12 月 20 日，国内知名的人工智能公司地平线机器人（Horizon Robotics）在北京召开产品发布会，分别针对自动驾驶以及嵌入式智能视觉处理推出了征程与旭日两大全新处理器，并提出了雨果 3.0 平台，主要服务车用和即将到来的安防、商业市场。这势必将掀起业界的一阵变革。
目前，图像识别技术可以说是人工智能产业中最关键的技术，牵扯到相当多领域，诸如交通、工业、商业、医疗、安防等，而算法是其中最核心的部分。我们甚至可以说：掌握了核心算法就可以掌握所有相关应用，一点也不夸张。
当前中国关注算法的公司不少，有些针对语音，有些针对文字识别，也有主打机器学习模型的压缩算法，而其中针对图像识别算法最著名的，莫过于地平线机器人。
今年八月，地平线机器人宣布其基于其自有图像识别算法的芯片方案正式流片，而业界最好奇的，就是在这段时间地平线机器人到底发生了什么事，为何宣布流片之后就没有了后续消息？
对此，地平线机器人周峰对 DT 君表示，这段时间地平线机器人对整个芯片进行了全面的调试，作为新一代视觉识别方案的核心，地平线机器人也为其设计了更好的包装以及方案，而相关的成果，就是本次发布会的核心。
图丨地平线机器人在现场公布的芯片研制历程
重点是，地平线机器人希望产品发表时相关方案都已经是成熟、可随时上线的状态，因此地平线机器人选择不在第一时间就做展示，而是在今天，以最佳的状态通过正式的发布会正式对外宣布。
图｜地平线机器人发布会上的三大产品主线
在发布会上，地平线机器人也针对市场应用以及客户状况作了更新。产品方面包含了征程处理器以及旭日处理器，针对包括 ADAS 环境、智能城市与智能商业等不同场景，至于在解决方案上，则是提出了雨果 3.0 平台，要帮助客户用最低的成本，以及最快的导入效率，提供客户进入相关市场的最短路径。客户方面，除了在车用部分已经有一部份客户开始导入之外，安防与商业市场也都在积极开发中。
图｜地平线机器人在嵌入式人工智能生态的合作伙伴
地平线机器人发布会亮点
地平线机器人此次发表产品主要是围绕在图像识别算法为核心的方案上，包含征程处理器以及旭日处理器两款人工智能视觉处理器。并且根据应用类型，将这两款视觉处理器包装成三种不同的方案：智能驾驶解决方案、智能城市解决方案和智能商业解决方案。
图｜“征程”处理器面向智能驾驶，“旭日”处理器面向智能摄像头
高性能：一路1080P@30fps的视频输入，可对毎帧图像中的200个目标进行检测识别。
低功耗：典型功耗仅为1.5W。
低延时：小于30ms。
图｜主打的两款视觉处理器都基于 ARM 核心架构设计的 SoC
图丨在演讲中，地平线机器人创始人余凯博士谈到，2015 年地平线机器人创立，就在行业中率先提出：打造人工智能芯片架构（BPU），比谷歌提出TPU架构的时间更早
图丨地平线的十年愿景：到 2025 年，中国道路上 3 千万新车都将具备自动驾驶功能，每辆自动驾驶汽车的“大脑”都基于地平线的人工智能处理器
图丨地平线机器人发展愿景规划
图丨中国人工智能泰斗、清华大学计算机系教授、中科院院士张钹（左一演讲者）在发布会上提出，近几年随着深度学习的发展，硬件发展也有了一个新思路，就是通过软件来定义硬件，这也是地平线今天发布会的意义所在。
图丨国家集成电路产业投资基金股份有限公司总裁丁文武（右一）更是直接说道“我希望地平线能成为人工智能界的Intel”
图丨在发布会现场，引发一个小高潮的一幕是，余凯在场上使用人脸识别快速扫描人群，不到 3 秒的时间扫出了下一位演讲嘉宾——首席架构师周峰博士
图丨从2017 到 2019 年，地平线将以一年一代架构的技术路径——高斯架构、伯努利架构、贝叶斯架构，不断迭代人工智能芯片
图丨地平线采用自主创新的技术架构，即关注模型（Attention Engine）+认知模型（Cognition Engine）的数据处理流模式，通过这一组合算法，芯片的计算速度可提升10倍以上
图丨关注模型+认知模型的演示
图丨边缘学习，促进模型不断提升自己，错误率降低50%以上
图丨弹性张量计算核，使地平线的人工智能处理器的乘法器利用率接近100%
图丨地平线提供开放通用的工具链BPU Toolkit，实现灵活的软件编程和神经网络算法
图丨“征程”处理器路径图：2018年，感知——2019年，建模——2020年，决策
地平线机器人提出的三大领域解决方案
一、智能驾驶解决方案
地平线机器人曾在今年初的 CES 会场上发布了高级驾驶辅助系统 (ADAS)，该系统基于单目摄像头与 FPGA 芯片，算法则是基于高斯架构开发，原本的功能就已经包含了主要的行人、车辆、车道线和可行驶区域的检测和识别。后来也增加了代客泊车功能，并成功完成路测。
依靠新款征程视觉处理器的辅助，地平线机器人 ADAS 系统在统合算法、芯片以及云等环境之后，可以同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通号志以及红绿灯等，进行准确的实时检测与识别能力，可达到完整的 L2 级别 ADAS 辅助驾驶能力。
而从中央芯片到视觉处理器搭配而成的整套方案就是雨果平台了，目前支持的功能包含了感知、三维环境模型重建以及最终的驾驶决策部分。
图｜基于征程处理器的雨果智能驾驶平台
根据周峰的说法，目前核心算法以及芯片效能其实可以满足超过 L2 级别以上的自动驾驶需求，但受限于法规，以及车厂技术发展阶段目标的限制，目前地平线机器人决定只提供到 L2 级别的 ADAS 功能，未来产业环境成熟，地平线机器人也会第一时间提供客户合适的方案。
同时，雨果方案也针对客户的需求设计了三种方案，从基本的辅助功能，到结合多传感器的感知预测及智能驾驶决策部分，分为三种等级，3.0 版是功能最完整的版本。
另外，针对这方面的功能，周峰也补充，虽然这部分主要还是集中在前装市场，但后装市场的客户需求也是瞄准的市场目标之一，由于目前第三方的辅助驾驶设备对智能环境感知的能力需求越来越高，且对价格极为敏感，地平线机器人可以很好的协助客户解决这方面的问题。
图｜地平线机器人的自动驾驶原型车以及自动泊车展示
虽然本次发布会以智能辅助驾驶系统为核心，但地平线机器人预计 2018 年将推出基于第二代 BPU 的自动驾驶方案，提供 L3 自动驾驶以及受限区域的 L4 级别无人驾驶功能。
二、智能城市解决方案
目前，地平线机器人提供的方案集中在安防应用领域，主要提供了两大系统，分别是人脸抓拍识别系统以及视频结构化系统。前者主要是基于旭日处理器，结合人脸识别算法，形成完整的抓拍识别能力，本系统可以用于人像布控业务，适合用在人流密集的通道、出入口等需要安保的场景，实现对人脸的精确捕捉与识别。
图｜人脸抓拍识别系统
图｜视频结构化安防系统对车辆、行人的识别能力展示
而视频结构化系统同样基于旭日处理器，并提供了基于英特尔 FPGA 的后端以及服务器分析能力，形成完整的解决方案。本系统则是以深度学习算法为基础，提供针对人、车、非机动车等目标的结构化解析，主要用于车站、学校、商业、楼宇、卡口等安防领域。
三、智能商业解决方案
这套视觉感知系统是用来分析人与人、人与场地以及人与货物之间的关系，提供线下商业运营数据的结构化，帮助商业运营体系的运作以及营销管理，提升整体经营效率并改善消费者的购物体验。
图｜结构化分析商业模式的智能商业解决方案
地平线机器人以广受市场认可的视觉算法为根基，发展各种视觉处理应用解决方案
作为一家创业公司，地平线机器人确如其名，带着宏大的愿景从头出发，不过从技术的积淀来看，他们却并非是从 0 开始。创始团队皆来自百度、Facebook 和诺基亚等科技巨头的机要部门，今年 10 月 20 日更是获得了英特尔约 1 亿美元的投资。
图丨地平线机器人四位创始人：余凯、方懿、杨铭、黄畅（从左至右）
天时地利人和之下，地平线机器人在人工智能的道路上也开启了一路狂奔的模式。在此之前，地平线机器人共发布了两套系统：针对智慧家居的“安徒生”系统和针对智慧驾驶的“雨果”系统，加上今天新发布的智能安防和智能商业系统，地平线机器人的布局也愈加完善。
地平线机器人创始人余凯在谈到公司的业务范围时就一针见血地指出，“地平线机器人的市场主要在于大量的智慧硬件，而不是数据中心，其中一个大的品类就是汽车。”
做为公司经营方面的核心项目，地平线机器人决心要在汽车行业把视觉识别的算法以及芯片方案发挥到极致，而这也是本次地平线机器人在发布会的所有产品布局中所透露出来的信息。
集地平线机器人技术于大成的芯片方案，借 TensorCore 大幅加速推理性能
地平线机器人的方案主要是在解决 AI 计算中的 CNN、DNN 以及 RNN 的算法加速，提供主流神经网络结构所需要的计算力。而其主打的架构就是基于自有算法研发出来的 BPU(brain Processing Unit)。目前主要的应用领域包括智能家电、智能安防以及自动驾驶，牵扯的计算领域主要是在图像处理技术这块，当然，目前也投入不少资源在语音识别等技术的研发，借以扩大 BPU 的应用空间。
BPU 对地平线机器人而言，主要就是一个平台，构成这个平台的方式非常多，可以是 ARM 架构，也可以是 FPGA 或 ASIC，而这次地平线机器人发布的自动驾驶方案，主要就是以 FPGA 来达成。
而这次的几个视觉处理方案就是基于 ARM 架构所设计的 SoC，除了标准的 ARM 处理单元外，也在核心内集成了 AlphaNet 网络结构以及相关的算法引擎，其中最值得注意的是弹性张量计算核(Elastic Tensor Core) 的加入，是继 Google 的 TPU 以及 NVIDIA 的 Volta GPU 之后，第三个把 Tensor Core 架构加入芯片设计中的方案。
地平线机器人采用的虽然也是 TensorCore，但是在计算结构尚可支持动态处理，并依照算法调整计算单元的组成方式，使地平线的人工智能处理器的乘法器利用率接近 100%，总之在效率表现上可达到最好的表现。
有了 Tensor Core 的加入，芯片可以更快速的处理好相关图像判别的推理计算工作，对自动驾驶或安防等应用情境下万一遇到紧急状况，可确保系统可以在最短时间内进行反应，避免损及生命财产安全。
从 FPGA 过渡到 SoC，以算法优势为初心应对市场
对地平线机器人而言，芯片平台其实不过就是算法的载具，真正核心的部分并不是外在的芯片架构，而是要为客户解决问题，芯片、算法，到最终的方案设计，目的都是为了同一个。
所以市场也不用纠结于芯片结构的选择，事实上，即便地平线机器人今天推出 SoC，但只要客户有需求，而根据评估后的结果，认为特定架构的芯片可能比较适合某种应用类型，那么地平线机器人就会提供给客户所需要的芯片设计与方案。
而在目前各种应用类型极为复杂的情况之下，要用单一架构解决所有问题并不实际，也因此地平线机器人目前提供的方案选择，还是以终端应用的需求为主，比如说 ASIC、SoC 能效比高，在功耗预算要求较高的场景中可以有比较好的发挥空间。FPGA 由于其可靠性与应用弹性高，在不少工业或车规产品里面可以得到很好的应用。
当然，目前地平线机器人在市场上资历并不是太深，但以目前地平线机器人在算法技术，以及芯片方案已经广受业界好评的状况下，该思考的，就是如何扩大核心算法的市场基础。黄畅对此表示，由于算法已经大大超越市场的需求，且基本上有算法的基础在，要扩增更多的应用也不是问题，但地平线机器人作为新创公司，重点还是要创造价值以及获利，因此目前智能驾驶这个主打方案推出后，优先考虑的是如何增加客户广度，未来也会随着市场需求，增加更多以地平线机器人算法为基础研发出来的芯片或应用方案。
目前，地平线机器人已经跨出第一步，市场的反应也不错，我们也可以期待地平线机器人在不远的将来会推出更多更先进的方案来进一步开拓市场。
