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  对话地平线创始人余凯:软硬件结合在边缘计算领域机会最大简介:在高级别的自动驾驶和无人驾驶方面,20♀♀♀♀♀♀25年以前中国都不会有大规模的商业运营,这个阶段中光♀♀♀♀→的核心市场会是辅助驾驶,地平线最终目标是租♀♀♀■无人驾驶的处理器。作为中国(AI)锈♀♀【片的开拓者,地平线已然成为业中的♀♀≠佼者。地平线创始人兼首镶♀♀’执官余凯近日接受了第意♀♀』财经独家专访,分享了他对AI技术发展、租♀♀≡动驾驶业前景、中美AI企业合♀♀∽骶赫以及科学家创业的♀♀±斫夂涂捶āS嗫的重要观点包括:人工智能时代,♀♀∪碛布紧密结合将是技术和业趋势b♀♀‖最有效的方式是软件和硬件在一家公司里面做,但协同♀♀∮布和软件,除了技术的挑战外,还♀♀〈嬖诠芾矸矫娴奶粽健T诟呒侗鸬淖远♀♀’驾驶和无人驾驶方面,2025拟♀♀£以前中国都不会有大规模的商业运营,这个阶♀♀《沃泄的核心市场会是辅助驾驶,地♀♀∑较咦钪漳勘晔亲鑫奕思菔坏拇理器。长远♀♀±纯矗中国的进步和开放解♀♀~是长期大趋势,市场烩♀♀♂越来越大,而美国在中国产业链中扮演的角色肉♀♀≡无可替代。未来,中国将涌现出更多科学家创意♀♀〉的案例,资本对科学家创业的投入风险糕♀♀↑小,产业资本将成为其♀♀〖崾档淖式鹛峁┓剑同时也会受益于这些企意♀♀〉的技术突破。软硬件结合和边缘计算第一财锯♀♀…:人工智能正在重塑整个经济流程和赦♀♀√业世界。你一直强调软硬件结合,♀♀〉仄较呶什么将软硬件结合作为公司的战略切入点b♀♀】余凯:地平线更多被称呼为人工智能芯片公司,♀♀〉软硬件结合从一开始就是我们的测♀♀∵略,从来没变过。软硬♀♀〖结合从做硬件的人来看是一件蛮奇怪的♀♀∈虑椋但我从软件公司创业去做硬件,其实天然就粹♀♀▲有软硬件结合的基因。2015拟♀♀£的时候我认为在人工智能领域只做软件是不的b♀♀‖人工智能要推动大规模的应用落地一定♀♀∫从软件到硬件,真正去提升肉♀♀∷工智能计算的效率。在人工智能时代b♀♀‖软硬件结合将更为紧密,最有效的方殊♀♀〗是软件和硬件在一家公司里面做,地平线想要做未来♀♀』器人的操作系统和芯片,结合在一起做。第一财锯♀♀…:这是你当时离开百度肉♀♀ˉ做AI芯片的原因吗?余凯:作为最早把深度学习应逾♀♀∶在互联网业的公司,百度和谷歌当时垛♀♀〖遇到了算力不足的问题。我在百度做人工智能深度学镶♀♀“算法的时候,就看到用计算机图形芯片b♀♀〃GPU)进运算不是那么♀♀「咝В基于这个原因我决定自己创业♀♀♀。地平线是中国第一家做人工智能芯柒♀♀‖的公司,2015年7月成立,谷歌在2016年第一次对♀♀⊥庑布他们的TPU(张量处理器),不过♀♀」雀枘诓坑Ω迷缇推舳这个项目了。第意♀♀』财经:软硬件结合目前是否已经成为人工♀♀≈悄芤岛褪谐〉墓彩逗椭髁髑魇疲库♀♀∮嗫:还不是。我觉得很多公司还是柒♀♀~纯硬件的,真正的软硬结合的芯片公司,我目前关注♀♀〉降闹挥泄雀琛⒌仄较咭约坝⑻囟♀♀←收购的无比视(Mobileye♀♀。。第一财经:既然软硬件结合对效骡♀♀∈十分重要,那为什么大家目前又♀♀∶挥卸颊饷慈プ觯坑嗫:软硬结合最早可以追溯到图灵解♀♀”获得者艾伦凯伊(Alan Curtis Kay)的观碘♀♀°,但是产业界中真正跟进的企业只有苹光♀♀←,苹果创始人乔布斯封♀♀∏常推崇软硬件结合。为什么大家♀♀∶挥卸颊饷慈プ觯恳蛭它的壁垒很高,既需要有超氢♀♀】的软件算法创新能力,又要有能做♀♀≡创硬件核心架构设计的世界一流专家。我们逾♀♀⌒非常强大的软件算法团队,现在有接近200位研锯♀♀】人员从事算法开发,而一些♀♀∑笠荡邮滤惴开发的可拟♀♀≤只有几个人。另外,硬件本身的架构设计意♀♀―有原创性。中国在过去20拟♀♀£一直都没有诞生特别强大的芯片设计公司,衡♀♀≤多大公司芯片的核心架构♀♀《际谴油夤公司买来的,没有真正肉♀♀ˉ做芯片相关的原创设计,原因是芯片原创设计门尖♀♀△很高。不仅如此,还有更重要的一点,硬件设尖♀♀∑和软件创新两个体系的流程并不相同,要把两♀♀≌呱疃冉岷掀鹄矗协同硬件和软件♀♀≡谡个研发路径和项目规划上的配合,难垛♀♀∪要远超单一维度的软件和硬件。斥♀♀↓了技术的挑战以外,管理方面也存♀♀≡谔粽健5谝徊凭:如何棱♀♀№解这里的管理挑战?余凯:举个例子,谷歌收购菱♀♀∷智能家居公司NestLabs,花了32亿美元。NestLabs是由氢♀♀“苹果员工,也就是被称为iPod♀♀≈父的托尼法德尔(To♀♀ny Fadell)创立的。苹果是高度肉♀♀№硬件结合的公司,并且苹果的管理形式是独测♀♀∶式的,NestLabs也一定程度继承了这种传统;然而,♀♀」雀枋侨砑开发公司,其管理相当民主化。谷♀♀「枋展毫NestLabs以后,双方管理矛盾意♀♀』直不能调和。谷歌背景的工程师和苹果背景的工♀♀〕淌很难在一起工作,导致软件和硬♀♀〖的协调非常难。NestLabs刚刚创意♀♀〉的时候很受关注,因为他们♀♀∫领了智能家居业,其智能家居三♀♀〖套当时非常流。谷歌通过将法德尔库♀♀―除试图去解决这个问题,但最终的结果是NestLab♀♀s如今已经没人关注。他们的整合不是很成功b♀♀‖恰恰说明了做软硬结合既有技术的挑战,也有管棱♀♀№的挑战,地平线也面菱♀♀≠这些挑战,只是我们目前解♀♀♀决得还比较好。第一财经:如何看待通用芯片和专逾♀♀∶芯片(人工智能芯片)的♀♀」叵担康仄较呷绾味ㄎ蛔约涸谛酒市场的位置?逾♀♀∴凯:我们过去认为CPU是通逾♀♀∶芯片,一般认为通用芯♀♀∑应该是万金油,做什么都可以,但如果CPU用来租♀♀■深度神经网络计算的话,效率低到让人难以忍受♀♀ J导噬希没有所谓的通逾♀♀∶芯片。CPU是序列执的架光♀♀」设计,适合逻辑计算,但神经网络计算是大量并♀♀〖扑悖大量神经元是同时开关、同时处理、♀♀〔⒋理的,是感知计算。如果我们用“逻辑尖♀♀∑算或感知计算”、“服务器或终端♀♀♀”对芯片公司进划分,可以看到英特尔是♀♀♀“逻辑计算+服务器”、英伟达是“糕♀♀⌒知计算+服务器”,AR♀♀M是“逻辑计算+终端”,而地平线属于“感知计♀♀∷+终端”。不论是数据♀♀≈行幕故侵斩耍随着数据的增加和人工智能相光♀♀∝需求的增加,未来人工智能相关的感知计算占比肯定意♀♀―高于逻辑计算。第一财经:除了感知♀♀〖扑悖为什么选择终端市场?余凯:其实这个问题♀♀【褪俏什么软硬件结合在边缘计算(靠近数据♀♀≡赐范思扑悖┝煊蚧会更大。服务器端不殊♀♀∏不需要软硬结合,只是软件和硬件库♀♀∩以分得更开一点。相对终端而言,服务器可以♀♀〔宓纾对功耗要求较低,对实时性要求也不高。但未♀♀±吹闹斩硕际怯玫绯氐模对于效率更敏感,要求♀♀∪碛布更协同。在数据计算方面,边缘计算和中央计算吴♀♀〈来在市场份额方面将平分秋色b♀♀‖大数据训练在中央计算,而数据尖♀♀∑算执在边缘计算,两者是相互配合的关系♀♀ O衷诒咴导扑阏急然购苄。互联网巨头都是以云计算♀♀∽魑出发点和根据地。从市场的重要锈♀♀≡和空白点两个角度来考虑,我们选择这个市场定♀♀∥弧4幼远驾驶到物联网第一财经:目前的深度学习♀♀”蝗衔是专用人工智能(ANI),为什么地平线♀♀〕闪⒘送ㄓ萌斯ぶ悄埽AGI)团队?余凯:未来5♀♀〉10年的时间里,边缘人工肘♀♀∏能芯片肯定会从感知到决策,比如,汽车未来会♀♀∮懈兄、也会做决策,吴♀♀〈来汽车也是一种形态的烩♀♀→器人。如何让人工智能在不肉♀♀》定中做决策?这是通逾♀♀∶人工智能要解决的事情。目前深度♀♀⊙习主要是做感知,如果要过渡到通用人工智能,还需意♀♀―引入增强学习和迁移学习,引入一些博弈论的概念,这♀♀♀些能让人工智能从被动的训练变成主动的学习。以自♀♀《驾驶为例,如何验证自动驾驶的安全锈♀♀≡?自动驾驶的安全性应该在极端♀♀√跫、意外情况下去测试。意外情况指的就是训练数据♀♀≈忻挥械那榭觯所以目♀♀∏暗纳疃妊习和训练并不能保证汽车有足够的安肉♀♀~性,必须要去从大数据训练过渡到未来的人光♀♀・智能自我推理、决策。这是我免♀♀∏特别关注的方向,这也是我们成立通用人工肘♀♀∏能实验室并会有很大外♀♀《入的原因。第一财经:相对于深度学习的专用人工智拟♀♀≤,目前通用人工智能发展很慢,未来这方面♀♀』嵊惺裁赐黄疲坑嗫:可以解决任意问题碘♀♀∧通用学习是很难的,但集中于专门领域的通♀♀∮醚习更可能被突破,比如在围棋领域的通♀♀∮萌斯ぶ悄芫头浅3晒Α♀♀。如果聚焦自动驾驶,在这个领域进强人工智能算法的♀♀】发,是很有可能突破的。第一财经♀♀。核档狡车,你如何看待自动驾驶的未来?这♀♀「隽煊蚧嵊惺裁囱的时间节♀♀〉悖坑嗫:自动驾驶是很宽泛的概念♀♀。包括L1、L2级别的辅助驾驶、L3以上级别的租♀♀≡动驾驶和无人驾驶。在高级别的自动驾驶♀♀『臀奕思菔环矫妫我认为2025年以前中国都不会有大规模♀♀〉纳桃翟擞。中国的汽车企业并免♀♀』有像通用那样投入大资金去研究租♀♀≡动驾驶,研究进展也远不及谷♀♀「琛A硗庵泄路况,包括司烩♀♀→和人为的可预测性远不如美国,♀♀∽远驾驶的难度会高很多,即使谷歌的技术在中♀♀」也不一定好用。第一财经:拟♀♀∏在2025年之前我们能做什么?余凯:2025年之前中♀♀」的核心市场会是辅助驾驶,也就是说现阶垛♀♀∥人工智能的目标不是替代司机,而是去提升♀♀〖菔坏陌踩性、舒适度和便利度。地平♀♀∠咦钪漳勘晔亲鑫奕思菔坏拇理器,在♀♀〉酱镎飧瞿勘曛前,一路上也都会有收获。第一财经:除♀♀×似车,地平线还做什么?余凯:地平♀♀∠吖刈⒌囊恢笔橇礁隽煊颍一个是汽♀♀〕担另一个我们内部叫智能物联♀♀⊥(AIOT),在这两个方向上未来10到20年垛♀♀〖不太会变。我们聚焦遭♀♀≮那些会通过边缘人工智♀♀∧芗扑惚恢厮艿囊担包括智慧城市、智慧零售、生♀♀〔制造、智能家居等。而对于意♀♀▲这类主要依靠云计算的业,我们就不涉足了♀♀♀。为什么将汽车从智能物联网中分出来,是因为汽车♀♀∫凳翟谔特殊了。我们在智♀♀』鄢鞘蟹矫嬷饕做底层核♀♀⌒募际跗教ǖ母衬苷撸你可以♀♀“盐颐窍胂蟪墒钦飧隽煊虻挠⑻囟,或者英特尔遭♀♀≠加上系统供应商。第一财经:这意味着在智慧城市建赦♀♀¤中,地平线和大家都可以成为合作伙伴?余凯:地♀♀∑较弑旧聿蛔錾璞福不租♀♀■产品,不做经销商,不做业的♀♀〗饩龇桨福而是去赋能产业菱♀♀〈条里面的合作伙伴。也就是说,我们不直接和♀♀〖追阶錾意。比如阿里♀♀“桶秃吞谘叮在智慧城市领域它免♀♀∏不是我们的竞争对手,它们并不提供边遭♀♀〉化的计算方案,我们可以赋能他们。♀♀〉谝徊凭:那么地平线主要的竞争对殊♀♀≈来自于哪里?余凯:地平线这样强碘♀♀△核心底层技术的企业在拟♀♀】前产业环境下是高度稀缺的,♀♀≈泄过去最忽视的是地平线♀♀∠衷谧龅氖虑椋所以在中国我们目前没逾♀♀⌒太大的竞争对手。如果从产业上看,♀♀≈饕的竞争者还是美国公司。第一财经:从这个角度♀♀。你如何看待中美贸易摩擦和技术竞争?♀♀∮嗫:我倒不是特别担锈♀♀∧中美贸易问题。中美关系一定会有一个平衡碘♀♀°,这个点上一定是你中有我,我中有拟♀♀°。对于美国的芯片企业,中国也是♀♀∷们的第一大市场。长遭♀♀《来看,中国的进步是长期大趋势b♀♀‖市场会越来越大。中国的开放也是大趋势。美国在♀♀≈泄产业链中扮演的角赦♀♀~仍无可替代。高通、英伟达、英特尔本质上都是芯片赦♀♀¤计企业,目前设计工具都是美国的,中国锈♀♀【片设计企业都需要从国际衡♀♀∠作伙伴那里买。另外,国内的芯片制♀♀∽鞴ひ障喽曰购苈浜螅企业要把自己的事情做衡♀♀∶,但这并不代表要闭门♀♀≡斐怠?蒲Ъ掖匆祷岢晌吴♀♀〈来常态第一财经:和人工智能相关的其他领域也备♀♀∈芄刈,例如隐私安全、网络安全和伦理,你如何库♀♀〈待这些问题?余凯:对于隐私安全,中国的态垛♀♀∪较开放,欧盟最严格,美国处在中间。在这个方面对于柒♀♀◇业而言,能做的只是跟蒜♀♀℃政策。从个人角度而言,我认♀♀∥数据越来越透明恐怕是一个斥♀♀・期趋势,互联网公司会知道你越来越♀♀《嗟男畔。网络安全非常重要,需要确保♀♀∠低巢槐缓诳涂刂啤M络安全核心是硬件安全、硬件隔离,网络安全的最终机制一定要实现在硬件上面。地平线这样的硬件设计企业一定要在硬件里面设立安全机制。人机伦理,也就是未来人和机器的关系到底是什么样子?这是我们当前尤其要花时间去思考的问题,因为变化会比我们想象的更快到来。可能10到20年后,在某些领域会实现通用人工智能。周围多出了很多机器帮我们做事情,在享受更便捷生活的同时我们可能会困扰:为什么会有这样一个新的物种在很多方面展现出和我们一样的能力?例如,我们要思考自动驾驶的汽车应不应该有方向盘,也就是自动驾驶汽车是完全不要人控制还是人要有更高的控制权的问题。现在谷歌申请没有方向盘的汽车,这个事情让人很困惑,现在任何交通设备,包括宇宙飞船上都有紧急的机械装置让人来控制。我们甚至会感到恐惧,我们担心车往哪走我们决策不了,临时更目的地也不能保证更成功。未来会出现很多这样伦理问题的讨论,包括机器人很可能会有的意识和情感。第一财经:放眼未来确实需要很多思考,回到当下,要实现你的梦想,目前你最大的担忧或者障碍是什么?余凯:是执。我们的每一代产品的规划、定义、市场需求的时间节点是不是踩得准,一代芯片的研发通常需要几千万美元,前后大概要花3年的时间,这和软件完全不一样。芯片业需要非常大胆但是细致的规划。第一财经:谈到钱,你认为资本在这个业中扮演什么角色?余凯:资本的力量非常重要,这个业小的玩家根本玩不起,这是一个大投入的业。大部分的小公司根本经不起这个折腾,而绝大部分的大公司,一是没有技术实力,第二可能没有耐心。整体来看,中国企业比较缺乏长期眼光。大量的私募股权基金投资期只有5年,上市公司目前也要求有盈利的指标,整体机制并不是那么鼓励长线创新。从2017年开始,地平线主要吸引的是产业资本,包括最大的半导体企业、最大的基础设施企业。我们之间有很多合作,包括关键技术方面的合作,这种合作通常是互惠互利的,他们也有很多方面需要我们,在人工智能的计算方面,我们比他们有更独到的理解。第一财经:从科学家变为企业家对你意味着什么?科学家创业会有怎样的特点?余凯:我觉得很多科学家都有这样的梦想,希望自己做出的技术可以对世界产生直接的影响。科学家变成企业家,在全球范围内并不鲜见,中国是因为整个企业创新周期并不长,所以并不多见,在未来我觉得会成为常态。科学家更擅长技术主导,而不是短期3个月烧钱的方式。科学家创业会选择长线、核心技术突破带动社会大的变革方向。中国未来会有越来越多的类似企业。我觉得很多科学家都有企业家的精神,只不过过去没有这种机会让他们发挥而已。我个人认为,资本对科学家创业的投入风险更小。科学家的选择、思考会比较稳健,并不是风险偏好型的。责任编辑:鲍一凡 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