日前，國内領先的智能駕駛計算方案提供商地平線在深圳舉辦了旗下新産品地平線征程5的技術開放日活動。作為目前市場佔有率領先的智能晶片開發商，征程5晶片在技術路線上有何優勢？地平線征程5的市場應用前景如何？智能駕駛研發的未來趨勢如何？以及車輛作為下一代智能終端如何實作為“智聯網”賦能，地平線聯合創始人、CTO黃暢博士，地平線副總裁餘轶南博士在現場就這些問題進行了精彩的介紹和解讀。
算力or算法？計算效能才是王道
征程5晶片基于地平線最新一代BPU貝葉斯架構設計，該架構與深度神經網絡協同優化，是一個以資料驅動為主的深度學習加速引擎。征程5的最大特點是在有限的實體算力（128TOPS）條件下能夠實作較高的有效計算效能，圖像速率最高可達1531FPS。在這一名額上，它在行業中屬于領先地位。
如何了解這一點？舉一個可能不太恰當的例子，如果我們把智能晶片的實體算力想象成一台發動機的最大功率，而算法則是它的傳動系統，使用者真正感覺到的計算效果相當于搭載這套動力總成的車輛的實際性能表現。
一個經過優化的算法相當于傳動效率更高的變速箱，比如保時捷的PDK，能夠最大限度地傳遞發動機所能産生的功率，進而轉化為更快的加速表現。而僅有實體算力的優勢卻沒有更好算法，就像一台高性能發動機比對了一台傳動效率較低的自動變速箱，無法充分釋放發動機的功率，加速時間甚至比功率更低的發動機還要慢。
換句話說，地平線的算法優勢其實是為了最大限度地榨取晶片的全部實體潛力，更有效地利用每一個算力。是以，地平線在智能晶片方面的傾向就很清晰了：單純堆算力并不能完全解決問題，算法優化可以提升使用者體驗上限，計算效能精益化才是最優解，尤其是在半導體發展趨緩的大背景下，算法的計算效能差距遠比晶片之間的算力差距大。
這一點其實在其他車企上也能得到驗證，比如特斯拉的HW3.0采用總算力為144TOPS的自研FSD晶片，相比HW2.5英偉達Drive晶片的21TOPS理論最高算力提升了不到7倍，但圖像處理能力提升了21倍。此外，目前國内TOP2級别的智能駕駛輔助系統小鵬NGP，他們的P5車型僅用一顆30TOPS算力的英偉達Xavier晶片就實作了相當亮眼的城市NGP功能。
重感覺輕地圖、為機器注入“Common Sense”
重感覺輕地圖，是目前國内智能駕駛輔助行業的新方向。由于車輛智能感覺硬體的數量屢創新高，種類日趨豐富，晶片要處理的資料量大幅“膨脹”，資料類型也越來越多樣化。城區/高速NOA所需的高精地圖在覆寫率、準确度、資料鮮度等方面都比較耗費成本。與其讓地圖作為主要輸入來源，賦予車輛對感覺資料更自主的認知能力才是符合“智能化”發展的路線，高精地圖可以逐漸“退居二線”，僅作為一個輸入項來輔助整個系統。
是以，以征程5晶片為代表的地平線産品的另一個特點是支援業界先進的基于鳥瞰圖感覺的自動駕駛算法（BEV）以及其所需的Transformer模型，後者可以将感覺資料轉化為不同的表達形式，或重新編譯為統一的算法語言，以便滿足自動駕駛算法對所采集資料的認知需求，讓智能汽車更好地“了解”收集到的感覺資訊，對現實世界更有“常識性”的認知，這一點在實作複雜路況下的自動駕駛能力時意義重大。
地平線征程5單顆晶片即可滿足多達16路攝像頭感覺，并開放支援雷射雷達/毫米波雷達等多種傳感器感覺融合。地平線内部對征程5晶片的期望是通過兩顆晶片實作城區NOA功能，而他們的合作方之一輕舟智航已經在3.27釋出了基于單顆征程5晶片實作的城區NOA功能，充分說明了在高階算法的支援下這顆晶片的巨大潛力。
高算力智能終端快速普及、人與車的關系如何變化？
地平線公司創始人餘凱在2023年電動汽車百人會上給出了自己的預測：2025年L2+高速NOA仍是主流，單地平線征程5晶片足以滿足需求。而智能駕駛在十年緯度上的“終局”，可能是L2+++級的不斷優化，人和智能汽車的關系逐漸演變為人和馬的關系，車不再僅僅是完全受支配的工具，而是具備一定的自主能力，人與車的相處模式也會發生變化。
餘轶南博士同樣表示，智駕硬體成本的迅速攤薄會大大加速智能汽車的普及速度，今天一塊最小的域控子產品的成本，在2024年底可能就可以買到百TOPS級算力的高階智駕晶片，諸如L2級智能駕駛輔助和高速NOA等功能的門檻将會越來越低。
汽車最終會變成人類曆史上第一個面向個人消費者的商業化、大規模、可應用的智能終端。最終在智能駕駛領域的研發經驗和成果積累會以很低的成本轉化到其他領域，加速整個社會的智能化程序。
然而，相較于研發人員對理想未來的憧憬，智能駕駛技術的研發在目前階段還面臨着諸多挑戰。目前的高階智能駕駛輔助，适用對象反而是那些駕駛經驗比較豐富的“老司機”。因為這類駕駛者知道如何根據道路情況判斷車輛決策是否合理，也需要在路況複雜的情況下時刻關注行駛狀态，做好随時接管或糾正的準備。
如果高階智駕希望獲得進一步的發展，達到大規模普及，并且使用者使用率較高的程度，那麼它必須要達到一個超越新手司機平均駕駛能力的水準，以便為任何駕駛者兜底。餘轶南博士在現場打趣式地提出了一個觀點，未來針對智能駕駛輔助的教育訓練“駕校”可能會成為熱點和商機，因為智能駕駛輔助系統的确需要人們更正确地認識和使用，了解背後的決策邏輯，以便在不同情況下作出恰當的應對。
總結
我對此的看法是，在高階智能駕駛輔助系統真正普及的時候，如今人類的“駕駛”能力可能會變成像“會開手動擋”一樣，聽起來格外有難度，能夠“炫耀”的技能，駕馭車輛不再是必需的能力，而是變成一種補充技能。人類社會的交通方式會發生深刻變革，“移動”對大部分人來說門檻将會變得極低，普通人在其中的參與度也無限下降。
作為一個普通人，我對這種科幻場景成真感到興奮和迫不及待，而作為一名駕駛愛好者，我希望這一天晚點到來