餘凱：自動駕駛技術發展就像從諾基亞進化到iPhone

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本站汽車9月8日報道    當地時間9月6日，2023世界新能源汽車大會在慕尼黑車展（IAA MOBILITY）同期舉行，地平線創始人&CEO餘凱分享了自動駕駛技術當前形勢以及未來五到十年技術如何發展的看法。他認爲，未來是機器人計算平臺的時代。“越來越多的機器將能夠進行環境感知、人機交互和決策控制，例如自動駕駛。因此我認爲汽車將會是第一個真正走進日常生活的智能機器人形態。”而如果解決了乘用車智能駕駛計算的問題，也將爲機器人開發出通用計算範式。

作爲第一家專爲深度學習神經網絡設計芯片硬件的公司，地平線也是第一家爲整車廠提供車規級智能駕駛計算方案的公司。過去四年中，地平線的征程芯片出貨量已經增長至近400萬片，同時還在去年與大衆汽車集團建立了深度的合作伙伴關係。他認爲，自動駕駛的技術發展，好比手機時代從諾基亞進化到iPhone，“我希望這個比方可以大概說明智能駕駛發展的變化。”

餘凱認爲，可以從兩個維度看待自動駕駛的技術發展：一個維度是水平維度，橫向擴展Scale out，“這是指ODD的不斷擴大，ODD是指自動駕駛的運行設計域。”另一個是垂直維度，稱爲Scale Up，是指用戶體驗水平，從有限的功能（例如AEB或車道保持）開始，一直到自動駕駛全場景。

“目前我們可以看到兩種類型的技術策略。”

第一個技術路線只關注Scale Up，但ODD很窄，這是目前Robotaxi公司的現狀，例如Uber和Waymo，用戶體驗水平很高，幾乎就是一輛無人駕駛汽車，但ODD非常狹窄。“我認爲這些技術從舊金山擴展到紐約甚至是北京會非常昂貴。所以目前我認爲這條路線行不通。”

另一條技術路線側重於橫向擴展更廣的ODD，Scale out。這意味着可以隨時隨地應用該技術，但它的功能非常狹窄和有限，比如像AEB或車道保持。“很多傳統的Tier-1包括Mobileye在這個路線下做得很好。但是目前要想做到ODD拓展的同時功能也拓展，技術難度非常高，需要開發者同時具備很強的軟件與硬件能力。”

也因此，地平線採取了軟硬件結合的方法來保持算法與硬件能力一起更新，一起迭代更快推進，並不斷突破橫向擴展和縱向擴展的界限，“這就是我們正在採取的方法。”

目前，基於對算法的認知積累和前瞻研究，地平線設計了自己的計算硬件架構BPU。“我們希望將它打造成爲機器人時代的統一計算架構，就像用於移動設備的ARM架構一樣。我們最新一代的BPU架構叫Nash，它專爲大參數量Transformer、大規模交互式博弈而設計，這對於城市和複雜交通場景中的智能駕駛非常必要。”

同時地平線也爲合作伙伴提供了多種合作模式。“我們提供的不僅僅是一個芯片或一個算法，而是整個軟件堆棧、工具鏈、操作系統，還有開發工具，包括開發工具系統，開發雲基礎設施，包括大數據管理、模型訓練和模擬模型部署等。”

以下是演講原文：

尊敬的萬鋼主席、女士們、先生們。今天站在這個舞臺上，讓我感到非常激動，因爲對於我來說這是很特別的地方，來到慕尼黑就感覺像是回家。

20年前，我在慕尼黑大學攻讀數學和計算機科學的博士學位。我的夢想一直是進行機器學習和數據模型的研究，並希望利用這些知識對人類的生活帶來重大積極的影響。如今，20年過去了，我仍在爲這個夢想而努力。八年前我所創建的公司——地平線是在計算解決方案領域的創業先鋒，致力於重塑汽車的計算，讓人類生活更安全更美好。我認爲這是一段非常有意義的征程，而我還在繼續前行。

讓我來分享地平線的故事。八年前，我們在思考，在過去半個世紀（參數丨圖片），有兩個計算平臺已經在重塑了人類社會，其中之一是個人計算機（電腦），另一個是智能手機；也誕生了很多成功的科技企業如微軟、英特爾、高通還有蘋果等等。我們就在思考，如果不想重複過去，下一個計算平臺會是什麼？什麼是下一個更大的故事？我們認爲是機器人的計算平臺。因此我們公司的名字叫“Horizon Robotics”。我們認爲越來越多的機器將能夠進行環境感知、人機交互和決策控制，例如自動駕駛。因此，我認爲汽車將會是第一個真正走進我們日常生活的智能機器人形態。

這就是爲什麼我們目前專注於和每個人日常生活息息相關的乘用車市場，爲乘用車提供智能駕駛計算方案。我認爲如果我們解決了乘用車智能駕駛計算的問題，最終我們將爲機器人開發一種通用的計算範式。我認爲不僅是地平線這樣想，很多公司例如特斯拉也和我們抱有同樣觀點，特斯拉開發的自動駕駛計算解決方案，包括軟件和硬件，也擴展應用到了他們的“擎天柱”人形機器人項目中。這就是我們故事的開端。

今天，我認爲我們是中國智能駕駛計算領域擁有衆多記錄的公司：我們是第一家專爲深度學習神經網絡設計芯片硬件的公司，我們是第一家爲中國整車廠提供車規級智能駕駛計算方案的公司。當然，現在它也擴展到了全球整車廠。在過去四年中，我們的征程芯片出貨量已經增長至近400萬片。如今，我們擁有超過1500名才華橫溢的工程師和研究人員，在爲同一個夢想而努力。而且近三年來，我們從長安開始，今天長安的總裁也坐在這裡，獲得越來越多的主機廠青睞，包括長安在內中國主流汽車OEM中90%都是地平線非常親密的合作客戶。更讓我非常興奮的是，去年我們與大衆汽車集團建立了深度的合作伙伴關係，大衆汽車銷量至今仍然是中國市場第一。

我們非常幸運能夠與客戶和合作夥伴一起合作。過去三年中，許多暢銷的汽車實際上都配備了地平線的智能駕駛計算方案。

現在在中國，人們對電動汽車非常熱衷，我認爲其中一個重要原因智能化程度，比如良好的數字化體驗，堵車時的領航輔助駕駛，先進的信息娛樂系統等。這將持續驅動產品的差異化和技術創新。在中國市場，我們很幸運地平線能夠成爲這個行業的領導者。

最近第三方機構數據顯示，2023年上半年NOA計算市場英偉達和地平線是前兩名，我們兩家公司實際上佔據了80%以上的市場份額。然後在L2 ADAS前視一體機領域，我們連同博世、Mobileye是佔據市場前三名的地位。

那麼接下來我將與大家分享我們如何看待當前形勢以及未來五到十年行業內的技術將如何發展。我們可以從兩個維度去看自動駕駛技術的發展：一個維度是水平維度，橫向擴展Scale out，這是指ODD的不斷擴大，ODD是指自動駕駛的運行設計域。另一個是垂直維度，稱爲Scale Up，是指用戶體驗的水平，從有限的功能（例如AEB或車道保持）開始，一直到自動駕駛全場景。目前我們可以看到兩種類型的技術策略。第一個只是關注縱軸，但 ODD 很窄，這就是目前Robotaxi公司的現狀，例如Uber和Waymo，他們用戶體驗的水平很高，幾乎就是一輛無人駕駛汽車，但他們的 ODD 非常狹窄。我認爲這些技術從舊金山擴展到紐約甚至是北京會非常昂貴。所以目前我認爲這條路線行不通。

另一條技術路線側重於橫向擴展更廣的ODD，這意味着您可以隨時隨地應用該技術。但它的功能卻非常狹窄和有限，比如像是AEB或車道保持。很多傳統的Tier-1包括Mobileye在這個路線下做得很好。但是目前要想做到ODD拓展的同時功能也拓展，技術難度非常高，需要開發者同時具備很強的軟件與硬件能力。所以我認爲地平線確實採取了軟硬件結合的方法來保持算法與硬件能力一起更新，一起迭代地更快地推進，並不斷突破橫向擴展和縱向擴展的界限，這就是我們正在採取的方法。

我想做一些類比，我認爲這非常有趣。因爲地平線擁有深厚的深度學習軟件算法基因。然後，當我們進入車載智能芯片行業時，我們感受到了一些我們不熟悉的東西。比如汽車行業的傳統方法是分別開發駕駛功能和它的域控制器，像ACC或LKA之類的，對吧？然後把它們配在你的車上，連接好這些沒有聯繫的各類軟件，連接好不相干的域控制器，通過一系列組合實現高速NOA功能。然而有一天，我們意識到我們想要造的實際上是一個AI Driver，是整個自動駕駛的基礎系統，就像是操作系統，在這個操作系統之上，我們開發例如城市NOA或自動泊車這樣的功能。 我認爲自動駕駛的技術發展好比手機時代從諾基亞進化到iPhone，我希望這個比方可以大概說明智能駕駛發展的變化。

因此，地平線非常獨特，而且我們也不太可能只是一家傳統公司，我們不只是一個典型的芯片設計公司。我們也不只是一家軟件算法公司；相反，我們採取的是軟硬件結合的優化方法，這要求團隊對算法創新有深刻的瞭解，對工程方面的硬件設計有深刻的瞭解，並且挑戰把軟硬結合做到極致。

所以我們先會開發一個基於產品原型設計的算法。然後，基於該算法，我們再實現下一步架構的模擬，然後進一步擴展到應用進程設計，並基於該應用級別，我們設計整個系統，包括我們的片上系統SOC。最終，我們設計ECU，並依此設計作爲給客戶與合作伙伴的參考，最終支撐產品投入批量生產。

在這方面讓我舉個例子，三年前，2020年，第一屆 Google Waymo 自動駕駛算法挑戰賽。地平線在5個獎項中總共獲得了4個世界冠軍，這實際上展示了我們在算法方面的能力。

還有一件今年發生的事情，地平線學者一作論文獲CVPR最佳論文獎。論文中提出“感知決策一體化”的自動駕駛通用大模型UniAD模型，第一次將檢測、跟蹤、建圖、軌跡預測，佔據柵格預測以及規劃，整合到一個基於Transformer的端到端網絡框架下，並且它在許多基準測試中取得了真正的最新成果。我認爲AI Driver的理念並不只是通過連結圖表或提示而達成，而是最終建立一個巨大的網絡，並能通過一個神經網絡進行類似感知、決策直到控制。這就是我們正在邁向的方向。

然後，基於對算法的認知積累和前瞻研究，我們設計了自己的計算硬件架構，這就是我們的BPU。我們希望將它打造成爲機器人時代的統一計算架構，就像用於移動設備的ARM架構一樣。我們最新一代的BPU架構叫Nash，它專爲大參數量Transformer、大規模交互式博弈而設計，這對於城市和複雜交通場景中的智能駕駛非常必要。

這就是SOC芯片架構設計，我們使用了很多不同的技術。

而且，我們在質量安全、信息安全和功能方面擁有最高標準。你知道，作爲一個受過德國教育的中國人，我也對質量標準有很高的要求。讓我們跳過這些細節。

這裡全面展示了我們能夠提供的合作內容。我們提供的不僅僅是提供一個芯片或一個算法，我們提供的是整個軟件堆棧、工具鏈、操作系統、然後還有開發工具，包括開發工具系統，開發雲基礎設施，包括大數據管理、模型訓練和模擬模型部署等等。當然，運行這些業務需要投入比想象更多的精力。

我認爲我們與車企、Tier-1等產業鏈合作伙伴共創了一種非常開放的協作模式。從本質上講，我們提供的不是工具，而是合作關係。這就是爲什麼我們的slogan是“征程與共，一路同行”。這實際上意味着我們緊密合作，協同創新，合作共贏。所以我認爲，在各種合作模式中，地平線在某種程度上都是最開放、最靈活的商業合作伙伴。

正如大家所看到的，我們有各種類型的合作伙伴包括合資公司、戰略合作等等。我們最近剛宣佈了同採埃孚的戰略合作，我們還與大衆、長安成立合資公司，與APTIV達成合作夥伴關係。我認爲在這個過程中建立深度信任是至關重要的，特別是當我們面對新時代時，因爲自動駕駛產業還未形成成熟穩定的格局，產業每天都在飛速發展、持續進化。

還有我們在去年10月與大衆汽車集團宣佈達成戰略合作。能夠與德國汽車產業達成這樣的合作，我感到非常榮幸。我相信這種合作，可以讓我們一起在中國市場乃至國際市場獲得成功。

最後，我想說的是，爲機器打造計算方案的目的並不是打造強大的機器來取代人, 這不是我們的目標。我認爲我們真正相信的是，技術不是讓機器變得偉大，而是實現人們的偉大，並給予人們自由。

我在北京每天要在糟糕的交通中渡過兩三個小時。這時，你其實成爲了車的奴隸，而不是車的主人。在交通擁堵的時候，你想解放你的雙手，你想在堵車時解放你的思想，你想查看你的微信，你想進行一些視頻會議，你想聽音樂。我認爲實現了這些時，我們成爲機器的主人。

所以我認爲這就是地平線所作所爲的全部意義。

謝謝大家。