地平线余凯：关于智能汽车芯片，我的最新思考

人类历史上第一个机器人终端是智能汽车。这个领域被分解后，自然会拉动整个机器人行业。

目前智能化浪潮席卷，任何东西都有可能被时代选择，成为下一个赋能对象。

在瞬息万变的技术变革中，企业如何洞察先机，押宝新赛道，成为能否成为新游戏头部玩家的重要因素。

在发展的浪潮中，智能汽车是当前科技赋能的新对象。

在近日举行的中国电动汽车百人会上，地平线创始人兼CEO余凯带来了一些关于智能汽车芯片的最新思考。

计算能力并不是芯片的真实性能。

智能汽车正在经历历史性的变革。从过去几百个ECU的分布式计算，发展到更集中的域控制器，再到现在的中央计算架构。软硬件逐渐被剥离，芯片算力的极致增长成为很多OEM厂商的目标。

2019年4月，特斯拉已经达到144TOPS计算能力，相比同期的Mobieye，计算能力提升了数十倍。短短一年多的时间，智造汽车和蔚来汽车的最新计算能力分别达到了1000TOPS和1016TOPS。

当智能汽车制造商将超级计算能力作为炫耀实力的要素之一时，余凯提出了自己的质疑。他说:

因为摩尔定律的物理极限，几百吨几千吨的计算能力提升，从人工智能的角度来看，在技术上是不可持续的，也是没有意义的。

特斯拉的计算能力提升不多，但实际性能提升了20倍。特斯拉的应用的指标是FPS，每秒能准确识别多少帧图像。

余凯认为，在智能汽车时代，相对于用户无法感知的计算能力，最终还是要争取性能。“我认为，在未来，大家计算T是多少实际上是一种误导。”

比如英伟达Drive PX2的计算能力是24TOPS，而特斯拉FSD的计算能力是72TOPS的三倍。真实性能方面(地图)，英伟达Drive PX2的FPS(每秒准确识别多少帧)是110，特斯拉的FSD是2300，大概是21倍。

该芯片是智能汽车的数字引擎。

智能汽车的出现，无异于计算机的诞生。计算机创造了信息时代，智能汽车开启了万物主动感知时代。

虽然已经有了智能手机，但是由于需要手动输入信息，只能被动决策和处理，所以只能算是移动的小电脑。

但是，智能汽车有真正的自主行为，可以感知，可以决策，可以规划路径，可以与人互动。智能汽车将成为人类历史上第一个真正的人工智能终端。

一旦智能汽车突破并形成产业规模，人工智能终端也将出现在家庭服务、农业、工业等场景中，一场跨时代、多行业的创新也将到来。

在智能汽车中，最重要的无疑是智能汽车芯片。

智能汽车芯片可以形成从感知、推理、预测、人机交互到决策的人工智能计算闭环，相当于智能汽车的数字引擎。

燃油车时代，整车架构的动力是通过发动机将有机能量转化为物理动力。智能汽车时代的能量是大数据，通过智能汽车芯片的计算，转化为决策控制、真相制造和世界环境建模。

毫无疑问，车载芯片就是汽车上的数字引擎。我们说智能驾驶舱的人机交互，自动驾驶环境下的决策控制，都是依靠智能芯片来完成数字引擎的计算。

芯片市场竞争开始

在PC和智能手机的国际市场上，中美品牌相互竞争，占据了全球市场的很大份额。但是操作系统和底层芯片上没有中国。

其中，操作系统和底层芯片的市场份额通常只有两个赢家，前者的市场份额远大于后者。例如，Android和IOS分别占据了74%和25%的市场份额……去年10月的全球市场份额。

终端品牌之间的竞争是长期的，操作系统和底层芯片厂商短时间内领先。

根据余凯的判断，未来三年将是智能汽车芯片争夺的关键时间窗口。

智能车载芯片从半导体这个垂直领域来说，智能车载芯片的发展还处于早期，几乎相当于PC最初级的80286芯片阶段。

另一方面，智能汽车芯片的研发周期长，资金投入大，决定了它是一条长赛道。

余凯认为，在PC和智能手机高速发展的时期，中国品牌在操作系统和芯片方面没有话语权。但是，在智能汽车的发展期，中国品牌必须占据一席之地。

“如果中国品牌在芯片和操作系统上不能拿到中国智能汽车市场的前两名，我觉得我们基本出局了。”

那么，如何才能在中国市场占据前两名呢？余凯给出了他的解释。

首先，如果你成为世界级的AI算法公司，你需要对人工智能软件算法和发展进化的脉络有深刻的理解。只有深入了解，才能推出符合未来市场需求的软件算法。

其次，要有帮助客户开发软件算法的能力，其深层能力是软硬件双轮驱动。

只有结合以上几点，才能成为新一代汽车芯片领导者。

新智慧驾驶综述

在新的变革时代，巨头一落千丈，新人异军突起是常事。

此前由于汽车芯片供不应求，包括蔚来、零跑在内的多家OEM厂商都宣布了自己的研究芯片，新玩家的涌入也为汽车芯片的发展带来了更多的可能性。

智能汽车进化速度加快，对上下游企业提出了更高的要求。在追求更高的产品参数和变化速度的同时，如何给用户带来明显的性能提升也是对汽车厂商的考验。

在智能汽车芯片的最终局面尚未决定的时候，这条赛道依然充满变数。

雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网雷锋网

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。人类历史上第一个机器人终端是智能汽车。这个领域被分解后，自然会拉动整个机器人行业。

目前智能化浪潮席卷，任何东西都有可能被时代选择，成为下一个赋能对象。

在瞬息万变的技术变革中，企业如何洞察先机，押宝新赛道，成为能否成为新游戏头部玩家的重要因素。

在发展的浪潮中，智能汽车是当前科技赋能的新对象。

在近日举行的中国电动汽车百人会上，地平线创始人兼CEO余凯带来了一些关于智能汽车芯片的最新思考。

计算能力并不是芯片的真实性能。

智能汽车正在经历历史性的变革。从过去几百个ECU的分布式计算，发展到更集中的域控制器，再到现在的中央计算架构。软硬件逐渐被剥离，芯片算力的极致增长成为很多OEM厂商的目标。

2019年4月，特斯拉已经达到144TOPS计算能力，相比同期的Mobieye，计算能力提升了数十倍。短短一年多的时间，智造汽车和蔚来汽车的最新计算能力分别达到了1000TOPS和1016TOPS。

当智能汽车制造商将超级计算能力作为炫耀实力的要素之一时，余凯提出了自己的质疑。他说:

因为摩尔定律的物理极限，几百吨几千吨的计算能力提升，从人工智能的角度来看，在技术上是不可持续的，也是没有意义的。

特斯拉的计算能力提升不多，但实际性能提升了20倍。特斯拉的应用的指标是FPS，每秒能准确识别多少帧图像。

余凯认为，在智能汽车时代，相对于用户无法感知的计算能力，最终还是要争取性能。“我认为，在未来，这实际上是对夏娃的误导……一个用来计算T是多少？"

比如英伟达Drive PX2的计算能力是24TOPS，而特斯拉FSD的计算能力是72TOPS的三倍。真实性能方面(地图)，英伟达Drive PX2的FPS(每秒准确识别多少帧)是110，特斯拉的FSD是2300，大概是21倍。

该芯片是智能汽车的数字引擎。

智能汽车的出现，无异于计算机的诞生。计算机创造了信息时代，智能汽车开启了万物主动感知时代。

虽然已经有了智能手机，但是由于需要手动输入信息，只能被动决策和处理，所以只能算是移动的小电脑。

但是，智能汽车有真正的自主行为，可以感知，可以决策，可以规划路径，可以与人互动。智能汽车将成为人类历史上第一个真正的人工智能终端。

一旦智能汽车突破并形成产业规模，人工智能终端也将出现在家庭服务、农业、工业等场景中，一场跨时代、多行业的创新也将到来。

在智能汽车中，最重要的无疑是智能汽车芯片。

智能汽车芯片可以形成从感知、推理、预测、人机交互到决策的人工智能计算闭环，相当于智能汽车的数字引擎。

燃油车时代，整车架构的动力是通过发动机将有机能量转化为物理动力。智能汽车时代的能量是大数据，通过智能汽车芯片的计算，转化为决策控制、真相制造和世界环境建模。

毫无疑问，车载芯片是汽车上的数字引擎。我们说智能驾驶舱的人机交互，自动驾驶环境下的决策控制，都是依靠智能芯片来完成数字引擎的计算。

芯片市场竞争开始

在PC和智能手机的国际市场上，中美品牌相互竞争，占据了全球市场的很大份额。但是操作系统和底层芯片上没有中国。

其中，操作系统和底层芯片的市场份额通常只有两个赢家，前者的市场份额远大于后者。例如，去年10月，Android和IOS分别占据了74%和25%的全球市场份额。

终端品牌之间的竞争是长期的，操作系统和底层芯片厂商短时间内领先。

根据余凯的判断，未来三年将是智能汽车芯片争夺的关键时间窗口。

智能车载芯片从半导体这个垂直领域来说，智能车载芯片的发展还处于早期，几乎相当于PC最初级的80286芯片阶段。

另一方面，智能汽车芯片的研发周期长，资金投入大，决定了它是一条长赛道。

余凯认为，在PC和智能手机高速发展的时期，中国品牌在操作系统和芯片方面没有话语权。但是，在智能汽车的发展期，中国品牌必须占据一席之地。

“如果中国品牌在芯片和操作系统上不能拿到中国智能汽车市场的前两名，我觉得我们基本出局了。”

那么，如何才能在中国市场占据前两名呢？余凯给出了他的解释。

首先，如果你成为世界级的AI算法公司，你需要对人工智能软件算法和发展进化的脉络有深刻的理解。只有深入了解，才能推出符合未来市场需求的软件算法。

其次，要有帮助客户开发软件算法的能力，其深层能力是软硬件双轮驱动。

只有结合以上几点，才能成为新一代汽车芯片领导者。

新智慧驾驶综述

在新的变革时代，巨头一落千丈，新人异军突起是常事。

此前由于汽车芯片供不应求，包括蔚来、零跑在内的多家OEM厂商都宣布了自己的研究芯片，新玩家的涌入也为汽车芯片的发展带来了更多的可能性。

智能汽车进化速度加快，对上下游企业提出了更高的要求。在追求更高的产品参数和变化速度时，如何带来obv……美国对用户的性能提升也是对汽车厂商的考验。

在智能汽车芯片的最终局面尚未决定的时候，这条赛道依然充满变数。

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