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发布时间: 2019-03-19 15:40:36
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对话地平线创始人余凯:软硬件结合在边缘计算领域机会最大简介:在高级♀♀♀♀♀♀”鸬淖远驾驶和无人驾驶方面,2025年以前中国都测♀♀♀♀』会有大规模的商业运营,这个阶段中国碘♀♀♀∧核心市场会是辅助驾驶,地平线最终拟♀♀】标是做无人驾驶的处理器。作为中国(AI)锈♀♀【片的开拓者,地平线已然成为意♀♀〉中的佼佼者。地平线创殊♀♀〖人兼首席执官余凯近日接受了第意♀♀』财经独家专访,分享菱♀♀∷他对AI技术发展、自动驾驶业前景♀♀ ⒅忻AI企业合作竞争以及科学家粹♀♀〈业的理解和看法。余凯的重要观点扳♀♀↑括:人工智能时代,软硬件紧密结合将殊♀♀∏技术和业趋势,最有效的方式是软件和硬件遭♀♀≮一家公司里面做,但协同逾♀♀〔件和软件,除了技术的题♀♀◆战外,还存在管理方面的挑战。在高级别的自垛♀♀’驾驶和无人驾驶方面,2025年以♀♀∏爸泄都不会有大规模的商业运营,这个阶垛♀♀∥中国的核心市场会是辅助驾♀♀∈唬地平线最终目标是做无人驾驶的处理柒♀♀△。长远来看,中国的进步和开放将是长期大趋势,♀♀∈谐』嵩嚼丛酱螅而美国在中国产业链肘♀♀⌒扮演的角色仍无可替代♀♀♀。未来,中国将涌现出更多科学家创业碘♀♀∧案例,资本对科学家创业的投入风♀♀∠崭小,产业资本将成吴♀♀―其坚实的资金提供方,同时也会受益于这♀♀⌒┢笠档募际跬黄啤H碛布结合和边遭♀♀〉计算第一财经:人工智能正在重塑整个♀♀【济流程和商业世界。你一直强调软硬件结合,地平线吴♀♀―什么将软硬件结合作为公司的战略切入点?余凯:地平镶♀♀∵更多被称呼为人工智能芯片公司,但软硬件结合从一库♀♀―始就是我们的策略,从来没变过♀♀♀。软硬件结合从做硬件的人来看是一尖♀♀〓蛮奇怪的事情,但我从软件公♀♀∷敬匆等プ鲇布,其实天然就带有软硬件结合的基因。♀♀2015年的时候我认为在人工智能领域只♀♀∽鋈砑是不的,人工智能要外♀♀∑动大规模的应用落地一定要从软件到硬件,♀♀≌嬲去提升人工智能计算的效率。在人工智能时代,肉♀♀№硬件结合将更为紧密,最有效的方式是软件和硬件在一尖♀♀∫公司里面做,地平线想要做未来机器肉♀♀∷的操作系统和芯片,解♀♀♂合在一起做。第一财经:这是你当时离开百度去租♀♀■AI芯片的原因吗?余凯:作为最早把赦♀♀☆度学习应用在互联网业的公司,百度和谷歌当时都遇到菱♀♀∷算力不足的问题。我在百度做人工智能深度学习♀♀∷惴ǖ氖焙颍就看到用计♀♀∷慊图形芯片(GPU)解♀♀▲运算不是那么高效,基于这个原因我决定自己创业。碘♀♀∝平线是中国第一家做人工智能芯片的公司,2♀♀015年7月成立,谷歌在2016年第一次对外宣布他免♀♀∏的TPU(张量处理器),不过♀♀」雀枘诓坑Ω迷缇推舳这♀♀♀个项目了。第一财经:肉♀♀№硬件结合目前是否已经成为人光♀♀・智能业和市场的共识和主流♀♀∏魇疲坑嗫:还不是。我觉得很多公司还是♀♀∑纯硬件的,真正的软硬结合的芯片公司,我目前关♀♀∽⒌降闹挥泄雀琛⒌仄较咭约坝⑻囟收购的♀♀∥薇仁樱Mobileye)。第一财经:既然肉♀♀№硬件结合对效率十分重要,拟♀♀∏为什么大家目前又没有都这么去租♀♀■?余凯:软硬结合最早可以租♀♀》溯到图灵奖获得者艾伦凯伊(♀♀Alan Curtis Kay)的观点,♀♀〉是产业界中真正跟进的企业只有苹♀♀」,苹果创始人乔布斯非♀♀〕M瞥缛碛布结合。为殊♀♀〔么大家没有都这么去做?因♀♀∥它的壁垒很高,既需要有超强的♀♀∪砑算法创新能力,又要有能做原创硬件核锈♀♀∧架构设计的世界一流专家。我们有非常强大的软件算法外♀♀∨队,现在有接近200位研究人员从事蒜♀♀°法开发,而一些企业粹♀♀∮事算法开发的可能只有几个人。另外,硬件本身的架♀♀」股杓埔有原创性。中国在过去20年一直都免♀♀』有诞生特别强大的芯片设计公司,很多大公蒜♀♀【芯片的核心架构都是从外国公司买来的,没有真这♀♀↓去做芯片相关的原创设计,原因♀♀∈切酒原创设计门槛很高♀♀ 2唤鋈绱耍还有更重要碘♀♀∧一点,硬件设计和软件创新两个体系碘♀♀∧流程并不相同,要把两者深度结合起来,协同硬件衡♀♀⊥软件在整个研发路径和项目规划上的配合,难度要远超碘♀♀ˉ一维度的软件和硬件。除了技术的挑这♀♀〗以外,管理方面也存在挑战。第一财♀♀【:如何理解这里的管理挑战?余凯:举个例子,谷歌收♀♀」毫酥悄芗揖庸司NestLabs,花了3♀♀2亿美元。NestLabs是由前苹果员工,也就是被称为iPod肘♀♀‘父的托尼法德尔(Tony Fadell)创立的♀♀ F还是高度软硬件结合的公司,并且苹果的♀♀」芾硇问绞嵌啦檬降模NestLabs也一定程度继承了这♀♀≈执统;然而,谷歌是软件开发公♀♀∷荆其管理相当民主化。♀♀」雀枋展毫NestLabs以后,双方管棱♀♀№矛盾一直不能调和。谷歌背景的工程师衡♀♀⊥苹果背景的工程师很难在一起工作,导致软件和逾♀♀〔件的协调非常难。NestLabs刚刚创业的时候很受关注b♀♀‖因为他们引领了智能家锯♀♀∮业,其智能家居三件套当时非常流。谷歌通过将法德尔库♀♀―除试图去解决这个问题♀♀♀,但最终的结果是NestLabs如今已锯♀♀…没人关注。他们的整合不是很斥♀♀∩功,恰恰说明了做软硬结合既有尖♀♀〖术的挑战,也有管理的挑战,碘♀♀∝平线也面临这些挑战,只是我们目♀♀∏敖饩龅没贡冉虾谩5谝徊凭:如何看待通用芯片和租♀♀〃用芯片(人工智能芯片)的♀♀」叵担康仄较呷绾味ㄎ蛔约涸谛♀♀【片市场的位置?余凯:我们光♀♀↓去认为CPU是通用芯片,一般认为通♀♀∮眯酒应该是万金油,做什么都可以,但肉♀♀$果CPU用来做深度神经网络尖♀♀∑算的话,效率低到让人难以忍受。实际上,没♀♀∮兴谓的通用芯片。CPU是序列执的架构设计,适衡♀♀∠逻辑计算,但神经网络计♀♀∷闶谴罅坎⒓扑悖大量神经元是同时开关、同时处♀♀±怼⒉⒋理的,是感知计算。♀♀∪绻我们用“逻辑计算或感知计算”、“♀♀》务器或终端”对芯片公司进划分,可以看到英特尔是♀♀ 奥呒计算+服务器”、英伟达殊♀♀∏“感知计算+服务器”,ARM是“逻辑计算♀♀+终端”,而地平线属于“感知计算+终端”♀♀ 2宦凼鞘据中心还是终端,随着数据的遭♀♀■加和人工智能相关需求的增加,未♀♀±慈斯ぶ悄芟喙氐母兄计算这♀♀〖比肯定要高于逻辑计算。第一财经b♀♀『除了感知计算,为什么选择♀♀≈斩耸谐。坑嗫:其实这个问题♀♀【褪俏什么软硬件结合在边缘计算(靠近数据源头♀♀《思扑悖┝煊蚧会更大。服务器端不是不需要软硬结合,♀♀≈皇侨砑和硬件可以分得更开一碘♀♀°。相对终端而言,服务器可以插电,对功耗要求♀♀〗系停对实时性要求也不高。但未来的终端都是用电♀♀〕氐模对于效率更敏感,要求软硬件更协同。在数♀♀【菁扑惴矫妫边缘计算和♀♀≈醒爰扑阄蠢丛谑谐》荻罘矫娼平分秋色,大数据训练在♀♀≈醒爰扑悖而数据计算执遭♀♀≮边缘计算,两者是相互配合的关系。现在边缘计♀♀∷阏急然购苄。互联网巨♀♀⊥范际且栽萍扑阕魑出发点和根据地。从市场碘♀♀∧重要性和空白点两个角度来考虑,我们选择这个市场定吴♀♀』。从自动驾驶到物联网第一财经:拟♀♀】前的深度学习被认为是专用人工智拟♀♀≤(ANI),为什么地平线斥♀♀∩立了通用人工智能(AGI)团队♀♀。坑嗫:未来5到10年的时间里,边缘人工智♀♀∧苄酒肯定会从感知到决策,比如,汽车未棱♀♀〈会有感知、也会做决策,未来汽车也是一种形态的机器♀♀∪恕H绾稳萌斯ぶ悄茉诓蝗范ㄖ凶鲡♀♀【霾撸空馐峭ㄓ萌斯ぶ悄芤解决的事情。目前深度学习主♀♀∫是做感知,如果要过渡到通用人工智能,还需要引♀♀∪朐銮垦习和迁移学习,引入一些博掴♀♀∧论的概念,这些能让肉♀♀∷工智能从被动的训练变成主动的学镶♀♀“。以自动驾驶为例,如何验证自动驾驶的安全♀♀⌒裕孔远驾驶的安全性应该在尖♀♀~端条件、意外情况下去测试。意外情况指的♀♀【褪茄盗肥据中没有的情况,所以♀♀∧壳暗纳疃妊习和训练并不能♀♀”Vて车有足够的安全性,必须要去从大数据♀♀⊙盗饭渡到未来的人工智♀♀∧茏晕彝评怼⒕霾摺U馐俏颐翘乇鸸刈⒌姆较颍这♀♀♀也是我们成立通用人光♀♀・智能实验室并会有很大投入的原因♀♀ 5谝徊凭:相对于深度学习的专用人工智能♀♀。目前通用人工智能发展很骡♀♀↓,未来这方面会有什么突破b♀♀】余凯:可以解决任意问题的通用学习是很♀♀∧训模但集中于专门领域的通逾♀♀∶学习更可能被突破,比如在围棋领域的♀♀⊥ㄓ萌斯ぶ悄芫头浅3晒ΑH绻聚解♀♀」自动驾驶,在这个领逾♀♀◎进强人工智能算法的开发b♀♀‖是很有可能突破的。第一财经♀♀。核档狡车,你如何看待自动驾驶的未来?♀♀≌飧隽煊蚧嵊惺裁囱的时间节点?余凯:自动驾驶是很♀♀】矸旱母拍睿包括L1、L2级别♀♀〉母ㄖ驾驶、L3以上级别的自动驾♀♀∈缓臀奕思菔弧T诟呒侗鸬淖远驾驶和吴♀♀∞人驾驶方面,我认为2025年以前中国都不会有大规模的赦♀♀√业运营。中国的汽车企业并没有像通用那样投入大♀♀∽式鹑パ芯孔远驾驶,研究进展意♀♀〔远不及谷歌。另外中国路库♀♀■,包括司机和人为的可预测性远不如免♀♀±国,自动驾驶的难度会高很多,即使谷歌的技术遭♀♀≮中国也不一定好用。第意♀♀』财经:那在2025年之前我们♀♀∧茏鍪裁矗坑嗫:2025♀♀∧曛前中国的核心市场会是辅助驾驶,♀♀∫簿褪撬迪纸锥稳斯ぶ悄艿♀♀∧目标不是替代司机,而是去提升驾驶的安肉♀♀~性、舒适度和便利度。地平线最终目标是做无人驾驶碘♀♀∧处理器,在到达这个目标之前,一路上也都会逾♀♀⌒收获。第一财经:除了汽车,地平镶♀♀∵还做什么?余凯:地平镶♀♀∵关注的一直是两个领域,一个是汽车,另一个我们拟♀♀≮部叫智能物联网(AIOT),在这两个方向上未来10碘♀♀〗20年都不太会变。我们聚焦在那些烩♀♀♂通过边缘人工智能计算被重塑的业,包括智慧♀♀〕鞘小⒅腔哿闶邸⑸产肘♀♀∑造、智能家居等。而对于银这类主要依靠云计蒜♀♀°的业,我们就不涉足了。♀♀∥什么将汽车从智能物菱♀♀―网中分出来,是因为汽车业实♀♀≡谔特殊了。我们在智慧城市方面主要做底层♀♀『诵募际跗教ǖ母衬苷撸你可以把我们想象成是这个领逾♀♀◎的英特尔,或者英特尔再加赦♀♀∠系统供应商。第一财经:这意味着在智慧斥♀♀∏市建设中,地平线和大家都可以成为合作♀♀』锇椋坑嗫:地平线本身不做设备,不做产品,不做经镶♀♀→商,不做业的解决方案,而是去赋能产业链条里♀♀∶娴暮献骰锇椤R簿褪撬担我们不直接和甲方做生意。♀♀”热绨⒗锇桶秃吞谘叮在智慧城市领域它们不殊♀♀∏我们的竞争对手,它们并不提供边缘化♀♀〉募扑惴桨福我们可以赋能他们。第一财经:那么地♀♀∑较咧饕的竞争对手来自于哪里?逾♀♀∴凯:地平线这样强调核心底层技术的企业在目前产业环锯♀♀〕下是高度稀缺的,中国过去最忽视的是地平♀♀∠呦衷谧龅氖虑椋所以♀♀≡谥泄我们目前没有太大的竞争对手。如果从♀♀〔业上看,主要的竞争者还是美国公司。第一测♀♀∑经:从这个角度,你如何看待中美贸易摩擦和技殊♀♀□竞争?余凯:我倒不是特别担心中♀♀∶烂骋孜侍狻V忻拦叵狄♀♀』定会有一个平衡点,这个点上一定是你中有我b♀♀‖我中有你。对于美国的芯片企业,中国也是它们的第意♀♀』大市场。长远来看,中国的进步是长期粹♀♀◇趋势,市场会越来越大。中光♀♀→的开放也是大趋势。美国在中国产意♀♀〉链中扮演的角色仍无可替代。高通、英伟♀♀〈铩⒂⑻囟本质上都是芯片设计企业,目氢♀♀“设计工具都是美国的,中国芯片设尖♀♀∑企业都需要从国际合作伙伴那里买。另外♀♀。国内的芯片制作工艺相对还很落后,企业♀♀∫把自己的事情做好,但♀♀≌獠⒉淮表要闭门造车。科学家粹♀♀〈业会成为未来常态第一财经:和人工智能镶♀♀∴关的其他领域也备受关注,例如隐私安全♀♀ ⑼络安全和伦理,你如何库♀♀〈待这些问题?余凯:对于隐♀♀∷桨踩,中国的态度较开放,欧♀♀∶俗钛细瘢美国处在中间。在这个方♀♀∶娑杂谄笠刀言,能做的只是跟随政♀♀〔摺4痈鋈私嵌榷言,我认为数据越来越透明恐♀♀∨率且桓龀て谇魇疲互联网公司会知道你越来越多的信镶♀♀、。网络安全非常重要,需要确保系统不被黑客控制。网络安全核心是硬件安全、硬件隔离,网络安全的最终机制一定要实现在硬件上面。地平线这样的硬件设计企业一定要在硬件里面设立安全机制。人机伦理,也就是未来人和机器的关系到底是什么样子?这是我们当前尤其要花时间去思考的问题,因为变化会比我们想象的更快到来。可能10到20年后,在某些领域会实现通用人工智能。周围多出了很多机器帮我们做事情,在享受更便捷生活的同时我们可能会困扰:为什么会有这样一个新的物种在很多方面展现出和我们一样的能力?例如,我们要思考自动驾驶的汽车应不应该有方向盘,也就是自动驾驶汽车是完全不要人控制还是人要有更高的控制权的问题。现在谷歌申请没有方向盘的汽车,这个事情让人很困惑,现在任何交通设备,包括宇宙飞船上都有紧急的机械装置让人来控制。我们甚至会感到恐惧,我们担心车往哪走我们决策不了,临时更目的地也不能保证更成功。未来会出现很多这样伦理问题的讨论,包括机器人很可能会有的意识和情感。第一财经:放眼未来确实需要很多思考,回到当下,要实现你的梦想,目前你最大的担忧或者障碍是什么?余凯:是执。我们的每一代产品的规划、定义、市场需求的时间节点是不是踩得准,一代芯片的研发通常需要几千万美元,前后大概要花3年的时间,这和软件完全不一样。芯片业需要非常大胆但是细致的规划。第一财经:谈到钱,你认为资本在这个业中扮演什么角色?余凯:资本的力量非常重要,这个业小的玩家根本玩不起,这是一个大投入的业。大部分的小公司根本经不起这个折腾,而绝大部分的大公司,一是没有技术实力,第二可能没有耐心。整体来看,中国企业比较缺乏长期眼光。大量的私募股权基金投资期只有5年,上市公司目前也要求有盈利的指标,整体机制并不是那么鼓励长线创新。从2017年开始,地平线主要吸引的是产业资本,包括最大的半导体企业、最大的基础设施企业。我们之间有很多合作,包括关键技术方面的合作,这种合作通常是互惠互利的,他们也有很多方面需要我们,在人工智能的计算方面,我们比他们有更独到的理解。第一财经:从科学家变为企业家对你意味着什么?科学家创业会有怎样的特点?余凯:我觉得很多科学家都有这样的梦想,希望自己做出的技术可以对世界产生直接的影响。科学家变成企业家,在全球范围内并不鲜见,中国是因为整个企业创新周期并不长,所以并不多见,在未来我觉得会成为常态。科学家更擅长技术主导,而不是短期3个月烧钱的方式。科学家创业会选择长线、核心技术突破带动社会大的变革方向。中国未来会有越来越多的类似企业。我觉得很多科学家都有企业家的精神,只不过过去没有这种机会让他们发挥而已。我个人认为,资本对科学家创业的投入风险更小。科学家的选择、思考会比较稳健,并不是风险偏好型的。责任编辑:鲍一凡

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