两年前，余凯带着几个人从百度离职，创办了地平线机器人 (Horizon Robotics)，一度让人以为余凯也掺和到了机器人这个大热的领域中。然而，这家公司却是一家人工智能硬件公司，想做的是专门面向人工智能优化的处理器。
12月20日消息，嵌入式AI创企地平线发布其首款嵌入式人工智能视觉芯片——“征程”1.0处理器和“旭日”1.0处理器，面向智能驾驶和智能摄像头，并落地智能驾驶、智慧城市、智能商业三大场景。至此，历时两年半，地平线的“芯片梦”尘埃落定。
地平线昨日正式发布了基于高斯架构的第一代人工智能视觉芯片，推出“征程”、“旭日”两款AI处理器，基于第一代的高斯架构，分别针对安防和视频监控领域，核心特点在于低功耗和低延迟。
据地平线首席芯片架构师周峰介绍，这款芯片还定义为协处理器，主要功能还是完成智能视频的检查识别等，真正应用会外挂AP来做应用，由六大部分组成，包括接口、图像处理单元、CPU等，最核心的就是Alphanet，包括张量处理单元、存储和认知引擎、边缘学习模块等，并把应用场景和芯片结构做了强耦合。
犹豫图像和视频中包含了非常详细信息，提取语义信息非常消耗资源和时间，因此，地平线采用了关注模型和认知模型的数据流处理方式。关注模型是发现哪些信息是重要的，认知模型根据关注模型输出结果处理有价值的信息。关注模型和认知模型的结合，使其算法的应用速度可以提升10倍以上。
一般模型是在服务器上通过大量数据采取通用方式得到的，当把通用模型部署到终端设备时，会有一个新的契机，根据新的应用来进一步调整模型更好适配环节，也叫边缘学习。
图中红框是通用模型，绿框是边缘学习结果，通过适当边缘学习可以错误率降低50%以上。
周峰介绍：“深度学习中数据通常都是以张量的形式组织的，预测和推到都是张量计算获得，张量数据大小不一，计算过程中容易造成数据通路的阻塞，我们打破了传统组织乘法器的模式，将这些乘法器弹性方式组织起来，实现高效的处理器通路。弹性张量处理器可以组织成各类张量计算。”
处理器设计中有一种很重要的是乘法器利用率，做的好的可以做到50%以上，周峰表示：“我们峰值性能可以做到100%。我们把目前各类神经网络计算得到平均乘法器利用率达到96%。”
如何将芯片落地场景才是关键。除了发布2款AI处理器外，地平线先还将其嵌入式视觉技术落地智能驾驶、智慧城市、 智能商业三大场景。地平线 CEO 余凯表示：“我们芯片就像开餐厅，需要各类作料满足应用需求。所以需要强大编译器灵活生成和部署，而且支持通用框架，我们提供一套工具链。”
平台使用流程：选择训练样本-选择模型模板-配置参数-生成神经网络架构-开始训练-部署测试，平台开放一气呵成。
在智能驾驶场景中，地平线主要基于征程处理器提供后装高级辅助驾驶系统（ADAS），在低功耗的情况下，对行人、红绿灯、车辆等的监测。
地平线联合创始人&算法副总裁黄畅谈到，在智能驾驶场景中，关键是从图像中提起有用信息，排除冗余信息。地平线采用关注模型（Attention Engine）+认知模型（Cognition Engine）的数据处理流模式。前者选取重要信息，认知模型在此基础上进行深入分析。通过这种模式，算法的效果可提升10倍以上。
在智慧城市中，传统的视频处理面临服务器成本高，存储成本高的不足。而将处理器前置，就不需要那么多数据上传到云端，可以降低带宽，存储成本也下降。
通过Demo的形式，地平线现场展示了智慧城市下的大规模人脸识别，通过其前端抓拍系统，能够同时对200个目标进行检测跟踪识别。而这套高性能、低功耗大规模人脸抓拍智能摄像头解决方案应用的正是“旭日”处理器。
在智慧商业场景中， 地平线也展示了其Demo应用，通过商场中人、货、场的分析，对每一个顾客什么时间进入商场、关注、停留、消费等进行充分数据化，把商场数据信息进行建模，物理世界数据化，打造未来商业闭环。
高瓴资本创始人张磊表示：“我们在全球风险投资发现，中国发生一个很大变化，之前都是copy 2 China，现在都是源于中国的创新。但是在芯片这个领域这个改变刚刚开始，芯片被誉为工业粮食，是中国进口外汇第一商品，中国每年约2000亿美元用于芯片。人工智能是国家未来最底层基础竞争，需要硬件支撑，中国有很大机会。”
的确，不同于传统芯片产业我国的孱弱地位，无论是寒武纪还是地平线，中国公司在人工智能芯片领域正扮演引领角色，而随着终端AI芯片的陆续成熟问世，必将加速人工智能走向终端的进程。就像地平线强调的那样：“未来10年不仅是人工智能席卷万物的10年，更是我国芯片产业的黄金10年！”
但值得一提的是，地平线这两款芯片的落地场景竞争激烈，以智能摄像头的应用为例，主要一个就是安防领域，在这方面有安防巨头海康威视、大华等，也有独角兽计算机视觉公司商汤科技、Face++等，包括芯片领域的深鉴科技等都在围绕摄像头等安防场景进行布局，竞争尤为激烈。
如何快速落地场景，如何发现更新的落地场景和商业模式，都是地平线接下来面临的问题。
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