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智慧城市、自动驾驶的核心技术是边缘计算的A

2019-11-13 15:59

地平线创始人兼CEO余凯在当天的演讲中强调:人类正从大数据时代走向大计算时代,边缘计算的趋势是全球互联网科技趋势“分久必合 合久必分”的结果。

原标题:地平线创始人余凯:2025年每一千美金将可买到人脑水平算力

同时他还预测,到 2025 年,每一千美金能够买到的算力相当于 1000 个T,足以支撑五级无人驾驶所需要的计算需求。如果基于此继续开发与之匹配的软件系统,预计到 2030 年,真正的五级的无人驾驶将成为可能。而技术趋势有趣的地方在于—— 1000 个T的算力正好和人类大脑的算力相当,这也是摩尔定律一个值得玩味的发展结果。

9月12日-9月14日,2018第二届中国汽车电子大会在广州举行,地平线创始人余凯在大会演讲中表示,随着摩尔定律的进展,预计到2025年每1000美金可以买到相当于人脑水平的算力,以这个级别的算力在技术上完全可以支撑高级无人驾驶。

以下是余凯演讲全文,分享地平线在边缘计算方面的工作和思考:

2025年算力将满足高级无人驾驶

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数据、算力、算法,作为人工智能的生长动力之一,算力随着摩尔定律的进展一直以比较平稳的速度发展。“目前每1000美金能买到的算力大概等于小鼠的大脑,随着2025年左右摩尔定律达到穷尽,每1000美金能买到的算力能达到人脑水平,将能很好地支撑起高级无人驾驶。”在第二届中国汽车电子大会上,地平线创始人兼CEO余凯博士表示,人类在进入信息时代后,算力的阶段性发展总是能催生相应的产业和一批企业,例如从大型机时代的IBM,到PC时代的英特尔、微软,再到移动互联网的苹果、高通、华为、阿里巴巴等。而随着算力继续推进,智能驾驶将成为一个庞大的新兴产业。

城市是人工智能非常重要的场景,在这个场景中有交通、有驾驶、有大量的人机交互,计算一定是发生在数据爆发的场景里,而现在数据大量产生和爆发的地方就是在城市。

据了解,地平线公司创办于2015年7月,创始人兼CEO余凯博士为“千人计划”专家、科技部新一代人工智能战略咨询委员会成员、百度深度学习研究院创始人。此外,团队中还包括多位来自百度、Facebook、华为、三星等企业的研发专家。其核心业务为开发嵌入式人工智能平台,目前已自主研发出面向智能驾驶的征程(Journey)系列处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)系列处理器,将分别用于智能驾驶和智慧城市领域。

边缘计算之所以这么重要,是因为它确实会让城市的生活变得更加安全,更加美好。

据介绍,目前地平线已与许多整车厂商展开合作,包括奥迪、上汽、广汽、比亚迪、长安、蔚来汽车等,并于今年推出了芯片样片。“一般车规级的芯片先是样片,再经过车规级认证,才能够推出车规级芯片。”余凯说,该芯片突破了四级自动驾驶,考虑到国内路况复杂,将主要卖给国外厂商,而面向中国将提供可满足三级自动驾驶的处理器,以赶上整车厂商预计2020年推出三级自动驾驶辅助系统的时间点。

更多的计算正从中央往边缘迁移

《车载智能计算平台白皮书》显示,目前车载智能计算平台AI 芯片性能方面国内典型产品存在优势,目前国外 AI 芯片的典型产品主要有英伟达的 Xavier 以及英特尔的 EyeQ4。国内企业如百度、地平线、寒武纪等也推出了 AI 芯片。

AI未来的发展,必然会促进智慧城市的建设。边缘计算,会覆盖生活的每一天——从家里出发,在路上,在工作的场景里。毫无疑问,这里会产生大量场景和数据。

从整数运算能力、浮点运算能力以及功耗等几方面对比,国外产品算力较高而国内 AI 芯片在能耗比方面存在优势。但车载智能计算平台的性能方面国外仍处于领先地位,且部分国外计算平台已实现量产。

分享一个报告数据,预计到 2025 年,全球数据量将以 10 倍速剧增至163ZB,这个数据量远超过任何互联网公司现在所储备的数据量。

余凯认为,在中国做智能驾驶芯片的优势在于有庞大的汽车市场容量,以及更了解中国的路况情况和消费者需求。“客观来讲我们还是有一些优势的,即使跟美国市场比。我们最新的面向四级自动驾驶提供的深度学习计算平台,跟英伟达的四级自动驾驶的计算平台比功耗是他们的1/10,由于有这样的竞争力,我们在美国反而赢得大单,在美国多个城市部署四级自动驾驶的出租车方案,今年年底就有数百台部署。”

分久必合,合久必分,这在计算上也在发生。

三类企业竞争,软件企业做软硬结合最有前景?

在PC时代,所有的计算都是在电脑上,是本地边缘计算。后来随着互联网发展,数据越来越往云端、中央上转,计算慢慢转移到了云端,转移到了云端计算。而从移动互联网开始到现在物联网,我们看到另外一个趋势,更多的计算从中央往边缘迁移。这带来的好处就是实时性、可靠性,设备在离线的情况下还可以正常运作。

余凯在接受采访时表示,目前来看主要有三类企业参与汽车人工智能处理器的竞争。其中第一类是传统SOC厂商,包括飞利浦创办的恩智浦、德州仪器等,第二类是半导体企业如英特尔、英伟达等,第三类则是以软件算法为先导,进行软硬件结合方式开发的企业,例如谷歌开发了人工智能芯片TPU,地平线也属于此类。

比如,自动驾驶汽车在路上跑的时候,过隧道的时候没有信号,车如何自动驾驶?一定要靠不依赖网络和云端的边缘计算。很多安防类的企业,他们有一些现在是靠WIFI联网处理,但是受信号和带宽影响很大,也需要边缘计算。

余凯认为,三类企业中,传统SOC厂商在人工智能方面的技术积累有所欠缺,优势主要在车载娱乐系统。而半导体企业和软件公司由于较早布局拥有更深的积累。

边缘计算的AI处理器,可以说是今天我们整个智慧城市,自动驾驶的核心的技术基石。

“我个人的看法,第三类企业会更加有未来,因为第三类企业知道人工智能的发展趋势。我们知道芯片研发的周期跟软件迭代不一样,从一个芯片的设计开始到最后进入产品差不多要三年,如果是车规级的通常来讲要四到五年时间,这么长的周期,也就意味着在芯片开发阶段就得知道五年以后车端的应用软件是怎么样的,硬件公司由于缺乏对软件趋势的判断,所以基本上会基于当前人工智能的理解去设计芯片架构。”余凯说,“人工智能其实是软件来带动硬件架构的发展,从感知到决策,深度学习之后还有增强学习,增强学习再往后发展还有通用人工智能,这些发展本质上是人工智能的基础理论去驱动的,首先体现在软件,然后拉动硬件的设计架构,使软件能够更加高效地计算。”因此他认为,在三个势力之间竞争博弈时,前两类从芯片公司的角度做会面临这种瓶颈。而以软件人工智能研发为先导进行硬件结合的企业未来会更有机会。

边缘计算的五大优势

芯片自主程度几何?晶圆和设计软件仍依赖国外

我们强调边缘计算,是不是意味着我们的算力要打折扣?其实不是。

beat365亚洲官方网站,余凯在接受采访时透露,地平线是一家核心在于芯片设计的公司,类似于英伟达、高通等,自己没有生产芯片的晶圆厂,而是外包给台积电生产。

拿自动驾驶来说,自动驾驶分为 Level 到 Level 5 共 5 级,5 级就是全天全路况,全工况的无人驾驶。在这里有一个很有趣的趋势,自动驾驶每往上升一级,它的计算量就增加了一个数量级。

“整个芯片的研发需要底层很多的支撑要素,这些我国都还没有能力自主可控。”他告诉南都记者,目前中国整个芯片行业在晶圆和设计软件两方面与国外顶尖水平均有巨大差距,国内芯片厂商做研发的底层要素仍高度依赖国外。其中首先是生产芯片的晶圆厂,目前全世界最先进也是最主流的是台积电和三星,中国芯片最领先的制程工艺目前做到28纳米,而台积电已经做到5纳米。此外设计芯片架构的工具软件,基本上也来自两大美国企业,无法做到自主可控。

这是什么概念?我们稍微回顾一下摩尔定律,过去一百年,平均来讲每一千美金大概能买到的算力是这样的增长的曲线.

不过他同时称,目前全球的芯片产业已经形成生态,追求自主可控并不意味着封闭。”地平线的核心是希望像英伟达GPU、谷歌TPU这样能够设计出世界最领先的人工智能自动驾驶处理器,至于设计里面用到的工具,我们会使用国际上最好的工具。”余凯说。

今天一千美金相当于一个iPhone可以买到的算力。从 2017 年开始,实际上摩尔定律也发生了新的变化,因为我们的物理制程已经开始变化,最近行业在攻克五纳米这样的制程。但是继续往上的话,会越来越难,因为原子是0. 1 纳米,人类在芯片制造工艺上已经逼近原子的极限,物理制程就不能继续推进摩尔定律往前发展。

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进入“新摩尔定律”时代

采写 南都记者 徐劲聪

现如今,我们可以说是进入了“新摩尔定律”时代,要通过场景驱动,场景与任务、软件算法去驱动,这种架构模型使得摩尔定律能够继续往前奔跑。

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在这里我有一个预测,如果我们能够做到这一点,基本上到 2025 年的时候,每一千美金能够买到的算力相当于 1000 个T。这 1000 个T的算力,能够满足五级无人驾驶所需要的计算需求。基于此,我们继续开发匹配的软件系统,使得 2030 年的时候,真正的五级无人驾驶成为可能。

作者:徐劲聪返回搜狐,查看更多

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