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現(xiàn)在真正要做的是把封閉道路和城區(qū)領(lǐng)航打磨得絲滑可用。

一邊是在輿論和資本市場(chǎng)高歌猛進(jìn)的人工智能，一面是屢次跳票、資本撤退的自動(dòng)駕駛。

在人工智能領(lǐng)域工作27年，中國(guó)自動(dòng)駕駛芯片企業(yè)地平線創(chuàng)始人兼CEO的余凱如何看待這種矛盾？

4月1日，在中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)上，余凱就高階智能駕駛在中國(guó)大規(guī)模量產(chǎn)落地的前景和阻力，地平線下一步在大模型領(lǐng)域的技術(shù)布局，以及人工智能與人類的關(guān)系進(jìn)行了深度剖析。

城區(qū)NOA離真正可用還需至少三年打磨

“當(dāng)前用戶對(duì)駕駛的需求真的是無人駕駛嗎？數(shù)據(jù)顯示，87%的用戶真正要的是駕駛過程中那種輕松感，消除緊張和疲勞?！?/p>

余凱認(rèn)為2022年自動(dòng)駕駛行業(yè)遇冷，各大車企開始回歸駕駛輔助的現(xiàn)象背后，是行業(yè)回歸冷靜、回歸商業(yè)本質(zhì)和用戶價(jià)值。

從用戶價(jià)值出發(fā)，在中國(guó)，智能駕駛提供AEB、LCC等主動(dòng)安全類功能是及格線，諸如高速NOA等L2+級(jí)高階智能駕駛輔助能力的出現(xiàn)，是由用戶的體驗(yàn)需求所驅(qū)動(dòng)產(chǎn)生。

2022年，由前視、周視、環(huán)視在內(nèi)超過10個(gè)攝像頭，和毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)組成的高速NOA硬件方案開始在多個(gè)品牌車型上量產(chǎn)落地。目前業(yè)界頂級(jí)水平約為百公里接管一次。

2023年，包括蔚小理、阿維塔、毫末智行等多家車企和供應(yīng)商都會(huì)推出L2++級(jí)的城區(qū)NOA功能，目前普遍是20-30公里接管一次?！俺鞘蠳OA起碼要研發(fā)至少三年才會(huì)得到較好的體驗(yàn)?！庇鄤P表示。

因此，余凱認(rèn)為行業(yè)內(nèi)的各家不必為自動(dòng)駕駛所焦慮?！艾F(xiàn)在到2025年真正要做的是在合理性價(jià)比上，把高速、環(huán)線等封閉道路的領(lǐng)航功能做到絲般順滑，同時(shí)投注相當(dāng)?shù)臅r(shí)間和精力將城區(qū)NOA做到真正可用。”

Δ 現(xiàn)代汽車架構(gòu)

未來，隨著算法、數(shù)據(jù)、工程都逼近上限后，余凱估計(jì)數(shù)百TOPS算力能夠?qū)⒊菂^(qū)NOA做得不錯(cuò)，而要實(shí)現(xiàn)廣泛區(qū)域內(nèi)的自動(dòng)駕駛，恐怕需要上千TOPS的算力。

對(duì)于未來十年，余凱認(rèn)為L(zhǎng)3和L4級(jí)有限自動(dòng)駕駛尚不會(huì)真正實(shí)現(xiàn)。

面向目前漸進(jìn)式的技術(shù)量產(chǎn)路線，在法律法規(guī)層面仍需由人類司機(jī)負(fù)責(zé)，才能推動(dòng)繼續(xù)的技術(shù)投入和創(chuàng)新。完全的自動(dòng)駕駛則要在車云協(xié)同的自動(dòng)駕駛汽車專用道路上來實(shí)現(xiàn)。

打造面向大模型的下一代計(jì)算架構(gòu)

在高階智能駕駛功能大規(guī)模量產(chǎn)落地的預(yù)期之下，作為行業(yè)內(nèi)為數(shù)不多取得車規(guī)級(jí)認(rèn)證的自動(dòng)駕駛芯片企業(yè)，地平線的產(chǎn)品已在50多款車型上實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，前裝定點(diǎn)車型超過120款，接近300萬片車規(guī)級(jí)自動(dòng)駕駛芯片出貨。

Δ 新的電子電氣架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生

在與芯片深度耦合的算法領(lǐng)域，地平線在三月作為第一作者提出了一個(gè)基于Transformer端到端的自動(dòng)算法框架，首次將檢測(cè)、跟蹤、預(yù)測(cè)、建圖、軌跡預(yù)測(cè)端到端的用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全部架構(gòu)完成。這意味著有可能像ChatGPT一樣用端到端大規(guī)模數(shù)據(jù)去訓(xùn)練一個(gè)完整的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

未來，地平線將構(gòu)建面向大參數(shù)（如GPT-3約1750億參數(shù)，GPT-4約1萬億參數(shù)）的 transformer的統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算效力和功耗的高效平衡。

“當(dāng)參數(shù)規(guī)模多了之后，實(shí)際計(jì)算可能不是最消耗功耗的地方，反而是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和調(diào)用。在這當(dāng)中我們要去構(gòu)建例如三級(jí)分層的存儲(chǔ)架構(gòu)，以優(yōu)化大參數(shù)下的帶寬瓶頸，從而提升計(jì)算效能，使車載功耗能夠支撐Transformer大參數(shù)的計(jì)算?！?/p>

余凱還表示，地平線ARM+安卓的商業(yè)模式已經(jīng)鎖定了一個(gè)主機(jī)廠，同時(shí)還有一個(gè)在深度洽談?！皩?duì)于車企自研自動(dòng)駕駛芯片需從研發(fā)成本和保持競(jìng)爭(zhēng)力兩個(gè)方面慎重考慮。如果銷量預(yù)期不到100萬輛，資金效率其實(shí)是算不過賬的?！?/p>