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專題:地平線:計算能力大AI芯片構建中央計算平臺，加快車輛智能時代的到來

（2024年11月23日更新）

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呂鵬(地平線智能駕駛產品線產品規劃Marketing高級總監）

雖然完全的L5級自動駕駛短期內不能商業化，但包括輔助駕駛和智能駕駛艙在內的智能汽車相關技術正在逐步量產。

經過近幾年汽車智能化的快速發展，智能駕駛艙已經進入了快速滲透期。根據高工智能汽車研究所的數據，2022年1月至6月，在中國市場(不含進出口)的新乘用車中，智能汽車機械(包括聯網)OTA上保險量為385.43萬輛，同比增長27.41%，前裝搭載率為48.71%。

自動駕駛和智能駕駛艙體驗的同時，自動駕駛和智能駕駛艙正在加速改變人與汽車之間的關系。未來，智能汽車也將擴展到人機共享駕駛的方向，這對底層計算平臺和感知算法能力提出了更高的要求。在高性能汽車中AI在芯片領域，除了英偉達、高通等國際玩家外，以地平線為代表的后起之秀也在中國市場涌現。

地平線認為，整車智能是實現人機共駕的最佳途徑。與其他玩家相比，地平線將依靠對中國場景的更深入的理解，前瞻性地深入整合行業領先的軟件算法和芯片設計能力，為行業提供全場景車輛智能技術和解決方案，從底層的旅程系列智能駕駛芯片，到AI算法、工具鏈平臺、量產級自動駕駛解決方案、人機交互解決方案等，開放協同行業玩家，加快整車智能時代的到來。

以計算能力為前提的感知融合

人機駕駛的舒適性和安全性取決于建立人機之間的安全信任關系。這種關系的建立需要全面的感知能力和更統一的計算能力，這涉及到計算平臺對大型神經網絡的高度支持。目前，在整車領域，面向自動駕駛和智能駕駛艙IVI芯片仍然是兩個，但隨著人機共駕時代的到來，AI計算能力會越來越集中。單芯片的大部分計算能力將分配到自動駕駛領域，滿足駕駛艙交互和內外聯動的需要，實現人機共享駕駛的安全和可信度，這是整個場景車輛智能的概念。

為了滿足自動駕駛和智能駕駛艙交互的這些需求，芯片設計中的地平線堅持從軟件到軟件的設計理念，在芯片設計開始時考慮自動駕駛和智能交互應用的計算任務，以及芯片從設計到批量生產的主流算法架構，如何實現芯片中這些架構的高效計算。地平線通過軟件引導整個芯片的設計思維，最終使芯片在智能駕駛場景中實現更高效的計算。

由下一代征程6芯片組成的地平線最新征程5和中央計算平臺可以滿足自動駕駛和智能駕駛艙的全場景計算需求，支持多傳感器的感知集成、預測和規劃，實現車內外高效聯動，同時確保高級自動駕駛。同時，由征程系列芯片組成的大計算能力平臺具有高安全規格的獨家領域，可以滿足信息安全，可以避免公眾CentralSemiconductor代理域干擾造成的駕駛安全事故，避免可能的遠程攻擊者對車輛發出控制指令，從而實現更安全的出行。

另一方面，在自動駕駛中，人機交互是幫助駕駛員和乘客建立自動駕駛信任的重要環節。更好的人機交互設計可以讓駕駛員更清楚地了解實時自動駕駛狀態信息，如建議駕駛員何時進入自動駕駛狀態、何時退出、自動駕駛策略調整時間、駕駛員疲勞狀態監測報警等，從而構建駕駛員與自動駕駛系統的合作邊界和信任。

這對艙內感知的功能安全等級和性能指標提出了更高的要求，需要快速、低延遲、高精度的技術解決方案才能獲得駕駛員的狀態和指令，使駕駛環節的反饋更加及時，確保安全控制。難以滿足單一模式的語音或手勢，多模式的綜合判斷和預測可以更好地實現安全保障。

地平線首創多模語音方案，通過對駕駛員語音、唇語、視線、手勢的綜合感知，實現自然、快速響應、高精度的對話主動交互，大大降低誤檢率（尤其是車輛控制和駕駛命令）。借助地平線征程系列高計算能力計算平臺，該方案可擴展到多路并發語音交互。進一步整合車輛感知和場景理解能力，巧妙自然地實現從現實世界到虛擬數字世界的交互映射，帶來無限的旅游服務可能性。

未來開放賦能共建人機共駕

地平線專注于構建所思即達的聯動體驗，通過以下兩個場景可以開啟對未來人機共駕的想象:

場景1：未知名稱目的地的識別和路線規劃。當目的地場景出現在視野中，但具體地址和名稱不清楚時，地平線創建的多模交互框架允許駕駛員使用視線（或手勢）語音方式，通過手指目的地和指令詞，實現路線規劃和車輛自動駕駛，實現更好的駕駛體驗。

場景二：駕駛艙一體化。當目的地出現在視野中時，無需搜索，地平線旅程系列芯片超計算能力鑄造的綜合環境感知，實現車輛環境的準確建模，只需在駕駛艙內說出指令，車輛從駕駛狀態到停車狀態。

地平線憑借領先的產品技術和服務模式，在自動駕駛和智能駕駛艙領域積累了豐富的量產經驗。2020年，征程2第一款量產車型UNI-T上市開啟了中國汽車智能芯片量產的第一年。到目前為止，地平線已經實現了中國汽車的標準化AI芯片最大規模的前裝量生產和20 汽車公司達成戰略合作，獲得70名定點車型。

面對未來，地平線將繼續定位Tier-提供芯片算法以工具鏈為核心的底層計算平臺，與行業合作伙伴攜手共建能力，打造差異化、個性化的車輛智能，構建人機共駕時代。