对话余凯：地平线合作英特尔，明年共同推出基于AI的自动驾驶芯片方案

地平线作为国内人工智能领域重要的创业公司，正在将自身逐渐塑造成嵌入式人工智能技术的供应商。在这一方面，地平线公开了近期的重要进展，他们与英特尔展开合作，研发了基于单目摄像头与FPGA的ADAS系统。该系统也会在即将到来的2017CES上有所展示。36氪记者就这一进展对地平线创始人余凯博士进行了采访。

地平线展示了英特尔FPGA平台上首次实现的自动驾驶路测识别视频。（但由于保密关系未能拍照）Demo中展示了在非高速的路面环境下，算法对于可行路段、车辆行人、以及危险距离的识别，并能够对车辆进行路径规划与行为决策。余凯介绍，合作的系统主要采用了地平线的人工智能处理器架构IP设计，这套IP方案的最大特征除了能完成前文所述的定位、识别、决策等功能外，主打的是低功耗，可以降到500毫瓦左右。他们使用单个神经网络，内部形成6种不同模型的检测识别。可以实时地处理40帧的画面。可行驶区域都能检测，使得自动驾驶脱离高精度地图的约束。

地平线与英特尔合作的这套ADAS方案正在城市道路与高速公路等路况环境下展开路测，据余凯介绍，地平线的深度学习算法本身已经经历了千公里级的路测，2017年希望将这一数字提高3个数量级。明年双方也会一同推广与其他自动驾驶产业链参与者的合作，这样的合作会按照双方形成的协议进行利益分配，但余凯并为透露具体的细节。定价方面，地平线表示不会比世面上的价位更高，但具体数字没有透露。

余凯介绍，他们所主打的嵌入式人工智能方案与现阶段Google和百度自动驾驶的方案最大的差别是，后二者主要依赖高精度地图，辅之以360度激光雷达等器件进行传感，例如百度目前是用摄像头主要是为了分辨交通信号灯。以地平线为例的业内另一种自动驾驶方案，主要通过基于本地计算的深度学习算法使得摄像头等传感器捕捉的画面能够实时地进行识别进而决策，降低对于高精度地图的依赖度。余凯表示，基于云端的AI对于车通信意义非常大；而基于本地的AI对于灵活的实时决策与壁障等等功能同样非常根本。

而将深度学习算法移到硬件本身的计算单元上，对其计算性能本身也是相当的考验。余凯坦言，他们最擅长的还是深度学习算法和软件层面的技术，对于业界主打本地化AI芯片的深鉴科技、Kneron等公司，余凯表示，这类公司擅长的是编译器层面的算法优化，能够将占用资源较多的算法进行本地化。地平线自身的团队也在做这方面的事情，如果有可能也希望能和他们进行合作。

目前地平线与英特尔的合作，对于英特尔而言主要是可以迅速地形成自身的方案，切入自动驾驶领域。他们首次在英特尔平台上实现的AI方案可以比GPU级别的运算单元低几个量级。未来的目标是做出几十元级别的芯片即可使用的本地化AI方案。

而对于地平线来讲，余凯坦言，做AI芯片这件事门槛还是很高的，他们遇到的困难也比想象的要多。做好算法框架，调度计算资源，验证性能，硬件实现，同时还要将软件通讯链做起来，即便他们在算法放面已经有相当的积累，对于创业公司而言，想要完成整个周期的开发也要3年左右的时间。所以他们采取了步步为营的方式，算法架构做好了，就先与产业合作，或是进行IP授权，做软硬件自动驾驶方案。这些是他们目前在自动驾驶方面的几类商业模式，主要会将精力集中在B端市场的开拓。余凯强调他们不会卖芯片，对于外界盛传“地平线造芯片”的传闻，余凯仅表示2017年会尝试推出一下，但并没有透露具体的时间。

余凯认为，主攻自动驾驶方向对于地平线来讲是逐渐提升技术能力的一条路径。他们表示，已经积累的算法本身其实是可以复用的，只是在对于不同的应用场景上会需要单独在做一些适配。“做出自动驾驶级别的深度学习算法，在应用到其他领域，就是高维打低维”，余凯将这样的方法形容为“积累势能”。根据介绍，地平线2016年共实现了千万级人民币的营收，其中智能家居方向和自动驾驶方向接近对半分。此前他们与美的的合作所产生的效果较好的营收也包含在里面。而在自动驾驶方向，地平线已经产生的营收则全部来自软件方面，余凯唯一愿意透露的合作方依然是博世汽车。

业界有观点认为人工智能技术本身更多的是在现有互联网的底层发挥功能，地平线也开始将商业策略转向B端。另外在大公司同样重视人工智能技术的同时，诸如地平线等创业公司将研发重点从云端向本地看是避其锋芒的表现，尽管如此，地平线在芯片化的研发节奏上可能需要加速才能在业界构建较大的优势。而回到自动驾驶行业的进展方面，余凯的观察则是“2018年行业整车才会逐步出现，系统和软件打磨的相对成熟可能会是2020年的事情了”。