地平線首席晶元架構師周峰博士：地平線如何做到既做演算法又做晶元 IP

加入地平線之前，周峰曾經是浙江大學信電系的教授，博士生導師，副系主任；也是 Aitech、Vimcro、華為等公司的晶元研發架構師、負責人。15 年在學界，15 年在工業界，可以說做了一輩子處理器設計。

2015 年，人工智慧開始熱起來，周峰想做針對人工智慧開發的專用晶元架構。

彼時，余凱離開百度，創辦地平線。他認為要解決終端問題，計算量太大，產品想落地，必須要從晶元架構到演算法重構軟硬體方案，既然是創業，那就做別人沒做的。

於是，他對投資人說，地平線要做基於 「演算法 + 晶元」 的嵌入式人工智慧解決方案，並且找到了周峰。

很快，2015 年 9 月，周峰以主任晶元架構師的身份加入地平線機器人，和聯合創始人方懿一道組建晶元設計團隊，負責晶元 IP 研發。一年之後，余凱發出內部郵件，授予周峰 「地平線 Fellow」 稱號，並擔任公司副總裁、首席晶元架構師，同時領導 FPGA 技術團隊，負責自動駕駛、視頻識別的 FPGA 技術研發，直接向余凱彙報。

風險

在行業里，所有人都認為做晶元是一件風險大、回報慢卻又競爭異常激烈的事情。 國內鮮有自主研發晶元架構的廠商，核心技術 IP 都在國外。巨頭如 Intel、ARM、Nvidia、AMD、高通等把持著絕大部分市場份額，更有諸多初生牛犢的小公司前赴後繼，虎視眈眈。而手握重金的投資人們，卻把 「蛋」 大多放在以演算法為核心的籃子里，極少投給晶元。無論從哪個方面來看，做晶元似乎都不是很明智的事情，甚至還很危險。

所以，很多人問，你們地平線還在做晶元嗎？怎麼沒啥聲音。周峰說，當然在做，只是做晶元和演算法不同，需要比較長的時間。

雷鋒網了解到，晶元製造通常有三個階段：

前端設計

晶元最早是一個電路圖，根據演算法把架構用電路圖做完，前端設計就完成了。

後端設計

後端設計需要布線、布局，晶元打開有很多層，需要把每個東西放到晶元里。

生產階段

生產晶元一般會交給半導體的流水線廠，比如台積電。

周峰說，三個階段，看起來簡單，但討論方案用掉半年，做出來需要一年，做系統軟體和硬體參考設計需要大半年，而推廣應用又要半年，沒個兩三年不行；而且非常容易失敗，一千萬美金進去了，可能連個聲都沒放出來就死了。余凱也曾告訴雷鋒網，華為海思是目前中國做晶元最好的，但其中核心的 CPU 是從英國的 ARM 購買的晶元 IP，所以設計晶元 IP 這件事很難。

冒險

既然如此，地平線又有何 「能耐」，抵禦這種風險呢？

周峰介紹說，這個問題可以從兩個角度來談：

首先，地平線的商業模式不是賣晶元，而是把以 「演算法 + 晶元」 為核心的嵌入式人工智慧解決方案，提供給下游產品廠商。

地平線的解決方案可以深度整合多種嵌入式計算平台，包括 ARM、CPU、GPU、FPGA 以及地平線授權集成 BPU 核的 SoC。地平線初期會推出自研處理器，但其目的是端到端的實現完整的解決方案，直接在典型應用場景下展現效果，提升業界晶元廠商對地平線 BPU 的認知。

其次，一個晶元的好壞，要從 APP（Area、Performance、Power）來考量。

單是性能好還不足夠，如果功耗高、面積大，依然沒有優勢。但機會就在這兒——地平線想要殺出一條路來，就必須做到在同等性能下，計算更少，功耗更低，成本更小。想要達到這個目的，單純做晶元不夠，「晶元 + 演算法」 才是關鍵。

地平線的整個流程是根據應用場景需求，設計演算法模型，在大數據情況下做充分驗證，模型成熟以後，再開發一個晶元架構去實現，該晶元並不是通用的處理器，而是針對應用場景跟演算法是結合在一起的人工智慧演算法處理器，得到 Area、Performance、Power 的綜合解決方案。

雷鋒網注意到，業界幾乎沒有一家公司既做晶元又做演算法，地平線如何能做到？

很大程度上，在於團隊。除了具備 30 年行業經驗、既懂晶元又懂演算法的周峰，還有以黃暢博士為首的演算法研發團隊。而巧合的是，黃暢雖然強於演算法，但早在 2004 年便與日本歐姆龍公司合作，研發了世界上第一款人臉檢測專用晶元。一年多的時間，在周峰與黃暢的努力下，晶元團隊與演算法團隊之間的合作成效顯著，研發過程可互通有無。

按照這樣的思路，地平線先給出了一個架構，命名為 BPU（brain processing unit)，並制定了基於 BPU 的研發線路圖。

上圖顯示的高斯架構就是 BPU 第一階段的成果，APP 三個方面均有明確指標。與此同時，基於此架構並用於汽車的雨果 1.0 平台也已經上線。帶有解決方案的第一代 BPU 晶元 「盤古」 目前已進入流片階段，預計在今年下半年推出，能支持 1080P 的高清圖像輸入，每秒鐘處理 30 幀，檢測跟蹤數百個目標。

2017 年 CES 展，地平線第一代 BPU 架構在 FPGA 上成功實現，同樣的架構也在 ARM 上實現了。周鋒說，地平線的 BPU 架構既是一個針對晶元的架構，也是一個針對演算法的架構，這演算法可以在 ARM 上，也可以在 GPUFPGA 實現。

雷鋒網了解到，出於安全性考慮，智能駕駛的前裝市場一定要用車規晶元。車規晶元的外圍介面都要符合既定標準，如抗靜電等。而這個技術的知識產權掌握在德國和日本方面，中國還沒有一家技術掌握者。基於地平線 BPU 架構的解決方案只可以用在符合車規的 FPGA 或 GPU 等計算平台上，下一步地平線會將自己的 BPU 處理器 IP 授權給國際廠商，讓他們生產車規級處理器。

2017 年，地平線基於高斯架構的嵌入式人工智慧解決方案將會在智能駕駛、智能生活、公共安防三個領域進行應用：

智能駕駛方面，基於高斯架構研發的 ADAS 產品將會作為重點推進，在前裝方面落地，和廠商的具體合作信息會逐步公布；自動駕駛方面，也會持續落實與 OEM、TEIR1 的技術合作，計劃在年中實現特定道路的自動駕駛，基於各種異構計算平台, 包括 NV DRIVE PX2 或 XEON PHI+FPGA 平台等。

智能生活方面，除與美的的合作之外，地平線還會繼續在家電、玩具、服務機器人等領域發力；

公共安防方面，基於 FPGA 平台的解決方案正在研發，預計 4 月將會與 Intel 在北美安防展上進行聯合展示。

同時，地平線在未來也會推進基於盤古晶元的前端解決方案研發。

採訪時正值 Intel 153 億美元豪購 Mobileye。 周峰說：「搞演算法、技術的大牛公司在矽谷很多，為什麼 Intel 收購這家公司？因為它不僅在演算法方面牛，也能跟晶元有很好的結合。Mobileye 的價值就在於演算法與晶元的結合。地平線深度整合演算法和晶元的思路跟他們的很類似，比較接近。」

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