陳黎明：自動駕駛回歸商業本質，城區NOA是短期目標

目前用戶體驗并沒有隨著算力的增加而線性增加，這是很大的浪費。陳黎明說，“地平線不打芯片的算力競賽，而是要回歸商業本質，通過用戶價值驅動產品開發和技術發展，我們要做的是充分利用峰值算力?！?/p>

(資料圖片)

陳黎明指出，“接下來NOA市場會出現較快增長，特別是后續幾年，在高階ADAS的發展當中，NOA會作為主要功能?！庇鄤P認為，未來人跟車的關系，就像人跟馬的關系一樣，可以實現自動駕駛，人車相互配合，但真正出了問題，還是司機承擔責任。

“相比手機或消費級芯片，與車輛自動駕駛和控制相關的成熟芯片對技術要求比較高，開發和完善需要較長的周期?！苯眨仄骄€總裁陳黎明在接受中國經濟網記者采訪時表示，隨著國家對芯片的重視，以及國內更多相關企業的興起和市場競爭加劇，中國品牌芯片廠商一定會開發出有優勢的產品供主機廠選用。

地平線總裁陳黎明

自動駕駛回歸商業本質，不打算力競賽

近年來，隨著越來越多的初創和科技類企業入局，自動駕駛技術得以不斷發展。“但L3和L4仍然遲遲沒有到來，主要還是很多技術問題現在沒有辦法解決?！标惱杳髡f，智能駕駛前些年以ADAS（高級駕駛輔助系統）為主，現在更多的是L2+、L2++，以及NOA（高速領航輔助駕駛）等功能。

“地平線是按照對市場的洞察和創業的初心和規劃，按照漸進的路線規劃產品、開發技術和芯片。在自動駕駛研發和產品開發過程中，我們也遇到過很多挑戰?！标惱杳髦毖圆恢M地說，首先是如何把創新技術產品化和工程化；其次主機廠對開發速度有很高的預期；最后還有產品與車輛的適配性。

在陳黎明看來，純無人駕駛在算力上的需求肯定是越來越大，需要通過系統冗余才能實現安全保障。此外，行程安全不僅是車輛的問題，還與路和周邊環境有關，因此要達到絕對安全，還有漫長的路要走。

目前，用戶體驗并沒有隨著算力的增加而線性增加，這是很大的浪費。陳黎明說，“地平線不打芯片的算力競賽，而是要回歸商業本質，通過用戶價值驅動產品開發和技術發展，我們要做的是充分利用峰值算力?！?/p>

地平線創始人兼CEO余凱舉例道，最近在L4或是Robotaxi領域，無論是Google、Waymo還是Cruise，在商業化方面遲遲沒有推進，紛紛出現裁員潮；福特和大眾投資的Argo，去年也被迫關閉了。因此當前自動駕駛行業正在回歸冷靜，回歸商業價值和商業本質。

“軟件定義汽車，算法定義芯片?！标惱杳髦赋觯ㄟ^算法定義芯片，使其整個架構，包括工具鏈和編譯器等都能有很好的適配性，以適應不同的神經網絡算法，使得芯片本身能夠表現出很好的性能。

據介紹，目前全世界超過百Tops的芯片只有兩款，地平線征程5就是其中之一。陳黎明說，“目前，我們也在開發征程6，這會是一個family，包括針對高速領航輔助駕駛和城區領航輔助駕駛的高性價比芯片，以及適應更高階L3、L4的高算力芯片?！?/p>

城區NOA是短期目標，逼近用戶體驗上限

相比自動駕駛，實現城區NOA才是相關企業的短期目標。“去年可能是L2+（高速NOA）量產元年；今年一些領先車企，包括蔚小理，大概率會推出面向城區的NOA。”余凱表示，但城區NOA在技術這方面還有挑戰，在研發上至少三年才會有較大的進步，目前大概20到30公里需要人工接管一次。

地平線創始人兼CEO余凱

“對于自動駕駛不要那么焦慮，因為行業發展沒那么快?！庇鄤P認為，十年以后連L3都不會真正實現。未來，人跟車的關系，就像人跟馬的關系一樣，可以實現自動駕駛，人車相互配合，但真正出了問題，還是司機承擔責任。

在余凱看來，從幾十Tops到幾百Tops甚至到千Tops，實現的全都是高速NOA，而且差別不大；真正實現更廣闊區域的自動駕駛，確實需要千Tops以上的算力。當前真正要做的，是不斷地在給定算力上優化軟件算法，用更多的數據不斷逼近用戶體驗的上限。

以地平線征程5芯片為例，擁有128Tops算力，能夠很好地支持高速NOA的實現，目前的功能從可用到好用，得到終端用戶的認可和接受。陳黎明說，“我們判斷，接下來NOA市場會出現較快增長，特別是后續幾年，在高階ADAS的發展當中，NOA會作為主要功能?！?/p>

陳黎明解釋道，自動駕駛控制系統背后實際上是域控制器進行支撐，后者是由半導體元器件和芯片組合，形成系統級解決方案。作為最核心的計算芯片，征程5可以支撐域控制器的性能，并通過系統的最優組合，達到高速NOA和城市NOA的需求。

“全無人駕駛在技術上的難度很大，需要相當長的一段時間才能夠實現。很多L4的公司目前開始從L2++進入市場，也希望能夠回歸商業本質，進行技術的不斷推進?！标惱杳鞅硎?，在目前所有的量產項目中，地平線最有競爭力的就是能夠根據主機廠的需求，提供高性能、高性價比的產品和解決方案，共同來推動自動駕駛市場的發展。（中國經濟網 記者姜智文）

來源：中國經濟網 姜智文

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