「這個時代最偉大的企業，是生态企業。」在 2021HDC 上，餘承東曾經用這樣一句話開場。
這個生态，可以是我們了解的狹義的 app store，也可以是廣義上更開放、包容的合作關系。而向着這個目标努力的，當然不止華為一家。
從幾十年前「黑盒子」式的一鍵傳遞走天下；到如今更加扁平化、深度協同的供應鍊模式，開放與包容似乎已經成了汽車行業不可或缺的必選項，這一點适用于整車廠，也适用于不同闆塊的供應商，比如随着智能化而火熱的車載晶片。
AI時代的新摩爾定律：
TOPS 不代表全部
如果說傳統汽車時代，大家評價一輛車最常用的參數是馬力，那智能汽車時代，讓更多人認識了「算力」。100TOPS、500TOPS、1000TOPS……在過去的一兩年裡，我們看着各家車企的算力 pk，也難免會産生這樣一個疑問：多少算力夠用呢？或者說，大算力一定能帶來更好的體驗麼？
看着台積電 5nm、3nm 制程的突破，在實體的摩爾定律逐漸趨緩的時代，單純依靠半導體密度來持續提升計算性能的空間似乎很快就能望到天花闆。與此同時，搭載了同樣算力的晶片，甚至同款晶片的車型，也呈現出了不一樣的體驗。這讓我們在追逐「算力派」的同時，不得不關注到「有效算力」的概念。
「與其算力大，不如算得快」，地平線創始人餘凱博士這樣形容地平線提出的新摩爾定律，即：真實 AI 效能=峰值算力×計算資源的有效使用率×AI 算法效率。
之是以用這樣一個公式來評價晶片的真實 AI 效能，是因為影響晶片性能的名額通常有三個：峰值算力，也就是我們熟悉的 TOPS；算力資源的使用率，通過架構設計、作業系統、編譯器等實作優化；以及 AI 算法的效率，它決定了晶片架構能夠适應軟體算法的演化。換話句話說，TOPS 決定了晶片的能力上限，但架構設計、作業系統、AI 算法等，決定了晶片上車後的穩定輸出能力；綜合考慮三個名額，才能将晶片「物盡其用」。
根據這樣的理論，地平線設計了高性能的自動駕駛處理器架構——BPU（brain processing unit）。BPU 采用了大量的創新型技術，包括高性能、低延遲的資料并發處理技術，用脈動陣列去提高資料并行的速度，用程序計算使得存儲和計算不再那麼泾渭分明，還有稀疏化等的優化。同時借助神經網絡來計算，能得到相當高的計算性能和較低的功耗，來處理大量資料。
比如，地平線基于新摩爾定律設計的征程 5 晶片，跟英偉達的旗艦級的 Orin-X 晶片去比較的話，會發現隻用一半的晶片面積，一半的計算資源，但是利用先進的神經網絡來做計算，能夠得到相當高的計算性能，同時以更低的功耗完成巨量資料處理。
有市場競争力的技術，不僅僅是在實驗室裡研發出來的，更是在現實場景中打磨出來的。智能汽車時代，晶片的作用不僅僅是簡單的執行「YES or NO」，而是通過對環境的閱讀、學習産生自己的判斷，是可以移動的自主機器，這就對晶片的自主學習能力和海量資料處理能力提出了更高的要求。當智能駕駛晶片面臨現實中的海量資料時，低功耗和高計算能力，自然成為了它的優勢。
把自動駕駛的邊界打開
就像開篇說的，智能汽車時代，大家都需要開放的生态。當底層能力逐漸趨同，各家對于軟硬體的打磨，對于技術的深度參與和定義就成為打造差異化的關鍵。
是以，我們能看到新勢力們紛紛選擇「全棧自研」的自動駕駛模式，相比于過去黑盒子模式，更深入地參與到自動駕駛的研發環節。這需要車企的投入，也需要更「包容」的晶片、作業系統和底層架構來提供支援。
「打造中國自動駕駛晶片的底座」，這是地平線給自己的目标。既然要做底座，就需要提供一個開放、包容的平台，在這個「平台」上能承載各種各樣不同的需求。2021 年，地平線邁出了「數字底座」的第一步，打造開源的實時作業系統——TogetherOS。
從命名就可以看出來，TogetherOS 這個作業系統應該是開放的、開源的、大家一起參與的。它作為一個不帶商業目的的公共技術資源，由不同的合作夥伴共同打造。在 TogetherOS 之上，可以支援各種各樣的應用軟體，地平線也提供各種開發工具、工具鍊以及雲端的訓練，包括資料管理及仿真平台。
這樣一來，在地平線的征程晶片之上，既可以支援了現在主流的 Linux 、QNX、安卓、阿裡 OS、鴻蒙等主流的作業系統，同時也專為智能汽車去打造一個開放開源的、不帶商業目的 TogetherOS。
有了開源作業系統，車企自動駕駛開發中的參與就前置到作業系統環節。
在原本車載晶片與車企的合作中，要麼選擇 Mobileye 的「黑盒子」模式，将完整的晶片架構、作業系統、智能駕駛軟硬體系統打包後傳遞給車企，車企在拿到這個「黑盒子」後，再進行整車開發；要麼選擇英偉達模式，将 GPU 架構開發成晶片，然後包上自己的作業系統 CUDA, 再去讓業界開發自動駕駛的軟硬體系統，整車開發與自動駕駛軟硬體系統開發幾乎同步，協同創新讓整車開發有了更強的主導性。
不過，在新勢力們越來越多選擇「全棧自研」甚至「晶片自研「的趨勢下，這種」協同」顯然不能滿足所有需求。這時就可以通過 Together OS 模式，在 BPU 和 SOC 開發完成後，将中間的底層軟體通過開源 OS 開放的模式跟整車一起系統開發。車企不隻參與了應用軟體的研發，而是深入到作業系統底層，更高效地調用作業系統之下的各種資源。在此開放模式下，整車開發将實作從晶片到作業系統、再到自動駕駛的軟硬體系統的高度協同，極大提升疊代速度。緻力于打造智能汽車時代的「Wintel」(Windows+Intel) 和「AA」。
對于這種模式，地平線給出了他們與理想汽車合作的例子，從最初的項目啟動到理想 ONE 2021 款量産上市，僅僅用了七八個月的時間。能夠以如此快的速度實作量産，就是通過深度協同合作的方式。
而對于更加「追求靈魂」的車企，餘凱博士表示，在提供 SoC 級高性能汽車智能晶片的同時，地平線将進一步開放，向整車廠開放 BPU IP 授權，提供軟體工具包、晶片參考設計以及技術支援。通過授權模式讓車企完全參與到一款自動駕駛晶片的設計過程中，從晶片到作業系統，再到整個自動駕駛的軟硬體，「量身打造」，提升差異化競争力的同時，加快創新研發速度。
最後
智能汽車的發展，讓中國成為硬科技的主戰場，成為智能産品首發的陣地，也讓國内的汽車行業不得不以更快的創新速度投入這場戰鬥。
面對這場「硬仗」，單打獨鬥并不是個聰明的辦法，以晶片、算法、工具鍊、開發平台共同構成的開放生态，才能走得更遠。