9月17日上午，2018世界人工智能大會（WAIC）在上海拉開帷幕。大會以“人工智能賦能新時(shí)代”為主題，圍繞產(chǎn)業(yè)趨勢和AI熱點(diǎn)問題進(jìn)行高端對話，共同探討新一代人工智能的發(fā)展愿景。18日下午，地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱出席了“邊緣計(jì)算·智能未來高峰論壇”，并作了主題為《邊緣AI芯片，讓城市更美好》的演講，分享其對于邊緣計(jì)算、未來城市以及人工智能發(fā)展趨勢的深度思考。

余凱在演講中表示：目前人類正處在從大數(shù)據(jù)時(shí)代向大計(jì)算時(shí)代變革的時(shí)間點(diǎn)上，算力是第一生產(chǎn)力，AI讓城市更安全、更美好，而計(jì)算需要大量下沉到邊緣，必須依賴可靠的、高效的邊緣AI芯片。

以下為演講實(shí)錄：

各位領(lǐng)導(dǎo)、嘉賓，朋友們，大家下午好！今天我們在這里一起探討邊緣智能，邊緣計(jì)算。這個(gè)現(xiàn)在看起來已經(jīng)越來越廣受關(guān)注的行業(yè)共識。但是地平線創(chuàng)立的第一天開始，就把邊緣計(jì)算作為自己的核心使命，今天跟大家匯報(bào)和分享一下地平線在邊緣計(jì)算方面的一些工作和思考。

為什么我們的題目叫“讓城市更美好”，這里面有交通、有駕駛、有大量的人機(jī)交互，計(jì)算一定是發(fā)生在數(shù)據(jù)爆發(fā)的場景里面，而現(xiàn)在數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生和爆發(fā)的地方就是在城市。邊緣計(jì)算之所以這么重要，是因?yàn)樗_實(shí)會讓整個(gè)城市的生活變得更加安全，更加美好。

AI未來的發(fā)展，畢然會促成智慧城市。邊緣計(jì)算，會覆蓋生活的每一天。從家里出發(fā)，在路上，在工作的場景里面。這里面毫無疑問，會產(chǎn)生大量的場景，大量的數(shù)據(jù)。這里有一個(gè)數(shù)據(jù)的報(bào)告，比如說2025年，全球數(shù)據(jù)量將以10倍速劇增至163 ZB，這個(gè)數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超過任何互聯(lián)網(wǎng)公司現(xiàn)在所儲備的數(shù)據(jù)量。

世界所謂的分久必合，合久必分，在計(jì)算上也在發(fā)生。在PC時(shí)代的時(shí)候，所有的計(jì)算都是在電腦上，是本地邊緣計(jì)算。后來隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，數(shù)據(jù)越來越往云端、中央上轉(zhuǎn)，計(jì)算慢慢轉(zhuǎn)移到了云端，轉(zhuǎn)移到了云端計(jì)算。而從移動互聯(lián)網(wǎng)開始到現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)，我們看到另外一個(gè)趨勢，更多的計(jì)算從中央往邊緣遷移，毫無疑問帶來的好處就是剛剛大家都提到的，就是實(shí)時(shí)性、可靠性，設(shè)備在離線的情況下還可以正常運(yùn)作，比如說我們自動駕駛汽車在路上跑的時(shí)候，過隧道的時(shí)候沒有信號，車如何自動駕駛？一定要靠不依賴網(wǎng)絡(luò)和云端的邊緣計(jì)算。比如我們有很多安防類的企業(yè)，他們有一些現(xiàn)在是靠WIFI聯(lián)網(wǎng)處理，但是受信號和帶寬影響很大，也需要邊緣計(jì)算。此外，還有很多的安全性，性價(jià)比等等因素。

這里面核心的一點(diǎn)，大量的計(jì)算要在邊緣，并不是在數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心需要強(qiáng)大的供電系統(tǒng)，經(jīng)常建在例如內(nèi)蒙古等一些用電需求比較少的地方。而邊緣計(jì)算一定要求低能耗，這就對邊緣計(jì)算的處理器要求非常高。邊緣計(jì)算的AI處理器，可以說是今天我們整個(gè)智慧城市，自動駕駛的核心的技術(shù)基石。

我們說邊緣計(jì)算，是不是意味著我們的算力要打折扣？其實(shí)不是，我這里跟大家分享一個(gè)自動駕駛里的一個(gè)例子。我們說自動駕駛分為一級二級三級四級五級，到五級就是全天全路況，全工況的無人駕駛。在這里有一個(gè)很有趣的趨勢，自動駕駛每往上升一級的話，它整個(gè)的計(jì)算量增加一個(gè)數(shù)量級。比如說今天可以說產(chǎn)業(yè)界當(dāng)前所處在的階段是三級自動駕駛，匹配的產(chǎn)業(yè)化的人工智能處理器處于差不多10T的算力階段，而四級的自動駕駛到100T量級，再到五級的完全的無人駕駛的話，要到1000個(gè)T。

這個(gè)是什么概念呢，我們稍微回顧一下摩爾定律，我們看過去的一百年，平均來講每一千美金大概能買到的算力是這樣增長的曲線。今天當(dāng)然，一千美金相當(dāng)于一個(gè)iPhone，可以買到的算力。從2017年開始，實(shí)際上摩爾定律也發(fā)生了新的變化，因?yàn)槲覀兊奈锢碇瞥唐鋵?shí)已經(jīng)開始變化，最新大家在攻克五納米這樣的制程，但是繼續(xù)往上的話，越來越難，因?yàn)槲覀冎涝邮?.1納米，所以我們在逼近原子的極限，物理的制程就不能繼續(xù)推進(jìn)摩爾定律繼續(xù)往前發(fā)展。

今天，可以說是進(jìn)入了新摩爾定律的時(shí)代，要通過場景驅(qū)動，剛才施老師也提到了，場景跟任務(wù)、軟件算法去驅(qū)動，這種架構(gòu)的模型。使得摩爾定律還能夠繼續(xù)往前奔跑。

在這里我有一個(gè)預(yù)測，如果我們能夠做到這一點(diǎn)，基本上到2025年的時(shí)候，每一千美金能夠買到的算力相當(dāng)于1000個(gè)T，這1000個(gè)T的算力，它能夠滿足五級無人駕駛所需要的計(jì)算需求。基于此我們繼續(xù)開發(fā)匹配的軟件系統(tǒng)，使得2030年的時(shí)候，真正的五級的無人駕駛成為可能。

很有意思的是，我們可以看到1000個(gè)T的算力正好和我們今天的人類大腦的算力相當(dāng)。這里面也不完全是巧合，因?yàn)樽詣玉{駛需要在比較復(fù)雜的工況下面能夠繼續(xù)以自己對事態(tài)的理解，復(fù)雜的決策，需要達(dá)到人類大腦這樣的算力才能去應(yīng)對這樣的情況。所以這是摩爾定律的一個(gè)很有意思的發(fā)展。

核心來講，邊緣計(jì)算要實(shí)時(shí)性，低延遲，這個(gè)要求很高，跟在數(shù)據(jù)中心的計(jì)算不一樣。但是同時(shí)，它對算力的要求一點(diǎn)都不低。邊緣的人工智能處理器是未來科技競爭的主戰(zhàn)場，是一個(gè)制高點(diǎn)。

另外一點(diǎn)，今天大家都在講我們現(xiàn)在處在一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，可是我想業(yè)界，至少在座的各位已經(jīng)慢慢的或多或少達(dá)成了一個(gè)共識：未來，我們更重要的是進(jìn)入一個(gè)所謂的大計(jì)算的時(shí)代。因?yàn)閿?shù)據(jù)是一個(gè)泛泛的，是無窮存在的，關(guān)鍵是你能不能計(jì)算，通過計(jì)算讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。

還有一點(diǎn)，在很多的場合我們也看到一些趨勢，數(shù)據(jù)的計(jì)算很重要，去年我們看阿爾法狗升級了一代，新的阿爾法狗是不需要人類堆積的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，完全通過虛擬的方案，形象的比喻是叫左右互搏去提升它的算力。我們可以看到自動駕駛也出現(xiàn)了這樣的情況，更多的不是說在實(shí)際的路面上去采集數(shù)據(jù)，提升在各種路況下的控制反應(yīng)能力，而更重要的是仿真性，完全是虛擬的世界里面的計(jì)算。

所以說我們可能面臨一個(gè)時(shí)代，可能我們自己都沒有意識到，我們以為我們處在大數(shù)據(jù)的時(shí)代，可是我們實(shí)際上在進(jìn)入一個(gè)大計(jì)算的時(shí)代，真正的大計(jì)算才是構(gòu)成未來所謂的這個(gè)世界的根本。

所以地平線是面向這樣的未來，我們深刻的認(rèn)為算力是未來整個(gè)社會的核心技術(shù)實(shí)力的制高點(diǎn)。所以我們也以這樣的使命去推進(jìn)人工智能的計(jì)算。

剛才講到了所謂的新摩爾定律，不僅僅是通過物理的制程，要通過軟件跟硬件的結(jié)合。講到這一點(diǎn)，我們一定是會回顧計(jì)算機(jī)發(fā)展歷史上很有影響力的一位人物，Alan Kay，他有一個(gè)思想，非常具有前瞻性“叫軟件和硬件的結(jié)合”，他說如果人要想真正的做好軟件，一定要做好硬件。絕大多數(shù)的人覺得這個(gè)事情太重了，不愿意做，但是過去只有一家公司，只有一個(gè)人，就是喬布斯跟他領(lǐng)導(dǎo)的蘋果公司，所以我們看到整個(gè)的移動時(shí)代，世界上唯一的一家公司做軟硬結(jié)合的，芯片自己做，軟件操作系統(tǒng)也他自己做。

在人工智能時(shí)代，我們所謂的新的摩爾定律時(shí)代，地平線深深的信仰通過軟件和硬件的結(jié)合才能夠繼續(xù)推動摩爾定律，讓人工智能，邊緣計(jì)算真正的成為可能。

毫無疑問，這個(gè)東西也越來越成為一個(gè)時(shí)代的共識，比如說今年我們看到圖靈獎發(fā)給兩位計(jì)算機(jī)架構(gòu)的專家，芯片的架構(gòu)設(shè)計(jì)的專家。這樣的專家都很有意思，他們現(xiàn)在都在軟件公司工作，在Google。

所以我們看到這樣的趨勢——軟件和硬件的深刻的結(jié)合。那今天，看中美兩個(gè)國家，到今天為止，在這方面大量投入去研發(fā)的，其實(shí)美國就是Google和微軟，在中國真正的投入這么大的力量在軟件算法和芯片架構(gòu)創(chuàng)新方面，主要的還是地平線。

面向數(shù)據(jù)流的各種優(yōu)化，今天我們要測數(shù)據(jù)流，同時(shí)怎么樣去加速運(yùn)算的效果，地平線做了很多的工作。

剛才施教授也有一個(gè)對不同的結(jié)構(gòu)的分析，如果說基于軟件驅(qū)動，你會發(fā)現(xiàn)越是面向未來的，未來成為主流的軟件框架，其實(shí)我們賦有更重要的，更多的加速。可以看到，我們新的處理器的架構(gòu)對現(xiàn)在最流行的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有了極大的加速，速度的提升。所以說軟件驅(qū)動，你一定是面向應(yīng)用場景的，一定不是說ABCDEFG全部一樣的。

地平線希望能夠在這個(gè)領(lǐng)域，在公司成立十年的時(shí)候成為全球最大的AI芯片的公司。這個(gè)應(yīng)用場景，無論是智慧城市還是輔助駕駛、自動駕駛，最大的場景就是在中國，所以其實(shí)在中國做到第一的話，估計(jì)就是世界第一。

我們看汽車市場，去年是2800萬輛，美國是1700萬輛，今年中國會保持2500萬輛的規(guī)模，所以中國確實(shí)是第一大的場景。

圍繞邊緣的人工智能處理器，我們的首要核心，第一個(gè)，我們認(rèn)為最高的還是自動駕駛。

可以說在這一點(diǎn)上地平線已經(jīng)站上了國際舞臺，今年我們在四級自動駕駛已經(jīng)有了單子，競爭對手要完成這樣的海量數(shù)據(jù)的計(jì)算，需要幾千瓦的功耗，而我們地平線大概只需要110瓦的功耗就可以完成計(jì)算。

我們已經(jīng)在幾個(gè)城市里面做四級的自動駕駛實(shí)驗(yàn)，所以說我們已經(jīng)是這個(gè)領(lǐng)域規(guī)模最大的計(jì)算平臺。我們跟奧迪公司在合作的四級自動駕駛的計(jì)算平臺，這個(gè)視頻是我們今年北京車展的時(shí)候面對比較復(fù)雜的人群去做360度的測試。

同時(shí)，處理器方面，在車端以外，比如說攝像頭端做人群的掃描、抓拍，現(xiàn)在我們可以做到這種攝像頭端的計(jì)算。另外一個(gè)場景，智慧交互產(chǎn)品里面，對車型，車牌計(jì)算都是在我們的處理器上計(jì)算的。

這是我們下一代的基于攝像頭端的嵌入式處理器，大概一兩瓦的功耗，能夠做如此復(fù)雜的密集人群的計(jì)算，所以我們可以做到把今天在服務(wù)器端做的計(jì)算全部都遷移到邊緣平臺。

當(dāng)然，人工智能處理器在邊緣計(jì)算另外一個(gè)場景，就是由于他們的實(shí)時(shí)性要求很高，在人機(jī)交互，現(xiàn)在我們跟國內(nèi)的頂級車企正在合作，在車聯(lián)網(wǎng)的人機(jī)交互方面的應(yīng)用，同時(shí)我們把云識識別放在本地，保護(hù)隱私。

就像人和人之間交互，不僅僅是語言，手勢、表情、人臉，你的目光，包括唇語形成了一個(gè)更豐富，多層次的，立體的人機(jī)交互，這也是我們認(rèn)為邊緣處理器的方向。

這是我們在上海基于我們的車載系統(tǒng)平臺做的自動泊車項(xiàng)目，如果你們要租車的話，可以用手機(jī)把車給你開到停車點(diǎn)，到了地方這個(gè)車可以自己找停車位，或者自己找地方充電。

車載端的感知的計(jì)算，未來一方面是在路端，通過傳感器，邊緣計(jì)算去感知復(fù)雜的車流。同時(shí)車端也有邊緣計(jì)算，去感知周圍的情況，這種V2X通訊可以了解到全面的路況動態(tài)，從而去達(dá)到未來比較高效的交通系統(tǒng)。

也許未來的交通路口是這樣的。

最后我想說的是未來邊緣的AI芯片實(shí)際上是未來智慧城市的底層的核心技術(shù)，只有這個(gè)技術(shù)不斷的往前推進(jìn)，我們城市的安全、效率才會越來越高，大家在城市的生活才會越來越美好。

地平線系統(tǒng)通過專注于AI處理器，打造一個(gè)開放的生態(tài)。通過把我們的軟件做扎實(shí)，可以賦能各行各業(yè)的合作伙伴，讓大家能夠享受邊緣計(jì)算所帶來的便捷，謝謝大家！