日前，国内领先的智能驾驶计算方案提供商地平线在深圳举办了旗下新产品地平线征程5的技术开放日活动。作为目前市场份额领先的智能芯片开发商，征程5芯片在技术路线上有何优势？地平线征程5的市场应用前景如何？智能驾驶研发的未来趋势如何？以及车辆作为下一代智能终端如何实现为“智联网”赋能，地平线联合创始人、CTO黄畅博士，地平线副总裁余轶南博士在现场就这些问题进行了精彩的介绍和解读。
算力or算法？计算效能才是王道
征程5芯片基于地平线最新一代BPU贝叶斯架构设计，该架构与深度神经网络协同优化，是一个以数据驱动为主的深度学习加速引擎。征程5的最大特点是在有限的物理算力（128TOPS）条件下能够实现较高的有效计算效能，图像速率最高可达1531FPS。在这一指标上，它在行业中属于领先地位。
如何理解这一点？举一个可能不太恰当的例子，如果我们把智能芯片的物理算力想象成一台发动机的最大功率，而算法则是它的传动系统，用户真正感知到的计算效果相当于搭载这套动力总成的车辆的实际性能表现。
一个经过优化的算法相当于传动效率更高的变速箱，比如保时捷的PDK，能够最大限度地传递发动机所能产生的功率，进而转化为更快的加速表现。而仅有物理算力的优势却没有更好算法，就像一台高性能发动机匹配了一台传动效率较低的自动变速箱，无法充分释放发动机的功率，加速时间甚至比功率更低的发动机还要慢。
换句话说，地平线的算法优势其实是为了最大限度地榨取芯片的全部物理潜力，更有效地利用每一个算力。因此，地平线在智能芯片方面的倾向就很清晰了：单纯堆算力并不能完全解决问题，算法优化可以提升用户体验上限，计算效能精益化才是最优解，尤其是在半导体发展趋缓的大背景下，算法的计算效能差距远比芯片之间的算力差距大。
这一点其实在其他车企上也能得到验证，比如特斯拉的HW3.0采用总算力为144TOPS的自研FSD芯片，相比HW2.5英伟达Drive芯片的21TOPS理论最高算力提升了不到7倍，但图像处理能力提升了21倍。此外，目前国内TOP2级别的智能驾驶辅助系统小鹏NGP，他们的P5车型仅用一颗30TOPS算力的英伟达Xavier芯片就实现了相当亮眼的城市NGP功能。
重感知轻地图、为机器注入“Common Sense”
重感知轻地图，是目前国内智能驾驶辅助行业的新方向。由于车辆智能感知硬件的数量屡创新高，种类日趋丰富，芯片要处理的数据量大幅“膨胀”，数据类型也越来越多样化。城区/高速NOA所需的高精地图在覆盖率、准确度、数据鲜度等方面都比较耗费成本。与其让地图作为主要输入来源，赋予车辆对感知数据更自主的认知能力才是符合“智能化”发展的路线，高精地图可以逐步“退居二线”，仅作为一个输入项来辅助整个系统。
因此，以征程5芯片为代表的地平线产品的另一个特点是支持业界先进的基于鸟瞰图感知的自动驾驶算法（BEV）以及其所需的Transformer模型，后者可以将感知数据转化为不同的表达形式，或重新编译为统一的算法语言，以便满足自动驾驶算法对所采集数据的认知需求，让智能汽车更好地“理解”收集到的感知信息，对现实世界更有“常识性”的认知，这一点在实现复杂路况下的自动驾驶能力时意义重大。
地平线征程5单颗芯片即可满足多达16路摄像头感知，并开放支持激光雷达/毫米波雷达等多种传感器感知融合。地平线内部对征程5芯片的期望是通过两颗芯片实现城区NOA功能，而他们的合作方之一轻舟智航已经在3.27发布了基于单颗征程5芯片实现的城区NOA功能，充分说明了在高阶算法的支持下这颗芯片的巨大潜力。
高算力智能终端快速普及、人与车的关系如何变化？
地平线公司创始人余凯在2023年电动汽车百人会上给出了自己的预测：2025年L2+高速NOA仍是主流，单地平线征程5芯片足以满足需求。而智能驾驶在十年纬度上的“终局”，可能是L2+++级的不断优化，人和智能汽车的关系逐步演变为人和马的关系，车不再仅仅是完全受支配的工具，而是具备一定的自主能力，人与车的相处模式也会发生变化。
余轶南博士同样表示，智驾硬件成本的迅速摊薄会大大加速智能汽车的普及速度，今天一块最小的域控模块的成本，在2024年底可能就可以买到百TOPS级算力的高阶智驾芯片，诸如L2级智能驾驶辅助和高速NOA等功能的门槛将会越来越低。
汽车最终会变成人类历史上第一个面向个人消费者的商业化、大规模、可应用的智能终端。最终在智能驾驶领域的研发经验和成果积累会以很低的成本转化到其他领域，加速整个社会的智能化进程。
然而，相较于研发人员对理想未来的憧憬，智能驾驶技术的研发在当前阶段还面临着诸多挑战。目前的高阶智能驾驶辅助，适用对象反而是那些驾驶经验比较丰富的“老司机”。因为这类驾驶者知道如何根据道路情况判断车辆决策是否合理，也需要在路况复杂的情况下时刻关注行驶状态，做好随时接管或纠正的准备。
如果高阶智驾希望获得进一步的发展，达到大规模普及，并且用户使用率较高的程度，那么它必须要达到一个超越新手司机平均驾驶能力的水准，以便为任何驾驶者兜底。余轶南博士在现场打趣式地提出了一个观点，未来针对智能驾驶辅助的培训“驾校”可能会成为热点和商机，因为智能驾驶辅助系统的确需要人们更正确地认识和使用，理解背后的决策逻辑，以便在不同情况下作出恰当的应对。
总结
我对此的看法是，在高阶智能驾驶辅助系统真正普及的时候，如今人类的“驾驶”能力可能会变成像“会开手动挡”一样，听起来格外有难度，能够“炫耀”的技能，驾驭车辆不再是必需的能力，而是变成一种补充技能。人类社会的交通方式会发生深刻变革，“移动”对大部分人来说门槛将会变得极低，普通人在其中的参与度也无限下降。
作为一个普通人，我对这种科幻场景成真感到兴奋和迫不及待，而作为一名驾驶爱好者，我希望这一天晚点到来