一个漫长的过程。但每一个环节都需要处理器,自动驾驶汽车其实就是‘四个轮子上的数据中心’。”余凯说。

在笔记本电脑时代、手机时代之后,自动驾驶智能芯片将会成为各大科技公司竞争的“第三时代”。因此,地平线在自动驾驶智能芯片领域布局,起跑线上再次体现“视野”。目前,地平线已同韩国SK电讯达成合作,拓展海外市场,推动地平线自动驾驶处理器及方案落地。

从淡化“摩尔定律”到为客户主动赋能

谈到地平线未来发展,余凯表示将沿着既定的发展规划,推动AI芯片和算法的不断迭代升级以及落地应用。目前,地平线已有明确的发展路线图,例如地平线BPU芯片研发路线图。余凯表示,为了顺应AI芯片的发展趋势,地平线将致力于提升产品性能,重点看好三大方向:“软硬结合”“边缘计算”,以及“场景落地”。

余凯表示,随着摩尔定律加速度的减小,对于芯片工艺制造来说,5纳米的物理制程已接近极限。2018年,联电宣布停止12nm以下先进工艺的研发;格罗方德宣布止步于7nm工艺;就连巨头台积电,5nm的研发也尚未有好消息传出。“物理制程牵绊摩尔定律发展缓慢,单位集成度提升滞后。”余凯说。

如何解决物理制程止步不前成为了地平线关注的重点。余凯介绍,目前业内普遍的做法,即提高其并行度,进入“新摩尔时代”。提高并行度是否真能解决问题还值得商榷,因为并不是所有的计算,均能进行并行操作。“即使可以支持并行计算,那也意味着,硬件构架和软件设计要进行深度结合。”余凯说。

“软硬结合”助力并行计算,而并行计算,简单来说是为了增加算力。余凯表示,计算是智能化的核心,而算力将是第一生产力。“由于实时性、可靠性、数据安全性等要求,计算下沉到边缘终端是时代必然趋势,人工智能时代的到来,要求越来越多的终端设备具备强大的本地计算能力。边缘的人工智能处理器将是未来科技竞争的主战场,是一个科技制高点。”余凯说。

很明显,想要占领这个制高点的前提,是要具备规模性商用。余凯认为,AI芯片的大规模商用需要产生围绕AI芯片的杀手级应用,新的应用能够为客户带来巨大的、前所未有的价值。

“聚焦场景,软硬结合、深度优化、协同设计,将最大程度地提升性能、为客户创造最大的价值。同时,AI应用场景非常丰富,构建开放的平台,在AI芯片上提供丰富的软件、有力的服务,赋能客户在AI芯片上开发出来更多、更丰富的应用,则可以在更广大的场景上为AI落地创造机会。”余凯说。

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