【第十届全球汽车产业峰会】地平线政府关系副总裁贾志鹏:自动驾驶处理器助力智能网联汽车发展

4月26日,2018第十届全球汽车产业峰会在北京举办,本次论坛以“创新技术引领产业未来”为主题,会议期间,地平线政府关系副总裁贾志鹏发表了精彩演讲,演讲内容如下:


地平线政府关系副总裁 贾志鹏

刚才田总结合中兴的战略,讲了整个智能汽车的计算平台,作为一家在人工智能浪潮中兴起的创新创业企业,地平线自成立以来即聚焦自动驾驶处理器这一核心环节。上午各位专家也提到,智能网联汽车已经上升为国家战略,去年国家新一代人工智能规划也提到要构建自主的自动驾驶技术和平台体系,所以我们认为未来汽车电子也会往智能化发展,并且未来汽车70%的创新都将以汽车电子作为源头来发起。因此基于人工智能技术的自动驾驶处理器将作为承载自动驾驶算法和功能的主要载体和核心,将成为未来自动驾驶的大脑和关键,所以我今天也来跟大家分享一下自动驾驶处理器如何来助力智能网联汽车的发展。
      人工智能技术本身具有哪些要素?首先看,作为一家人工智能企业,需要有好的算法,这是企业的知识产权和核心竞争力,同时还需要有大量的数据对算法进行训练,让算法不断的迭代和完善,当然这个数据不是泛泛的数据。对于自动驾驶来讲,适应不同场景的测试数据集是非常的重要,比如在高速公路、城市环境、乡村环境下,我们自动驾驶算法的模型是不完全一样的,需要有不同的计算策略。当然,我们认为承载算法和数据的算力,也就是我们的芯片,其实是非常的关键,它可以说是自动驾驶乃至人工智能整个大行业最基础的运算资源,并且跟自主创新、信息安全等国家战略息息相关。为什么今天会把芯片提升到这样一个高度?这张图给大家分享三个维度,第一我们看到从PC时代到移动互联网时代,再到现在的万物智能互联时代,设备正在往小型化、智能化演进,这个过程中摩尔定律发挥了重要作用。第二现在讲信息化和工业化融合,我原来在工信部的时候,工业行业分类有20多种在信息化与工业各个行业融合的过程中,其实信息产业本身的边界已经非常模糊了,现在很难就信息产业本身来讲自己,而是更多的时候需要跟传统行业进行融合。这种融合过程中,需要接入海量的智能终端,比如以后一个桌子、一个椅子都会具备智能化的元素,这样接入的终端数量,相对于手机和PC,是好几个指数级的增长,这为我们做嵌入式人工智能芯片的企业,带来非常大的商机。第三不管是上边的应用怎样千变万化,做最底层硬件产业还是掌握了产业核心话语权。移动互联网时代,像高通、华为、海思占据了移动互联网最底层的核心话语权,到万物互联时代,一定会出现一批新的人工智能芯片企业来抢占机会,而这其中自动驾驶芯片、自动驾驶处理器是重点方向。
      我们看到现在Intel收购Mobileye后,Mobieye市值已经增长了50%,过去三年英伟达市值增长了十倍。我们国家在人工智能这么大的支持下,在算法、数据方面与美国的差距没有特别大,但在人工智能最关键的要素——芯片这方面,如何迎头赶上或者是缩短差距,值得思考的。
      谈到人工智能处理器,经历了从CPU、GPU再到FPGA,再到现在地平线基于BPU架构来做芯片。我们看到人工智能芯片正从通用的处理器走向专用的处理器,基于场景和算法的AI处理器走上了舞台走向了应用。我们知道人工智能是一个共性技术,就像大家现在都谈到的“互联网”一样,人工智能也需要与各个行业进行融合,在融合适配的过程中很难找到一款人工智能处理器能包揽所有应用领域,更多的时候需要结合场景,比如L0-L5等级的自动驾驶对场景和计算资源的要求是不一样的。
      为什么说AI时代有了新的摩尔定律?我觉得目前来讲有三个因素。第一个是大家现在都在谈的后摩尔定律时代,我们的硬件怎么样不断地做到18个月的性能提升?其实已经很难了,更多的时候需要我们如何通过软硬件的结合,依托软件来提升我们硬件的计算性能。第二个人工智能本身深度学习并行处理的特点,它的计算架构区别于传统的CPU架构,这对我们来讲也是一个新的契机。第三个现在物联网的爆发和边缘计算的兴起,对嵌入式人工智能芯片的创新和发展带来了非常好的契机,所以我们看到2018年的图灵奖都是颁给了处理器架构的两位学者。所以我们说软硬结合的趋势已经成为了一种必然,如何通过软件来提升硬件的性能,软硬结合达到最完美的效率、性能和功耗的匹配。
      谈到自动驾驶处理器,我们其实很想到跟手机做一个比较。因为现在大家都认为智能网联汽车未来其实就是一个装了四个轮子的移动终端,但实际上它对稳定性和性能的要求远远比手机要严苛、要复杂。比如说缺陷率小于10个PPM,而手机没有那么严格,它的可靠性要满足很多车规级的要求。比如说它的实时性要求,需要在几百毫秒时间内实现整个闭环的处理,而手机其实对实时性的要求没有那么高,因为它还是偏虚拟的世界。而自动驾驶未来是要跟具体的物理世界进行实时复杂的交互,像上午杨老师说的,不能有半点的懈怠,否则就是人命关天的事情。
      自动驾驶处理器对准确性、功耗、实时性、可靠性的要求之高,代表人工智能处理器的珠穆朗玛。地平线的使命一直是希望为汽车打造自动驾驶大脑,这个大脑能够替代人的眼睛,对周边的环境进行感知和识别,能够替代人的大脑,进行最终的决策。所以我们给自己的定位是基于自主的嵌入式神经网络芯片,搭建从感知到建模再到决策的完整车载计算平台。上午杨老师也说了,去年底工信部核高基专项提出要打造车载计算平台,包括中兴和清华都参与到这个项目当中,我们也希望能够在大的车载平台里边集成这样一个专注于做自动驾驶,从感知到建模再到决策的子平台。
      去年年底我们发布了第一代芯片,基于我们高斯架构的芯片,能够做到1080p每秒30fps的处理,基于第一代芯片的ADAS产品即将推出,。今年基于伯努利架构完成像素级处理和多传感器融合,结合高精度地图,能够让机器识别真正的环境。。未来希望基于贝叶斯架构,我们希望让机器能够进行决策,代替人的大脑。
      这是地平线基于自己BPU架构的一个芯片功能图,其实好多人也问我,地平线的芯片到底是FPGA还是ASIC?我的回答是介于之间。为什么?虽然是我们是Asic芯片,但实际可以通过软件对硬件进行灵活配置。硬件集成了深度神经网络里边一些共性的计算单元,但是可以通过软件来下载相关的模型,实现我们的模型动态更新。同时,我们通过自主的异构多处理器架构,可以灵活有效实现不同类型、位宽数据处理。
      当然,我们认为人工智能处理器的运算效率也是非常重要的,我们在运算单元评估基础上做动态最优,让我们的运算能力完全匹配运算算法,这样才能够达到效率的最优。
这是去年年底发布的第一代芯片,是面向ADAS的征途处理器和面向智能安防的旭日处理器,典型功耗仅1.5W。
      其实我们看到第一代芯片还是基于传统检测框,而第二代更多是基于像素级,能够把物体形状的边缘非常清晰地勾勒出来,同时对一些不规则形状如后面瞬间出现的车辆及时捕获,同时基于像素也可以对人体,还有车辆的一些结构化的属性做更详细的分析,能够为未来的决策提供更额外的信息。
      同时基于第二代架构我们也在构建我们自己的Matrix自动驾驶计算平台,可以支持多路视频输入,支持毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等多传感器融合
      这是今年我们在旧金山实测,在复杂的街区环境能够实时做到对车辆和行人的识别。在密集的十字路口,不单能形成行人的整体轮廓,还有肢体上的动作的识别,比如他右手往哪个方向摆,能够预测他的行走意图,这样对决策就有一个新的信息来提供。
       总体来讲,其实我们地平线是希望能够打造一个自动驾驶的中国芯,这是我们的使命,也是我们的光荣。这个使命不是说现在赶上了风口浪尖,而是我们的创始人余凯博士从2015年创业的时候定下的目标,希望在万物互联的新时代,能够为汽车、摄像头等为代表的万物装上智能的大脑,让他们具有从感知、认知到最终决策的完整闭环功能,让人们的生活更便捷、更安全、更美好。当然在自动驾驶生态里边,我们其实是to B模式,我们也希望在生态建设中,与产业链上下游的整车企业等全力合作,共同推进中国智能网联汽车产业的发展。
    谢谢大家!

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