李星宇（地平線市場拓展與戰略規劃副總裁）

 1 趨勢觀察

地平線具有領先的人工智能算法和芯片設計能力，通過軟硬結合，設計開發高性能、低成本、低功耗的邊緣人工智能芯片及解決方案，開放賦能合作伙伴。在汽車領域，地平線關注ADAS、車內智能交互以及高級別自動駕駛。

面對汽車數字化重塑的浪潮，從技術角度看，最大的挑戰來自AI邊緣計算。

在過去的數年里，我們看到自動駕駛的等級每提高一級，算力差不多要提升一個數量級。如果要實現全自動駕駛，我們需要1000TOPS量級的算力，而人腦的算力大概也是一千個TOPS，所以自動駕駛如果想達到人類的水平，首先要在算力方面達到人類的水平。

這個等級的算力需要AI芯片突破成本、功耗和性能的瓶頸，就必須將處理器構架的創新，與算法和工具鏈相結合，軟硬協同進行設計。脫離算法和工具鏈，單純談芯片的絕對算力是沒有實際意義的。

當前的業界存在一個很大的誤區，往往會把絕對算力當作衡量AI芯片的主要指標，但我們真正需要的是有效算力，需要從四個維度來衡量：算力的有效利用率，每瓦的有效算力，每美元的有效算力，以及算力轉化為AI結果的效能（目標數量，幀率等）。

本質上講，芯片和構架是手段和載體，軟件是目的和靈魂。軟硬件一起做，可以讓手段和目的高度統一。只有硬件俯下身來去適配軟件的時候，才能夠使晶體管所發揮的效能大幅度增加。處理器構架的創新是一個非常高的壁壘，需要對軟件有深刻理解。這樣的整體解決方案決定了數據轉化為決策/服務的效率和質量，是時代真正呼喚的硬科技。

地平線基于這樣的理念，推出了高效能的征程芯片，第一代征程芯片已經大規模量產應用，第二代征程芯片也即將正式推出。

可以說，未來的智能汽車就是一部移動的超級計算機兼數據中心，而邊緣的人工智能處理器是智能汽車競爭的主戰場，更是技術制高點。

2 解決方案      

依托獨特的軟硬結合邊緣人工智能處理器技術，面向智能駕駛 , 地平線可提供高性能、低成本、低功耗的多級別環境感知方案，支持對復雜場景進行細粒度、結構化的語義感知，高度可擴展、模塊化的三維語義環境重建，以及透明化、可追溯、可推理的決策和路徑規劃。而面向車內交互場景，地平線可提供 DMS、AR-HUD、Face ID 等基于視覺感知與語音技術的多種人機交互方案。具體方案包括：

1. 地平線 Matrix360°視覺感知方案

地平線 360°視覺感知系統搭載三塊地平線自主研發的 Matrix 自動駕駛計算平臺，搭配 4 路 192FOV 魚眼攝像頭和 8 路 59.4FOV 窄角攝像頭，通過對攝像頭安裝位置的合理布局，以實現車身周圍 360° 無死角視覺感知檢測。

魚眼攝像頭主要用于車身近距離 10m 以內的檢測，窄角攝像頭主要用于車身遠距離 150m 以內的檢測。整套系統可以 實現 8 大類目標的像素級語義分割，4 大類的目標檢測和識別，包括行人，車輛，交通標志，交通燈，車道線檢測。

2. 地平線NavNet眾包高精建圖與定位解決方案

針對自動駕駛落地亟需的高精度地圖需求，地平線推出了 NavNet 眾包高精建圖與定位方案。得益于地平線 Matrix 強大 的視覺感知能力，NavNet 在邊緣端即可實現道路語義重建并輸出局部三維地圖，進而與已有高精地圖進行匹配獲取定位。此外，NavNet 還可在無地圖區域進行自動建圖，賦能高精度地圖眾包建圖與更新。

3. 高級駕駛輔助系統(ADAS)

基于地平線自主研發的高性能、低功耗、低成本的邊緣人工智能視覺芯片?征程((Journey ) 1.0 處理器，通過對前向道 路中的車輛、行人、車道線、交通標志牌、紅綠燈等目標的精確定位，可實現 L2 級別的高級輔助駕駛功能 (ADAS) 。

4. 地平線多模態交互解決方案

為打造新一代車內人機交互系統，地平線推出了多模態人車互動解決 方案。該方案融合了視覺和語音等各個領域的 AI 技術，可結合用戶行為習慣從而更精準的判斷用戶意圖，實現 AI 時代的立體智能推薦。地平線基于征程 2.0 架構，整合視覺和語音技術，可通過數據的預處理、算法模型的建立和決策處理三個階段，使汽車成 為具備多模感知、深度決策、主動交互的智能機器人。