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独家专访地平线余凯:未来要拿到全球1/3市场,中国汽车最终会反超日德丨新出行100人

牛耕 · 2020-04-15
5年后80%的中国汽车将搭载L2-L3级自动驾驶

编者按:本文来自36氪「 未来汽车日报」,(微信公众号ID:auto-time),作者:牛耕。

地平线创始人兼CEO余凯 来源:地平线

作者 | 牛耕

编辑 | 吴岩

创立5年的AI芯片独角兽地平线,已经进入商业化的成熟阶段。

搭载地平线征程二代芯片的长安汽车全新车型UNI-T,预计将于今年年中上市,这是中国首款量产的车规级AI芯片。不同于英特尔Mobileye与车企合作的封闭模式,地平线提供开放工具链、参考算法等AI开发平台,可以让车企实现差异化的功能。

这意味着,汽车将成为4个轮子上的“超级计算机”。

地平线创始人兼CEO余凯告诉未来汽车日报(ID:auto-time),今年是地平线商业化落地的关键之年,一旦与长安汽车的合作跑通,与其他车企等合作也会非常顺畅。长期来看,地平线希望成为力抗Mobileye和英伟达的中国公司,最终在2030年实现车载AI芯片三分天下。

中国不少AI公司面临落地困境。地平线之所以能在每个阶段拿出可商业化的产品,余凯认为主要得益于自动驾驶商业化路线的选择。他告诉未来汽车日报,像Waymo一样试图一步到位突破完全无人驾驶的路线难度很大,特斯拉循序渐进的自动驾驶产业化路线更值得参考。

余凯认为,特斯拉今年一季度销量逆势上涨,主要得益于智能芯片和软件,中国车企也将智能化视为走出寒冬的良药。他预计,到2025年,75%-80%的中国汽车将搭载L2-L3级别的自动驾驶功能。

地平线的野心,是成为机器人时代的Wintel(Windows-Intel)。余凯表示,2020年到2025年的目标是做中国市场车载AI芯片领域的第一名,到2030年拿到三分之一的全球市场。

地平线创始人兼CEO余凯 来源:地平线

以下是未来汽车日报(ID:auto-time)专访余凯的对话节选(经未来汽车日报整理):

拿下三分之一的全球市场

Q:你如何划分地平线的历史阶段?

A:地平线是使命愿景驱动的,不做短平快的生意,挑的就是特别难的事情。车规级芯片可以说是最难的,比消费级和工业级的要求都要高。正因为难,这个领域是蓝海,竞争对手特别少。

到今年7月,地平线成立五周年。这5年基本上都是在蹲马步,我们突破了很多行业甚至世界第一:全球第一个AI芯片创业公司,2017年推出中国第一款非车规级的边缘端AI芯片,去年推出中国第一款车规级AI芯片。今年,我们实现了自主品牌量产汽车搭载中国AI芯片的零的突破。

2020-2025年将是快速发展、技术产品化和商业化的阶段。今年,我们的车规级AI芯片开始量产上车,未来会登陆更多量产车型。我们最近流片成功了新一代车规级芯片,今年会公布。

Q:地平线的目标有什么变化?

A:长远的目标没有变。我们从一开始就希望做机器人时代的Wintel,成为边缘人工智能的全球领导者。过去5年,我们想做中国第一个车规级AI芯片厂商,现在已经做到了。2020年到2025年要做中国市场车载AI芯片领域的第一名,到2030年拿到三分之一的全球市场。2030年以后,我们希望成为通用机器人芯片的全球领导者。

Q:地平线如何平衡投入与产出?

A:AI芯片是一个厚积薄发的业务,业务周期长,前期投入比较多。车规芯片的开发周期3年,测试验证又要两三年,再到上车量产,一款芯片从投入到挣第一份钱至少要五六年时间。

过去大家不太愿意做这种使命驱动的事。但地平线比较幸运,获得了比较多资源,投资机构也愿意支持我们去做这样使命驱动、需长期投入的事情。目前我们的钱花几十个月都没问题。

Q:疫情对地平线有什么影响?

A:疫情对地平线的业务没有影响。车企压力很大,一是车市的压力,二是来自新物种特斯拉的压力。特斯拉走的是计算机产业发展的逻辑,就像苹果当年自己做iOS系统、芯片和软件,重新定义智能手机。特斯拉冲击汽车业就像2007年的iPhone冲击手机产业,颠覆性是一样的,甚至更大,因为今天的国际汽车巨头比当年的诺基亚还传统。

车企只有在面临危机时才会迫切求变。前几年车企不需要做太多创新,把国外车型拉到国内来做一次重新包装就很好卖。现在要问创新、问体验、问核心竞争力。这种压力倒逼车企思考,如何跟地平线这样的创新型技术企业合作。

中国的车企创新求变的意愿是很强的,能力也在培养起来。我认为中国和美国的汽车企业会超过德国和日本。因为汽车工业已经转换赛道,竞争逻辑转向IT产业的逻辑。我曾在多个场合多次强调,未来汽车会成为四个轮子上的超级计算机。

Q:很多AI公司遇到上市阻碍和估值调整问题,地平线有吗?

A:在AI芯片领域,目前公开要上市的只有一家。每个企业有自己的日程表,模式也不一样。地平线做车规级芯片是长期业务,并不急于思考资本市场的事,而是更关心推动产品落地、推动中国汽车的智能化。上市是结果,不是目标。

我不太在乎估值,长期看还是核心业务最重要。2000年,人们觉得新浪、搜狐了不起,有10亿美元级别市值,后来又觉得盛大50亿美元不可超越。百度到500亿美元时很多员工把股票卖了,而阿里、腾讯又能走到5000亿美元估值。人们预测未来是线性的,但未来的发展往往是非线性的。

当然,估值调整影响下轮融资,这是一定要面对的短期挑战。我的想法是,一定要务实。

今年量产上车的征程2代芯片 来源:地平线

从0到1的突破最难

Q:地平线如何说服传统车企搭载AI芯片?

A:这点其实很难。初创企业的芯片没有量产历史,没有质量缺陷率的历史数据。而车规级的要求是零缺陷率,需要上百万的出货量来证明。因此车载芯片的玩家基本上是超级巨头,像英特尔这样有几十年历史的企业。

与长安汽车合作需要突破他们的信任门槛。作为中国首个突破百万销量的自主品牌,长安汽车的正向开发能力非常强,也有自主研发、技术可控的诉求。我们在2018年就与长安成立了联合实验室,双方在量产前已经磨合很久,建立信任。当然,地平线也拿出了过硬的测试数据。

与长安汽车的合作有很强的示范效应。大家会知道地平线通过了很严格的质量测试认证,有供应商资格。一旦实现了从0到1的突破,后面就会有一览众山小的感觉。最难的是从0到1,从1到N就轻松很多,现在很多车厂来找我们。

在全球范围内,能提供这样功耗和算力水平、且开放赋能的芯片企业,我们是独一家。英伟达在辅助驾驶、智能座舱多模交互等方面完全没有产品,芯片功耗也比较高。我们的功耗和算力可以跟Mobileye正面PK,但Mobileye不开放,而我们能满足车企自主开发的需求。

Q:封闭和开放各自有什么样的优劣势?

我觉得封闭没有什么优势。表面上看,封闭可以将核心能力和控制权掌握在自己手中,在谈判中获得更强势的主导权。但本质上,这样做把下游客户的创新能力给扼杀了,因为他们拿到的是一个标准黑盒子,中间结果完全不开放。下游客户的核心研发能力不成长,不能开发差异化功能,只会互相打价格战,其实是在损害产业生态。

所以我认为,开放才是正确的方向,它是更强大的一种商业模式。

开放也跟技术路径有关。我们敢于把平台暴露出来,让客户在上面去开发,而不是满足一个特别细分的、自己实现的功能,因为地平线从创立就面向深度学习这种新一代AI技术,相对没什么包袱,能更加开放。Mobileye成立20年,带有传统的模式识别的历史,也不容易开放,不容易支持多样化的需求,只能支持自己开发的单一需求。

这也是为什么中国企业必须在核心芯片领域有突破,不突破未来就很糟糕。

Q:地平线开放给车企的自主开发能力有哪些?

A:征程二代芯片可以支持车企开发ADAS(高级驾驶辅助系统)。前向的视觉感知计算可以支持很多差异化功能,如车辆、行人、车道线检测,测距测速,识别路牌和红绿灯等,环视识别能用来自主泊车。车企也可以把芯片用于汽车座舱的智能交互,如语音识别、眼球追踪。

授人以鱼不如授人以渔。地平线提供工具链和算法的参考模型,让客户自己去定义产品。

有了参考算法,客户开发就不是从零开始,而是起步于比较成熟的阶段,开发速度更快。地平线的优势在于,它有很强的人工智能核心技术研发能力。我做了20多年人工智能算法,是全球最早一批做深度学习算法的人,也曾创立百度的深度学习研发团队。

Matrix自动驾驶计算平台 来源:地平线

2030年L3级自动驾驶会成为标配

Q:地平线在商业化方面如何规划?

A:我们立志于做产业的赋能者,一定要跟着产业发展走,而不是一步跳过去,所以并没有直接瞄准高级别的无人驾驶。

地平线对自己的定义是悲观的乐观主义者,对过程悲观,对终局乐观。终局指的是,2030年,L3级以上自动驾驶会成为标配,每辆汽车都会搭载AI芯片。征程二代芯片的量产目标是到明年达到百万级。

L3级以上自动驾驶需要计算平台提供几百个TOPS的算力,但功耗要维持在100W以下。地平线今年年底打算推出一款L3级别自动驾驶芯片,可以对标特斯拉的FSD芯片。再往更高级别的自动驾驶走,单芯片算力就要达到几百TOPS,我们认为时机还没到。

我们计算过,自动驾驶每往上走一级,芯片算力就要翻一个数量级。

Q:车企对自动驾驶的态度如何?

A:车企是很焦虑的,因为车市低迷,疫情又是很大的打击。但今年第一季度特斯拉销量逆势增长,打破了自己的单季度纪录,消费者已经在用脚投票拥抱智能化了。

很多人错误地以为特斯拉的优势在新能源,但其实是它更激进地拥抱自动驾驶。特斯拉从去年3月开始主动搭载FSD芯片,然后通过OTA去升级软件功能,真正实现软件定义的智能化汽车。特斯拉是一个全新的物种,并且是颠覆性的。

因为来自特斯拉的压力,很多车企也在更积极地找地平线合作。它们一定要把智能化提升上去,不然将来车不好卖出去。

Q:你认为自动驾驶会先在哪些领域落地?

A:我是中国最早的自动驾驶项目的创立者,但我恰恰没有去做无人驾驶,因为我认为技术发展一定是循序渐进的。

真正的无人驾驶,肯定是在商用场景先落地,后面更大的场景才是乘用车。汽车装上计算平台后,通过不断更新软件和数据积累升级到L2+、L3,最后走向L4和L5。在园区里运人的模式很难大规模推广,因为这么做其实限制了无人驾驶的价值。

特斯拉虽然没有实现无人驾驶,但已经为用户带来实在的体验了。我认识的很多特斯拉车主,上班路上在车里吃早点,高速路上也可以长时间自动驾驶。

马斯克厉害的地方就在于从终局去思考,提出用低成本传感器加高算力实现自动驾驶。他是从未来倒推现在,很多人从现在看未来会充满迷雾,什么都看不到。

复制地平线需要大厂从头修炼

Q:地平线为什么能率先在国产车上搭载车规级量产芯片?

A:这要从地平线最开始做的选择题说起。我们最初就认为,到2030年最大的计算平台会是面向机器人的计算平台,机器人里第一个大规模落地的应用一定是智能汽车。我们还判断,智能汽车的计算一定是边缘计算,而不是云端计算。人工智能在智能驾驶落地,需要从软件到硬件,需要解决芯片问题,而不能仅仅做算法。

基于这几点思考,地平线是第一个从算法到芯片的公司,并且要做智能汽车、边缘端的平台。我们所有的劲儿都往这方面去使,一定是最快做出来的。

Q:地平线当时为何作出这样的判断?

A:之所以作出这样的判断,跟我本人和团队的背景有关。

2012年,我们在百度成立深度学习研究院,当时百度和谷歌是世界上最早的两个大规模投入AI的公司。在百度期间,我在云端做了面向广告、搜索、推荐的深度学习模型,也发起了自动驾驶的项目。

我们在这期间意识到,云端的延迟比较高,而车载芯片需要毫秒级的响应速度。而且当时几乎所有芯片都是为服务器端来设计的,功耗很高。我当时负责的自动驾驶项目,车的后备箱被机器塞得满满的,而且发热很厉害。这时候我就知道,要去设计专门的低功耗、高性能、低延时的芯片。

实现功耗和算力的平衡,核心是软硬结合。部署芯片后要用系统视角、而不是芯片视角来看问题,因为最终软件是用在芯片上面,产生整体功耗。

Q:高通、华为都在发力自动驾驶车载芯片,它们是地平线的竞争对手吗?

A:车载芯片的门槛很高,车规级AI芯片更是全新的领域。很多公司有这个计划,但还没有面向市场的成熟量产产品推出。目前地平线的对手就两家,一家是英特尔的Mobileye,一家是英伟达。

钱能砸出来的事,创业公司其实是不好做的,因为巨头有的是钱。这也是地平线始终在思考的方法论:我们希望我们做的事,核心壁垒不是钱,而是不可置换的时间投入。我们要做时间的朋友。如果这件事一定要做四五年,跟投入10亿美元还是20亿美元没有关系,那么这就是地平线要做的事。

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