地平线创始人余凯:为智能终端设备装上“大脑”

余凯在地平线人工智能芯片发布会上。

硅谷传奇风险投资家Yuri Milner在与地平线创始人兼CEO余凯交谈时曾问道:“10年后,我们的生活将因地平线的存在而发生什么改变?”

余凯的回答非常朴实:“那时,你的身边将围绕着各种智能设备:自动驾驶汽车可以来到住宅门口接你,空调知道你睡觉时最舒适的温度是多少,冰箱知道你喜欢的食物即将吃完而自动为你下单购买……你身边的设备如同有五官,可以感知环境;有反馈,可以人机交互;有大脑,可以作决策判断。”

现在,地平线正在给一些终端设备装上“大脑”——经过两年多的研发,地平线自主研发的基于高斯架构的第一代人工智能视觉芯片已成功面世——这也是中国首款嵌入式人工智能视觉芯片。装上它,汽车将具有从感知、交互、理解到决策的智能,加快人们进入更安全、更便捷的自动驾驶时代的脚步。

为什么做人工智能处理器

2003年图灵奖得主、天才计算机学家阿伦·凯(Alan Kay)有一句名言经常为人所引用,那就是“预测未来最好的方法是创造未来”。他还曾提出一个信条:“真正认真对待软件的人应该做自己的硬件。”

有一个人一直信奉这个信条,他就是余凯。余凯是不折不扣的软件背景,他在机器学习等领域已有超过20年的积累。做硬件、做人工智能芯片对他来说,是“跨界”,是一个“并不擅长、并不那么懂”的领域。

“人工智能要在社会的各个场景落地、应用,只做软件是不够的,我们必须走出自己的舒适区。”余凯以地平线目前专攻的自动驾驶为例,吐露了地平线做车载智能芯片的初衷,“有新闻报道一个知名半导体公司称未来的车载处理器将达到500瓦的功耗。这是什么概念?这不是一个‘Running Car’,而是一个‘Burning Car’,这是不可接受的。所以我们要自己做自动驾驶的处理器。”

地平线将目标设置在“效率达到一千倍的提升”。“虽然很难,但我们必须要做。”余凯说,地平线信仰走软硬结合的路子,通过软硬结合实现效率的提升,真正去推动人工智能产业的革新。

敢攀“珠穆朗玛峰”

众所周知,芯片在汽车应用场景下对准确性、功耗、实时性(低延迟)、可靠性的要求高到惊人的地步。用余凯的话来说,车载智能芯片不仅仅代表着自动驾驶的未来,更是人工智能核心技术的“珠穆朗玛”。

“为什么要攀登珠穆朗玛这座高峰?因为我们的愿景足够大——希望到2025年,地平线成立十周年的时候,中国道路上有3000万辆L3、L4、L5的自动驾驶汽车。”余凯说。

地平线成立于2015年,从成立时起,地平线就提出做类脑芯片(BPU)的想法。而在这期间,世界上还有一家有互联网软件基因的公司“不安分地”去做人工智能处理器,这家公司就是美国的谷歌。2016年5月,谷歌首次对外披露谷歌TPU(张量处理器)。

“你可以说地平线这样一个小公司想法很大,我们提出要做BPU,也是从一个互联网软件背景的公司突破到硬件的无人区。”余凯说,“地平线看到的未来是人工智能处理器,也是国家科技竞争实力的制高点。未来中国的人工智能产业要腾飞,必须拥有‘航空发动机’,这个‘航空发动机’就是人工智能处理器。”

不止往前看三代

成立两年多后,地平线推出了面向智能驾驶的征程(Journey)1.0处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器。地平线联合创始人周峰介绍说,这是完全由地平线自主研发的人工智能芯片,采用地平线的第一代BPU架构,具有全球领先的性能:可实时处理1080p高清视频,每秒30帧,每帧中可同时对200个目标进行实时检测、跟踪、识别,典型功耗1.5瓦,每帧延时小于30毫秒。

“这两款芯片的共同特点,一是高性能,二是低功耗,三是低延迟,基本能满足常用的一些视频的智能应用。”周峰介绍说,征程1.0能够同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时监测与识别,同时满足车载严苛的环境要求以及不同环境下的视觉感知需求;而面向智能摄像头的旭日1.0处理器能够在本地进行大规模人脸抓拍与识别、视频结构化处理,可广泛用于商业、安防等多个实际应用场景。

据周峰介绍,目前地平线正在研制“计算速度大大提高、支持多传感器融合”的第二代“伯努利架构”,并预计将在2018年内推出。他还透露,2019年,地平线还要推出第三代的高性能的人工智能处理器,其架构将“可以支持最新的、最强的人工智能算法”,解决对图像语义三维环境建模的动态路径规划问题。

“地平线的梦想很大,它心中的远方很美。地平线的梦想不是让某一颗芯片搭载在某一个智能设备上。”余凯把地平线比喻成“开餐厅的”,为了满足不同用户的“胃口”,未来甚至会“开放厨房”打造一个软硬件都强大的生态环境:“我们做的事情是从软件到硬件,再到编译器、操作系统,去改变驾驶,去改变机器人,去应用到未来的方方面面。我们对于增量性的创新没有兴趣,我们要做的是颠覆性的创新。”(赵广立)

本文转载于科学网,原文链接:

http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2018/1/399681.shtm

原文发布于微信公众号 - 专知(Quan_Zhuanzhi)

原文发表时间:2018-01-14

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