中国汽车仪表边缘计算芯片或落地日内瓦地平线吹响汽车计算集结号。
故事从边缘计算开始。
近年来，中国的互联网公司在世界各地都享有很高的声誉，尤其是在人工智能领域，他们走在了世界的前列。究其原因，是因为中国的人口红利和宽松的环境，用户利用移动互联网产生了大量的数据，这些数据在云端进行分析，从而建立了大量的数据模型，为各类公司的发展提供了极大的便利，同时这些产业场景和规模也培养了很多人工智能人才。
但在5G时代，数据产生的主体将不再只是人。随着网络速度的快速提升和网络时延的急剧下降，物联网将得到广泛应用。而联网的对象，也就是各种智能设备，会通过自身的传感器产生越来越复杂的数据，比如汽车、摄像头、温度传感器、无人机等等。这些数据的分析、计算和建模将产生更大的价值。通常，这些数据是在云计算中处理的。但是随着人工智能的普及，边缘计算(edge？计算的概念也越来越被认可。
什么是边缘计算？一般来说，就是把计算工作放在产生数据的设备本身，或者放在离设备很近的服务器上，而不是放在离云很远的地方。与云计算相比，边缘计算有几个优势。第一，延迟小。云端和终端通常会有几十毫秒到几百毫秒不等的网络延迟。对于自动驾驶、工业应用等延迟要求较高的应用。，人工智能在云端的部署无法满足其对延迟的需求；其次，数据隐私。一些应用程序不希望将数据传输到云中。他们一方面担心云数据被云运营商看到，另一方面又担心在数据传输过程中被黑客劫持。最后，可靠性。如果人工智能部署在云端，一旦网络断开，终端的人工智能程序就无法工作，对于要求高可靠性的汽车应用来说很难满足要求，但如果人工智能部署在边缘，就不会有这个问题。
边缘人工智能计算有很多层次。一个是终端设备(比如手机)上的人工智能计算。这个方案把人工智能计算直接放在终端设备上，可以达到最低的延迟。但由于终端设备电池容量有限或者对散热的容忍度较低，终端设备上的人工智能计算对AI芯片的能效比提出了极高的要求。另一种是假设设备附近的边缘服务器。无人驾驶就是最好的例子，因为需要传感器融合在无人车上做大量的计算，相当于在无人车上部署了一个边缘服务器。
中国首款汽车限界边缘计算芯片
但是在车上架设服务器并不容易。首先你要做出一款在很多巨头都有涉猎的芯片领域依然可以独树一帜的芯片。同时必须满足车规的稳定性要求，最终形成一套可行的解决方案的服务器。
纵观当前全球人工智能芯片市场，有英特尔、英伟达等芯片巨头，有谷歌等互联网软件巨头，也有飞思卡尔、瑞萨、德州仪器等传统tier1供应商。前三家都是互联网领域的大公司，投入了大量的资金和资源，在人工智能领域有很大的技术优势，而后者可靠性高，成本低，技术含量高。要在这样的竞争中囤货，地平线必须有自己的“杀手锏”。
地平线给出的答案是旅程。其BPU(脑？加工？Unit)处理器以ASIC(专用集成电路)为基础，是指根据特定用户的要求和特定电子系统的需要而设计制造的集成电路。？)是深度神经网络学习优化引入的，在垂直领域功耗、成本、计算能力等方面都有优势。
BPU处理器解决方案的研发路线分为三个阶段:高斯架构、伯努利架构和贝叶斯架构。基于高斯架构，地平线发布了两款芯片，其中Journey 1.0芯片可以支持L2驾驶辅助功能，其技术参数介于Mobileye？眼睛？Q3？然后呢。EyeQ4的功耗明显低于两款产品，典型功耗为1.5W。
在2018的CES上，地平线发布的Journey 2.0芯片是基于伯努利架构的高级计算芯片，面向L3及以上自动驾驶。基于这一架构，地平线科技还推出了高级自动驾驶计算平台Matrix？1.0，它的核心芯片是Journey 2.0架构的FPGA，其他辅助芯片也集成在这块板上。
矩阵？1.0支持多传感器融合，可同时处理4路720P视频，实时速率30帧/秒，功耗控制在31W。Matrix1.0也为验证、开发和进一步优化Journey 2.0芯片打下了良好的基础。
在2020年的CES上，地平线展出了Journey II芯片(Journey？2)以及它构成的矩阵？2平台。该处理器于2019年初成功流片，采用台积电28纳米？HPC+技术，基于BPU(Brain？加工？单位)？2.0架构，集成两个Cortex-A53内核，可提供4TOPS(Tera？运营？Per？Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒可进行一万亿次计算)，性能是同级别GPU的10倍以上。
除了低功耗前提下的强大计算能力，征途2处理器还可以提供高精度、低延迟的感知输出。典型的目标识别准确率超过99%，延迟不超过100毫秒。在识别物品方面，征途二代已经能够识别60多类目标，单帧目标识别数量超过2000个。此外，该处理器可以高效灵活地处理各种AI任务，实时检测和准确识别各种目标，完全可以满足自动驾驶视觉感知、视觉映射和定位、视觉ADAS等智能驾驶场景的需求，以及语音识别、眼球追踪、手势识别等智能人机交互的功能需求。至关重要的是，征途2处理器在研发之初就严格按照车规的可靠性要求进行设计，并通过了汽车电子可靠性标准AEC-Q100的认证，成为国内首款车规AI芯片。
基于Journey 2处理器，地平线还推出了新一代Matrix？2.0自动驾驶计算平台可将计算能力提升高达16倍，而功耗仅为原来的2/3。同时可支持高达800万像素的视频输入，行人检测距离高达100米。也满足了多国、不同场景下自动驾驶车队和无人驾驶低速汽车的感知计算需求。预计今年上市。
同时，在今年的CES上，Horizon的高管还介绍了BPU？基于3.0架构的第三代Journey处理器Journey 3，专为自动驾驶和域控制器设计，也符合AEC-Q100和ISO？26262汽车分类标准，而Matrix预计明年发布？3.0自动驾驶计算平台也将采用征途三代处理器，计算能力提升至192TOPS，支持ASIL？d的系统应用场景的能力。
两位数前置车定点和日内瓦落地首秀
2020年？在CES上，地平线副总裁、汽车产品线副总裁告诉宝汽车工作室:Journey II芯片开发套件已经完全就绪，可以支持客户直接设计产品。该芯片在高级自动驾驶、ADAS、多模式交互等方向获得了五个国家客户的前装定点，并获得了两位数的前装车辆定点。在即将到来的日内瓦车展上，搭载征途2芯片的国产品牌即将亮相。
虽然张玉凤没有提到具体的品牌和型号。不过，从地平线的合作伙伴那里也不难猜出登陆日内瓦车展的具体车辆。根据宝车工作室掌握的材料，地平线的自动驾驶解决方案直接服务于商业车队、主机厂和Tier？1。开放的合作伙伴有博世、奥迪、长安。中国这次参加日内瓦的品牌只有长安汽车和爱知汽车。本次车展，长安主造型是Uni-T(中文名:Gravity)，主打设计和科技之城。
通过长安汽车发布的官方图片可以看出，该车配备了包括毫米波雷达和前置摄像头在内的L2级解决方案。而背后的支撑芯片很可能来自地平线。张玉凤表示，ADAS功能的量产是未来国内汽车行业的一大机遇，因为目前该功能在国内的加载率在10%以下。对于Horizon来说，ADAS的市场份额增长是一个巨大的机会。所以地平线今年工作的重中之重是第二代芯片的量产。
但这并不是地平线在自动驾驶领域努力的全部。根据张玉凤的介绍，地平线采取“两条腿走路”的战略。一方面与主机厂和Tier1紧密合作，另一方面也与推广Robotaxi业务的商业车队广泛合作。地平线在与自动驾驶出租车车队合作时，为每辆车提供了三个地平线矩阵计算平台，组成12的摄像头系统，这一方案得到了市场的认可。在后装方面，地平线已与国内外多家知名出行服务商、运营商达成合作，包括首汽约车、SK电讯等，并已实现批量部署。此外，地平线还为国内外自动驾驶厂商和Robotaxi运营车队授权了近1000辆L4级自动驾驶车辆。这次继续来美国参加CES，是为了进一步拓展其在北美的Robotexi支持业务。
地平线在自动驾驶领域量产汽车级芯片，对于中国汽车行业整体来说，无疑是一个好消息。可以预见，未来汽车和人工智能行业对计算能力的需求是惊人的。在过去的几年里，我们看到智能驾驶水平每提高一个级别，计算能力几乎就提高一个数量级。如果要实现全自动驾驶，车辆需要几千个顶级的计算能力。但是目前汽车市场的产品平均计算能力还没有达到个位数的顶尖。因此，面对巨大的市场需求，中国企业的实力非常重要。如果不重视这个战略高地，我们可能还会像飞机发动机、汽车动力总成一样受制于海外。中国国家力量的出现，不仅意味着我们的战略高地有望被坚守，还可能在世界市场上攻城略地。有业内专家预测，征途芯片两年内有望达到百万级的预装能力，五年内有望完成千万级的目标。
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