不同于傳統芯片產業我國的孱弱地位，無論是寒武紀還是地平線，中國公司在人工智能芯片領域正扮演引領角色，而隨著終端AI芯片的陸續成熟問世，必將加速人工智能走向終端的進程。
兩年前，余凱帶著幾個人從百度離職，創辦了地平線機器人 (Horizon Robotics)，一度讓人以為余凱也摻和到了機器人這個大熱的領域中。然而，這家公司卻是一家人工智能硬件公司，想做的是專門面向人工智能優化的處理器。
12月20日消息，嵌入式AI創企地平線發布其首款嵌入式人工智能視覺芯片——“征程”1.0處理器和“旭日”1.0處理器，面向智能駕駛和智能攝像頭，并落地智能駕駛、智慧城市、智能商業三大場景。至此，歷時兩年半，地平線的“芯片夢”塵埃落定。
地平線昨日正式發布了基于高斯架構的第一代人工智能視覺芯片，推出“征程”、“旭日”兩款AI處理器，基于第一代的高斯架構，分別針對安防和視頻監控領域，核心特點在于低功耗和低延遲。
據地平線首席芯片架構師周峰介紹，這款芯片還定義為協處理器，主要功能還是完成智能視頻的檢查識別等，真正應用會外掛AP來做應用，由六大部分組成，包括接口、圖像處理單元、CPU等，最核心的就是Alphanet，包括張量處理單元、存儲和認知引擎、邊緣學習模塊等，并把應用場景和芯片結構做了強耦合。
猶豫圖像和視頻中包含了非常詳細信息，提取語義信息非常消耗資源和時間，因此，地平線采用了關注模型和認知模型的數據流處理方式。關注模型是發現哪些信息是重要的，認知模型根據關注模型輸出結果處理有價值的信息。關注模型和認知模型的結合，使其算法的應用速度可以提升10倍以上。
一般模型是在服務器上通過大量數據采取通用方式得到的，當把通用模型部署到終端設備時，會有一個新的契機，根據新的應用來進一步調整模型更好適配環節，也叫邊緣學習。
圖中紅框是通用模型，綠框是邊緣學習結果，通過適當邊緣學習可以錯誤率降低50%以上。
周峰介紹：“深度學習中數據通常都是以張量的形式組織的，預測和推到都是張量計算獲得，張量數據大小不一，計算過程中容易造成數據通路的阻塞，我們打破了傳統組織乘法器的模式，將這些乘法器彈性方式組織起來，實現高效的處理器通路。彈性張量處理器可以組織成各類張量計算。”
處理器設計中有一種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：“我們峰值性能可以做到100%。我們把目前各類神經網絡計算得到平均乘法器利用率達到96%。”
如何將芯片落地場景才是關鍵。除了發布2款AI處理器外，地平線先還將其嵌入式視覺技術落地智能駕駛、智慧城市、 智能商業三大場景。地平線 CEO 余凱表示：“我們芯片就像開餐廳，需要各類作料滿足應用需求。所以需要強大編譯器靈活生成和部署，而且支持通用框架，我們提供一套工具鏈。”
平臺使用流程：選擇訓練樣本-選擇模型模板-配置參數-生成神經網絡架構-開始訓練-部署測試，平臺開放一氣呵成。
在智能駕駛場景中，地平線主要基于征程處理器提供后裝高級輔助駕駛系統（ADAS），在低功耗的情況下，對行人、紅綠燈、車輛等的監測。
地平線聯合創始人&算法副總裁黃暢談到，在智能駕駛場景中，關鍵是從圖像中提起有用信息，排除冗余信息。地平線采用關注模型（Attention Engine）+認知模型（Cognition Engine）的數據處理流模式。前者選取重要信息，認知模型在此基礎上進行深入分析。通過這種模式，算法的效果可提升10倍以上。
在智慧城市中，傳統的視頻處理面臨服務器成本高，存儲成本高的不足。而將處理器前置，就不需要那么多數據上傳到云端，可以降低帶寬，存儲成本也下降。
通過Demo的形式，地平線現場展示了智慧城市下的大規模人臉識別，通過其前端抓拍系統，能夠同時對200個目標進行檢測跟蹤識別。而這套高性能、低功耗大規模人臉抓拍智能攝像頭解決方案應用的正是“旭日”處理器。
在智慧商業場景中， 地平線也展示了其Demo應用，通過商場中人、貨、場的分析，對每一個顧客什么時間進入商場、關注、停留、消費等進行充分數據化，把商場數據信息進行建模，物理世界數據化，打造未來商業閉環。
高瓴資本創始人張磊表示：“我們在全球風險投資發現，中國發生一個很大變化，之前都是copy 2 China，現在都是源于中國的創新。但是在芯片這個領域這個改變剛剛開始，芯片被譽為工業糧食，是中國進口外匯第一商品，中國每年約2000億美元用于芯片。人工智能是國家未來最底層基礎競爭，需要硬件支撐，中國有很大機會。”
的確，不同于傳統芯片產業我國的孱弱地位，無論是寒武紀還是地平線，中國公司在人工智能芯片領域正扮演引領角色，而隨著終端AI芯片的陸續成熟問世，必將加速人工智能走向終端的進程。就像地平線強調的那樣：“未來10年不僅是人工智能席卷萬物的10年，更是我國芯片產業的黃金10年！”
但值得一提的是，地平線這兩款芯片的落地場景競爭激烈，以智能攝像頭的應用為例，主要一個就是安防領域，在這方面有安防巨頭海康威視、大華等，也有獨角獸計算機視覺公司商湯科技、Face++等，包括芯片領域的深鑒科技等都在圍繞攝像頭等安防場景進行布局，競爭尤為激烈。
如何快速落地場景，如何發現更新的落地場景和商業模式，都是地平線接下來面臨的問題。
