更新时间：2024-11-13 05:34:01点击：
高性能的 L2 ADAS 系统；需要同时对行人、机动车、车道线、交通标示牌、红绿灯等 8 类目标展开打算的动态检测与辨识。而面向摄像头的视觉芯片被命名为“旭日（Sunrize）1.0 处理器”，它某种程度基于高斯架构，子集了地平线的深度自学算法，在前段需要构建大规模检测追踪、视频结构化等应用于，可普遍应用于智能安防、智慧城市等场景。在技术规格上，地平线首席架构师周峰回应，这两款智能处理器性能超过了 1Tops，需要实时处理 1080P@30 帧的视频，并可以对每帧中的 200 个目标展开检测、追踪和辨识；而它的功耗很低，只有 1.5W。
此外，这两款处理器还具备较低延时、模块非常简单、标准PCB和 SIP PCB等特征。据理解，这两款处理器的定位是高性能和低功耗的协处理器，而且是可编程的；它使用了自主创新的技术架构，即注目模型（Attention Engine）+理解模型（Cognition Engine）的数据处理流模式。通过这一人组算法，芯片的计算速度可提高 10 倍以上。
为了因应这两款处理器，地平线还发售了一个对外开放标准化的工具链 Horizon BPU Tookit。它需要反对 TensorFlow、Caffe2、MXnet 等框架，获取从数据、模型部署到应用于落地的研发环境与软硬件深度融合的系统。
余凯还透漏，地平线将不会在 2018 年发售下一代征程处理器，这个处理器面向自动驾驶，核心是通过传统的检测方法框架回头基于像素级别的辨识框架，这种框架辨识单元不是一个一个的检测板，而是一个一个的像素，这个计算出来的复杂度只不过不会更高，但功耗仍然很低。三大场景下的智能解决方案虽然再一发售了芯片，但余凯并没把地平线当作是一个硬件公司；在他显然，地平线要获取的是基于深度神经网络的算法和芯片结合的解决方案，而且这类解决方案必需反映在明确的应用于场景中。为此，地平线在这场发布会上获取了三大解决方案，分别面向智能驾驶、智能城市和智能商业三大场景。
作为地平线机器人仍然以来的的主场项目，智能驾驶大自然是三大解决方案中的重中之重。融合地平线的征程 1.0 芯片，地平线发售了具备高性能、低功耗、低成本等特征的视觉环境感官解决方案，可以对简单场景展开细粒度、结构化的语义感官。与此同时，通过对驾驶员场景中的车辆、行人、车道线、交通标志等目标的精确定位，可以构建车道背离预警、车辆及行人撞击预警等高级别辅助功能。
地平线回应，目前早已可以向行业客户获取基于视觉环境感官的 L2 ADAS；到 2018 年，地平线将发售基于第二代 BPU 的芯片，可以反对多传感器的融合；在此芯片基础上，地平线将获取高速 L3 自动驾驶和有限区域 L4 无人驾驶方案。在 AI+安防早已沦为行业热门的前提下，地平线也发售了智能城市解决方案。它主要利用地平线自己的“旭日”芯片，利用 CNN 算法，可以在前端构建高性能、低功耗的大规模人脸抓拍、辨识、检测与涉及属性分析和视频结构化解析，可以普遍用作车站、学校、商业、楼宇、卡口等安防绿安防领域。
而智能商业解决方案的核心是，在旭日处理器的护持之下，将线下商业运营数据结构化，构建客流分析、人员 ID 管理、人货分析，以此来为商业运营获取指导分析，从而提高商家的运作效率。余凯回应，关于智能商业，地平线的理想是“把物理场景变为数字空间”。用算法和软件来定义硬件虽然在这场发布会上覆盖面积了多条产品线，但毫无疑问，地平线业务的重中之重仍然是自动驾驶。
(公众号：)了解到，早于在 2016 年 3 月，地平线就首次向外界展出了在真为车上同时构建车道线/车辆/行人检测的 ADAS（Advanced Driver Assistant Systems，智能驾驶辅助系统）的产品原型，并在随后发售了雨果平台。此后地平线堪称与 Intel 合作发售了基于单目摄像头和 FPGA 的 ADAS 解决方案，随后还取得了 Intel Capital 的投资。在 2017 年 11 月的一场演说中，余凯回应：我期望在 2030 年的时候，90% 以上的汽车都是四级自动驾驶；我期望那个时候所有的车上都是我们做到的人工智能处理器。
在这次发布会上，余凯再度提及了地平线在智能驾驶方面的十年愿景：2025 年中国道路上 3 千万新车都将不具备自动驾驶功能，每辆自动驾驶汽车大脑都基于地平线的人工智能处理器。但地平线的野心好比于此，余凯回应：地平线的愿景是打造出智能系统的大脑，让人们的生活更加安全性，更加便利和更为幸福。注意到，在这次发布会中，地平线还找来了中国人工智能界的泰斗级人物张䥽教授。张䥽在发言中回应，地平线产品的意义在于，它迎合了一种新思路——用算法和软件来定义硬件，这是人工智能对芯片的拒绝。
在这种思路走，就不会让芯片的结构更加像大脑，也就是我们所说的“类脑”芯片。张䥽指出，更加相似于人类大脑，将是未来人工智能芯片发展的必然趋势。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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