芯耀
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最近的科技圈，要說啥最火？AI 一定“脫不了干系”。而 AI 芯片又是 AI 技術(shù)發(fā)展中不可逾越的關(guān)鍵一環(huán)，是當前科技產(chǎn)業(yè)和社會關(guān)注的熱點，不管是多好的 AI 算法，要想最終得到應用，就必須要通過芯片來實現(xiàn)。
AI 芯片到目前為止還沒有一個準確的定義，廣義的講，滿足人工智能應用需求的芯片都可以稱之為人工智能芯片。其實目前大部分的人工智能應用場景下，我們還是使用 GPU、FPGA 等已有的適合并行計算的通用芯片來實現(xiàn)人工智能算法。
但是回顧計算芯片發(fā)展史，新的計算模式一般都會催生新的專用計算芯片，因此在未來，人工智能專用芯片將會是發(fā)展的大方向，并且將會對傳統(tǒng)計算架構(gòu)產(chǎn)生顛覆性變革，這也是為什么人工智能芯片具有戰(zhàn)略性的原因，它的發(fā)展不僅對于人工智能產(chǎn)業(yè)本身的意義重大，對當前全球芯片產(chǎn)業(yè)的市場格局也會帶來深刻影響，對于中國而言，也許更是重大的趕超機遇。
人工智能大火之后，中國 AI 芯片企業(yè)便如雨后春筍般涌現(xiàn)出來。本期與非網(wǎng)《中國芯勢力》，我們就來看看一個成立于 2015 年，擁有自研 AI 芯片架構(gòu)的人工智能芯片企業(yè)——地平線。
地平線“出生”那些事兒
打開地平線官網(wǎng)，小編很意外的了解到，作為一家高科技公司，地平線當時的聯(lián)合初創(chuàng)團隊共 5 人，其中還有兩位美女創(chuàng)始人。在小編了解到的高科技創(chuàng)業(yè)團隊中，這樣“平衡”的比例實屬難得。
圖|地平線創(chuàng)始人（CEO 余凱、算法副總黃暢、軟件副總楊銘、硬件副總方懿、運營副總陶斐雯）
2009 年，去南加州當博士后的黃暢重燃了對工業(yè)界的興趣，在朋友引薦下，黃暢向余凱領(lǐng)軍的 NEC Lab 發(fā)出了意向。余凱親自給黃暢打了個電話，然后是一輪多對一的面試，再之后就是黃暢成為了余凱團隊的一員。也是通過 NEC Lab，黃暢不僅認識了余凱，也將自己的視野拓展到了圖像識別之外。
而此時，楊銘也在 NEC 美國研究院任高級研究員，專注于計算機視覺和機器學習領(lǐng)域研究，和余凱、黃暢乃是同事。
2012 年，時值國內(nèi)移動互聯(lián)網(wǎng)興起，在李彥宏邀請下，余凱帶領(lǐng)團隊回國加入百度。這一年深度學習開始復蘇。隨后成立了百度深度學習研究院，余凱任副院長，黃暢則就職主任研發(fā)架構(gòu)師。進入百度后，余凱與黃暢主導的團隊幫助百度搭建起了圖像識別這條技術(shù)路線，并通過深度學習研究院孵化出了百度無人車項目。如今這些都已成為百度的標志。
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2015 年，人工智能的暴漲勢頭已經(jīng)初現(xiàn)端倪，資本熱情開始釋放。但余凱與黃暢卻察覺到業(yè)界對人工智能的算法關(guān)注很多，對算法運行的載體——芯片卻關(guān)注很少；大公司們對 AI 需要的云端計算能力關(guān)注很多，對終端的計算能力卻關(guān)注很少。
捕捉到這個機會后，地平線于 2015 年成立，黃暢作為聯(lián)合創(chuàng)始人出任算法副總裁。打造適用于終端設備的人工智能專用芯片，成為地平線的方向。
而同樣離開 NEC 的楊銘并沒有和余凱、黃暢一樣回國，而是去了 Facebook，成立了 Facebook AI research。在 Facebook，楊銘主要負責的人臉識別后端系統(tǒng)跟算法。2015 年，AI 浪潮“來勢洶洶”，楊銘選擇了回國，和余凱、黃暢一塊創(chuàng)立了地平線。
三位男性創(chuàng)始人曾是同事關(guān)系，地平線還有兩位女性創(chuàng)始人——方懿和陶婓雯似乎和她們并沒有什么交集。
方懿畢業(yè)于電子科技大學電子工程系和新加坡國立大學電子工程系，擁有 19 年產(chǎn)品研發(fā)及管理工作經(jīng)驗。服務于諾基亞 13 年，歷任硬件工程師、部門經(jīng)理、產(chǎn)品項目經(jīng)理，最終成為諾基亞全球副總裁。領(lǐng)導諾基亞智能手機在中國的研發(fā)團隊，下屬北京和臺北兩個研發(fā)中心，全權(quán)負責研發(fā)面向全球市場及為中國定制的 Lumia 系列產(chǎn)品，從 roadmap 定義、概念研究、產(chǎn)品開發(fā)到量產(chǎn)維護的全部流程。
2014 年 4 月，諾基亞手機賣給了 Microsoft Devices。方懿可以繼續(xù)留在微軟工作，但她卻對此提不起興趣，不想再做手機，也不想做純研究。她還是選擇了離開諾基亞。
曾經(jīng)滄海難為水，當她離開時，就決定，一定要找一個，真的足以媲美手機帶給人們的沖擊、足以讓她去為之再奮斗十年的事。
她開始真正思考：手機之后，什么是下一個可以代表未來的事？
2015 年 7 月底，一通電話在她和余凱之間展開。而那個時候，她已經(jīng)尋找“這個機會”快一年了。
圖|左一：黃暢博士；左二：楊銘博士；左三：方懿；左四：余凱博士
余凱口中：讓機器看懂你、聽懂你，你不需要在身上披披掛掛的——這讓方懿內(nèi)心苦苦尋找的方向一下子明朗了。搖身一變，她就成為了地平線聯(lián)合創(chuàng)始人。
陶婓雯怎么加入這個人工智能團隊的，相關(guān)的介紹并不多。不過對于這個南京大學經(jīng)濟學學士、美國西北大學營銷學碩士，先后就職于 Google 硅谷總部銷售團隊、百度美國研發(fā)中心的商務運營人才，能加入這個團隊，也不足為奇。
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地平線那些“特立獨行”的模式
- 長期目標——追求芯片能效比
在某次接受媒體采訪時，余凱表示道：“我們要不斷的去追求芯片的能效比，在單位功耗的情況下能夠處理更多更強大的神經(jīng)網(wǎng)絡計算。這個目標，我們在今后 20 年的時間里都會去不斷的追求。同時這也是一個競賽，業(yè)內(nèi)所有人、所有企業(yè)都會參與的競賽?！?/p>
追求能效比的意義在于，如果之前一款芯片只能做簡單的。少量的任務?，F(xiàn)在，在同樣的功耗下，第二代芯片可以跑 100 個任務，第三代會在此基礎上實更大突破和進步。
在余凱看來，這雖然是一個比喻，但其實真實的情況也基本上就是這樣子的，基本是真實的反映。
- 第一個用戶得是自己
地平線目前還沒有大規(guī)模的商業(yè)應用，畢竟從創(chuàng)始到現(xiàn)在不過兩三年，而芯片一做就至少兩年，從芯片產(chǎn)品到具體的應用場景，這個過程更加漫長。另外，地平線是一家軟硬結(jié)合的公司也成為了其優(yōu)勢，因為這樣，地平線芯片的第一個用戶其實就是其自己。
這樣的話，技術(shù)更新迭代的速度就會更快。否則的話，不同廠家之間的溝通協(xié)調(diào)合作等會很繁瑣，也比較費時費力。
自家的產(chǎn)品，自家先拿來用，不僅可以更好的檢測產(chǎn)品性能，更重要的是能給市場提供使用場景導向。就像亞馬遜在做 Alexa 的時候先是做的 Echo，然后才把平臺開放給其他伙伴。
如果是先做平臺，而不做產(chǎn)品的話，市場就不免會感到困惑：你的東西怎么用呢，場景在哪里？
這樣的話，整個推進市場的速度勢必就會減慢。
- “如果地平線現(xiàn)在就盈利，說明企業(yè)沒有未來”
業(yè)內(nèi)大多都知道的是，從成立以來，地平線并未實現(xiàn)盈利，不過，這家軟硬一體的芯片公司早就已經(jīng)開始賺錢了。
事實上，在未推出芯片產(chǎn)品以前，地平線已經(jīng)通過賣軟件實現(xiàn)了數(shù)千萬元的營收，當時的芯片則來自英偉達。
“說到賺錢，我們已經(jīng)開始賺錢了。但至于整體盈利，那肯定不可能的，你看連滴滴到現(xiàn)在都沒有整體盈利。如果我們已經(jīng)盈利了的話，那這個企業(yè)就沒有未來。這說明你把自己掙的錢，完全沒有投資到未來，你只是在做現(xiàn)有的事情，目光非常短淺。事實上沒有創(chuàng)業(yè)公司會這么做的。”某次媒體采訪中，余凱如是說。可以看出他對未實現(xiàn)盈利的現(xiàn)狀并不擔心，從語氣中還能看出心態(tài)非常好，非常從容淡定。開公司，當然是想要盈利嘛！地平線 CEO 余凱的這句“如果現(xiàn)在盈利了，說明我們沒有未來?！笨此坪堋案阈Α?，實則很“狡猾”。
2017 年 12 月，地平線也宣布了正式跟奧迪合作。奧迪在中國只挑選了兩家合作伙伴，聯(lián)合開發(fā)自動駕駛技術(shù)。這兩家公司一個是百度，另一個就是地平線。
而奧迪的背后是大眾集團，大眾的自動駕駛技術(shù)研發(fā)又主要由奧迪負責。再聯(lián)想一下大眾在中國的市場布局，僅僅是上海大眾、一汽大眾、長春奧迪等三家主機廠，就已經(jīng)是國內(nèi)車市霸主。
這般看來，地平線所圖非小。
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三代 AI 芯片架構(gòu)
按照智能決策處理順序，AI 可以分成感知、建模、決策和規(guī)劃三個階段，基于這種分類，地平線也對應規(guī)劃了名為高斯、伯努利和貝葉斯的三代 BPU（Brain Processing Unit, 地平線自主設計研發(fā)的高效的人工智能處理器架構(gòu)）架構(gòu)。
地平線的芯片擁有的計算能力，也會隨之從滿足 L2 升級到 L3、L4。
圖|地平線 3 代 BPU 架構(gòu)
2017 年 12 月，地平線正式推出了兩款 AI 芯片——征程 1.0 和旭日 1.0。征程面向的是智能駕駛后裝市場，旭日主攻智能攝像頭領(lǐng)域。
圖|征程 1.0
性能上，征程 1.0 處理器能夠處理攝像頭拍攝的 1080P@30 幀的視頻流，并最多對其中 200+個物體進行實時的跟蹤和識別，涉及行人、機動車、非機動車、車道線、交通標志牌、紅綠燈等多類交通元素，可實現(xiàn) FCW 前部碰撞預警、LDW 車道偏離預警等駕駛輔助功能。此外，地平線還推出了基于征程 1.0 芯片的量產(chǎn)后裝 ADAS 產(chǎn)品。
對于這顆芯片，身為地平線副總的黃暢也感慨第一次就能夠做到這樣的成績已是比較幸運。
在第二代 BPU 架構(gòu)伯努利中，地平線增加了其圖像識別的細粒度，并加入了建模的能力。在基于 FPGA 進行驗證的階段，伯努利架構(gòu)就已經(jīng)可同時處理來自攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器的最多 8 路數(shù)據(jù)，以期能在其上做無人車所必須的傳感器數(shù)據(jù)融合功能。
圖|BPU 架構(gòu)
由于細粒度得以提升，第二代 BPU 架構(gòu)能夠在像素級別進行感知，能夠更精確地分辨出路面、人體、汽車、建筑、樹木等物體，進行圖像分割。此外，更精準、更多路的感知結(jié)果將最終為環(huán)境的建模服務，可以從各個角度進行觀測。
圖|地平線二代 BPU 感知能力演示
堅信 BPU 比 CPU/GPU 更適合自動駕駛
如果只有算法的進步，而計算的原器件（處理器）不相應進行迭代，就無法體現(xiàn)新技術(shù)的優(yōu)勢。即使經(jīng)過精密設計過的 CPU、GPU 通用處理器也遠遠不能滿足現(xiàn)今的計算需求，使得器件利用率變得相當?shù)汀?/p>
為此，地平線推出了自主設計研發(fā)的 BPU 架構(gòu)。據(jù)介紹，地平線的 BPU 是一款典型的異構(gòu)多指令多數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，架構(gòu)中心處理器是完整的系統(tǒng)，存儲器架構(gòu)設計進行了特別優(yōu)化，能使數(shù)據(jù)自由傳遞，進行多種計算，讓不同部件同時運轉(zhuǎn)起來，提高 AI 運算的效率。
今天的地平線團隊發(fā)展壯大到 400 多人，總部位于北京，在上海、南京和深圳都有研發(fā)中心。技術(shù)研發(fā)人員占到 80%以上，包括算法研究和芯片設計等。
2016 年，地平線拿到了千萬級收入，來自自動駕駛方向的收入占了大部分。對于自動駕駛這塊才剛剛做起來的蛋糕，競爭必定非常激烈，但從另外一個方面來看也未嘗不是一件好事，有競爭才能促使行業(yè)不斷向前推進。
至于未來，地平線能否在自動駕駛、AI 領(lǐng)域馳騁甚至成為領(lǐng)頭羊，還得密切關(guān)注市場動向。我們也期待有這么一顆“中國芯”在這樣的高新技術(shù)行業(yè)閃閃發(fā)亮。
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