近日， 國內知名的人工智慧公司地平線機器人（Horizon Robotics）在北京召開產品發佈會。 業界人士認為， 這勢必將掀起業界的一陣變革。
人工智慧技術發展至今， 業界人形成了一個共同認知：演算法一定是最核心的部分。 我們甚至可以說：掌握了核心演算法就可以掌握所有相關應用， 一點也不誇張。
演算法在很多領域起著主導作用， 語音辨識、圖像識別領域也不例外。 其中， 針對圖像識別演算法最著名的， 莫過於地平線機器人。
作為一家創業公司， 地平線機器人確如其名， 帶著宏大的願景從頭出發， 不過從技術的積澱來看，
地平線機器人四位創始人：余凱、方懿、楊銘、黃暢（從左至右）
有關於地平線的消息， 最近的來自於今年八月。 當時，
之後， 一直遲遲沒有後續。 對此， 地平線機器人周峰進行了解釋， 他說：這段時間地平線機器人對整個晶片進行了全面的調試， 作為新一代視覺識別方案的核心， 地平線機器人也為其設計了更好的包裝以及方案， 而相關的成果， 就是本次發佈會的核心。
其中， 需要劃重點是， 地平線機器人希望產品發表時相關方案都已經是成熟、可隨時上線的狀態， 因此地平線機器人選擇不在第一時間就做展示， 而是在今天， 以最佳的狀態通過正式的發佈會正式對外宣佈。
在發佈會上， 地平線機器人也針對市場應用以及客戶狀況作了更新：
產品方面包含了征程處理器以及旭日處理器，
至於在解決方案上， 則是提出了雨果 3.0 平臺， 要説明客戶用最低的成本， 以及最快的導入效率， 提供客戶進入相關市場的最短路徑。
客戶方面， 除了在車用部分已經有一部份客戶開始導入之外， 安防與商業市場也都在積極開發中。
此次發佈會上， 有很多亮點， 比如此次發表產品主要是圍繞在圖像識別演算法為核心的方案上， 包含征程處理器以及旭日處理器兩款人工智慧視覺處理器。 並且根據應用類型， 將這兩款視覺處理器包裝成智慧駕駛解決方案、智慧城市解決方案和智慧商業解決方案三種不同的方案。
其中， “征程”處理器面向智慧駕駛， “旭日”處理器面向智慧攝像頭
中國人工智慧泰斗、清華大學電腦系教授、中科院院士張鈸在發佈會上提出， 近幾年隨著深度學習的發展， 硬體發展也有了一個新思路， 就是通過軟體來定義硬體， 這也是地平線今天發佈會的意義所在。
中國人工智慧泰斗、清華大學電腦系教授、中科院院士張鈸
在發佈會現場， 有一件事引發一個小高潮的一幕是， 餘凱在場上使用人臉識別快速掃描人群， 不到 3 秒的時間掃出了下一位演講嘉賓——首席架構師周峰博士。
此次發佈會的重要內容通過提煉， 主要有以下方面：
►地平線機器人提出的三大領域解決方案
一、智慧駕駛解決方案
依靠新款征程視覺處理器的輔助，地平線機器人 ADAS 系統在統合算法、晶片以及雲等環境之後，可以同時對行人、機動車、非機動車、車道線、交通號志以及紅綠燈等，進行準確的即時檢測與識別能力，可達到完整的 L2 級別 ADAS 輔助駕駛能力。
而從中央晶片到視覺處理器搭配而成的整套方案就是雨果平臺了，目前支持的功能包含了感知、三維環境模型重建以及最終的駕駛決策部分。
根據周峰的說法，目前核心演算法以及晶片效能其實可以滿足超過 L2 級別以上的自動駕駛需求，但受限於法規，以及車廠技術發展階段目標的限制，目前地平線機器人決定只提供到 L2 級別的 ADAS 功能，未來產業環境成熟，地平線機器人也會第一時間提供客戶合適的方案。
針對這方面的功能，周峰也補充，雖然這部分主要還是集中在前裝市場。
地平線機器人的自動駕駛原型車以及自動泊車展示
雖然本次發佈會以智慧輔助駕駛系統為核心，但地平線機器人預計 2018 年將推出基於第二代 BPU 的自動駕駛方案，提供 L3 自動駕駛以及受限區域的 L4 級別無人駕駛功能。
二、智慧城市解決方案
目前，地平線機器人提供的方案集中在安防應用領域，主要提供了兩大系統，分別是人臉抓拍識別系統以及視頻結構化系統。
人臉抓拍識別系統
三、智慧商業解決方案
這套視覺感知系統是用來分析人與人、人與場地以及人與貨物之間的關係，提供線下商業運營資料的結構化，説明商業運營體系的運作以及行銷管理，提升整體經營效率並改善消費者的購物體驗。
►以廣受市場認可的視覺演算法為根基，發展各種視覺處理應用解決方案
天時地利人和之下，地平線機器人在人工智慧的道路上也開啟了一路狂奔的模式。在此之前，地平線機器人共發佈了兩套系統：針對智慧家居的“安徒生”系統和針對智慧駕駛的“雨果”系統，加上今天新發佈的智慧安防和智慧商業系統，地平線機器人的佈局也愈加完善。
地平線機器人創始人余凱在談到公司的業務範圍時就一針見血地指出，“地平線機器人的市場主要在於大量的智慧硬體，而不是資料中心，其中一個大的品類就是汽車。”
做為公司經營方面的核心項目，地平線機器人決心要在汽車行業把視覺識別的演算法以及晶片方案發揮到極致，而這也是本次地平線機器人在發佈會的所有產品佈局中所透露出來的資訊。
►集地平線機器人技術于大成的晶片方案，借 TensorCore 大幅加速推理性能
地平線機器人的方案主要是在解決 AI 計算中的 CNN、DNN 以及 RNN 的演算法加速，提供主流神經網路結構所需要的計算力。而其主打的架構就是基於自有演算法研發出來的 BPU(brain Processing Unit)。目前主要的應用領域包括智慧家電、智慧安防以及自動駕駛，牽扯的計算領域主要是在影像處理技術這塊，當然，目前也投入不少資源在語音辨識等技術的研發，藉以擴大 BPU 的應用空間。
地平線機器人採用的雖然也是 TensorCore，但是在計算結構尚可支援動態處理，並依照演算法調整計算單元的組成方式，使地平線的人工智慧處理器的乘法器利用率接近 100%，總之在效率表現上可達到最好的表現。
有了 Tensor Core 的加入，晶片可以更快速的處理好相關圖像判別的推理計算工作，對自動駕駛或安防等應用情境下萬一遇到緊急狀況，可確保系統可以在最短時間內進行反應，避免損及生命財產安全。
►從 FPGA 過渡到 SoC，以演算法優勢為初心應對市場
對地平線機器人而言，晶片平臺其實不過就是演算法的載具，真正核心的部分並不是外在的晶片架構，而是要為客戶解決問題，晶片、演算法，到最終的方案設計，目的都是為了同一個。
所以市場也不用糾結於晶片結構的選擇，事實上，即便地平線機器人今天推出 SoC，但只要客戶有需求，而根據評估後的結果，認為特定架構的晶片可能比較適合某種應用類型，那麼地平線機器人就會提供給客戶所需要的晶片設計與方案。
而在目前各種應用類型極為複雜的情況之下，要用單一架構解決所有問題並不實際，也因此地平線機器人目前提供的方案選擇，還是以終端應用的需求為主，比如說 ASIC、SoC 能效比高，在功耗預算要求較高的場景中可以有比較好的發揮空間。FPGA 由於其可靠性與應用彈性高，在不少工業或車規產品裡面可以得到很好的應用。
由於演算法已經大大超越市場的需求，且基本上有演算法的基礎在，要擴增更多的應用也不是問題，但地平線機器人作為新創公司，重點還是要創造價值以及獲利，因此目前智慧駕駛這個主打方案推出後，優先考慮的是如何增加客戶廣度，未來也會隨著市場需求，增加更多以地平線機器人演算法為基礎研發出來的晶片或應用方案。
目前，地平線機器人已經跨出第一步，市場的反應也不錯，我們也可以期待地平線機器人在不遠的將來會推出更多更先進的方案來進一步開拓市場。
►地平線機器人提出的三大領域解決方案
一、智慧駕駛解決方案
依靠新款征程視覺處理器的輔助，地平線機器人 ADAS 系統在統合算法、晶片以及雲等環境之後，可以同時對行人、機動車、非機動車、車道線、交通號志以及紅綠燈等，進行準確的即時檢測與識別能力，可達到完整的 L2 級別 ADAS 輔助駕駛能力。
而從中央晶片到視覺處理器搭配而成的整套方案就是雨果平臺了，目前支持的功能包含了感知、三維環境模型重建以及最終的駕駛決策部分。
根據周峰的說法，目前核心演算法以及晶片效能其實可以滿足超過 L2 級別以上的自動駕駛需求，但受限於法規，以及車廠技術發展階段目標的限制，目前地平線機器人決定只提供到 L2 級別的 ADAS 功能，未來產業環境成熟，地平線機器人也會第一時間提供客戶合適的方案。
針對這方面的功能，周峰也補充，雖然這部分主要還是集中在前裝市場。
地平線機器人的自動駕駛原型車以及自動泊車展示
雖然本次發佈會以智慧輔助駕駛系統為核心，但地平線機器人預計 2018 年將推出基於第二代 BPU 的自動駕駛方案，提供 L3 自動駕駛以及受限區域的 L4 級別無人駕駛功能。
二、智慧城市解決方案
目前，地平線機器人提供的方案集中在安防應用領域，主要提供了兩大系統，分別是人臉抓拍識別系統以及視頻結構化系統。
人臉抓拍識別系統
三、智慧商業解決方案
這套視覺感知系統是用來分析人與人、人與場地以及人與貨物之間的關係，提供線下商業運營資料的結構化，説明商業運營體系的運作以及行銷管理，提升整體經營效率並改善消費者的購物體驗。
►以廣受市場認可的視覺演算法為根基，發展各種視覺處理應用解決方案
天時地利人和之下，地平線機器人在人工智慧的道路上也開啟了一路狂奔的模式。在此之前，地平線機器人共發佈了兩套系統：針對智慧家居的“安徒生”系統和針對智慧駕駛的“雨果”系統，加上今天新發佈的智慧安防和智慧商業系統，地平線機器人的佈局也愈加完善。
地平線機器人創始人余凱在談到公司的業務範圍時就一針見血地指出，“地平線機器人的市場主要在於大量的智慧硬體，而不是資料中心，其中一個大的品類就是汽車。”
做為公司經營方面的核心項目，地平線機器人決心要在汽車行業把視覺識別的演算法以及晶片方案發揮到極致，而這也是本次地平線機器人在發佈會的所有產品佈局中所透露出來的資訊。
►集地平線機器人技術于大成的晶片方案，借 TensorCore 大幅加速推理性能
地平線機器人的方案主要是在解決 AI 計算中的 CNN、DNN 以及 RNN 的演算法加速，提供主流神經網路結構所需要的計算力。而其主打的架構就是基於自有演算法研發出來的 BPU(brain Processing Unit)。目前主要的應用領域包括智慧家電、智慧安防以及自動駕駛，牽扯的計算領域主要是在影像處理技術這塊，當然，目前也投入不少資源在語音辨識等技術的研發，藉以擴大 BPU 的應用空間。
地平線機器人採用的雖然也是 TensorCore，但是在計算結構尚可支援動態處理，並依照演算法調整計算單元的組成方式，使地平線的人工智慧處理器的乘法器利用率接近 100%，總之在效率表現上可達到最好的表現。
有了 Tensor Core 的加入，晶片可以更快速的處理好相關圖像判別的推理計算工作，對自動駕駛或安防等應用情境下萬一遇到緊急狀況，可確保系統可以在最短時間內進行反應，避免損及生命財產安全。
►從 FPGA 過渡到 SoC，以演算法優勢為初心應對市場
對地平線機器人而言，晶片平臺其實不過就是演算法的載具，真正核心的部分並不是外在的晶片架構，而是要為客戶解決問題，晶片、演算法，到最終的方案設計，目的都是為了同一個。
所以市場也不用糾結於晶片結構的選擇，事實上，即便地平線機器人今天推出 SoC，但只要客戶有需求，而根據評估後的結果，認為特定架構的晶片可能比較適合某種應用類型，那麼地平線機器人就會提供給客戶所需要的晶片設計與方案。
而在目前各種應用類型極為複雜的情況之下，要用單一架構解決所有問題並不實際，也因此地平線機器人目前提供的方案選擇，還是以終端應用的需求為主，比如說 ASIC、SoC 能效比高，在功耗預算要求較高的場景中可以有比較好的發揮空間。FPGA 由於其可靠性與應用彈性高，在不少工業或車規產品裡面可以得到很好的應用。
由於演算法已經大大超越市場的需求，且基本上有演算法的基礎在，要擴增更多的應用也不是問題，但地平線機器人作為新創公司，重點還是要創造價值以及獲利，因此目前智慧駕駛這個主打方案推出後，優先考慮的是如何增加客戶廣度，未來也會隨著市場需求，增加更多以地平線機器人演算法為基礎研發出來的晶片或應用方案。
目前，地平線機器人已經跨出第一步，市場的反應也不錯，我們也可以期待地平線機器人在不遠的將來會推出更多更先進的方案來進一步開拓市場。