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| 本文作者： 張馳 | 2017-10-20 05:33 |
地平線(xiàn)CEO余凱與Intel高級(jí)副總裁&Intel Capital總裁Wendell Brooks
雷鋒網(wǎng) 舊金山當(dāng)?shù)貢r(shí)間2017年10月19日消息，Intel Capital今天公布將以6000萬(wàn)美金投資15家人工智能與大數(shù)據(jù)公司，這15家公司分別來(lái)自美國(guó)、加拿大、以色列、日本和中國(guó)，其中國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司地平線(xiàn)入選這次公布的投資公司名單。
與此同時(shí)，另一條更值得注意的消息是，地平線(xiàn)官方也在當(dāng)天同步公布完成近億美元的A+輪融資，其中Intel Capital是本輪融資的領(lǐng)投方，本輪投資中其他投資方還有嘉實(shí)投資、晨興資本、高瓴資本、雙湖投資和線(xiàn)性資本。
從Intel Capital這次6000萬(wàn)美金的總投資金額和領(lǐng)投地平線(xiàn)本輪融資的情況來(lái)看，地平線(xiàn)在Intel Capital此次出手投資金額中占了比較高的比重。
自1991年成立之后，Intel Capital在過(guò)去的16年時(shí)間里一共投資了超過(guò)1500家公司，總投資金額122億美金。根據(jù)官方統(tǒng)計(jì)，加上本次投資的15家公司，Intel Capital今年已經(jīng)投出5.66億美金。
本次投資的15家公司，其業(yè)務(wù)領(lǐng)域從人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全到自動(dòng)駕駛、深度學(xué)習(xí)加速器都有涉及，Intel Capital對(duì)這個(gè)大主題的概括是“數(shù)據(jù)”。
Intel高級(jí)副總裁、Intel Capital總裁Wendell Brooks表示，當(dāng)前的世界正在經(jīng)歷數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代。他提到一個(gè)Intel經(jīng)常使用的例子“到2020年，一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)每天在路上會(huì)產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)?！?/p>
按照不同的業(yè)務(wù)屬性，Intel Capital將這次投資的15家公司納入了數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全4個(gè)類(lèi)目，由此構(gòu)建圍繞數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈。這也是Intel今年頻頻對(duì)外提到的，從一家計(jì)算處理公司轉(zhuǎn)型成“數(shù)據(jù)”公司。
這次公布的15家被投公司名單：
數(shù)據(jù)分析 Analytics、Bigstream、LeapMind、Synthego
數(shù)據(jù)采集 AdHawk Microsystems、Trace、Bossa Nova Robotics、EchoPixel
數(shù)據(jù)管理 Horizon Robotics、Reniac、TileDB Inc.
數(shù)據(jù)安全 Alcide、Eclypsium、Intezer、Synack
地平線(xiàn)正式創(chuàng)辦于2015年的7月，2年時(shí)間，現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到300多人的團(tuán)隊(duì)，除了北京外，在上海、南京、深圳都設(shè)有分公司。在此前已經(jīng)公布的合作關(guān)系中：
地平線(xiàn)此前為美的提供了針對(duì)空調(diào)智能化的嵌入式解決方案；
為科沃斯提供針對(duì)掃地機(jī)器人的智能化解決方案；
與Intel合作，在2017 CES上推出基于Altera FPGA結(jié)合地平線(xiàn)自主IP架構(gòu)的ADAS技術(shù)原型；
此外，地平線(xiàn)也是頂級(jí)汽車(chē)零部件供應(yīng)商博世在ADAS系統(tǒng)和算法領(lǐng)域的合作伙伴。
地平線(xiàn)的兩項(xiàng)核心競(jìng)爭(zhēng)力，可以理解為算法與處理器IP。圍繞算法和處理器IP，目前他們正向智能家居、智能安防、智能駕駛等多個(gè)領(lǐng)域設(shè)計(jì)測(cè)試并量產(chǎn)交鑰匙解決方案。
在今天舊金山舉行的Intel Capital投資CEO會(huì)議上，余凱就講到，在數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)的背景下，“未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)每天在路上要產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的傳輸和處理是非常昂貴的。如果能夠提供一種解決方案，在終端上就對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理，既能降低成本、提高效率，同時(shí)也能提高數(shù)據(jù)的安全性?！?strong>所以針對(duì)邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)低功耗、低成本、高效率的處理器IP架構(gòu)，就是地平線(xiàn)找到的一個(gè)“甜點(diǎn)”。
目前在解決方案方面，地平線(xiàn)在去年就公布了針對(duì)智能駕駛應(yīng)用的雨果平臺(tái)，此外，在使用現(xiàn)有FPGA、GPU、CPU等現(xiàn)有處理器設(shè)計(jì)和提供交鑰匙解決方案的基礎(chǔ)上，地平線(xiàn)自主設(shè)計(jì)的基于高斯架構(gòu)的第一代芯片“盤(pán)古”也將很快公布。
可以透露的信息是，地平線(xiàn)的“盤(pán)古”是一款專(zhuān)為深度學(xué)習(xí)打造的處理器，主要用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的計(jì)算，應(yīng)用場(chǎng)景包括智能攝像頭、高級(jí)輔助駕駛ADAS等。盤(pán)古的功耗僅2W，能實(shí)現(xiàn)1080p@30fps的物體檢測(cè)、識(shí)別、追蹤，能同時(shí)識(shí)別250個(gè)目標(biāo)。
最后，9月底雷鋒網(wǎng)對(duì)余凱進(jìn)行了一次專(zhuān)訪(fǎng)。在這次采訪(fǎng)中，他和我們分享了他對(duì)于人工智能商業(yè)化的看法，內(nèi)部盤(pán)古芯片的研發(fā)進(jìn)程，以及地平線(xiàn)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域解決方案的思路與進(jìn)展。
以下是采訪(fǎng)實(shí)錄，由雷鋒網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉嫛?/em>
第一款處理器“盤(pán)古”的開(kāi)發(fā)過(guò)程是怎么樣的？
從2015年的10月公司成立3個(gè)月的時(shí)候開(kāi)始著手研發(fā)，之前是把團(tuán)隊(duì)組建起來(lái)。軟件算法團(tuán)隊(duì)順理成章，公司可以拉出一票人來(lái)，但硬件不是我自己特別熟的領(lǐng)域，要把硬件團(tuán)隊(duì)張羅起來(lái)。周峰（地平線(xiàn)首席芯片架構(gòu)師）是第一天就加入地平線(xiàn)了的。
一開(kāi)始花了幾個(gè)月時(shí)間先做算法軟件架構(gòu)的設(shè)計(jì)，軟件框架確定后開(kāi)始做硬件架構(gòu)，再然后是硬件的前端設(shè)計(jì)、后端設(shè)計(jì)。架構(gòu)驗(yàn)證也做的比較充分，花了很長(zhǎng)時(shí)間，因?yàn)椴幌Ｍ谝豢钐幚砥髯詈笞兂梢粔K石頭。還要買(mǎi)IP，比如ARM的IP。
另外由于我們不是賣(mài)處理器，所以還會(huì)先把后面偏應(yīng)用的工作做好，再對(duì)外發(fā)布產(chǎn)品。
芯片開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的情況是怎么樣的？
現(xiàn)在有幾十人，由周峰領(lǐng)導(dǎo)。
這款芯片如何兼顧不同業(yè)務(wù)的需求？
其實(shí)它是一個(gè)比較通用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理器，主要做圖像識(shí)別。
核心就是兩個(gè)場(chǎng)景，一是智能攝像頭，二是ADAS?？梢园褍蓚€(gè)場(chǎng)景的需求都收斂下，設(shè)計(jì)一個(gè)算法框架去處理，做一款芯片。未來(lái)我們會(huì)分成兩款芯片，但一開(kāi)始還不會(huì)做的這么精準(zhǔn)。就像巴菲特說(shuō)的，模糊的正確好于精確的錯(cuò)誤。
地平線(xiàn)是想做芯片加算法的整體解決方案，既然這樣，為什么一定要自己做芯片，而不是直接購(gòu)買(mǎi)？
不自己做處理器更好的話(huà)，當(dāng)然也不會(huì)去做，畢竟企業(yè)要做理性選擇，從成本與收益的角度去考慮問(wèn)題。
但我們自己做應(yīng)用，對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的獨(dú)特理解會(huì)成為我們特別的know how與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，做處理器也是希望與這點(diǎn)相結(jié)合。如果買(mǎi)通用處理器，可能跟不上我們的節(jié)奏，滿(mǎn)足不了對(duì)具體業(yè)務(wù)的需求。
現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)視覺(jué)，拿深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，功耗很難做得很理想。它計(jì)算力大，而且會(huì)產(chǎn)生很多中間數(shù)據(jù)，通用的芯片在性能上會(huì)很難達(dá)到要求。就像現(xiàn)在前裝ADAS上用的最多還是Mobileye，它自己做算法也做處理器，效率可以達(dá)到比較高。軟硬結(jié)合的話(huà)才能在效率上做到極致。
從應(yīng)用出發(fā)，從軟件上的需求往下走，就會(huì)發(fā)現(xiàn)硬件有些地方不是專(zhuān)門(mén)為軟件做的，以至于不夠好。就像其實(shí)自動(dòng)駕駛公司也不會(huì)在多套硬件上做方案，肯定還是就著一個(gè)硬件來(lái)做。那如果硬件自己做的話(huà)，會(huì)不會(huì)有可能更好呢，因?yàn)樾矢摺?/p>
什么時(shí)候開(kāi)始有這種軟硬結(jié)合的思路的？
在百度的時(shí)候開(kāi)始萌生這種想法。我比別人早幾年開(kāi)始做人工智能算法，好多年的時(shí)間也在思考，未來(lái)整個(gè)生態(tài)的演化路徑是怎么樣的，這里的關(guān)鍵區(qū)分度又會(huì)在哪。所以我們會(huì)稍微顯得不一樣，下決心要走軟硬一體的道路。
第一步我們還是做解決方案，我需要花五年的時(shí)間把解決方案做好，把嵌入式的人工智能解決方案做到世界第一。
為什么是五年？
第一款處理器花了兩年時(shí)間，后面會(huì)以一到兩年的速度迭代。我認(rèn)為還需要迭代兩次，讓軟硬件達(dá)到一個(gè)相當(dāng)高效的狀態(tài)。
地平線(xiàn)在駕駛上有哪些并行的產(chǎn)品項(xiàng)目？
現(xiàn)在有兩條線(xiàn)，一條是ADAS，一條是低速的自動(dòng)駕駛計(jì)算方案，會(huì)在今年的CES上有一個(gè)對(duì)外展示。
其實(shí)我們已經(jīng)有將計(jì)算方案賣(mài)給國(guó)內(nèi)的一些創(chuàng)業(yè)公司，未來(lái)有可能有公司用的我們的方案，也就是“地平線(xiàn)Inside”。很多自動(dòng)駕駛公司偏系統(tǒng)集成，做某個(gè)場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛加運(yùn)營(yíng)，與我們有合作的機(jī)會(huì)。
不同車(chē)企與供應(yīng)商之間對(duì)智能駕駛解決方案的需求有蠻大差異，怎么去平衡支持并行的項(xiàng)目？
我覺(jué)得還是要聚焦場(chǎng)景，就關(guān)注高速情況下的ADAS和低速的自動(dòng)駕駛這兩個(gè)場(chǎng)景。這樣需求比較容易標(biāo)準(zhǔn)化和收斂。
盤(pán)古還是主要關(guān)注在ADAS？
今年的盤(pán)古在自動(dòng)駕駛上主要服務(wù)于ADAS，下一代產(chǎn)品的目標(biāo)會(huì)是做軟件硬件的整體方案，用于L3自動(dòng)駕駛和有限、低速場(chǎng)景的L4自動(dòng)駕駛，并且會(huì)比較突出計(jì)算機(jī)視覺(jué)。
有沒(méi)有考慮過(guò)自己做自動(dòng)駕駛車(chē)輛的運(yùn)營(yíng)？
我們現(xiàn)在離運(yùn)營(yíng)比較遠(yuǎn)。做車(chē)輛運(yùn)營(yíng)的核心問(wèn)題和瓶頸是如何擴(kuò)展。比如，在一個(gè)小區(qū)運(yùn)行得很好，但怎么擴(kuò)張到其它地方？如果技術(shù)方案有對(duì)特殊場(chǎng)景的定制性和打磨，比如依賴(lài)一個(gè)小區(qū)的高精度地圖，那在其它小區(qū)也需要這樣，這會(huì)影響擴(kuò)張的速度。如果沒(méi)有高效擴(kuò)張的途徑，不會(huì)對(duì)市場(chǎng)造成沖擊力。
我們關(guān)注的是最核心的標(biāo)準(zhǔn)化部分，盡量少做特殊定制化的東西。開(kāi)發(fā)一個(gè)核心的計(jì)算平臺(tái)會(huì)比較標(biāo)準(zhǔn)化，具備復(fù)制的優(yōu)勢(shì)。
地平線(xiàn)認(rèn)為自己在自動(dòng)駕駛的產(chǎn)業(yè)鏈條上的什么位置？
自動(dòng)駕駛有兩種商業(yè)模式，一種是做供應(yīng)商，一種是自己做運(yùn)營(yíng)，這兩種的可能性都有。后者是從服務(wù)到產(chǎn)品到底層技術(shù)都自己做的垂直模式。
我們現(xiàn)在還是考慮做供應(yīng)商。自動(dòng)駕駛是個(gè)相對(duì)而言比較單一、目標(biāo)比較明確的任務(wù)，里面的協(xié)作鏈條其實(shí)越短越好，也越能解決問(wèn)題。未來(lái)自動(dòng)駕駛在感知到控制這件事上，從供應(yīng)商的角度上來(lái)看，不會(huì)有很多玩家，最后可能還是贏者通吃。
相比其它自動(dòng)駕駛公司，地平線(xiàn)如何突出自己的特點(diǎn)？
比其他公司更關(guān)注硬件，也更強(qiáng)調(diào)低功耗。未來(lái)的自動(dòng)駕駛對(duì)計(jì)算的需求會(huì)越來(lái)越復(fù)雜，尤其是到了L3、L4，場(chǎng)景更開(kāi)放也更復(fù)雜，這就要求提供單位功耗的計(jì)算能力。
做自動(dòng)駕駛一般有兩類(lèi)：一是自己做硬件，比如激光傳感器；一是純軟件公司，做多傳感器融合，使用現(xiàn)成的處理器。地平線(xiàn)還是強(qiáng)調(diào)軟硬件深度整合，更關(guān)注軟件在硬件上的效率，對(duì)系統(tǒng)發(fā)熱、可靠性也很關(guān)心。
為什么不直接做L4？
我們相對(duì)來(lái)說(shuō)更理性一點(diǎn)，風(fēng)格不一樣。這個(gè)世界應(yīng)該是多樣的，至于怎么定位自己，這與商業(yè)模式、公司的調(diào)性，以及創(chuàng)始人的風(fēng)格有關(guān)。
對(duì)于我們來(lái)講，還是首先對(duì)這件事有足夠的敬畏之心，就像Google天時(shí)地利人和都有，把Mountain View（Google總部所在地）的地圖都掃描了一遍，甚至連垃圾筒都能精確定位，但同樣很小心。
我的看法是，2020年乘用車(chē)到L3級(jí)別自動(dòng)駕駛會(huì)在高端車(chē)上出現(xiàn)，但也不是無(wú)條件的。L4還要再往后，不排除局部的園區(qū)做演示運(yùn)營(yíng)，但我覺(jué)得會(huì)是在非常限定的場(chǎng)景進(jìn)行，甚至像大學(xué)校園這樣的地方也不算限定場(chǎng)景，因?yàn)檫€是有很多突發(fā)情況，考驗(yàn)很大。
我認(rèn)為，L2、L3、L4這樣的劃分雖然是離散的階段，但中間其實(shí)是不斷升級(jí)的，比如奧迪A8雖然是L3，但更接近L2，因?yàn)樗拗屏撕芏嗍褂脳l件。未來(lái)會(huì)逐漸把這些限制條件去掉，整個(gè)過(guò)程不是離散，而是呈連續(xù)不斷升級(jí)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。
央視曾報(bào)道地平線(xiàn)基于比亞迪秦的一輛自動(dòng)駕駛原型車(chē)，可否介紹一下整體方案？
當(dāng)時(shí)用的是差分GPS、16線(xiàn)激光雷達(dá)，攝像頭等傳感器，核心想法還是開(kāi)發(fā)基于純視覺(jué)的方案，之所以有冗余，是希望用比較貴的傳感器去訓(xùn)練基于視覺(jué)的系統(tǒng)，這些傳感器相當(dāng)于會(huì)產(chǎn)生標(biāo)注數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，比如要知道基于攝像頭傳感器的行人距離，可以通過(guò)激光了解數(shù)據(jù)產(chǎn)生樣本，然后對(duì)視覺(jué)方案進(jìn)行增強(qiáng)。
地平線(xiàn)比較看重視覺(jué)方案，那對(duì)用到激光雷達(dá)等傳感器是什么樣的態(tài)度？
激光雷達(dá)主要是研發(fā)用，了解理想的定位系統(tǒng)是怎么樣的。我們的關(guān)注點(diǎn)還是基于強(qiáng)大的軟硬件平臺(tái)，做更依賴(lài)純視覺(jué)的方案，因?yàn)檫@樣能把成本降下來(lái)。
我還是相信第一性原理，既然人是依靠純視覺(jué)來(lái)完成駕駛的，那我們也希望能做到。不是說(shuō)不去做多傳感器融合，而是想基于視覺(jué)把系統(tǒng)做到人類(lèi)水平，再加上其它傳感器，使整個(gè)系統(tǒng)比人類(lèi)更安全。這是我的邏輯。
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