不可否認，處在當前的這個時代下，部分行業的發展完全可以用“一日千里”來形容。譬如大眾較為熟悉的汽車產業，在先進科技力量的支撐下，如今的智能駕駛早已脫離了幻想和理論階段，真正實現了較大范圍內的落地與實踐。而在這其中，能夠起到核心作用的，絕對非芯片莫屬。

事實上，目前自動駕駛行業的各個細分市場競爭都非常激烈，而在芯片方面，大算力芯片的競爭已經進入了白熱化階段，上百TOPS算力甚至上千TOPS算力的產品都開始出現，算力之爭正在進一步加強。如此一來，智能汽車領域也出現了一些新的趨勢。一方面，中國已經成為了全球頂級汽車智能芯片的角斗場，高通、英偉達、地平線等產品都選擇了在國產車型上首發，而其中一部分車型已經成為了爆款。這說明了中國智能汽車方面擁有很好的發展土壤。另一方面，自動駕駛在不斷量產落地的過程中，對算力的需求持續提升，最新旗艦車型都已經采用了上百TOPS算力的芯片。

在這個過程中，功能和場景都在不斷豐富，傳感器的數量也顯著增加，因此智能駕駛對于計算的需求也在大幅提升，大規模并行運算的AI計算形成了新的趨勢。目前自動駕駛行業已經出現了數據驅動為主的發展趨勢，替代了傳統基于規則的計算。更重要的是，AI計算取代了邏輯計算，成為了車載計算的核心，AI芯片的重要性凸顯。針對于此，地平線機器人提出了智能計算架構2.0的概念。在日前舉行的GTIC 2022全球AI芯片峰上，國內知名AI芯片創企地平線機器人的CTO黃暢發表了《智能計算架構2.0時代，地平線高性能AI芯片的設計理念與實踐》的演講，在演講中，他詳細闡述了關于“智能計算架構2.0時代”的部分觀點。

黃暢認為，AI算法經過過去二三十年的發展，已經從傳統基于知識、規則、經驗的專家系統遷移到了機器學習，尤其是以深度學習為代表的大計算量、大數據量的AI計算。軟件開發也開啟了數據驅動的方式，整個計算架構開始往中央計算平臺的方向發展，由AI系統去完成包括駕駛、交互等方方面面的智能計算，甚至影像娛樂等也可以通過一個子系統去輔助AI系統完成。因此在這樣的趨勢下，自動駕駛技術的發展也需要匹配一個全新的計算架構，而這正是地平線所說的智能計算架構2.0，讓機器更自主、讓開發更簡單、讓計算更智能。

目前地平線機器人正在這一新的架構下進行AI芯片和算法的開發，打造出了征程5這樣具備持續更新能力的AI芯片，并且已經和多個企業建立了合作關系，將會在今年年底前裝車。地平線也將會成為目前行業內唯二的大算力AI芯片提供商，由于地平線定位為Tier 2，其也將會幫助更多的車企和Tier 1開發出更加好用的自動駕駛系統，以期在與特斯拉的長期競爭中占據優勢。

當然，在芯片產品快速成長的過程中，軟件架構是位于同等重要地位的，對此，黃暢表示，軟件最大的特點是有持續性、可升級，芯片流片后，地平線方面又用了一年時間迭代編譯器和運行時的算法技術，使得芯片性能提升了20%。盡管如此，征程5還沒有達到極限狀態，后續還有進一步提升的空間。不過更加先進的制程也可以幫助芯片提升性能，地平線目前也在規劃新的工藝制程，征程6芯片將會采用7nm制程，而在征程7或者征程8時，地平線的工藝制程將會走在行業前列。芯片能夠持續升級的驚艷表現也跟地平線的開發模式分不開。地平線方面在開發硬件架構的時候，會充分考慮軟件的靈活性，釋放出空間進行軟硬結合。

另外，良好的芯片技術也需要良好的商業模式，為此，地平線機器人提出了TogetherOS模式，把BPU跟SoC開發完了以后，底層軟件通過開源OS的模式跟整車一起進行系統開發。如此一來，等于更快打通了產業鏈上下游的空間，再加上優質的芯片產品和軟件架構來作為依托，地平線機器人所提出的“智能計算架構2.0時代”就顯得更為具象化。

當然，成功的模式永遠是機遇+汗水。也就是說，如果把新時代的來臨看做是一種機遇的話，那么唯有不斷加快產品的研發升級，才是把握機遇的不二法門。事實上，這也是地平線機器人一直在努力的方向。

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