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余凯亲赴北美招聘透露地平线AI芯片最新信

发布时间:2019-08-20 00:31:03 编辑:笔名

  余凯亲赴北美招聘,透露地平线AI芯片最新信息,近期完成重大融资

  美国的9月18日,在硅谷斯坦福校园见到了地平线CEO余凯。这次他是为招聘而来,同行的还有40多位在北美接受短期培训的新员工,足见地平线对人才培养的重视。

  2015年7月成立的地平线,是国内最早提出要做人工智能处理器的初创公司。到现在的2年多时间,地平线所有员工加起来已经有300多人,在北京、南京、上海和深圳等有地都有部门,而且也在考虑在硅谷设立办公室,整体规模已然不小。

  经过两年多的研发,余凯告诉,第一代处理器盘古即将正式推出。另外,地平线近期还会完成新一轮重大融资

  。

  随着人工智能时代的到来,开发人工智能专用的芯片已经成为一件理所当然的事。在这两年中,Google的TPU已经迭代到了第二代,国内也涌现出了寒武纪等同样要做人工智能芯片的公司。那么地平线将推出的是一款怎么样的芯片,又会怎么样去卖呢?这些在他的招聘演讲中都有介绍。

  余凯笑称,现在已经不再说地平线是人工智能时代的英特尔了,因为现在与英特尔有合作。这当然是玩笑话。他表示,地平线不会去卖芯片,芯片的客户就是自己,而是会提供芯片加算法的解决方案。

  “我们本质上是一家软件公司,是从软件往硬件走”,但地平线“高度重视硬件,以至于要开发自己的处理器”。

  他告诉(公众号:),公司与英特尔、英伟达等芯片公司相比最大的特点,是针对特定使用场景,做专用的芯片,这本质上是由商业模式决定的。

  当天,余凯还接受了的专访,谈论地平线在自动驾驶上的布局与对行业的看法。该部分内容稍后放出。

  以下是余凯在演讲中的分享,由整理:

  我想分享地平线思考的,中国当下人工智能面临的产业机会。我们思考的是嵌入式人工智能,因为未来的趋势是计算从云计算、数据中心,往边缘和终端迁移,这可以应用在自动驾驶、语音识别、无人机等领域,还有智能安防和新零售这样的场景。这些计算都是在边缘,而不是在数据中心。

  为什么说这个趋势是中国机会呢?因为市场更大。

  中国是第一大汽车市场,去年销售了2800万辆车。同时,中国的交通也面临诸多挑战,包括道路拥挤和不规范的驾驶行为等,从统计数据上看,交通事故的死亡率也非常高。其中的机会是,用技术让出行更安全和便捷,这也就催生了自动驾驶这一创业方向。

  另外,语音识别上也需要嵌入式人工智能。现在远场识别与唤醒会在前端计算,而未来语音识别本身也会往前端迁移。这一方面是为了用户体验,另一方面也是出于隐私与安全的考虑。

  还有安防,中国去年部署了上亿摄像头,而且还在高速发展过程中。本地计算可以节省带宽,提升了本地响应的速度,同时降低计算成本。

  嵌入式人工智能会呈爆炸式增长。软银的孙正义认为,未来具备嵌入式人工智能设备的数量会达到100亿。而我们的目标就是:领跑嵌入式人工智能处理器加算法解决方案。

  到目前,我们与英特尔合作了ADAS产品,与美的推出了量产智能空调,与ARM合作嵌入式人工智能生态,近期还会正式对外发布人工智能处理器“盘古”。

  第一代处理器会更加关注感知层面,后面则会感知与决策并重。如果从自动驾驶角度上看,这也是类似的路径,一开始L2级的自动驾驶是感知为主,L3则有相对简单的决策,L4的决策会更复杂。

  即将发布的盘古处理器会实现超低功耗,功耗仅2W,可以做到高清视频的实时计算,在视觉处理上还没有同类可以达到。它也非常适合辅助驾驶系统,相比Mobileye的EyeQ3,能处理更丰富的高清视频,也更实时,更能应对国内复杂场景的路况。

  地平线会推出更加强大的第二代处理器,使用更先进的制程,能达到实时像素级识别,同时实现低功耗和实时计算。这对复杂场景的自动驾驶非常重要。

  盘古处理器非常注重高性能低功耗。现在有很多自动驾驶公司,他们运用了大量的计算资源,也面临功耗高而导致的散热问题。这样自动驾驶只是原型,还无法大规模部署。

  我们的技术发展路线很受苹果的启发,也就是软件与硬件的协同。我们比算法公司更喜爱硬件,喜爱到自己想做处理器。

  要在自动驾驶这种场景上达到强大的性能,就必需要软硬件协同,因为计算中的软件框架相当复杂,需要各种模块和多传感器融合,还有复杂的决策。这也是为什么地平线会与英特尔合作,也是为什么英特尔会以150多亿美元收购Mobileye。

  地平线比一般软件公司更强调系统级的性能,这使得我们成为少有的能在主流汽车市场拿下顶尖客户的做自动驾驶的公司,比如在全球四大汽车市场,我们都拿下了最大规模的车厂客户。我们还与新零售公司合作,部署我们的方案让用户行为线上化。在智能城市上,也与英特尔在合作视频分析。

  但我们不只做处理器,也不只做算法,地平线的商业模式是处理器加算法的解决方案。往后续走,我们认为各类智能终端都会成为物联的入口,背后的服务也有巨大机会。除了提供解决方案,还可以提供数据服务,比如停车场的运营服务,以及与共享出行服务的衔接。这里存在系统销售之上的服务运营商的机会。

  QA地平线与Mobileye属于竞争关系,为什么又会与英特尔合作?

  英特尔也希望有多条路径和生态,它传统上提供的是计算平台,而不是像Mobileye那样提供垂直解决方案,所以在自动驾驶上它两个路径都在往前。

  另外,Mobileye主要是面向欧美市场的高速公路的自动驾驶,但中国的主要驾驶场景是低速的城市道路,而城市中有两个场景,一是堵车,二是停车。这种情况需要不同的方案,比如车道检测在高速场景很重要,但堵车时却看不到车道,而且国内道路边界不清晰,相对来说行人也更多。这种情况下,Mobileye在中国市场面临挑战。还有就是,中国政府不允许国外公司采集数据,这是本土企业的优势。

  地平线与英伟达、英特尔相比,优势是什么?

  优势在于有实际应用场景。英特尔和英伟达的处理器更通用,因而也很难了解用户需要什么场景。但我们做的是专用芯片,更灵活。

  各家的商业模式也不一样,我们不是卖芯片,而是更像苹果那样做软硬深度结合的产品,处理器由自己做,因为知道自己要解决什么问题。我们会针对场景,把需要做的做好,但另外两家的商业模式决定了他们不会做和我们类似的事情。

  地平线的芯片推出前,方案中用的是什么芯片?

  之前用ARM处理器做解决方案。

  盘古芯片与Google的TPU比较如何?

  我们与TPU相比,更关注在终端的集成,更强调低功耗和高性能,要在没有数据中心,以及在电池供电的情况下做人工智能计算。TPU是300W的功耗,面向云计算和服务器端。两者的市场与应用场景不一样,技术路线也不一样。我们会用更简洁高效的设计,但Google会支持很宽泛的软件计算模式。

  如何做好AI商业化?

  一是提供一种基础能力,为企业赋能,比如英伟达。还有一种是在垂直行业找到场景与用户,用AI的方式解决问题。

  在国内的话,个人认为做垂直行业会更好。在产业分工不够精细化时,关注点主要是能不能解决问题,而如果等别人来把中间的某些东西作好再做整合,难度会很大,因为基础设施不够完善。产业早期面向垂直行业更。

  地平线的产品线很多,有安防、家居、驾驶等,重点是什么?

  虽然场景多,但主要业务是围绕嵌入式处理器的智能应用。我们不可能全做,但最后会集中到两三个,与合作伙伴合作拓展应用。

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