大象有 2570 億個神經元，人腦隻有 860 億個神經元，但其智商上限卻僅相當于人類四五歲的孩童。同理，晶片也絕不能僅看硬體性能，架構設計和對算法的洞察正不斷推動 AI 晶片真實性能進化，重塑摩爾定律。本期「技術芯球」，我們将從“如何衡量 AI 晶片計算效率”出發，解讀征程5 的超強真實性能。
汽車智能化程序加速的今天，AI 晶片性能大戰顯得尤為激烈。TOPS （Tera Operations Per Second），即每秒鐘進行的萬億次計算，成為了各家車廠最常用的算力機關。
TOPS 大小由晶片内計算資源的數量和主頻高低決定，可以說非常“客觀”。但，僅用 TOPS 就能衡量晶片真實性能嗎？答案是否定的。
如果要打造一款優秀的智能汽車，車企該如何選擇晶片呢？算法演繹日新月異的今天，也許将不同新模型在晶片上直接實測是一個好辦法。這樣就可以在确定精度的情況下，選擇每秒準确識别圖像幀率 FPS（frame per second，每秒準确識别幀率） 最高、計算最快的晶片了。
事實上，FPS 已經開始被越來越多的 AI 晶片企業和智能駕駛頭部車企采用。馬斯克在 2019 年提到，特斯拉 FSD 晶片算力為 72 TOPS，是英偉達 Drive PX2的 3 倍，但在進行自動駕駛任務時其 FPS 卻為後者的 21 倍！僅從 TOPS 看，可能會做出與實際表現偏離7倍的誤判！
而以地平線2021年推出的征程5與英偉達Orin晶片進行對比，征程5 128 TOPS 的算力雖然為 Orin 的一半，但在進行自動駕駛任務時其FPS卻高達1283，做到了更勝一籌。
可以說，算力不僅是價值，也是給車廠和消費者的成本，而更值得追求的價值是先進算法在該晶片上的運作效率，即 FPS。
更高的 FPS 會帶來更快速的感覺、更低的延時，這意味着更高的安全性和行駛效率。顯示卡掉幀，對于遊戲體驗而言僅僅是卡頓；AI 晶片計算掉幀，對于需要保障實時感覺的自動駕駛則會帶來災難性後果。當智能汽車高速行進時，我們永遠不知道下一幀會發生什麼，能做的隻有避免錯過。
結合計算效率去看待真實性能，無論是對追求性能更強的 AI 晶片，還是全面發揮其性能，都具有極為重要的現實意義。也正因為對算法在晶片上運作效率的追求，地平線成為了繼Mobileye、英偉達後第三個實作專用ADAS晶片規模化量産的廠商，征程系列晶片被廣泛搭載在多家主流車廠的明星車型上，征程5 更是獲得了 8 家頂級汽車品牌的合作意向。