李星宇（地平线市场拓展与战略规划副总裁）

 1 趋势观察

地平线具有领先的人工智能算法和芯片设计能力，通过软硬结合，设计开发高性能、低成本、低功耗的边缘人工智能芯片及解决方案，开放赋能合作伙伴。在汽车领域，地平线关注ADAS、车内智能交互以及高级别自动驾驶。

面对汽车数字化重塑的浪潮，从技术角度看，最大的挑战来自AI边缘计算。

在过去的数年里，我们看到自动驾驶的等级每提高一级，算力差不多要提升一个数量级。如果要实现全自动驾驶，我们需要1000TOPS量级的算力，而人脑的算力大概也是一千个TOPS，所以自动驾驶如果想达到人类的水平，首先要在算力方面达到人类的水平。

这个等级的算力需要AI芯片突破成本、功耗和性能的瓶颈，就必须将处理器构架的创新，与算法和工具链相结合，软硬协同进行设计。脱离算法和工具链，单纯谈芯片的绝对算力是没有实际意义的。

当前的业界存在一个很大的误区，往往会把绝对算力当作衡量AI芯片的主要指标，但我们真正需要的是有效算力，需要从四个维度来衡量：算力的有效利用率，每瓦的有效算力，每美元的有效算力，以及算力转化为AI结果的效能（目标数量，帧率等）。

本质上讲，芯片和构架是手段和载体，软件是目的和灵魂。软硬件一起做，可以让手段和目的高度统一。只有硬件俯下身来去适配软件的时候，才能够使晶体管所发挥的效能大幅度增加。处理器构架的创新是一个非常高的壁垒，需要对软件有深刻理解。这样的整体解决方案决定了数据转化为决策/服务的效率和质量，是时代真正呼唤的硬科技。

地平线基于这样的理念，推出了高效能的征程芯片，第一代征程芯片已经大规模量产应用，第二代征程芯片也即将正式推出。

可以说，未来的智能汽车就是一部移动的超级计算机兼数据中心，而边缘的人工智能处理器是智能汽车竞争的主战场，更是技术制高点。

2 解决方案      

依托独特的软硬结合边缘人工智能处理器技术，面向智能驾驶 , 地平线可提供高性能、低成本、低功耗的多级别环境感知方案，支持对复杂场景进行细粒度、结构化的语义感知，高度可扩展、模块化的三维语义环境重建，以及透明化、可追溯、可推理的决策和路径规划。而面向车内交互场景，地平线可提供 DMS、AR-HUD、Face ID 等基于视觉感知与语音技术的多种人机交互方案。具体方案包括：

1. 地平线 Matrix360°视觉感知方案

地平线 360°视觉感知系统搭载三块地平线自主研发的 Matrix 自动驾驶计算平台，搭配 4 路 192FOV 鱼眼摄像头和 8 路 59.4FOV 窄角摄像头，通过对摄像头安装位置的合理布局，以实现车身周围 360° 无死角视觉感知检测。

鱼眼摄像头主要用于车身近距离 10m 以内的检测，窄角摄像头主要用于车身远距离 150m 以内的检测。整套系统可以 实现 8 大类目标的像素级语义分割，4 大类的目标检测和识别，包括行人，车辆，交通标志，交通灯，车道线检测。

2. 地平线NavNet众包高精建图与定位解决方案

针对自动驾驶落地亟需的高精度地图需求，地平线推出了 NavNet 众包高精建图与定位方案。得益于地平线 Matrix 强大 的视觉感知能力，NavNet 在边缘端即可实现道路语义重建并输出局部三维地图，进而与已有高精地图进行匹配获取定位。此外，NavNet 还可在无地图区域进行自动建图，赋能高精度地图众包建图与更新。

3. 高级驾驶辅助系统(ADAS)

基于地平线自主研发的高性能、低功耗、低成本的边缘人工智能视觉芯片⸺征程((Journey ) 1.0 处理器，通过对前向道 路中的车辆、行人、车道线、交通标志牌、红绿灯等目标的精确定位，可实现 L2 级别的高级辅助驾驶功能 (ADAS) 。

4. 地平线多模态交互解决方案

为打造新一代车内人机交互系统，地平线推出了多模态人车互动解决 方案。该方案融合了视觉和语音等各个领域的 AI 技术，可结合用户行为习惯从而更精准的判断用户意图，实现 AI 时代的立体智能推荐。地平线基于征程 2.0 架构，整合视觉和语音技术，可通过数据的预处理、算法模型的建立和决策处理三个阶段，使汽车成 为具备多模感知、深度决策、主动交互的智能机器人。