自動駕駛處理器其所涉及的領域之多，難度之大，堪比20世紀的登月工程，但正如美國總統(tǒng)肯尼迪所說，「我們選擇登月，不是因為它容易，而是因為它很難?！购髞淼氖聦嵶C明，登月計劃的成功，真正奠定了美國科技霸主的地位，逆轉了自斯普特尼克時刻以來，蘇聯(lián)在太空和武器系統(tǒng)方面的優(yōu)勢地位。

我們這一代做人工智能的人，幸運之處就在于：我們熬過了AI的寒冬，身處于一個AI技術引領全球科技的時代，而中國，也疾行于千年以來又一次民族復興的進程之中，在這幅恢弘的歷史畫卷之中，無論是從技術難度、經濟規(guī)模，還是戰(zhàn)略影響來看，自動駕駛處理器都堪稱這個時代科技的珠穆朗瑪。不負時代，無問西東，是我們這代人的責任與使命。誰贏得了自動駕駛處理器，誰就贏得了人工智能時代！

中國人工智能產業(yè)爆發(fā)背后的巨大隱憂

近日，英國權威雜志《經濟學人》以封面文章的形式，發(fā)表題為《中美數(shù)字霸權之爭》的深度分析報道，而人工智能正是競爭的主戰(zhàn)場。近年來，中國在人工智能應用方面的進展令人印象深刻，表現(xiàn)為四個核心優(yōu)勢：政府高度支持、風險投資活躍、占優(yōu)勢的人才資源和海量數(shù)據(jù)。

據(jù)調研機構CBInsights統(tǒng)計，2017年全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)融資額達152億美元，其中中國公司達73億美元，占全部融資額的48%，超過美國的38%，成為全球第一。

2018年更被認為是中國人工智能產業(yè)爆發(fā)的元年，但在一片火熱的行業(yè)發(fā)展背后，卻潛藏著巨大的隱患：目前我國的人工智能產業(yè)絕大部分都是應用創(chuàng)新，在人工智能技術最核心的處理器和操作系統(tǒng)方面，現(xiàn)實卻是冰冷的：國外公司依然牢牢占據(jù)主導地位。

人臉識別是最早的人工智能應用之一，市場迅速膨脹，但打開一款市面上的智能攝像機或視頻人臉分析服務器，里面的核心處理器不是英偉達就是英特爾，或者賽靈思。自動駕駛是國家確定的四大人工智能關鍵應用領域之一，科技部在去年底宣布，依托百度公司建設國家級自動駕駛創(chuàng)新平臺，但百度本身不掌握任何核心處理器或者操作系統(tǒng)。

在PC時代，我國的整機產量全球第一，但主導者卻是英特爾和微軟；在手機時代，我國手機出貨量還是第一，但主導者卻是高通和ARM；在人工智能時代，我們看到英偉達和谷歌在持續(xù)地擴大其優(yōu)勢，當我們還沉浸在產業(yè)爆發(fā)的狂歡中時，美國憑借強大的基礎硬件與核心軟件實力，又一次提前卡位，這不能不引起我們的警惕：中國會不會再次輸?shù)粢粋€時代？

早在2014年，習近平主席在中科院院士大會上發(fā)表講話時，就著重提到人工智能的迅猛發(fā)展，并指出：「機器人革命」有望成為第三次工業(yè)革命的一個切入點和重要增長點，是衡量一個國家科技創(chuàng)新和高端制造業(yè)水平的重要標志。人工智能已經明確上升到國家戰(zhàn)略。

PC行業(yè)和手機行業(yè)的歷史表明，信息產業(yè)的核心就是處理器和操作系統(tǒng)，人工智能大規(guī)模產業(yè)化的關鍵，首先在于人工智能處理器的突破，而人工智能處理器的制高點必然來自于最具規(guī)模效應和最具技術挑戰(zhàn)性的行業(yè)應用。英偉達是目前人工智能行業(yè)的執(zhí)牛耳者，其最先進的處理器首先面向自動駕駛，并非偶然，英偉達清楚地意識到：拿下自動駕駛應用，面對其它應用就是降維打擊。

自動駕駛處理器在性能、可靠性、實時性、功耗效率以及對應的算法等方面都提出了人工智能行業(yè)應用中最高標準的要求。其突破不僅意味著自動駕駛核心技術的突破，更代表了人工智能核心軟硬件的突破，必然帶動整個人工智能產業(yè)的騰飛。

（面向自動駕駛的人工智能處理器擁有業(yè)界最高的計算能力）

自動駕駛處理器將撬動難以估量的巨大經濟規(guī)模

來自美國交通部的數(shù)據(jù)顯示，到2025年，智能駕駛的軟硬件銷售（不含整車）將達到262億美元，但其社會效益將放大到1萬億美元，這其中包括了緩解交通擁堵、節(jié)省燃料、減少事故以及提高生產效率。

可以說，每1美元的自動駕駛處理器銷售，將帶來40美元的社會效益！這就是基礎技術的作用，有極強的產業(yè)放大效應。

在今年CES展上，英偉達公布了其最新、也是迄今為止最復雜的處理器「Xavier」，并將其命名為「全球首款自主機器處理器」，表示其「將揭開人工智能時代的新篇章。」

事實上，Xavier處理器首先應用于自動駕駛，但其「自主機器處理器」的命名暗示，該處理器不僅可用于汽車，還可應用于更廣泛的機器人領域。從技術角度看，自動駕駛汽車是機器人應用的集大成者，其工作場景最為復雜、技術難度最高，搞定了自動駕駛，只做減法就可以拿下泛機器人的各種應用。

資本市場充分看好該市場，英偉達的市值自三年前以來，已經增加了一個數(shù)量級，達到1500億美元；Intel在去年收購了Mobileye之后，這艘半導體航母的市值竟然也上漲了接近50%，達2400億美元。

國務院去年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出，到2030年，人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動相關產業(yè)規(guī)模超過10萬億元。

著名咨詢公司普華永道預計，與人工智能相關的增長到2030年將把全球GDP提升16萬億美元，其中半數(shù)來自中國。

而自動駕駛處理器，恰好站在人工智能技術革命和汽車產業(yè)革命的交匯點上。

自動駕駛處理器研發(fā)面臨最復雜的技術挑戰(zhàn)

芯片曾經是中國工業(yè)界的短板，經過多年的努力，中國已經在消費電子領域有了長足的進步，涌現(xiàn)出了MTK、海思等公司，躋身全球前二十大芯片公司行列（不包括代工廠），但在汽車電子領域，NXP、英飛凌、瑞薩、TI和ST等跨國公司仍占據(jù)了絕大部分市場份額。中國的芯片公司在這個領域的市場占有率，幾乎是零。能夠符合前裝汽車電子質量和可靠性規(guī)范的產品，甚至今天還沒有出現(xiàn)。

從整個自動駕駛產業(yè)鏈的格局來看，主要是傳感器、處理器和控制器三個主要部分，在傳感器領域，無論是攝像頭還是激光雷達，都有幾十家以上的供應商，控制器領域的供應商更多，但處理器領域，真正得到認可的就是英偉達和Mobileye兩家。相比照眾多涌現(xiàn)出來的的新造車企業(yè)，高集中度的格局折射出自動駕駛處理器的開發(fā)難度之高。

自動駕駛事關生命安全，整個系統(tǒng)必須保證在任何時候都要可靠工作，及時響應。而對應的自動駕駛處理器，將面臨四個方面的關鍵挑戰(zhàn)：計算能力、低功耗、可靠性、和安全性。

目前AI芯片業(yè)界的算力最高記錄是英偉達最新推出的Pegasus，計算能力達到320TOPS（萬億次運算/秒），其目標正是自動駕駛。事實上，業(yè)界已經在嚴肅地討論POPS（1千萬億次運算/秒）時代何時到來，這相當于要把「天河一號」超級計算機（2010年建成，排名當時全球第一）裝進一臺汽車！

但計算能力和低功耗永遠是一對矛盾。英偉達的Pegasus的算力最高，但功耗也達到了恐怖的500瓦。這將帶來一系列麻煩的問題，包括芯片的工作壽命縮短、需要可靠的散熱系統(tǒng)、巨大的功耗對于電動汽車的續(xù)航里程也帶來了很大的負擔。事實上，低功耗對于自動駕駛系統(tǒng)至關重要。

與手機這樣的消費電子產品相比，汽車電子面臨的工作環(huán)境要復雜惡劣得多，為了嚴格保證整車品質和可靠性，汽車電子始終追求的是實現(xiàn)零缺陷(ZeroDefect)的目標，AEC-Q100作為汽車電子的通用標準，是自動駕駛處理器需要跨過的第一道坎。

自動駕駛處理器需要滿足ASIL（汽車安全完整性等級）規(guī)范，需要達到B或者C級，這是第二道坎。為了確保在功能上的可靠性，自動駕駛系統(tǒng)需要在各個方面都有可靠的冗余備份系統(tǒng)。這就好像電網系統(tǒng)的設計一樣，某一處供電系統(tǒng)的故障不會讓整個電網癱瘓。

同時，我們還要確保整個計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是高度安全的，不被篡改、破壞或者竊取。設想一下，如果黑客攻破了自動駕駛系統(tǒng)，將其中的圖像數(shù)據(jù)進行篡改，本來傳感器已經探測到前面有個橫穿馬路的孩子，但篡改后的數(shù)據(jù)卻顯示什么都沒有，后果可想而知。

AlphaGO在圍棋領域的成功，代表了人工智能在決策方面一個里程碑式的成就，但是對于圍棋這樣的應用，是一個環(huán)境封閉、規(guī)則完備、信息完整的決策場景，但即使是這么簡單的場景，Google都要用算力高達180TOPS的TPU去支撐，才能夠滿足要求。自動駕駛面臨的是一個開放的環(huán)境、不完備的規(guī)則、不全面的感知信息、多智能體的博弈場景，而且還不能出錯。

面對這么多的挑戰(zhàn)，需要人工智能在感知和決策等基礎理論和算法方面的基礎性創(chuàng)新。而對應的計算任務所需的計算模式、計算復雜度、實時性和功耗指標，都要求基于自動駕駛處理器開發(fā)軟硬件完美結合的系統(tǒng)級設計。

可以說，支持自動駕駛軟件系統(tǒng)是核心目標，而硬件處理器架構是關鍵路徑，兩者必須緊密配合。這就意味著，自動駕駛處理器也體現(xiàn)了我們國家在人工智能基礎理論和軟件算法方面的最高水平。

AI時代的制勝之道：軟件驅動的處理器設計

在自動駕駛處理器這個領域，為什么是英偉達和Mobileye領跑？

去年，英特爾宣布以153億美元收購Mobileye，以彌補其在自動駕駛方面的短板，英特爾作為半導體行業(yè)的老大哥，想切入汽車行業(yè)已經很久，但最后還需要花大錢靠收購來獲得市場，尷尬的背后折射出的是什么？

無論是Mobileye還是英偉達，相對于他們的競爭對手，有一個共同點：他們充分地結合了算法和計算，進行協(xié)同設計，由此提供了完整的解決方案，在這一點上，其它競爭對手與這兩家的差距甚遠。

谷歌切入處理器領域的時間并不長，但很快就把TPU做出來了，不僅在AlphaGO大放異彩，還將其做成了一項AI服務，其商業(yè)潛力巨大。

這一現(xiàn)象的背后，折射出一個新的趨勢：深刻理解人工智能的軟件將促進處理器架構的研發(fā)效率。本質上講，這是一場由人工智能應用場景驅動的軟硬件技術革命。人工智能芯片的本質并不是硬件，而是軟硬結合的載體。人工智能芯片的發(fā)展，并不是單純的工藝和晶體管密度驅動，而是計算架構與算法的配合驅動，使其實際的計算效率不斷提升，追求極致效能。

可以說，應用場景決定算法，算法定義芯片，軟硬件協(xié)同設計，這就是AI時代的新摩爾定律。誰理解了應用場景并掌握了算法，誰就掌握了核心優(yōu)勢。

自動駕駛處理器成為國家科技實力的戰(zhàn)略制高點

如果說，人工智能是中美雙雄爭霸的主戰(zhàn)場，自動駕駛就是這個戰(zhàn)場的決定性戰(zhàn)役。

911事件以后，政府和公眾都猛然意識到，交通工具如果不加以控制，將會變成威力巨大的武器，《速度與激情8》更是以僵尸車隊的瘋狂表現(xiàn)刺激到了公眾的神經，自動駕駛事關國家安全是顯而易見的。

與Mobileye和英偉達打交道的中國車廠普遍表示，國外公司在合作條款、技術支持方面都非?？量?，進一步凸顯了開發(fā)國產處理器的緊迫性。

自動駕駛處理器對于自動駕駛的意義，就好像發(fā)動機之于航空業(yè)的意義，中國要想占據(jù)自動駕駛和人工智能技術的戰(zhàn)略制高點，就需要有自己的自動駕駛處理器，讓我們在這個領域有自己的話語權，不會受制于人，不再讓自主品牌在Mobileye和英偉達之間做艱難的選擇。

我們需要有像自動駕駛處理器這樣的硬科技的突破，否則科技領袖的地位是很難樹立起來的，國家安全更無從談起。什么是硬科技，是通信、能源、交通技術，是真正定義一個國家、科技工業(yè)實力的技術。這就好像是東北戰(zhàn)役，為什么要先打易守難攻的錦州，而不是唾手可得的沈陽？因為錦州是戰(zhàn)略高地，一旦拿下，沈陽不攻自破。

自動駕駛處理器是人工智能產業(yè)的珠穆朗瑪

人工智能芯片無疑是當下人工智能行業(yè)最炙手火熱的話題，來自咨詢公司的一份調查顯示，目前已經公布了人工智能芯片開發(fā)計劃的中國公司已達39家。但細數(shù)下來，會發(fā)現(xiàn)絕大部分都面向安防或者消費應用，而真正在自動駕駛處理器上發(fā)力的，只有地平線。

（2017年底，地平線發(fā)布第一代自動駕駛處理器）

近日，彭博社在對奧迪的采訪中，奧迪駐北京發(fā)言人約翰娜·巴斯（JohannaBarth）表示，奧迪已經為中國（自動駕駛）項目挑選地平線公司作為合作伙伴。去年，奧迪在全球率先推出了L3級自動駕駛的量產版車型奧迪A8，確立了其在自動駕駛技術的全球領先地位，此次奧迪選擇地平線作為合作伙伴，是中國公司在自動駕駛核心技術方面的重要突破。

自動駕駛其所涉及的領域之多，難度之大，堪比20世紀的登月工程，但正如美國總統(tǒng)肯尼迪所說，「我們選擇登月，不是因為它容易，而是因為它很難。」后來的事實證明，登月計劃的成功，真正奠定了美國科技霸主的地位，逆轉了自斯普特尼克時刻以來，蘇聯(lián)在太空和武器系統(tǒng)方面的優(yōu)勢地位，全球科技人才往美國聚集，進一步擴大美國在科技上優(yōu)勢。

我們這一代做人工智能的人，幸運之處就在于：我們熬過了AI的寒冬，身處于一個AI技術引領全球科技的時代。而中國，也疾行于千年以來又一次民族復興的進程之中。在這幅恢弘的歷史畫卷之中，無論是從技術難度、經濟規(guī)模，還是戰(zhàn)略影響來看，自動駕駛處理器都堪稱這個時代科技的珠穆朗瑪。不負時代，無問西東，是我們這代人的責任與使命，誰贏得了自動駕駛處理器，誰就贏得了人工智能時代！