2019年4月23日，由中国高科技行业门户维科网、低科会主办，物联网主办的“2019（第三届）中国物联网产业大会”在深圳拉开序幕。在本次物联网高峰论坛上，地平线智能芯片解决方案事业部总经理张永谦公开发表为题《AIoT边缘智能的市场需求与落地》的演说。在演说中，张永谦总经理详尽共享了地平线二代芯片，并举例了实际应用于中边缘智能的功能、案例及应用于研发，以及给用户、客户带给的赋能效果。
以下为张永谦总经理的讲话内容，编辑做到了不转变本意的整理及撰写。演说原文：大家下午好！很高兴代表公司在这里给大家讲解地平线正式成立四年以来，我们在边缘智能芯片方面的工作，以及我们背后的思维。
地平线有两个主赛道，一是自动驾驶，二是AIoT。我今天主要讲解AIoT方向中的人工智能芯片解决方案落地，以及背后地平线在做到的事情及其思维。首先，边缘计算出来早已沦为行业发展趋势，随着人工智能在各个行业里的逐步落地，数据的增长量将更加大，到2025年，全球数据有可能超过163ZB。
显而易见，如此极大的数据量，如果全部放到云端处置，将带给各种各样的比特率闲置、延时、隐私等问题，再加后端的成本，这是不能拒绝接受的；这也是为什么边缘计算出来在近两年频密被大家驳回的最重要原因。一个好的边缘计算出来系统必须专用的智能处理器，及所对应的解决方案。大家告诉，传统的处理器有很多架构，在过去的20年里，比如以英特尔为代表的X86架构，不仅是最顺利的架构，其背后的摩尔定律堪称推展了整个社会的变革。但是到了AI时代，面向以深度自学为代表的人工智能，X86的整体效率、性价比、可靠性相对来说较好，这是因为边缘计算出来和智能处置对成本和功耗的拒绝十分严苛。
这个时候，大家很大自然的意识到，我们必须做到一个专用的人工智能处理器。地平线正是逃着这个目标而正式成立，从2015年到现在早已走到了四年的时间，从正式成立到2017年年底公布第一代人工智能芯片就花上了两年时间。地平线做到的人工智能芯片和行业中大家常常驳回的人工智能芯片，只不过理念有些不一样，因为我们实在在前端，如果要把AI边缘智能作好，就必需做到深度的软、软融合。
荐个例子，苹果的手机为什么好？只不过他本身的CPU处理速度，还包括整个芯片的统合度，和高通比起，只不过不如高通。但大家用于苹果手机会经常出现卡顿、中病毒等情况？很最重要的原因就是，苹果统合了硬、软链条，作出了体验最差的末端上设备；华为手机用于体验尤其好，只不过也是这个原因。
返回今天主题，在末端上要把人工智能作好也是某种程度道理，当把前端软件和芯片统合的时候，可以带给低约一千倍的效率提高。不过，传统处理器架构并不过于合适深度自学。而我们99％的企业并不具备强劲的AI算法研发能力。
企业在AI时代来临的时候，必须解决问题的问题更好是怎么利用AI这个工具，然后才是解决问题行业有数问题。这时会会给企业带给一个挑战：不具备AI研发能力，但又必须中用AI，怎么办？只不过我们的很多客户和企业，他们更加必须一站式的AI解决方案。
现实是，很多公司从A公司卖某个处理器，然后从B公司拿算法，最后有可能还要跟第三方传感器展开统合，谓之曰AI解决方案。地平线之所以要做到硬、软融合，就是期望把AI制成专业产品。这样，我们的客户和生态合作伙伴只必须专心行业应用于就可以，而把AI的事情转交来已完成。这使得行业分工更加明晰，实际效率更高。
在这个理念指导之下，解决方案发售之后，受到了许多客户的青睐。正因如此，地平线从一开始就不是一个只做到芯片，或只做到算法的公司，而是把自己研发的芯片和算法密切的融合在一起。目前，地平线是国内硬、软融合做到得最先、最领先的一家。下面讲解如何解决问题AI在行业中的落地问题。
再行理解下地平线的三代AI芯片目标，目前量产的是第一代旭日1．0，早已应用于在IoT领域。2019年年必将不会发售第二代AI芯片——旭日2．0。AI在行业落地中，最关键一点就是硬、软融合和场景驱动。上面已讲解，韧融合可以带给效率和能耗比的提高。
再行讲解场景驱动。摄像头是地平线的AI芯片落地解决方案之一，构建了很多耳熟能详的应用于，如人脸抓拍、人脸识别、客流统计资料等。
当我们把这个方案抛光成实际工程，能让客户必要就能用于的时候，我们找到任何一点微小的场景差异调整，如抓拍亲率、轻捉亲率、光线等的调校，背后都必须代价极大的希望，才能让客户用一起顺心、较慢。再行举例，现在大家走路的时候往往都会低头看手机，或跟周围的人展开聊天，或者在一个人群密集场所并被周围人遮盖，那怎么展开大规模、低精准度的人脸抓拍？同时你还必需把轻捉率控制得很低？其背后都必须十分多的精细抛光。
当谈到AI在行业中落地的时候，如果只有芯片，或者只有算法，又或者只有传感器，这不是确实的落地。必需要有一个原始的解决方案，这样才能确实解决问题客户所面对的所有问题；同时性价比、能耗比等各方面也能做拟合。
地平线经过一年多时间的抛光，有数几十家智能产品厂商、集成商使用了我们的方案，再行因应他们自己所做到的行业业务平台，确实的落地在各行各业。除了监控领域，地平线在通行、形同虚设、考勤、可用对谈等领域也有十分原始的统合。
地平线还做到出来了一个针对边缘智能盒子的解决方案，可面临多路摄像头视频展开人脸的抓拍和辨识。这个场景和IPC场景有相似之处，有所不同在于要同时处置多路视频，所以这个场景下的解决方案也有有所不同。地平线所做到的每一个场景都要花费极大希望，必需在各个场景中做最差，如此才能确实构成销售、营收。
2018年底，地平线销售多达10万片，也是出口量仅次于的公司。第一代落地产品主要是针对人脸，那么在AIoT行业再行往前发展怎么样？我指出不会更佳，地平线要做到的第二步就是要把边缘的智能强化，同时要减少软件多样性。除了人脸之外，还有非常丰富多样的AIoT落地场景，如何作出确实的落地解决方案？这就是第二代芯片所要解决问题的问题。
在第二代芯片，将不会更进一步强化对图像的理解能力，融合地平线AI算法，可以从背景中把各种物体抠出来，从而大大提高对图片的理解能力。我们跟TitanX服务器的GPU做到过一次较为，通过对城市场景中简单画面的多类物体做到切割成，Titan并没几乎把它的能力发挥出来，但地平线方案做了77％，比Titan要略低一点。
还有，地平线第二代处理器的功耗只有2瓦，而Titan的功耗为200多瓦。这解释，当软件和硬件紧密结合的时候，地平线第二代处理器在边缘外侧可以做比传统处理器要强劲百倍、甚至千倍的处置能力及等效算力。
这也是为什么我们一开始就坚决韧融合的原因之一。第二代产品反对可观的人脸识别库，实际应用于中不必须放到云端做到核对，可以制成单兵装备随身携带，可以做随时随地布控，给基层公安获取一个非常灵活的高性价比设备。如果是20万人规模工业园区，也不必须再行去出售便宜的服务器，以及云端的服务，只必须在本地部署这一套前端设备，再行再加一些业务平台的管理软件，就可以对整个园区的人流有效地掌控。
现在AI设备都十分便宜，多使用Nvidia的GPU服务器阵列板卡，价格以致于几十万元；而地平线的旭日2．0方案，只需在低功耗芯片上就能已完成所有功能，但价格只有三、四万。再有就是对人的不道德和骨骼等做到更加了解的分析。
地平线不会之后把传统意义上的对人、车的结构化和分析，做到一个原始的解决方案，然后获取给广大的客户用于。面临市场需求分散化怎么办？地平线计划在下半年公开发表我们的这套训练工具，客户可以车站在我们的肩膀上床戏、创业。基于地平线芯片，可以很精彩继续执行训练，便于应付整个碎片化的场景。在边缘化、碎片化市场上，通过我们工具链来反对大家做到整个AIoT的软件多样性。
最后谈一下我们所期望建构的生态环境。只不过地平线做到的是一个十分底层的事情，就是芯片和算法。今年年中，我们还不会发售基于云端的技术和AI服务，例如PaaS和IaaS等。
PaaS正是云端智能，很多生态合作伙伴可基于我们的芯片和算法作出各种各样的智能设备，然后再行再加地平线的PaaS，可以再行做到SaaS，包含一个原始的闭环，让AI确实地在各行各业里面需要获得落地。地平线也期望通过我们让AI平民化，使得该技术并不只是掌控在少数的半导体公司或者大的算法公司，期望把AI平民化，把能力赋能过来，让各行业用户、合作伙伴、客户都需要在地平线的平台之上去建构归属于他们自己的智能应用于，最后构建在AIoT这个领域的落地和百花齐放。谢谢大家。
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