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汽车评价|引领智能汽车驶向新征程，郑治泰：车载AI芯片( 二 )


现在很多车企也落地了智能化的产品 ， 也跟国外的一些厂商在芯片和解决方案领域开展合作 ， 但我们的主机厂还是有一种深深的无力感 ， 越智能化 ， 无力感越强 。 为什么这样？就是因为采购一个产品回来 ， 并不会让自己的能力增强 ， 反倒是跟特斯拉的智能化竞争越来越激烈的时候 ， 我们的智能化进化能力在逐步走弱 。
缺芯少魂这个事情大家都讲过了 ， 我不讲了 。 在当前新形势下 ， 我们认为这条路如果按照以前PC和手机的模式去走 ， 未来可能有很大的风险 ， 因为现在我们竟然用钱买不到东西了 ， 这个现状要求我们必须国产化 。 昨天我看了大会提供的一本薄薄的小册子《中国汽车统计提要》 ， 刷新了我的认知 ， 也增强了我的信心 。 我作为一个刚刚踏入汽车行业的人 ， 吃惊地发现我们发动机国产化率这么高 。 所以 ， 作为智能汽车时代的数字发动机 ， 车载AI芯片也要推自主化 ， 而且一旦全行业都重视了 ， 我们是能搞定的 。
但是这个东西确实很难 。 一方面因为它周期太长了 ， 一款车规级芯片从设计到赚第一块钱需要5年时间 ， 有些公司可能还活不过五年 ， 商业风险、技术风险都极高 ， 另外对于可靠性和安全性的要求也非常高 。 但毋庸置疑 ， 这一块在未来一定是个竞争激烈的大蓝海市场 。
地平线从2015年就创立了 ， 是全球最早的AI芯片创业公司 ， 技术初创团队是做算法的 。 我们首先在特定场景里面提出一个AI的问题 ， 然后去设计解决这个AI问题的算法 ， 根据算法来设计一款芯片 ， 然后用芯片回来跟我们的算法结合去解决问题 。 所以我们是一家在“芯片公司里面最懂算法的、算法公司里最懂芯片”的公司 。 地平线如果是一家普通的公司 ， 它在这个领域里也闯不出来 ， 因为跨界创新要求特别高 。 我们跟长安合作了UNI-T的智能座舱系统 ， 此车型在3月份发布 ， 6月份实现量产 ， 实现了国产AI芯片上车零的突破；我们在今年9月份获得了ASIL-D功能安全流程认证 ， 地平线也成为首个获得ISO26262功能安全流程认证的中国AI芯片公司 。 最近我们发布了全新一代车载AI芯片征程3 。 地平线不仅提供芯片 ， 还提供配套软件和参考算法 。
地平线公司的技术战略就是直接进到AI场景里去 ， 高效的解决问题 。 在设计AI芯片性能时 ， 一是考虑传统物理算力 ， 二是软硬件协同优化 ， 三是算法的效率 ， 把三者有机结合 。 我们在过去几个月推出了一种新的准确客观的衡量AI芯片计算能力评估的模型MAPS ， 就是在可以接受精度条件下 ， 处理图像的帧率 。 利用这个有效的评估方法 ， 提供了更好的评估工具 ， 达到赋能目的 。 我们看到标称很高算力的芯片 ， 特别是现在存在的车规AI芯片 ， 虽然算力很高 ， 但是有效利用率就是20%、30% ， 这是因为没有考虑软硬件联合优化的效率产出 。
我们的业务面向全自动驾驶场景 ， 直接打磨 ， 分拆 ， 按照自动驾驶迭代的速度逐步释放 ， 我们叫爬“珠穆朗玛峰” ， “沿途下蛋” 。 “珠穆朗玛峰”我们定义为自动驾驶 ， 主要核心解决方案就是自动驾驶ADAS方案和环视感知方案、众包地图方案 。 我们的合作模式也支持IDH和工具链自己开发 。 我们的合作伙伴中有一家IDH公司 ， 用一个月时间把自己算法落地并产品化 ， 本次参加了北京车展 。 另一家合作中的头部客户 ， 仅用了两个月 ， 我们就帮助他们从没有算法开发能力到自己开发出了算法产品 。
下面介绍部分地平线已经落地的产品和解决方案 ， 首先是地平线Matrix自动驾驶计算平台 ， 这个产品在过去这一年里给我们公司贡献了很大的销售额 ， 很好的毛利 。 产品卖到了海外 ， 某海外客户用我们的计算感知平台直接跑他的无人驾驶出租车 ， 效果非常好 。 在感知 ， 功耗等指标上 ， 我们现在基本上是远超国际 。 去年我们跟奥迪在延崇高速路段合作进行了乘用车编队L4自动驾驶及车路协同的演示 。 另外我们也和新石器合作无人物流小车 ， 在车速从5km/h至40km/h对静止目标的场景下 ， 均能稳定实现避撞 。


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