地平線的新動作，邁向「嵌入式AI」之路的又一步

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經過一年半發展，地平線一邊朝著成為嵌入式人工智慧領導者的長遠目標前進，一邊幾乎以每月一個大動作亮相的速度，交付了一眾階段性成果。當地時間1月5日，世界最大的消費類電子產品展CES正式拉開帷幕，地平線與晶元巨頭Intel聯合研發的最新ADAS系統也正式亮相。博世、寶馬和通用等眾多國際國內知名Tier1及OEMs受邀參觀，均對這一系統的優越性能表示高度認可——作為地平線的又一里程碑動作，與余凱的深度溝通，讓Xtecher對這家人工智慧領軍型創業公司的願景有了進一步了解。

作者｜歐拉拉、甲小姐

編輯｜甲小姐

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微信公眾號ID｜Xtecher

人工智慧終將帶領我們抵達的未來，最理想的形態自然是一個去中心化的、萬物智能的世界，只有那時，人類作為自由獨立的個體才能真正被解放。

互聯網曾以極高的效率和極低的成本在不到二十年間成功打破了時空的藩籬，改寫了整個世界，這告訴我們了一個亘古不變的道理：

使得一樣事物席捲全球的唯一方式，是它足夠便宜、足夠可靠、足夠低能耗。

正因如此，地平線對外宣稱他們將定位於「嵌入式人工智慧」——希望通過研發低功耗的處理器和演算法軟體，提供嵌入式人工智慧解決方案，好讓智能汽車、智能家居這類終端設備在「不聯網」的情況下也具有深度學習和推理決策能力。

比起生產人工智慧單品而言，余凱顯然對成為行業的「賦能者」更感興趣。

這個興趣，從地平線的每一次亮相都可見一斑。

亮相

在本屆CES上，中國人工智慧創業公司地平線與晶元巨頭Intel第一天就帶來了大動作，他們聯合研發的最新ADAS系統正式亮相。

這套ADAS主要基於單目攝像頭和FPGA研發——地平線將深度神經網路處理器架構、指令集、編譯器、深度神經網路演算法，以及整套嵌入式人工智慧解決方案，實現在Intel的FPGA硬體平台上。

會展現場，地平線通過對行車環境的模擬，向重要合作夥伴展現了基於地平線最新深度學習處理器架構IP和軟體解決方案的ADAS系統的優越性能。

受限於室內展示無法提供真實道路環境，系統的攝像頭會拍攝顯示器播放的行駛中的路況視頻，來模擬真實情況中攝像頭從前擋風玻璃處觀察到的路況。實時運算處理的結果由另一個顯示器輸出，觀眾可在畫面中看到目標檢測識別後的結果，來演示演算法的識別率和硬體性能。

ADAS系統城市環境下應用

從視頻中可以看到，這款ADAS系統可實現在高速公路和市區道路場景下，同時對行人、車輛、車道線及可行駛區域的實時檢測和識別。這也是地平線首次公開其對道路可行駛區域的檢測和識別效果——可以達到對交通環境中包含行人、車輛、隔離帶等在內的一切可能影響行車安全的障礙物進行檢測和識別，篩選出可行使的無障礙安全區域。

朝著「嵌入式人工智慧領導者」的目標進發，地平線始終致力於提供高性能、低功耗、低成本、完整開放的嵌入式人工智慧解決方案。此次推出的方案，可以有效降低對硬體平台計算資源的需求，實現了高性能、低功耗的特點。

會上，博世、寶馬和通用等眾多國際國內知名Tier1及OEMs受邀參觀，均對這一系統的優越性能表示高度認可。

從左至右：地平線創始人&CEO余凱博士、英特爾全球副總裁&PSG（原Altera）總經理Dan McNamara、PSG副總裁&商務部總經理Erhaan Shaikh

地平線創始人&CEO余凱博士與Intel全球副總裁&PSG（原Altera）總經理 Dan McNamara、PSG副總裁&商務部總經理Erhaan Shaikh就未來在自動駕駛領域內的合作進行了深入討論。

Dan Mcnamara表示，地平線研發的面向自動駕駛的嵌入式人工智慧解決方案所表現出的優越性能，令人印象非常深刻，Intel非常期待與地平線的進一步合作。

為什麼選擇彼此

2017年是CES創辦的50周年，智能駕駛無疑是今年最博人眼球的領域。但有人也許會疑問：為什麼地平線會和Intel一起來做ADAS呢？

由於本次展位只對受邀的國內國際知名OEMs和Tier1s開放，在余凱尚未啟程前往美國時，曾邀請老朋友Xtecher前往位於中關村海龍電子城的地平線新辦公室，講述和Intel的緣起、發展以及最新動向。

「我們跟Intel的合作其實有點像乾柴烈火。」

對於地平線而言，做晶元這件事比余凱原本想得要複雜很多。演算法要出來，需要計算資源和架構、硬體設計驗證、後端流片等眾多環節，往往整個軟硬體研發需要3年以上周期。因此，地平線選擇Intel合作開發低功耗處理器，就可以更聚焦在軟硬結合的演算法和IP設計部分；

對於Intel而言，想要迅速轉身進軍智能駕駛領域，Intel在提供方案給客戶時會缺少一個重要環節——這一環就是強大的演算法能力、軟體能力，以及軟硬一體整合方案的能力。而地平線的基因正好擅長解決此領域的問題。

「我們之間有很天然的互助的關係，所以我認為這就像是一場乾柴烈火。」

余凱亦向Xtecher闡述了地平線的商業模式：

「我們不造車；不僅做軟體，因為只做軟體很難端到端地控制整個解決方案的性能、成本和功耗；我們也不是一個晶元公司，因為晶元公司通常就是賣晶元，然後讓第三方或者客戶來做軟體，但是在自動駕駛整個軟體正在被重構，在大家對這個事情沒有基本清晰的理解，軟體沒有形成標準的時候，如果你只做晶元，是一件很危險的事。所以，我們會在to B業務上走軟硬結合、深度整合的道路。我們定義自己是解決方案，所以我們會尋求跟晶元廠商合作，如果它們有好的低功耗處理器，我們會在他們的平台上做解決方案。世界的需求是多樣化的，我們會不斷地帶入其它的合作夥伴，包括更廣大的晶元廠家，然後一起推進嵌入式的人工智慧解決方案。」

因此，概括來講，地平線如今的商業模式就是三條路：

「第一點我們是做解決方案，我們不是賣晶元的；第二點我們是非常開放的，跟硬體廠商結成夥伴關係；第三點，我們會自己從底層設計處理器的架構IP，license到這些硬體廠商，去提升大家整體的能力。」

AI仍在基礎能力階段

若將目光退回至整個人工智慧行業，不難發現，人工智慧領域在2016年迅速成為行業熱點和創業方向之後，並沒有形成有效的商業模式，離行業爆發期還有一段距離，換句話說，人工智慧領域裡，人們還在做槍做炮，還沒到把子彈打到對岸的時候。此刻推動著每位人工智慧從業者摸黑趕路的，是他們關於人工智慧對岸的各自想像。

「當前人工智慧還在早期摸索階段，在重大的垂直應用場景在被充分發掘之前，更多的是要做基礎能力的建設。」在人工智慧領域深耕十多年的余凱這樣看待整個行業發展進程。

余凱形象地向Xtecher打了一個比方：當年有那麼多人跑到加州去淘金，可有多少人見到金子了？淘到金的概率是很低的，而「賣牛仔褲和賣鐵鍬的是最早賺錢的。」

余凱相信，在人工智慧垂直應用的重大場景被充分發掘之前，提供基礎解決方案的公司是最早可能創造出百億級美美元價值的公司。

以此次在CES搶盡風頭的NVIDIA為例，這家以顯卡生產知名的晶元廠商，在發現GPU在遊戲和圖形渲染領域之外還能在人工智慧方面產生巨大作用之後，迅速進入行業上游。去年8月開始，NVIDIA股價一路飆升，直接從20美元左右翻到了四倍還多的90美元。

和NVIDIA不同的是，地平線希望通過研發低功耗的處理器和演算法軟體，提供「處理器＋演算法」的嵌入式人工智慧解決方案，好讓智能汽車、智能家居這類終端設備在「不聯網」的情況下也具有深度學習和推理決策能力——這便是「嵌入式人工智慧」最通俗易懂的說法。

嵌入式人工智慧對於自動駕駛的必要性

成立兩年多以來，地平線的「嵌入式人工智慧」理念還處於教育市場的階段。余凱告訴Xtecher，嵌入式人工智慧的應用場景其實非常廣泛，但他認為現階段最重要的應用場景在於自動駕駛。

放眼整個市場，以百度和Google為首的公司大都依靠高精度地圖和雲端大數據來處理行駛中所遇到的各種問題。使用這種解決方案的好處在於，依靠互聯網公司本身所積累的如地圖、搜索等資源，把道路上的路標、邊界、車道線、出口，這些地方定位在10厘米的精度，這種解決方案相當短平快，可它帶來的問題實際上是繞開了一些基本的挑戰，「這些基本的挑戰如果我們仔細去思考的話，未來它實際上是繞不過去的。」

而自動駕駛和很多其他人工智慧垂直領域的最大不同點在於——性命攸關，它對精度和速度的要求是無窮無盡的。按照這個要求來看，光是雲的處理遠遠不夠，這時，如何做一個優秀的端的必要性就顯現出來了。

對此，余凱向Xtecher舉了兩個簡單的例子：

第一是網路限制問題。即使今天的通訊已經非常發達，但包括美國在內很多路段都是沒有網路覆蓋的。「如果你從舊金山開車到洛杉磯，大多數地方都是沒有信號的，你怎麼保證能夠安全地自動駕駛呢？」

第二是實時性問題。如果使用雲端處理，在行駛過程中一旦發生任何意外情況，把信號傳到雲端再回來做反應很可能就晚了，所以嵌入式的本地計算的必要性就體現出來了，自動駕駛系統必須學會在沒有聯網的情況下自動決策。

余凱告訴Xtecher，關於雲和端，他經常用引述一個概念來跟團隊講述關於人工智慧未來的發展——兩個閉環，一個大循環，一個小循環：「大循環」是指數據傳到雲端，在雲端更新，在本地去實施，這也是目前大部分互聯網公司所選擇的方向；「小循環」是指完全靠本地計算，實時地去感知到決策控制。為了全面實現最好的智能，大小循環缺一不可。

余凱之前在百度時期做的屬於「大循環」：在數據中心做大數據、大模型、大計算；現在是和過去反其道而行之，「離開這種計算數據中心，到無數的終端上。我們希望設備們完全能依靠本地計算，它能夠做感知、做交互、做實時決策，這就要求低功耗，而且要高效的、精準的模型，而不是大模型。」

那麼，既然嵌入式的人工智慧如此重要，為什麼鮮有人涉足呢？

選擇源於優勢

回顧地平線的成長史，一路走來都被各種投資機構青睞爭搶，可即便如此，唱衰或表示「看不懂」的聲音一直沒有停息過。很多人心聲疑問：既然余凱說這個行業如此重要，那為什麼沒有大公司來做呢？

很多人在第一次聽說「嵌入式人工智慧」時的第一反應都是：別扯了或者別吹了。面對這樣的情形，余凱笑著對Xtecher說，「如果所有人都認為這是未來趨勢的話，我打死也不會做。」

由於嵌入式人工智慧不僅涉及軟體上的演算法設計，也涉及硬體上的晶元設計，以及一系列集成問題，是一個門檻和複雜度極高的領域。對於已經積累了資源和數據的巨頭來說，如果布局做這類開發，就是自己給自己硬骨頭啃。

「大公司站在產業中心，我們一定要站在一個相對邊緣、他們鞭長莫及的地方。」

余凱繼續自問自答：「地平線的核心競爭優勢是什麼呢？是低功耗。大公司的勢能怎麼延展到這個地方？完全延展不過來。」

余凱認為，每一個創業者從創業第一天開始就要去思考自己業務的獨特性，如果這件事情本身不思考清楚的話，就不該來創業。

「我們的戰場首先應該是避免競爭。如果你的戰場也是他們在玩的地方，再去跟他們競爭，這個成功的概率太低了。應該去思考如何避免正面競爭，然後在一個點上面通過數十年的積累去使得優勢非常非常的厚重，讓其他公司沒法一朝一夕就能夠碾壓你。」

余凱一直在強調一個詞：「勢能」。他告訴Xtecher，現階段地平線就正處於一個積累勢能的狀態，沉靜地等待打開閥門發力的時機。

那麼，既然嵌入式的人工智慧如此重要，為什麼鮮有人涉足呢？

蓄燎原之勢

除了智能駕駛以外，地平線另一個戰略布局領域定位在智能家居。汽車、家庭率先成為地平線嵌入式人工智慧兩個落地場景。

2016年地平線和美的聯合推出的智能空調，在推向市場後銷量和反響遠超余凱的預期。他告訴Xtecher，地平線計劃明年還會不斷推進不同品類智能傢具終端的智能化。

地平線的智能家居叫作Smart Life，對於地平線來說，它不僅是一個戰略布局的方向，也是讓嵌入式人工智慧更快落地的場景。

「我們不能在真空中做技術研發，這也是我們為什麼強調一定要先去探索商業場景，然後去帶動、拉動、修正我們的技術研發。」余凱對於自己深思熟慮後的商業模式非常有信心。

處於積累勢能道路中的地平線，雖然還暫時無法跟互聯網巨頭正面交戰，但卻在一路小跑實現包抄、快進。

「毛澤東當年之所以選擇上井岡山，是為了避開中心城市和敵人重兵把守的地方，到一個很邊緣的地方去尋找星星之火，蓄勢等待可以燎原的機會——地平線也是這樣去思考的。」

余凱告訴Xtecher，地平線的工程師們平均年齡是32歲，相比大部分互聯網公司的工程師大多是25歲、26歲，地平線更像是個「老年人團隊」，「我們不光僅僅是鼓吹者，大家都是整個業界最早做人工智慧的實踐者。」

無論呼嘯的時代潮起潮落，無論熱錢翻湧還是冷卻，余凱埋頭在人工智慧領域二十年，他始終堅定相信自己的判斷——在人工智慧垂直應用的重大場景被充分發掘之前，提供基礎解決方案的公司一定是最先成為百億級美元價值的企業；而地平線並不僅僅滿足於做一個掙錢的公司，他們希望還能夠變成一個翹動世界的力量。他們真正的願景是，通過使用地平線的嵌入式人工智慧，能夠使得大批量to C的企業在做自己產品的智能化時，遇到的技術壁壘會降得很低，從而推動整個行業的發展。