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爱云资讯|需要长期积累和打磨，车规级AI芯片门槛高

地平线副总裁张玉峰日前接受采访人员采访时表示 ， 芯片行业上下游产业链有很多关键环节和“玩家” ， 需要产业上下游的高效协同与合作 。 车规级AI芯片是一个高门槛、要求严苛的领域 ， 需要长期的积累和持续的打磨 。
爱云资讯|需要长期积累和打磨，车规级AI芯片门槛高
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需要长期的积累
采访人员：芯片领域面临的机遇和挑战分别是什么？
张玉峰：最基础的层面是车规级芯片在宽温湿度范围的一致性、可靠性 ， 行业对功能的安全层面非常看重 。 目前讨论较多的是预期功能安全和网络安全 ， 我们在和全球Tier-1合作伙伴的沟通过程中了解到 ， 他们极为关注网络安全 ， 我们在芯片的迭代中也加入了更多网络安全相关组件 ， 以实现更高级别的网络安全能力 。
采访人员：如何评价目前国内车规级AI芯片发展现状？有哪些瓶颈需要突破？
张玉峰：主机厂对芯片的采购和使用非常关注国产化 。 地平线在国内属于第一家实现车规级AI芯片前装量产的企业 。 从全球看 ， 目前只有三家企业实现了车规级AI芯片的前装量产 ， 分别是英特尔Mobileye、英伟达和地平线 。
地平线的车规级AI芯片今年3月份实现前装量产上车 ， 已经被长安汽车UNI-T车型应用 ， 今年6月份已正式交付消费者 。 同时 ， 这款芯片的前视ADAS方案在最新发布的奇瑞蚂蚁车型上实现前装量产落地 。 今年以来 ， 地平线已经签下来自各大汽车集团的十余款定点车型 。
从产业发层面看 ， 芯片行业上下游产业链有很多关键环节和“玩家” ， 包括EDA的设计工具、晶圆厂、封装厂 ， 需要整个产业链上下游的高效协同与通力合作 。 车规级AI芯片是一个高门槛、要求严苛的领域 ， 需要长期的积累和持续打磨 。
单车智能很重要
采访人员：地平线在汽车自动驾驶领域有何发展计划？
张玉峰：预计到2025年中国市场ADAS装配率可以达到70% 。 车载AI芯片是智能汽车的数字发动机 。 以车载AI芯片为基础 ， 地平线面向智能驾驶和智能座舱的场景提供相应的智能化解决方案 ， 预计未来三四年可以在主流主机厂的各个车型中实现AI芯片的量产搭载 ， 加速汽车智能化进程 。
采访人员：国内自动驾驶实现方案与国外相比存在哪些差异？
张玉峰：国情不同是导致差异的重要原因之一 。 基础设施建设投入力度及落地效果存在差异 。 此外 ， 国外道路状况相对简单 。 车路协同技术可以给单车提供额外更高的安全和统筹协调 ， 可以解决超视距感知的问题等 。 从技术上看 ， 我们需要把单车智能做到足够高 ， 让单车可以不过度依赖基础设施 ， 应对其中的风险 ， 包括无线网络的稳定性、基础设施的标准化等 。 一定程度实现车路协同之后 ， 可以把整体数据进行统筹处理 ， 然后分发给交通参与者 ， 从而提升整体的安全保障和出行效率 。
单车智能是必须要解决的重要课题 ， 车路协同则是重要的加速手段 。 如果能够首先区域性地将车路协同做好 ， 支持车辆在更低成本下实现自动驾驶 ， 可以推动产业快速发展 。
围绕汽车主赛道
采访人员：AI领域除了汽车赛道 ， 其他方向如何发展？
张玉峰：从地平线的远景规划看 ， 我们要打造自主机器人的计算平台和操作系统 。 当前最有可能实现规模化、产业化的自主机器人方向就是智能汽车 ， 所以我们把汽车作为主赛道 。 目前 ， 我们大部分精力都放在汽车领域 ， 未来一段时间会紧紧围绕汽车行业 ， 赋能Tier-1和OEM加速汽车产业智能化 。
【爱云资讯|需要长期积累和打磨，车规级AI芯片门槛高】作为一家AI芯片创业公司 ， 如果在汽车芯片之外 ， 还有能够大规模出货的业务方向 ， 也是很好的机会 。 目前业界头部“玩家”——高通、英伟达都在非汽车领域有较好的发展 。
我们把自动驾驶视为人工智能领域的珠穆朗玛峰 ， 如果我们的产品和技术能够很好地满足自动驾驶要求 ， 就可以比较容易地拓展其他领域 。 我们现在也有非汽车方向的应用——AIoT（智慧物联网） 。 预计5年-10年自主机器人时代即将到来 ， 届时更多的细分应用会出现 。 地平线将赋能更多的应用方向 。


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