GFM2020 | 郑治泰:地平线全栈AI能力,引领智慧出行新征程 | 新时汽车网

GFM2020 | 郑治泰:地平线全栈AI能力,引领智慧出行新征程

10月29-30日,“第四届全球未来出行大会(GFM2020)”在德清隆重召开,本次大会由中国电动汽车百人会和智能汽车与智慧城市协同发展联盟联合召开,旨在探讨未来的城市、未来的出行、未来的汽车如何为居民提供更加经济、便捷、安全、科技友好的新出行方式。下面是地平线首席战略官郑治泰在本次论坛上的发言:

GFM2020 | 郑治泰:地平线全栈AI能力,引领智慧出行新征程

地平线首席战略官郑治泰

地平线是一家提供AI基础能力和基础产品的公司,今天汇报一下我们在人工智能,尤其是在智慧出行、自动驾驶领域的进展,以及我们在五年商业实践中获得的启示。

一、地平线作为AI基础产品及能力供应商的洞见和思考

还是从特斯拉说起,因为在全球范围,特斯拉是真正做到了把人工智能推向智慧出行市场,影响了每一个人的生活,实现了大数据闭环,也从AI技术上赚取了大量利润,甚至打造了一个通向未来的公司。所以特斯拉是如何思考人工智能的?其实它的愿景是引导人类新能源的革命,根本不是造车。大家会看到特斯拉车内座舱、座椅等陈设都一般,但核心技术是基于自研FSD车载AI芯片打造的全自动驾驶能力,持续迭代它的AI大数据挖掘和计算能力。而且,可以预见它未来技术战略重心也在这里。

这个以战略见长的美国公司,为什么抓住这一点?是因为当人类步入智慧出行、智慧交通时代,首先要提升处理长尾的海量场景数据的能力,对于大算力智能驾驶芯片的需求已经非常明确,然而要打造出这样的产品,对公司能力要求极高,公司必须同时拥有跨越人工智能、芯片、互联网行业的实践能力,以及软件和硬件的技术实力,这也就催生了一个科技公司(特斯拉)跑来造车。特斯拉所有的汽车是为了AI服务,并不是AI为汽车服务,这个要搞清楚。

特斯拉的致胜法宝,就是基于大数据和大计算产生大智能的闭环能力,用第一性原理,让人工智能产品真正做到具备人类智能,这是特斯拉智能汽车能够实现如今的市场占有率并获得资本认可的一个核心原因。我们认为走向未来的智慧时代或智慧出行时代,每一个公司都必须打造大数据的挖掘、加工以及大数据的再生产能力,这是地平线作为AI基础产品供应商和AI基础能力赋能者的一点洞见和思考。

二、新商业模式下,建立共生共赢、相互赋能的合作伙伴关系

在旧有商业模式中,无论是智能汽车还是智慧出行,买卖关系都是一次性的,但是到了新商业模式下的智慧交通时代,你卖给客户产品,只是你服务的开始。无论客户买的是车还是智慧交通设备,都必将要持续迭代产品的算法能力,解决新的场景和算法问题。所以整个商业模式是共生、共赢、共享的,是互相赋能的和嵌套的。地平线作为AI底层能力的提供商,我们跟行业内一众合作伙伴的配合关系就是如此。

那么如何有效赋能整个产业呢?首先,我们必须有效的评估AI实际的产出。

地平线技术战略就是直接进到AI场景里去,高效的解决问题。在设计AI芯片性能时,一是考虑传统物理算力,二是软硬件协同优化,三是算法的效率,把三者有机结合。所以,我们在过去几个月推出了一种新的、准确客观地衡量AI芯片性能的评估方法MAPS——就是在精度有保障范围内的平均处理速度。利用这个有效的评估方法,我们提供了更好的评估工具,达到赋能行业目的。

为什么要推出这样的标准?因为我们现在整个行业不缺产品,更多是需要大家一起沉下来去洞见人工智能核心问题的耐心,并形成有效的技术理念。在这里,地平线把自己的核心技术理念跟全行业进行分享。我们常看到标称很高算力的芯片,但是有效利用率就是20%、30%,这是因为没有考虑软硬件联合优化的效率产出。

三、AI全栈能力输出,助力合作伙伴打造大智能闭环能力

地平线的技术初创团队是做算法的,但自创立之日开始,我们就坚持以芯片与算法协同优化为发展方向。我们首先在特定场景里面提出一个AI的问题,然后去设计或者调优解决这个AI问题的算法,根据算法来设计一款芯片,然后用芯片回来跟我们的算法结合去解决问题。

经过五年的积累总结,我们发现只为客户提供产品是行不通的,因为基于人工智能方案的产品,当产品售出后,才是服务的开始,随着产品在实际场景中的不断使用,产生出大量的长尾问题需要解决。就像你开一个车,从杭州到上海,虽然每天都走同一条路,但每天、每时遇到的路况都不一样,要解决的AI问题不一样。所以,必须跟合作伙伴紧密配合,面向长尾解决实际问题。就像特斯拉实现无人化,就是以边缘计算为基础,不断提升自己发现和解决长尾问题的能力,并把这种能力当成核心竞争力。

面对这样的竞争形势,光靠一家公司是干不成的,所以地平线想要把全栈AI能力赋能给整个行业。地平线不仅提供以芯片、算法和工具链为基础的底层技术平台,而且向行业合作伙伴开放AI端到端的数据闭环系统,包括数据采集标注、模型训练优化、仿真评测、模型OTA部署等等,提供完整的底层赋能。我们把自己内部使用的一些工具和方法全部产品化,就是为了让拥有数据的公司也拥有算法开发能力,以及大数据再生产的能力。

四、地平线在智慧出行领域的实践

作为底层赋能者,基于我们的产品和服务,地平线已在智慧出行领域取得了丰富的成果。地平线Matrix自动驾驶计算平台去年已经全球发货,目前已成为某大国无人驾驶出租车的主要方案,无论是在精度、功耗、能效方面的表现都远超国际竞争对手。

在高精地图方面,我们去年跟韩国SK集团在首尔部署了1万多台设备,实时刷新地图,掌握路面信息和街边路政设施损毁情况并及时处理,大大提高了城市治理水平。而且这里应用的“基于边缘计算的智慧解决方案”,其部署难度和成本都极低。

地平线车路协同方案支撑了高速公路交通事故预警预测关键技术。针对高速公路复杂通行条件和恶劣行车环境下安全行车问题,基于地平线AI视觉芯片的高速公路行车环境全息感知、机动车交通行为精准识别等技术,解决复杂交通场景下路况全息感知、行为智能识别、隐患精准预警等难题。该方案目前已在沪宁高速核心路段投入试点,自上线运行以来,为沪宁高速公路通行车辆管理发挥了重要作用,重大事故数和死亡人数均下降25%。所以今天这个行业,特别是在人工智能、大数据和智慧交通领域,基于边缘计算的解决方案可高效地解决问题,并基于最简单的技术方案,快速获得成功。

最后的总结。首先是AI的技术,必须能够解决实际问题并且具备社会经济效益,才有价值;第二,应用边缘计算可解决出行的痛点问题。由于在端侧实现计算感知,结构化信息可以直接传回后台,而非原始图像数据,这样极大程度的提升了数据传输速度,并解决了存储的问题,极大降低设备部署和运维成本,一次投资反复利用;第三,在使用智能化产品的同时,我们希望帮助合作伙伴建设自己的AI能力,可以对大数据进行二次开发,不断提升产品的竞争力。地平线能提供全栈的赋能方案。

以上就是我今天带来的演讲。谢谢大家!

(注:本文根据现场速记整理,未经演讲嘉宾审阅,仅作为参考资料,请勿转载!)

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