成立不到4年，这家AI公司缘何被打上“国内”的标签

发布于：2019/2/20 9:05:11 | 366 次阅读

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　　CB Insights 发布了2019Top100 AI创业公司年度榜单，在范围内评选出了100家“最有前景”的AI创业公司。在这100家公司中，地平线(Horizon)是一家登上榜单的中国AI芯片企业。从2015年7月正式成立至今，地平线究竟经历了怎样的磨炼，让其能够在短短四年的时间内“冲榜”成功?《中国电子报》记者专访了地平线创始人兼CEO余凯。
　　从耐得住寂寞到“乘风飞翔的猪”
　　2015年，阿尔法狗狂虐人类大脑，科技巨头捕捉商机，IBM发布类脑超级计算机平台，谷歌、Facebook人工智能基础平台宣布开源，人工智能红利风口初见端倪。与此同时，特斯拉汽车公司和SpaceX公司马斯克公开将人工智能称之为“恶魔”，一部分知名人士声称人工智能对人类的威胁甚至超过核武器。物理学巨匠斯蒂芬·霍金和PayPal创始人伊隆·马斯克在内的一群科学家和企业家签发公开信与之争论，剑桥大学甚至成立了人工智能伦理研究所，但这似乎并未让人们对人工智能威胁放松警惕。
　　2015年，人工智能还处于“一边坠落，一边升腾”。产业应用未能实际落地，企业们陷入“狂想曲”，争先恐后的想做“乘风飞翔的猪”，然而，浅层智能尚未转化为深层智能，人工智能仍处于初级阶段，产业依旧“摸着石头过河”。泡沫形成又破灭了数次，仅有极少数的掌舵者把握住方向，在大潮中留了下来。
　　余凯便是这些掌舵者之一。谈及创业之初，选择进入AI芯片领域，“不被看好”似乎成为余凯印象中的关键词。对于投资机构来说，AI热潮的涌现并不能使其打消对人工智能初创企业的疑问。是否有更长期的研发路线图而不仅仅是短期的商业化想法?产品性能是否能够满足用户需求?如何平衡研发和产品研究设计?与科技巨头的介入不同，AI芯片初创企业，承受的疑问似乎要多得多。
　　但是地平线依旧在投资界举棋不定的状态下，拿到了晨兴资本、高瓴资本、红杉资本、金沙江创投、线性资本、创新工场和真格基金七家的投资。四年后的今天，在接受《中国电子报》记者采访时，余凯表示，虽然地平线在创业之初不被广泛理解，但是时间证明了地平线颇具前瞻性的选择。“我们在不被理解和看好的情况下，默默地做研发，脚踏实地，两年多的时间，就成功流片并量产了代芯片，这是我们的研发实力和产品化能力的充分证明。”余凯说。
　　这似乎诠释了《柯林斯英汉双解大词典》中Horizon的另一种英文解释——视野，掌舵者的视野和远见融入企业文化。谈及地平线文化时，余凯认为，“耐得住寂寞”应为非常重要的一条。在余凯看来，AI芯片是一场持久战，是一个需要默默研发、长期投入的事业。“挑战一直都存在，但在选择创业之初，我们就做好了长期艰苦奋斗的准备。”余凯说。
　　从冷门赛道的独行者到“AI的珠穆朗玛”
　　然而，在风口上能够“坚持长期艰苦奋斗”的AI芯片企业犹如过江之鲫，为何地平线能够荣登榜单?在接受记者采访中，余凯表示，地平线的，即“一核”，在于自主研发的嵌入式人工智能芯片。“三翼”，即智能驾驶、智慧城市和智慧零售。2017年12月，地平线发布了两款嵌入式人工智能视觉芯片——面向智能驾驶的征程(Journey)1.0处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器。
　　这两款芯片产品是中国最早的一批人工智能处理器。同期，寒武纪3款人工智能处理器推出，面向视觉领域的1H8处理器、面向智能驾驶领域的寒武纪1M处理器以及嵌入到华为麒麟980芯片的寒武纪1H处理器。与之相比，地平线的噱头似乎并没有那么大，但其独有的特点也不容忽视。
　　余凯认为，站在技术的角度上，硬件一定会成为技术发展瓶颈。为了将软件能力充分发挥，解决更高的计算能力要求，地平线提出了独有的顶层设计——“从软件到硬件一体化”。据余凯介绍，通用的硬件或者通用的算法，效率较低，难以满足客户对终端侧AI芯片及解决方案的“低成本、低功耗、高性能”三大要求。因此，地平线将AI芯片和算法进行深度优化，推出了一体化方案。此外，地平线的“AI平民化”想法同样让人眼前一亮，余凯表示，为了更好地应对性价比要求，地平线选择代替客户去做芯片与算法的整合，这对技术和生态都产生了较高的要求。
　　“基于芯片，我们将能力辐射到不同应用场景，提供针对性的解决方案，也就是三翼——智能驾驶、智慧城市和智慧零售。在这三个业务方向上，做商业化落地，我们希望，基于自主研发的人工智能芯片，打造一个开放的应用生态。”余凯说。
　　在地平线成立之前，余凯是百度自动驾驶的创始人。在地平线成立之后，余凯将智能驾驶开向了另一个高潮。2019CES国际消费电子产品展上，地平线Matrix 自动驾驶计算平台获得了CES创新奖，并首次展出了基于该平台的两款自动驾驶解决方案——地平线NavNet高精地图采集与定位方案，以及地平线激光雷达感知方案。
　　据余凯介绍，2015年，刚刚进入自动驾驶领域之时，地平线是在这条冷门赛道上独行的一家中国AI芯片公司。“之后，行业入局者才慢慢多起来。目前，在自动驾驶领域，地平线已经有征程系列处理器、基于地平线AI芯片技术的Matrix自动驾驶计算平台、驾驶员行为监测系统(DMS)等系列产品和方案。”余凯说。
　　智能驾驶、智慧城市和智慧零售是人工智能芯片目前最火的应用大方向。其中，以自动驾驶智能芯片最为艰难，交通环境复杂，车辆运行安全性要求较高，余凯曾将自动驾驶智能芯片比喻为“人工智能产业的珠穆朗玛”。但地平线却选择扎根于此，余凯表示，L5自动驾驶的实现不能一蹴而就。“从车联网、ADAS到高地图，或者说，从L3/L4到更别自动驾驶，这是一个漫长的过程。但每一个环节都需要处理器，自动驾驶汽车其实就是‘四个轮子上的数据中心’。”余凯说。
　　在笔记本电脑时代、手机时代之后，自动驾驶智能芯片将会成为各大科技公司竞争的“第三时代”。因此，地平线在自动驾驶智能芯片领域布局，起跑线上再次体现“视野”。目前，地平线已同韩国SK电讯达成合作，拓展海外市场，推动地平线自动驾驶处理器及方案落地。
　　从淡化“摩尔定律”到为客户主动赋能
　　谈到地平线未来发展，余凯表示将沿着既定的发展规划，推动AI芯片和算法的不断迭代升级以及落地应用。目前，地平线已有明确的发展路线图，例如地平线BPU芯片研发路线图。余凯表示，为了顺应AI芯片的发展趋势，地平线将致力于提升产品性能，重点看好三大方向：“软硬结合”“边缘计算”，以及“场景落地”。
　　余凯表示，随着摩尔定律加速度的减小，对于芯片工艺制造来说，5纳米的物理制程已接近极限。2018年，联电宣布停止12nm以下先进工艺的研发;格罗方德宣布止步于7nm工艺;就连巨头台积电，5nm的研发也尚未有好消息传出。“物理制程牵绊摩尔定律发展缓慢，单位集成度提升滞后。”余凯说。
　　如何解决物理制程止步不前成为了地平线关注的重点。余凯介绍，目前业内普遍的做法，即提高其并行度，进入“新摩尔时代”。提高并行度是否真能解决问题还值得商榷，因为并不是所有的计算，均能进行并行操作。“即使可以支持并行计算，那也意味着，硬件构架和软件设计要进行深度结合。”余凯说。
　　“软硬结合”助力并行计算，而并行计算，简单来说是为了增加算力。余凯表示，计算是智能化的，而算力将是生产力。“由于实时性、可靠性、数据安全性等要求，计算下沉到边缘终端是时代必然趋势，人工智能时代的到来，要求越来越多的终端设备具备强大的本地计算能力。边缘的人工智能处理器将是未来科技竞争的主战场，是一个科技制高点。”余凯说。
　　很明显，想要占领这个制高点的前提，是要具备规模性商用。余凯认为，AI芯片的大规模商用需要产生围绕AI芯片的杀手级应用，新的应用能够为客户带来巨大的、前所未有的价值。
　　“聚焦场景，软硬结合、深度优化、协同设计，将地提升性能、为客户创造的价值。同时，AI应用场景非常丰富，构建开放的平台，在AI芯片上提供丰富的软件、有力的服务，赋能客户在AI芯片上开发出来更多、更丰富的应用，则可以在更广大的场景上为AI落地创造机会。”余凯说。

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