地平线陈平明：地平线用软硬连系手艺，推进智驾“好用”更“爱用”
地平线陈平明：2025年，将迎来时辰
地平线陈平明：真正“好用”的智驾体系，要供应拟人化的智驾体验
地平线陈平明：软硬连系，逾越
2025年，主动驾驶将迎来ChatGPT时辰
甚么是ChatGPT时辰？咱们觉得它不光是全部的功能，最关头的是产物的体验，是产物的可用性与好用性。今朝咱们看到当下的城区NOA大部分还处于可用阶段，尚无达到好用的阶段。首要的题目仍是在于：
1.怂通畅服从低，体验接管
2.莽行动不拟人，平安接管
3.急倏地开城致使可用性降低，通过率低
地平线觉得，真正“好用”的智驾2.0的体系，要供应拟人化的智驾体验，不单单要保证咱们的物理平安，更首要的是生理平安。用户亟需好用的城区NOA 2.0体系，需求完成通畅服从、驾驶拟人、场景通过率的周全打破。
再进一步，要打造用户爱用的智驾体系3.0，普惠每个人，让智驾飞入平常百姓家，伴随用户每刻、每程。
要解决“好用”的题目，咱们觉得首先要解决主动驾驶的scale up和scale out的难题。所谓scale up，在特定、流动、受控的小ODD范围内完成功能最优，可以或许处置不少庞杂的场景。但是在普遍的场景使用内里，体系功能却无奈坚持，涌现咱们讲的怂、唐突这些行动，使得全部主动驾驶的使用还受限于一些相对于小的局限，在大范围上体验欠好。咱们寻求的目的，是要实当初一个可以或许scale up更好的下限，同时在所有的处所都能够开。
要解决这个题目焦点的因素便是四个：算法、、数据、工程才能。算法是抉择了全部体系的功能的下限，而后算力和数据是抉择了手艺迭代速率。工程才能抉择了全部量产化的范围和用户的体验。
算法上，有基于划定规矩的和数据驱动的两种开辟范式，也是业内常说的1.0和软件2.0。软件1.0基于少量野生划定规矩，体系下限低，上限可控；软件2.0，数据驱动的端到端体系，完成信息无损通报，体系上限高，而上限不可控。
从中，咱们发明以后手艺迭代的“跷跷板效应”，无论是rule-based，仍是数据驱动的端到端体系，繁多都无奈周全晋升体系才能，不得不在体系下限的晋升和体系上限的保证两者之间做弃取。
在感知端，地平线接纳“三网合一”端到端，可以或许把信息、包孕舆图、导航信息都作为一个输出源输出到一个模子中举行锻炼推理。同时，基于感知端到端的上风，不但能够输入动动态目的信息，还能输入高维特性级信息，完成信息的无损通报，从而晋升感知端的体系下限，带来关于天下的认知才能和体系功能的周全晋升。接着无损信息输出到下流的规控，规控内里有基于的模块，也有大量基于划定规矩的部分做平安兜底，既能晋升体系下限，也能确保体系上限。全部体系基于动动态推理与数据锻炼，完成场景认知与懂得，晋升场景泛化才能，从而完成全域可开。
地平线很早就意想到，假如可以或许把软件经由过程完成，可以或许让体系功能大大晋升，从而可以或许让团体的体系本钱大幅下降。以是咱们其时提出了智能计较的新摩尔定律。
“新摩尔定律”的公式也很简单，是一个简略的乘法。把单元本钱下的计较功能作为目的，把这个目的分解成三个因子：
1.第一个因子便是人人耳熟能详的TOPS per dollar，花每块钱能买多少算力，这是经典的理论峰值计较服从，平日来说要靠两件工作来做到，第一个便是摩尔定律，第二便是创新型的硬件架构设想
2.第二个目标是叫Utilization rate（无效利用率），有了计较资本，怎样充沛应用？涉及到、Runtime、、操纵体系的优化，软硬件协同，充沛晋升计较利用率
3.算法服从。每TOPS算力上能完成的算法服从。
地平线“三项万能”——在硬件的架构、软件中间层的优化、算法的立异上，软硬协同，极致优化，永久以更低的本钱去取得更高的计较功能。
基于对算法趋向与使用场景的前瞻判别，BPU为行业当先的支流算法设想，最大化能效、算法功能、灵活性。
- 伯努利架构实现从浮点到定点计较的演进，面向场景，完成高性能的感知计较；
- 贝叶斯架构实现从感知到展望的支撑，面向高速NOA，完成感知到展望的高效计较；
- 纳什架构实现从感知、预测到决议的支撑，面向全场景NOA，高效支撑交互式博弈。
从最新一代回首第一代BPU架构已往六年时候内里，BPU全部计较功能提升了246倍关于Transformer晋升功能超过了27倍。
在同一个时代假如比照摩尔定律18个月晋升一倍情形，它六年时候一共提升了16倍，实际上咱们经由过程软件和硬件的优化，远超摩尔定律晋升速率。
进一步咱们推进主动驾驶不但仅在简略的case内里处置题目，它更要能在庞杂的case内里经由过程本人思索去举一反三地处置极限场景应答主观天下的复杂性。这就能进一步推进全部从拟人化到anytime、anywhere便是“每刻需求交互博弈手艺庞杂的一种决议行动此外抵达“爱用全部体系必需本钱可控，让每个人都可以享受到。地平线供应的解法便是经由过程软件、硬件联结优化全部体系本钱不息下降便是地平线一直在做的BPU计较架构。
地平线但愿咱们的软件、算法研讨另有进步前辈的芯片基础上打造一个“样板间进步前辈手艺打造文雅自在”的拟人化体系完成全场景无差别的高阶智驾。
1.地平线是首家每一年均为最大供应前装量产ADAS和AD解决计划的中国公司
2.前十大中国OEM均为咱们的客户
3.今朝曾经累计500万片芯片出货，累计斩获230余个量产定点车型跨越110款车型完成了量产，推向了消费者，行驶在中国的大地上而且曾经平安伴随用户行驶了百亿千米里程。
地平线总裁平明博士
当然除了“好用以外，还要做到"爱用需求进一步遍及每一个用户，使得每个人都可以用便是咱们讲的高阶主动驾驶的平权化。这些思索不但仅是手艺思想，更多产物思想、是用户代价思想。以用户代价为先，驱动咱们去解锁高阶智驾新思路。
要解决“好用题目咱们觉得首先要解决主动驾驶的scale up和scale out的难题。所谓scale up，在特定流动、受控的小ODD范围内完成功能最优曾经达到了很高功能可以或许处置不少庞杂的场景然则在于普遍的场景使用内里咱们可以或许看到功能下限异常便是适才咱们唐突这些行动。使得全部主动驾驶使用还受限于一些相对于局限，在大范围上体验欠好咱们寻求目的当初一个可以或许scale up更好下限，同时在所有的处所都能够开。
要解决这个题目焦点因素便是四个：算法、算力、数据、工程才能。算法抉择全部体系功能下限而后算力和数据抉择手艺迭代速率。工程才能抉择全部量产范围和用户的体验咱们看一下算法方面今朝两大首要开辟范式：一个是基于Rule-based咱们讲的是Conventional开辟范式，Software 1.0另有一个基于数据驱动开辟范式，业界叫做Software 2.0。两个各有利害，软件1.0基于少量野生划定规矩体系下限上限可控；软件2.0，数据驱动体系完成信息无损通报体系上限高上限不可控以是这里涌现了两种开辟范式门路的“翘翘板”，无论是rule-based仍是数据驱动体系繁多无奈周全晋升体系才能，不得不在体系下限晋升体系上限保证两者之间弃取关于主动驾驶来讲咱们既要可以或许有很好手艺体验，同时又要异常平安，再加上可以或许倏地推行使用，这是咱们的既要又要且要。
从地平线来说咱们觉得接纳一个端到端和交互博弈的解决计划可以或许比较好地解决scale out和scale up的难题咱们采用了“三网合一模子，在这个模子内里可以或许把传感器的数据舆图和导航信息输出模子举行锻炼。在这个模子内里经由过程失落信息的情况下对周边天下举行更好的感知经由过程动态的推理另有数据锻炼可以或许发生出动动态目的。除此以外可以或许输入一个机械能读懂特性级信息，给到下一个模块便是交互博弈模块。这个模块有两个部份构成：一个是神经网络的模块，再一个是基于Rule-based的模块。神经网络可以或许进步全部体系下限，同时基于Rule-based的模块能够做好平安兜底，确保体系上限经由过程“三网合一”端到端，再加上交互博弈架构和算法可以或许比较好的解决scale out和scale up。
地平线作为一家软件算法基因身世的公司咱们起首思量题目仍是从软件的方面思量怎样解决主动驾驶题目已往九年傍边，地平线立异手艺方面也有不少积存，在这里人人做几个分享。
2022年地平线提出了Sparse4D的架构，它是行业比拟当先的高性能，高效率，长时序稠密融会感知架构太长时序稠密另有端到端很好解决以前或许现在用的BEV+Transformer架构内里的感知局限和精度以及计较服从抵触，打造了一个比较好的端到端的感知基座。同时它在各方面的功能体现好过其余的架构，特别是在nuScenes地下数据集排行榜第一以是它是接棒“BEV+Transformer”的下一代架构经由过程和BEVFormer比照能够看到在夜间城区麋集人群的精准感知、远距离实时感知的场景下，Sparse4D的感知效果都更精准此外地平线学者在2022年末时间揭晓了一篇主动驾驶模子UniAD的文章，也是初次完成团体框架下锻炼。在9000多篇论文内里获得了客岁视觉和模式辨认CVPR大会最好论文，这也是第一次主动驾驶畛域的文章在CVPR年会上取得最好论文。
UniAD初次将检测、跟踪、建图、轨迹展望占领网格展望以及计划整合到一个基于Transformer框架内里模子内里完成感知的一体化相对黑盒咱们讲的端到端，它更可控、可解释、可拓展，是一个比较好的架构。它在NuScenes数据集上获得了S （state of the art），评测效果最优。同时咱们这个算法也在业界作为一个Benchmark，当下产业界的很多端到端都有受UniAD启示开启端到端的上车使用，学术与科研界也以UniAD作为标杆去benchmark。
除此以外，同时地平线还采用了仿照强化混杂进修手艺，在这方面举行深度创新和积存，使得全部主动驾驶更拟人平安。
基于仿照的开环进修体式格局不克不及很好的解决长尾题目。交互式进修接纳混杂强化进修体式格局，一方面经由过程仿照进修进步进修服从另外一方面经由过程闭环强化进修降服仿照进修在长尾等方面存在缺点能够很好地解决长尾题目如许使得全部交互博弈傍边可以或许更好举行跟周边的交互，同时完成更好人道全部安全性和舒适度都得到了很大晋升那末再好的算法假如没有响应的芯片来承载，实际上无奈酿成产物以是接下来先容一下地平线在硬件手艺产物方面的最新的一些效果。
这个是地平线2016年提出来一个“智能计较的新摩尔定律”。这个咱们地平线也是其余行业的同仁供应了一个芯片设想功能晋升偏向界说智能计较最优解。新摩尔定律的公式也很简单，是一个简略的乘法。就是说单元本钱计较功能作为目的，把这个目的分解成三个因子：
第一个因子便是人人耳熟能详的TOPS per dollar，花每块钱能买多少算力，这是经典的理论峰值计较服从平日来说要靠两件工作来做到，第一个便是摩尔定律，第二便是创新型的硬件架构设想；
第二个目标是叫Utilization rate无效利用率计较资本怎样充沛应用？涉及到编译器、Runtime等等软件和硬件的协同优化充沛晋升计较利用率；
第三是算法服从。每TOPS完成的算法服从，这取决于算法先进性完成计较服从晋升。
可以说，地平线“三项万能”——在硬件的架构、软件中间层的优化、算法立异上，都聚焦于软硬协同永久以更低本钱取得更高计较功能后面讲了咱们在算法上有不少积存，这些积存便是指示咱们设想咱们的硬件架构表现在这几个方面，一个是经由过程三级存储架构，多脉动的立方加快引擎另有多项数据固定等等缩小核内核间以及片间的数据固定进步它的使用率，同时下降对带宽的占用此外经由过程虚构化，数据变更引擎等等这些支撑进步前辈的算子加快计较。同时经由过程所有这些优化，大大下降计较的功耗，也使得咱们全部芯片功能可以或许保持在一个非常好程度。
软硬连系逾越摩尔定律咱们再来看一下“新摩尔定律”带来功能晋升右边是传统的摩尔定律，在6年能够看到功能晋升16倍。基于软硬连系的“新摩尔定律咱们BPU计较功能关于传统支流的CNN神经网络它在6年内里提升了246倍关于当初的Transformer来说，在三内里提升了27倍。实际上咱们经由过程软件和硬件的优化，远超摩尔定律晋升速率。
总结一下咱们用软硬连系手艺气力推进智能驾驶从“可用”到“好用”最后到“爱用”。最主要经由过程手艺经由过程深度进修人类的驾驶行动和拟人的体验带来生理平安加倍拟人、更像老司机经由过程交互博弈经由过程处置极限的场景，更好顺应主观天下的复杂性可以或许做到每时每刻。
再就是经由过程咱们产物BPU咱们的芯片晋升功能，同时下降本钱，来使得咱们的高阶主动驾驶更快遍及咱们每一个驾驶员，使得每个人都可以用得起。
接下来我再把经由过程咱们手艺积存，最新产物人人做一个先容往年四月份咱们宣布了两款产物，一个是硬件产物，一个是软件产物。硬件产物便是征程6系列相对以前的三代产物征程2、征程3、征程5都是单芯片，征程6是一个家族，总共有6款芯片首要遮盖低中高阶智能驾驶使用。所以在全部智能驾驶使用傍边，总有一款芯片适宜咱们分工火伴，它带来优点是基于异样开辟环境开辟对象可以或许大大晋升咱们分工火伴开辟服从，同时下降开辟本钱可以或许加快全部主动驾驶使用落地。
再一咱们宣布了第二个产物咱们叫做Horizon SuperDrive，这个是全场景智能驾驶解决计划咱们但愿基于咱们的软件、算法研讨另有咱们最新芯片的基础上打造一个“样板间充沛当初手艺下限主动驾驶可以或许解决什么样题目可以或许怎样更好的来解决咱们今朝遇到不少艰苦的场景经由过程咱们三网合一端手艺另有交互博弈另有征程6的芯片咱们寻求的是像老司机同样文雅自在的驾驶。它会遮盖全场景包孕城区、高速停车产物完成全场景无差别的高阶上面看一下咱们的SuperDrive庞杂场景内里体现，左上角是交通拥挤时间咱们其余汽车的博弈咱们体系真实过不去会让一下，如果有缝就会自负的插进去。
第二个是路口的左转交互博弈人人能够看到车流量很大，这个场景右边的车实际上不少，这个时间要见可以或许转过去，没有必定手艺下限，没有这类自负，你是没有设施在这个情况下举行左转右侧是一个城区都会内里的一个环岛，这个内里也是异常庞杂的场景，它有反向的车、也有人，有一些场景你是没有设施第一时候看到，这个时间需求车跟路上的博弈，跟路边的行人、车辆等等博弈。
左下拥挤路况下，精准搜刮汇入空挡，高效平安博弈胜利汇入主路。
右下谦逊行人需求比拟笃定可以或许自负时间可以或许去博弈需求忍让时间需要谦逊行人和其余路途的使用者今朝已往的九年内里咱们产物也得到了主机厂的认可今朝咱们跟100多个分工火伴一路办事20多家主机今朝咱们有差不多230多个量产开辟项目，有110多款车型曾经量产今朝咱们曾经出货了500万片芯片给客户，也积累了百亿千米的驾驶里程，为客户供应平安的驾驶体验。
地平线果断的定位Tier2咱们仍是但愿联袂行业所有火伴一路推进主动驾驶向高而行经由过程咱们的硬件和算法咱们分工火伴咱们分工火伴一路配合主动驾驶可用、好用咱们的用户更爱用最初，地平线但愿咱们分工火伴一路。征程与共，开放共赢！
我的分享就到这里感谢人人完结）
