出品： 电动星球News
作者：凤梨
昨天下午，地平线在深圳举办了一场技术开放日的活动。
「要做机器人时代的 Wintel」，这是地平线成立时就已经明确的使命愿景，也是整场媒体沟通会下来我印象最深的一句话。
到今年 6 月 1 日，地平线就已正式成立 8 周年。作为一家智能驾驶计算方案提供商，地平线在过去八年的时间里已交出不少颇为亮眼的成绩，比如地平线征程系列芯片累计出货量达 280 万片、与超 20 家车企签下超 70 款车型的前装量产项目定点等等。
但就当下来说，智能汽车行业飞速发展，各平台计算架构、开发范式都在发生着巨大的变化。
变革之际，地平线将如何在这个窗口期搭建自己的生态护城河？我们试图通过解读地平线的底层的技术规划和产品发展，来找到一些答案。
下面开始。
算力革命
作为数字经济发展的核心生产力，算力到底意味着什么？算力是否真的能与用户体验成正比？在芯片性能陷入「唯算力论」之际，我们也顺势抛出这个疑问。
地平线给出的答案是：算力大不如算的快。
1.算力是什么
发布会上，地平线联合创始人兼 CTO 黄畅博士就自动驾驶这个应用场景举例，给出了一组数据：自动驾驶的应用有望减少 96% 的车祸率。
这背后的逻辑是通过收集海量的、典型的行为数据，将其回传至云端汇整，然后通过分析回过头再部署到每辆车上，从而提升整个自动驾驶方案的安全性。
数据显示，一辆自动驾驶车辆平均每天产生 600-1000 TB 数据计算；仅 2000 辆自动驾驶车辆产生的数据量就超过 2015 年互联网的整个数据量，这要求车端拥有非常强的数据分析能力。
这可以简单理解为，算力是自动驾驶往前演进发展的核心燃料，是这个时代的水电煤。
从产品端来说，地平线就这个问题给出了自己的解决方案。
截止目前，地平线已发布 3 个系列芯片产品，分别是征程 2、征程 3 以及征程 5，地平线用两年时间完成了算力 4 TOPS 到 128 TOPS 的进阶，这个势头很猛。
而征程 5 作为国内首款百 TOPS 大算力车规级芯片，搭载了地平线最新一代 BPU 贝叶斯架构，单颗芯片算力 128 TOPS，至多支持 16 路摄像头感知计算，是一款为高阶智能驾驶应用场景打造的车载智能芯片。
目前，征程 5 芯片已首发搭载在理想 L8(配置|询价) Pro 车型量产上市，而理想基于征程 5 打造的 AD Pro 智能驾驶计算单元，能支持实现 360 度全方位融合感知及高速 NOA 功能。
按规划，地平线征程 5 系列后续还将定点比亚迪、广汽埃安、上汽集团、一汽红旗等多家车企量产合作项目。
据黄畅博士透露，搭载全新纳什架构的征程 6 系列也会在今年和大家见面，这套全新的方案将如何拉高产品的能力上限，我们也将持续关注。
2.算力新摩尔
毋庸置疑的是，高频率、大算力等性能指标能快速建立用户的认知，这也间接影响了很多车企开始选择在产品上堆料或者预埋。但算力是否与体验成正比，这是我们接下来需要讨论的问题。
在 2016 年，地平线提出「智能计算的新摩尔定律」，地平线用每一秒处理多少帧图像来衡量芯片的计算效率，并试图找到一个更具「性价比」的方案来回答上面的问题。
新摩尔定律的提出主要有两方面的考量，首先是因为算法发展可持续优化。Open AI 两年前的研究数据显示，往前回溯 9 年，包括图片识别、语音识别、自然语言处理等主要应用场景的算法能力，会大致以 9-14 月的周期完成阶段性发展。
譬如，今年完成图像识别、语音识别任务需要 100 万次的计算量，最慢 14 个月后这个计算数字将直接减半。
另外一个原因是，一个算法部署在一个计算架构上，真正能发挥出的有效利用率受限于带宽、架构、计算器件适配性、软硬件调动能力等因素影响。
简单来说就是，一个峰值物理算力适配一个先进算法，实际使用的计算能力有多少是未知的。优等生或许可以做到 70% 左右，差生可能 1% 都做不到。
基于这个背景能达成一个共识：提升计算性能，就要将软件、算法、硬件架构优化联合，同时这也是地平线一直坚持的技术路径。
聚焦于简化的算法、端云结合的数据、软硬结合的算力，地平线相继推出高斯、伯努利 1.0、伯努利 2.0、贝叶斯架构。
而征程 5 就是搭载了地平线最新一代 BPU 叶贝斯深度学习引擎，通过 BPU 计算架构设计与深度神经网络的协同，在硬件不变的情况下，征程 5 通过工具链和编译器优化，就可以将图像速率从 2021 年的 1283 帧/秒提升至 2022 年的 1531 帧/秒。
撬动 NOA 市场
怎么样定义一款好芯片？除了要有高性能大算力，还要有能效比、安全、算力与效率、适配性等方面的因素。
那什么是好用的芯片呢？这就要回归到商业本质以及用户价值来谈。
数据显示，在 2022 年，全年 NOA 的搭载量去到了 21.22 万辆。而盖世汽车研究院发布的《智能辅助驾驶趋势展望》预测，到 2025 年，NOA 搭载量将有可能突破 400 万辆。
参考去年的数据（21.22 万辆）约是 400 万的 5% ，可以预见的是，未来几年，NOA 的上车量会迎来一个爆发性增长期。
在发布会上，地平线副总裁余轶南分享了两个故事。
其一，地平线与某合作伙伴基于征程 5 芯片的方案从项目 KO 到整车落地仅耗时 8 个月；
其二，如今辅助驾驶越来越普及，消费者能买到搭载高速 NOA 系统的车型最低售价已下探至 15 万元左右，这些车型背后的芯片其实都是地平线。
两个故事，前者回答了什么是好芯片，后者回答了什么是好用的芯片。这是地平线的初心，也是野心：产品不再高高在上，将算力带来的价值潜力变现。
写在最后
地平线联合创始人、CTO 黄畅认为：汽车未来是个人的超级数字终端。
聚焦点去看自动驾驶发展的路径，在智能计算架构 1.0 时代，算法方案是由规则驱动，也就是将人的经验、知识转化成高级的语言，搭建一个能够进行描述的专家系统，然后通过口令/规则去解决各类任务。
这种依靠逻辑计算的方案会导致出现一个问题，当系统面临大量规则的调整时，典型规则系统会面临着巨大的挑战而使整个系统延迟，最后使响应难以达到预期。
进入到智能计算架构 2.0，算法对算力的需求剧增，对芯片的要求更高，用规则填坑式的处理任务已经不能满足实际需求，这时分散布置至各处的 ECU 开始过渡至 DCU 域控制器，并最终走向中央计算。
这是智能计算逐步取代逻辑计算的过程，也会是地平线的产品发展方向。
未来十年的自动驾驶会是什么样子？L4 什么时候能实现？算法虽然只是产品的构成部分，但或许我们能从地平线的技术逻辑，以及整个产业的发展方向窥见部分答案。
地平线浮出水面，背后是汽车产业链的重构，是全新产业链玩家的亮相。