陸曉明 地平線首席市場官&智能商業事業部總經理
陸曉明，地平線（Horizon Robotics）首席市場官兼智能商業事業部總經理，中歐國際工商管理學院首屆EMBA，三十年資深品牌營銷經驗。曾任蔚來汽車副總裁，“有機家Organic+”總裁兼創始人，萬寶龍（中國）董事總經理，歐萊雅中國區副總裁。
以下為陸曉明的演講：
大家下午好！謝謝新智元的邀請，自動駕駛這是一個熱點話題，尤其最近Uber在美國的自動駕駛測試車出了交通事故，之後有各種各樣的聲音，有理性的分析，也有感性的擔憂。我覺得更多的是大家在讨論怎樣提升自動駕駛的安全性、可靠性。不管怎麼樣，我們都會看到，自動駕駛這是一個不可逆轉的趨勢，自動駕駛即将來臨。
2025年将形成超500億美元市場規模，計算與算法結合是自動駕駛“護城河
首先看自動駕駛的巨大市場潛力。我們可以看到，自動駕駛在全球滲透率将會快速提高，在未來不到十年的時間裡面，預計到2025年會有73%的滲透率，研究機構估計其市場規模達到五百多億美元。
進階别自動駕駛和ADAS未來幾年的市場增長也将非常快，研究機構預估，在未來短短的幾年，這個市場将呈幾十倍的增長。毫無疑問，自動駕駛是一個巨大的市場。回看中國市場，我們同樣可以看到，中國的市場增長将更快，潛力非常巨大。我們未來幾年預估有至少60%的市場滲透率，市場規模達到百億美元級别。
做自動駕駛核心是算法、晶片、資料，但到底自動駕駛的護城河是什麼？是算法？是計算？還是資料？
如果看算法，其實在短短的幾年裡面從百度團隊出來很多創新公司，他們同樣帶走了算法資源，是以算法不是核心的護城河。資料是不是護城河？其實擷取資料的門檻相對成本也不是很高，尤其我們看到中國每年兩億輛車在跑，大量的資料可以擷取。再加上一些模拟器的發展，模拟資料、虛拟資料的獲得，同樣可以幫助擷取資料。計算是不是護城河？一些老牌玩家、超級玩家在參與，但是不是依靠變成了最後的赢家？可能也不見得。
在我們看來，計算、算法的結合可能是最重要的，因為要針對特定的場景去架構、設計和優化算法。基于這樣的判斷，地平線在2015年7月份首次提出了自主研發的人工智能專用晶片，比谷歌的對外公布做TPU早了将近一年。
“征程”2.0處理器：實時語義分割，支援多路視訊輸入
地平線在提出做BPU的那一天起，就瞄準了自動駕駛市場，要打造自動駕駛處理器，為汽車打造自動駕駛大腦。
我們第一代基于高斯架構的BPU1.0，能夠對物體的檢測、跟蹤、識别，圖像處理能力達到1080P/30幀每秒，每幀可以同時處理至少兩百多個圖像目标。第二代基于神經網絡結構，同時可以處理六路視訊，能夠進行像素級的語義識别和圖像分割，并且支援多路傳感器的融合。第三代貝葉斯架構則支援RNN複雜網絡，能進行決策和路徑規劃，更強大更快速。
與晶片架構的研發相比對，我們在自動駕駛的落地方面也有三年規劃：2017年我們已經在感覺層面做了，基于深度學習的環境感覺，對目标的檢測、識别、運動預測。2018年，我們會在模組化層面發力，為不同的傳感器建立一個标準化的接口，進行多傳感器融合，進行三維環境的語義重建。2019年，我們将深入決策層面，希望做決策和路徑的規劃。
地平線第一代的自動駕駛處理器“征程”1.0于去年12月釋出，它不僅性能很高，能夠實時處理1080P/30秒/幀視訊，每幀識别200多個目标，而且功耗很低。
目前，基于“征程”1.0的ADAS産品即将量産落地。該産品整合了前向行安全輔助功能和車内駕駛員行為監控功能，可以做出多種警告提示。同時通過雲平台還可以為車隊、物流車輛等包括計程車輛提供車隊管理，對營運資料的分析，對駕駛員的行為分析等等，為企業提高營運和管理效率服務，這也是一個相對來說B2B的大市場。
我們正在做的“征程”2.0處理器，在CES時已經展示過其強大的處理能力。它能實時進行像素級的語義分割，支援6-8路視訊輸出，同時還支援毫米波雷達以及雷射雷達以及超音波雷達。我們在CES期間在加州的高速公路做了一個實際的路測，在高速公路上的像素級語義分割，還可以進行汽車的3D架構識别，道路、交通線，包括周邊的天空、樹木、路邊的道路都非常精準的以不同的顔色來進行像素級的識别和辨別。我們知道像素級識别對于整個系統的效率和性能要求是非常高的，也是自動駕駛感覺能力的一個質的提升。
這裡給大家展示了兩個實際路測的視訊，是我們在舊金山和唐人街的路口做的實況。唐人街的這視訊可以看到在複雜的唐人街環境下，有密集的人流，密集的車輛，有高樓，有交通标志，在這樣環境下我們識别非常精準。
另外這一段舊金山街景，不僅可以識别環境，還可以通過人的運動，通過17個人體的關節骨骼運動識别來來判斷它的運動趨勢，做出運動預測，能夠幫助自動駕駛車輛對周邊環境提前做出預判。
征程2.0處理器可以支援L3及以上的進階别自動駕駛。我們同時在推進基于征程2.0處理器架構的進階别自動駕駛方案的研發落地，例如自動泊車，我們參與的創新港自動泊車項目在去年11月正式公開路測。通過APP，車主到了位置以後向汽車發送一個簡訊，根據簡訊它按照規劃到車主指定的車庫泊車。要出發時，車主可以通過APP向汽車發送指令，讓汽車自己開到指定的位置。
這個項目的第一期已經完成，現在正在做第二期。這個項目是自動泊車跟智能停車系統的深度整合。我們都知道今天在中國開車，特别是北京、上海這樣的大城市非常堵，我們都很煩惱，而停車問題則大大加劇了這一煩惱。開了車到了地方停了車或者找不到停車位，每天花費大量的時間和精力在停車上，是件很痛苦的事情，而這套系統可以很好的解決這一痛點。
地平線在用AI處理器推動自動駕駛逐漸落地方面做了很多工作，希望跟業界的各位合作，一起來做好，逐漸推動自動駕駛一級級落地，無論從早期的ADAS還是L3、L4以上更進階别的自動駕駛。
地平線給自己立下了一個小小的目标：希望到2025年，三千萬輛汽車搭載我們地平線的自動駕駛BPU。最後希望和大家一起實作我們的理想，為自動駕駛打造中國芯，打造一顆中國自己的芯。
原文釋出時間為：2018-04-11
本文作者：陸曉明
本文來自雲栖社群合作夥伴新智元，了解相關資訊可以關注“AI_era”。