自動駕駛處理器將會成為人工智慧產業的珠穆朗瑪嗎？

今日推薦

2018 04 20

星期五

來源：地平線資料圖

原題目：自動駕駛處理器是人工智慧產業的珠穆朗瑪

近日，英國權威雜誌《經濟學人》以封面文章的形式，發表題為《中美數字霸權之爭》的深度分析報道，而人工智慧正是競爭的主戰場。近年來，中國在人工智慧應用方面的進展令人印象深刻，表現為四個核心優勢：政府高度支持、風險投資活躍、佔優勢的人才資源和海量數據。

據市場數據估計統計，2017年全球人工智慧初創企業融資額達152億美元，其中中國公司達73億美元，佔全部融資額的48%，超過美國的38%，成為全球第一。

2018年更被認為是中國人工智慧產業爆發的元年，初創公司融資額迭創新高，行業應用四處開發。但在一片火熱的行業發展背後，卻潛藏著巨大的隱患：目前我國的人工智慧產業絕大部分都是應用創新，但在人工智慧技術最核心的處理器和操作系統方面，現實卻是冰冷的：國外公司依然牢牢佔據主導地位。

人工智慧大規模產業化的關鍵，首先在於人工智慧處理器的突破，而人工智慧處理器的制高點必然來自於最具規模效應和最具技術挑戰性的行業應用。

自動駕駛處理器就是這個制高點，它在性能、可靠性、實時性、功耗效率以及對應的演算法等方面都提出了人工智慧行業應用中最高標準的要求。其突破不僅意味著自動駕駛核心技術的突破，更代表了人工智慧核心軟硬體的突破，必然帶動整個人工智慧產業的騰飛。拿下自動駕駛處理器，其它的就是降維打擊。

面向自動駕駛的人工智慧處理器擁有業界最高的計算能力

業界公認，在半導體行業，具備規模化出貨的晶元中，汽車級晶元的技術難度是最高的。

自動駕駛事關生命安全，整個系統必須保證在任何時候都要可靠工作，及時響應。對於計算能力、低功耗、可靠性、和安全性都有非常高的要求。

當前，自動駕駛處理器的算力主要用於感知，但是，從自動駕駛的發展來看，這並不是對自動駕駛處理器算力要求最高的部分。隨著自動駕駛系統向L4、L5等級邁進，需要能夠駕馭城市駕駛環境這樣的複雜場景，決策將需要比感知更大的計算能力。

AlphaGO在圍棋領域的成功，代表了人工智慧在決策方面一個里程碑式的成就，但是對於圍棋這樣的應用，其感知環境是全透明的，可以獲取棋盤上的一切信息，博弈主體只有兩個，這是一個環境封閉、規則完備、信息完整的決策場景，但即使是這麼簡單的場景，Google都要用算力高達180TOPS的TPU去支撐，才能夠滿足要求。

對於自動駕駛，我們有可能面對的是同上百個道路上移動主體的博弈，這裡面不僅包括車輛，還包括行為非常複雜的行人，比如行人隨時會過馬路，而且邊走邊看車的行駛情況，行人的下一步決策依賴於你的決策，這是一個不斷博弈的過程，也是互動式的決策過程。面對這樣開放的環境、不完備的規則、不全面的感知信息、多智能體的博弈場景，決策演算法的決策搜索空間比圍棋要大的多，對於算力的要求更要大幾個量級。

自動駕駛技術的突破依賴於人工智慧在感知和決策等基礎理論和演算法方面的創新。而對應的計算任務所需的計算模式、計算複雜度、實時性和功耗指標，都要求基於自動駕駛處理器開發軟硬體完美結合的系統級設計。這就意味著，自動駕駛處理器也體現了我們國家在人工智慧基礎理論和軟體演算法創新的最高水平。

如果說，人工智慧是中美雙雄爭霸的主戰場，自動駕駛就是這個戰場的決定性戰役。

自動駕駛事關國家安全是顯而易見的。而自動駕駛處理器對於自動駕駛的意義，就好像發動機之於航空業的意義，中國要想贏得自動駕駛和人工智慧技術的戰略制高點，就需要有自己的自動駕駛處理器，讓中國人在這個領域有自己的話語權，不會受制於人，不再讓自主品牌在Mobileye和英偉達之間做艱難的選擇。

我們需要有像自動駕駛處理器這樣的硬科技的突破，否則科技領袖的地位是很難樹立起來的，國家安全更無從談起。

在不久前，地平線入選了新一代人工智慧戰略諮詢委員會，同時入選的人工智慧公司有BAT和科大訊飛，地平線是其中唯一致力於做自動駕駛處理器的公司，我們更多地把它看成一種期待，國家已經充分意識到自動駕駛處理器這件事的戰略意義。

來源：環球網節選

作者：余凱博士，地平線創始人兼CEO，國際著名機器學習專家，中組部「千人計劃」專家，科技部新一代人工智慧戰略規劃委員會委員，中國人工智慧協會副秘書長，曾經擔任百度深度學習實驗室主任和百度自動駕駛項目負責人。

END

歡迎聯絡老編

點點點，掃掃掃

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！