「这个时代最伟大的企业，是生态企业。」在 2021HDC 上，余承东曾经用这样一句话开场。
这个生态，可以是我们理解的狭义的 app store，也可以是广义上更开放、包容的合作关系。而向着这个目标努力的，当然不止华为一家。
从几十年前「黑盒子」式的一键交付走天下；到如今更加扁平化、深度协同的供应链模式，开放与包容似乎已经成了汽车行业不可或缺的必选项，这一点适用于整车厂，也适用于不同板块的供应商，比如随着智能化而火热的车载芯片。
AI时代的新摩尔定律：
TOPS 不代表全部
如果说传统汽车时代，大家评价一辆车最常用的参数是马力，那智能汽车时代，让更多人认识了「算力」。100TOPS、500TOPS、1000TOPS……在过去的一两年里，我们看着各家车企的算力 pk，也难免会产生这样一个疑问：多少算力够用呢？或者说，大算力一定能带来更好的体验么？
看着台积电 5nm、3nm 制程的突破，在物理的摩尔定律逐渐趋缓的时代，单纯依靠晶体管密度来持续提升计算性能的空间似乎很快就能望到天花板。与此同时，搭载了同样算力的芯片，甚至同款芯片的车型，也呈现出了不一样的体验。这让我们在追逐「算力派」的同时，不得不关注到「有效算力」的概念。
「与其算力大，不如算得快」，地平线创始人余凯博士这样形容地平线提出的新摩尔定律，即：真实 AI 效能=峰值算力×计算资源的有效利用率×AI 算法效率。
之所以用这样一个公式来评价芯片的真实 AI 效能，是因为影响芯片性能的指标通常有三个：峰值算力，也就是我们熟悉的 TOPS；算力资源的利用率，通过架构设计、操作系统、编译器等实现优化；以及 AI 算法的效率，它决定了芯片架构能够适应软件算法的演化。换话句话说，TOPS 决定了芯片的能力上限，但架构设计、操作系统、AI 算法等，决定了芯片上车后的稳定输出能力；综合考虑三个指标，才能将芯片「物尽其用」。
根据这样的理论，地平线设计了高性能的自动驾驶处理器架构——BPU（brain processing unit）。BPU 采用了大量的创新型技术，包括高性能、低延迟的数据并发处理技术，用脉动阵列去提高数据并行的速度，用进程计算使得存储和计算不再那么泾渭分明，还有稀疏化等的优化。同时借助神经网络来计算，能得到相当高的计算性能和较低的功耗，来处理大量数据。
比如，地平线基于新摩尔定律设计的征程 5 芯片，跟英伟达的旗舰级的 Orin-X 芯片去比较的话，会发现只用一半的芯片面积，一半的计算资源，但是利用先进的神经网络来做计算，能够得到相当高的计算性能，同时以更低的功耗完成巨量数据处理。
有市场竞争力的技术，不仅仅是在实验室里研发出来的，更是在现实场景中打磨出来的。智能汽车时代，芯片的作用不仅仅是简单的执行「YES or NO」，而是通过对环境的阅读、学习产生自己的判断，是可以移动的自主机器，这就对芯片的自主学习能力和海量数据处理能力提出了更高的要求。当智能驾驶芯片面临现实中的海量数据时，低功耗和高计算能力，自然成为了它的优势。
把自动驾驶的边界打开
就像开篇说的，智能汽车时代，大家都需要开放的生态。当底层能力逐渐趋同，各家对于软硬件的打磨，对于技术的深度参与和定义就成为打造差异化的关键。
因此，我们能看到新势力们纷纷选择「全栈自研」的自动驾驶模式，相比于过去黑盒子模式，更深入地参与到自动驾驶的研发环节。这需要车企的投入，也需要更「包容」的芯片、操作系统和底层架构来提供支持。
「打造中国自动驾驶芯片的底座」，这是地平线给自己的目标。既然要做底座，就需要提供一个开放、包容的平台，在这个「平台」上能承载各种各样不同的需求。2021 年，地平线迈出了「数字底座」的第一步，打造开源的实时操作系统——TogetherOS。
从命名就可以看出来，TogetherOS 这个操作系统应该是开放的、开源的、大家一起参与的。它作为一个不带商业目的的公共技术资源，由不同的合作伙伴共同打造。在 TogetherOS 之上，可以支持各种各样的应用软件，地平线也提供各种开发工具、工具链以及云端的训练，包括数据管理及仿真平台。
这样一来，在地平线的征程芯片之上，既可以支持了现在主流的 Linux 、QNX、安卓、阿里 OS、鸿蒙等主流的操作系统，同时也专为智能汽车去打造一个开放开源的、不带商业目的 TogetherOS。
有了开源操作系统，车企自动驾驶开发中的参与就前置到操作系统环节。
在原本车载芯片与车企的合作中，要么选择 Mobileye 的「黑盒子」模式，将完整的芯片架构、操作系统、智能驾驶软硬件系统打包后交付给车企，车企在拿到这个「黑盒子」后，再进行整车开发；要么选择英伟达模式，将 GPU 架构开发成芯片，然后包上自己的操作系统 CUDA, 再去让业界开发自动驾驶的软硬件系统，整车开发与自动驾驶软硬件系统开发几乎同步，协同创新让整车开发有了更强的主导性。
不过，在新势力们越来越多选择「全栈自研」甚至「芯片自研「的趋势下，这种」协同」显然不能满足所有需求。这时就可以通过 Together OS 模式，在 BPU 和 SOC 开发完成后，将中间的底层软件通过开源 OS 开放的模式跟整车一起系统开发。车企不只参与了应用软件的研发，而是深入到操作系统底层，更高效地调用操作系统之下的各种资源。在此开放模式下，整车开发将实现从芯片到操作系统、再到自动驾驶的软硬件系统的高度协同，极大提升迭代速度。致力于打造智能汽车时代的「Wintel」(Windows+Intel) 和「AA」。
对于这种模式，地平线给出了他们与理想汽车合作的例子，从最初的项目启动到理想 ONE 2021 款量产上市，仅仅用了七八个月的时间。能够以如此快的速度实现量产，就是通过深度协同合作的方式。
而对于更加「追求灵魂」的车企，余凯博士表示，在提供 SoC 级高性能汽车智能芯片的同时，地平线将进一步开放，向整车厂开放 BPU IP 授权，提供软件工具包、芯片参考设计以及技术支持。通过授权模式让车企完全参与到一款自动驾驶芯片的设计过程中，从芯片到操作系统，再到整个自动驾驶的软硬件，「量身打造」，提升差异化竞争力的同时，加快创新研发速度。
最后
智能汽车的发展，让中国成为硬科技的主战场，成为智能产品首发的阵地，也让国内的汽车行业不得不以更快的创新速度投入这场战斗。
面对这场「硬仗」，单打独斗并不是个聪明的办法，以芯片、算法、工具链、开发平台共同构成的开放生态，才能走得更远。