2022年3月26日，在高层论坛上，地平线创始人兼首席科学家余凯博士发表了演讲，以下是演讲摘要：

　　首先，我想去呼应跟佐证一下昨天下午苗部长提到的，在智能操作系统跟芯片在产业里面所扮演的重要性。我们打一个比喻，我们认为它实际上是整个的创新生态的一个数字底座。我记得前不久陆奇博士提到，智能汽车这个产业是一个母生态，它其实驱动跟拉动了我们在材料、能源、交通基础设施、芯片、半导体技术、软件技术、智能驾驶、人工智能技术等方方面面的全方位的创新。那么在这个母生态的支持下面，我认为中国迎来了前所未有的产业以及科技创新的趋势跟机遇。

　　我们如果回顾过去历代智能终端，从个人电脑到智能手机，实际上都孕育了巨大的成功的科技公司，比如说微软、Intel、高通、苹果。那我们说第三代智能终端，毫无疑问是智能汽车，那么会发生什么?非常值得我们期待。

　　我们说智能汽车这样的一个产业窗口期，实际上让我们迎来了前所未有的机遇。首先，我们如果是回顾在PC以及智能手机时代，我们这次有什么不同?这次是说智能汽车、电动车革命的一开始，其实中国在整个的消费、在产品、在整个的市场就领先了全球。这样的一个产业的指引，让创新的发源地会在中国发生。

　　毫无疑问，中国的消费者对智能汽车的科技的、技术的拥抱，也是前所未有的。这样让我们在这样的应用场景里面可以去迭代我们的技术。因为我们很重要的一个观点认为，真正有市场竞争力的技术，它不仅仅是在实验室里面研发出来的，它实际上是在用户的体验中、反馈中打磨出来的。所以对于我们来说，这是一个很重要的认知。

　　比如我们讲操作系统，我们讲微软或者讲安卓，它是一个技术的领先吗?我们认为它一开始可能是技术的领先，其实到最后，实际上是应用生态的领先。因为有这么多的用户在全球，有这么多的开发者在全球，基于这样一个数字底座去创新、去开发各种各样的应用软件。

　　我们单看半导体产业，如果我们说每一个单个的手机它今天这样的一个芯片大概几十美金，现在大概十几亿的手机每年的销量，就这样已经促生了整个半导体领域最大的产业就是智能手机的芯片。如果我们问今天台积电的第一大产能用在哪一个垂直领域?一定是智能手机。

　　如果我们看未来2030年，每一辆单车的半导体的规模以及整个智能汽车的渗透率，毫无疑问，2030年半导体的第一大垂直应用领域会是智能汽车。所以这样一个产业的变革，一定会催生新的科技的玩家跟主导者。

　　我们国家政府从政策层面其实已经关注到这一点，从苗部长昨天的发言，包括在2020年还在疫情的年初，几个部委发布的智能汽车创新发展战略，其实已经反复强调了智能操作系统、车规级芯片、智能计算平台，在国家科技创新战略里面的重要性。

　　我们再回顾一下三代智能终端，非常精彩的科技故事。从PC时代到智能手机时代，我们都观察到一个现象，中国的企业家在面向消费者的终端产品的创新以及品牌的竞争力的打造，其实到最后都赢得很精彩。无论说在PC时代的联想，在手机时代的华为、小米、OPPO、VIVO。同样的，在智能汽车时代，可以说这场战役一开打，我们就已经呈现这样的事态，比如说在智能手机时代，IOS、安卓、ARM，我们毫无存在感。在智能汽车第三代终端，我们能不能够给出一个不一样的答案，就是说我们中国的科技公司，在智能芯片跟操作系统能不能够有所作为。这个是地平线需要去回答的，也是中国很多科技公司需要去回答的一个问题。

　　同样我们看到挑战跟机遇并存，今天中国已经成为智能电动汽车全球最活跃的市场，同时它也是全球的科技公司竞争的一个最激烈的角斗场。我举一个例子，无论是英伟达还是Mobileye，还是高通，包括地平线，我们最先进的智能驾驶的芯片，它的首发量产不是日本的汽车公司，也不是德国的汽车公司，都是中国的自主品牌。这样的例子可以举很多，可以说中国现在成为创新的一个策源地，所以地平线我们认为我们是主场作战，但是我们在中国市场其实面临的是国际竞争，所以也是有压力的。

　　可以说地平线从2019年开始到2020年到2021年，我们保持了每年推出一代高性能自动驾驶芯片的这样一个节奏，从征程2到征程3到征程5，它的算力不断推升，每一代芯片都很快的成功的量产。这里面我也提及一下我们跟理想汽车非常成功的合作，这里面我觉得最核心的一点是什么呢?是说在创新的时代，其实开放的协同始终是重要的。

　　比如说除了理想汽车打造了业界最强的AEB以及最快的时间去自主地全栈开发NOA的功能，包括这是世界上面第一个基于八兆摄像头的高等级的辅助驾驶的方案。但是更为特殊的是说，我们双方在一起合作的时候，实际上是在2020年的年底，可是理想汽车在2021年5月25号就已经量产，七八个月的时间，从项目启动到量产，这个实际上是创造了一个世界级的纪录。这个纪录的背后是我们认为一个重要的观点，创新的时代速度极端重要，同时要开放协同。就要把中间的边界打开，不要老想着这个是你的，这个是我的，然后藏着掖着，使得自动创新的效率变低。

　　李想同学昨天下午提出，去开源理想汽车开发的AEB算法，促进整个行业的技术的创新，而不是说把一个宝贝自个儿掖着。我认为这是一个非常高的格局，也是中国新一代的创新的科技企业应该有的姿势。后面我还会提。

　　地平线在去年我们交付了100万片征程芯片，车规级芯片的出货。到今天我们已经跟中国几乎所有的最大规模的主机厂有量产的合作，目前有40多个量产的车型已经交付或正在交付的过程中。更重要的是什么呢?因为芯片在整个信息产业的生态里面，它扮演的是最上游的角色，所以它天然的是一个生态的参与者，所以地平线今天跟我们的传感器厂商、跟我们的tier1厂商，跟各种各样的软件厂商、智能驾驶的技术的提供商广泛合作。我们今天跟上百家合作伙伴都在量产项目上面合作。这是打造信息产业时代的生态。

　　去年我们推出征程5的芯片，是一个大算力的超过100T以上的计算的高等级自动驾驶的芯片，它主要去对标的就是英伟达的Orin这样的高等级自动驾驶的市场。

　　我们要讲一下地平线怎么样从作为一个新晋的玩家、作为一个中国的创新企业，我们怎么去独特的思考，而不是随大流的去思考在今天这个后摩尔定律时代我们怎么创新。这个里面就是当别人都讲算力多少T多少T的时候，我们要去思考我们独特的创新的差异化的打法，这个就是我们提出来的“AI时代的新摩尔定律”。

　　我们认为在整个的物理的摩尔定律趋缓的情况下面，我们不能再依靠去提升晶体管的密度去持续的提升计算性能。在人工智能时代，我们提出一个新的指标，与其算力大，不如算得快。我跑这样的神经网络的算法，能不能在单位时间、单位成本里面去算更多的数据，我们认为在大数据时代，在人工智能时代，这个应该是我们新的优化指标。我们把这样一个优化指标分解成三个因素。

　　第一个因素，我们可以看到就是峰值的算力，峰值算力其实就是旧摩尔定律时代大家不断去提的峰值的TOPS。但是大家可以看到，TOPS并不是这里面唯一的指标，因为它还关心我有这么多算力资源，我到底有效利用了里面的百分之多少。这个东西其实取决于我们创新的架构设计，取决于我们的操作系统、我们的编译器、我们的动态运行库。

　　其次还有第三个指标，是人工智能的软件算法，这些年它的架构不停地在演变。可以说在未来的20年，我们还可以看到人工智能的软件的算法的理论会持续地去发生很大的变化，意味着我们怎么样让我们的芯片架构能够去适应变化中、演化中创新的软件算法。

　　所以把这三个指标放在一起，我们认为是导致在人工智能时代的摩尔定律。

　　无独有偶，2020年《科学》杂志发表麻省理工学院学者的这样一篇论文，他们提出一个观点，在后摩尔定律时代，在整个计算的顶层设计还有巨大的空间去提升计算性能。这篇文章里面讲到，在计算的底层的Bottom，实际上就是传统的摩尔定律，靠提升晶体管的密度跟先进的制程去提升计算性能。但是这条路已经走到头了。我们现在已经到了5纳米、3纳米，那么你还能说逼近原子的尺度，就是0.1纳米吗?这是不可能。

　　那么怎么去提升呢?在计算的顶层，这里面包括基础软件，其实就是操作系统，包括软件算法的创新，还包括创新的硬件架构，他们对这样的一个后摩尔定律时代计算性能的提升的观点跟我们在2016年提出来的人工智能计算的新摩尔定律可以说是如出一辙。

　　针对这样一个创新的指导思想，我们去设计高性能的自动驾驶的处理器的架构，我们叫BPU(Brain Processing Unit)。这里面我们采用了大量的创新型的先进技术，包括高性能、低延迟的数据并发的处理技术，包括我们用脉动阵列去提高它的并行的速度，包括我们用进程计算使得存储跟计算不像是那么的泾渭分明，而是紧密结合在一起。因为我们意识到实际上数据的IO、数据的访问和传输产生的能耗有可能比计算还要大，所以我们要让存储跟计算在一起。还有包括稀疏化等等的优化跟处理。

　　我们基于新的摩尔定律去设计的比如征程5的芯片跟现在英伟达旗舰级的Orin芯片去比较的话，我们会发现尽管我们只用一半的芯片面积、一半的计算资源，但是我们在用先进的神经网络来做计算的时候，能够得到相当的计算性能，尤其是更先进的神经网络。我们看这上面的柱状图，我们可以看到从VGG到ResNet到更新的EfficientNet，实际上是整个人工智能行业在过去的五到六年的时间里面，不断推出更先进的网络。我们发现地平线的芯片架构对越先进的神经网络，我们的加速性能越高。

　　同时，我们也发现，我们往往用更低的功耗去完成更多的数据的计算，如果我们除以单位的功耗的话，我们往往能够发现我们跟英伟达的计算效率是两倍到三倍的提升。这个对于自动驾驶是非常重要的，为什么呢?因为自动驾驶不像是数据中心，有无限的能源的供给，并且有非常好的散热的冷却的系统，在四个轮子上面，实际上它的工况是非常恶劣的，所以对于低功耗的高效计算非常重要。

　　前面讲的是我们创新的芯片架构设计，我们从芯片到OS，这个里面我们要去关注一点，就是在历史上面，芯片跟OS其实从来不分的。我这里面也摘抄一下，昨天苗部长也提到习总书记的这样一段话，我在网上还找了一下。习总书记说了很有意思的一个观察，他说“美国有个所谓的‘文泰来’联盟，微软的视窗操作系统只配对英特尔的芯片。”其实这是个非常细致的观察，很多人都没有注意到，为什么两家商业公司要组成这种排他性的联盟，这是非常违反商业规律的。因为任何一个商业公司都不想被另外一家公司所绑架，希望有更多选择。为什么这两家公司要这样一对一的结成这种联盟?

　　可是我们实际上发现，这还不是一个偶然的现象，它在整个信息产业的历史上面，我们凡是看最成功的、最有广泛生态的操作系统，它往往选择一家芯片架构做紧密的联盟。比如说Windows跟Intel，就是刚才习总书记讲的文泰来联盟。包括智能手机时代的Android跟ARM之间的联盟。包括人工智能时代，英伟达自己的操作系统CUDA跟英伟达自己的GPU的架构的耦合。为什么会这样?

　　其实昨天苗部长也讲到了，你在安卓上面开发的一个输入法，如果要移植到鸿蒙系统上面的话，你发现很难。主要是因为只有软件和硬件的高度协同，才能导致计算的效能。那么也就意味着当这个软件在一个芯片架构上面优化的很好的时候，它很难迁移到另外一个芯片架构。所以这个是信息产业软件、硬件发展的规律。

　　我们在想，如果我们要把地平线的征程芯片打造成中国自动驾驶芯片的底座，那么我们是不是要对它配一个操作系统?所以这是一个很自然的思考。

　　所以地平线在去年我们也对外去推介提出我们要打造开源的实时的操作系统，我们叫TogetherOS，TogetherOS其实从它的名字顾名思义，我们就认为操作系统从一开始就应该是开放的，从一开始就应该是开源的，从一开始就应该是大家一起参与的。所以我们现在联合了国内很多的主机厂在一起去联合地开发，同时我们也抛出一个观点，我们认为操作系统是不应该挣钱的，它就是应该去作为一个公共的技术的资源，大家一起携手去推进这样的操作系统的生态。

　　这样可以看到在地平线的征程芯片之上，我们支持了现在主流的Linux、QNX、ALiOS、鸿蒙，这些主流的操作系统。但同时我们也专为智能汽车去打造一个开放、开源的、大家广泛参与的不带商业目的的TogetherOS。

　　在TogetherOS之上去支持各种各样的应用软件，同时我们也提供各种开发工具、工具链以及在云端的训练，包括数据管理以及仿真的平台。再上面就是面向智能驾驶、智能交互、整车的娱乐导航，去建设各种各样的解决方案。

　　我们还在进一步想，我觉得这样做得还不够，因为我们作为在科技时代的新一代的创业者，我们认为一定要把开放这件事情去不断地推进，我也特别的赞同理想昨天提出来的，把AEB自己开发出来的量产级的算法去开源出来，去推进整个行业的进步。我们还在进一步的思考，能不能做得更加开放。这个是我们现在的商业模式，基于我们的芯片，那上面开源的操作系统，在上面各种各样的应用软件。

　　我们是不是也可以去支持我们的一些整车厂，它自主地去开发差异化的、具有核心能力的自动驾驶的芯片?我们去提供，这背后地平线不断积累了BPU的架构，就有点像今天ARM的模式，我们认为ARM是一个很值得学习的公司，他们实际上推进了在物联网时代跟在智能手机时代全球的产业创新的进步。在这里面我们提供一个BPU的IP的授权，包括整个BPU的软件支持的包以及芯片的参考设计，包括各种技术支持，支持我们的一部分的主机厂去开发自己自研的芯片。当然我们也同时提供地平线自己的征程芯片，因为我们认为并不是所有的主机厂都应该去开发自己的芯片。这个带来的好处，当然就是提升我们主机厂差异化的竞争力，加快他们研发的创新的速度。

　　我把芯片公司跟主机厂的一个合作模式做一个形象化的总结。如果看第一行的话，我们认为是叫Mobileye模式，是说在智能驾驶领域把架构、芯片以及操作系统和智能驾驶的软硬件系统全部开发完了以后，然后交付给整车厂。也就是说整车开发就跟自动驾驶的整个技术开发的过程完全没有参与，就是一个黑盒系统。在过去的20年的时间里面，这个是成功的，因为那个时候智能驾驶并不是像今天这样，是你追我赶的百舸争流的创新的趋势。但今天这种协同方式是远远不够的，为什么呢?我们只要把前面比如说BPU、SOC操作系统、自动驾驶的操作系统交付到整个开发，这样的创新周期会六到七年的时间，所以这样的主机厂一定是落后于其他的主机厂，在这种创新的速度上面是落后的。

　　第二行，英伟达模式，英伟达把它的BPU的GPU的架构开发成芯片，它自己包上它自己的操作系统CUDA，然后去让业界开发自动驾驶的软硬件的系统。这个时候其实我们的整车开发实际上是参与了自动驾驶的开发的过程，甚至是主导自动驾驶的创新实际上是跟整车开发是一起的，这样就有了更强的创新的协同。

　　我们把第三行看作是叫TogetherOS模式，就是我们把BPU跟SOC这样的芯片开发完了以后，它中间的底层软件，通过开源、协同、开放的模式跟整车在一起，这样的话整车的开发不光是整个是自动驾驶的应用软件，而是它怎么样去深入它的操作系统的底层，能够更高效地去调用操作系统之下芯片的资源。

　　举例来说，实际上我们跟理想汽车为什么在开发的过程中，量产、协同的速度能那么快?其实我们就是以非常接近这样的模式在开发。

　　第四行就是BPU的授权模式，BPU授权模式是什么呢?整个整车的开发可以完全跟芯片到操作系统到整个自动驾驶的软件高度的协同，完全的透明。对于整车的迭代的速度，会以特斯拉的这种迭代速度，大家其实可能意识到这一点，特斯拉实际上是这些事情都在做的。

　　所以我们认为一定会有一些玩家，它其实追求这样的迭代的速度，因为我们认为到智能汽车的时代，它整个用户的体验的逻辑跟以前传统燃油车时代迭代的逻辑不一样了，以前是面向供应链优化流程导向的形态，现在会变成越来越像手机这样的海鲜市场，意味着如果你能像苹果这样领先你的竞争对手哪怕六个月，而且持续领先，你就赢了。

　　所以我们认为，在智能汽车时代打造更加开放的创新生态是非常重要!

　　这一页我举个例子去讲ARM实际上是非常值得学习的一个榜样，它们因为走出了传统的芯片公司不一样的路线，去开放自己的芯片的架构授权，加速了整个产业迭代周期的速度，让专业的人干专业的事情，到最后实际上导致了今天不论是ARM+Android在智能手机繁荣的生态，也包括今天整个物联网的创新的生态。

　　这是我最后一页PPT，就是讲地平线的一个思考。在PC时代，我们有Intel、有Windows。在智能手机时代有ARM、有安卓。在智能汽车时代是不是可以打造一个Journey Together的开放开源的创新生态，这个就是我们对于在智能汽车时代的数字底座的一个思考。