成立两年后，地平线机器人科技（以下简称地平线）带来了它的两款芯片产品。
12 月 20 日，地平线发布两款嵌入式人工智能视觉处理器——面向智能驾驶的征程（Journey）系列处理器和面向智能摄像头的旭日（Sunrise）系列处理器。两款处理器均基于高斯架构研发设计，提供「算法+芯片+云」的完整解决方案。
现场，余凯展示了征程处理器真正上路的视频。从视频中我们可以清晰地看到征程处理器对行人、车辆、指示牌等道路相关物体的识别情况。
旭日处理器面向智能摄像头，具备在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化的处理能力，着眼于智能城市、安防以及智能商业等人员密集场景。
余凯介绍，旭日支持最高 200 张人脸的同时识别，而在此之前，业内最好的解决方案最多仅能同时识别 30 张人脸。以下视频展示了旭日处处理器在地铁站、扶梯、拥挤的人行道等大人流场景下的识别能力。
以软件定义硬件
这两款芯片可以看作是地平线对计算机视觉的两个典型应用场景——自动驾驶及多对象人脸识别的分别布局。其背后的软件架构是一致的，都是地平线的第一代人工智能软件架构——高斯架构。
地平线认为，人工智能时代芯片企业突围的关键在于软硬件的深度结合。因此，地平线制定了软件架构的三步走战略，除了今年已经推出的高斯架构外，明年还将推出伯努利架构，并最终在 2019 年推出贝叶斯架构。
「人人造芯」的时代
传统芯片厂商英特尔、英伟达之外，人工智能领域的初创公司如地平线、寒武纪、深鉴科技、启英泰伦、Kneron 等公司都在紧锣密鼓地推进芯片计划。
应用设备公司也急于分羹。华为、杭州国芯、比特大陆以及一些 IP 提供方正试图将一只脚踏入人工智能芯片领域。
曾经的人工智能软件算法公司也不甘示弱，从招聘启事来看，海康威视、云知声、云飞励天、依图科技、科大讯飞、甚至百度均有嵌入式人才需求。
与这些传统芯片厂商以及有其他业务支撑的公司相比，像地平线这样将全部身家押注在人工智能芯片上的初创公司们，面临着更严峻的形势以及成王败寇的命运。
但余凯对此似乎不太担心，他表示地平线是「面向应用的」，是「软硬件深度结合的」。此前，他也曾向机器之心分析称：
「现在的人工智能计算，通常情况下硬件平台利用率只有 30% 左右，其他都是空耗。所以如果做好软硬件适配，平台运转自然高效。我们的硬件利用率一般能够达到 98%，能够用原本的空耗做更加复杂的计算。」
另一方面，余凯认为未来地平线的业务模式灵活，IP 授权、芯片制造都可以讨论，细分领域的人工智能芯片与通用的人工智能芯片都会涉及。
但「造芯」之路也并非一片坦途。余凯介绍道，从芯片的制造工艺角度，人工智能专用芯片并不难，难点在于针对算法的架构设计。
以一个通用的深度神经 络芯片举例说明，需要兼具语音识别、语义理解、图像识别等功能，而每一功能又需要满足多种细分场景的需求，例如图像识别任务中又可以拆分成手势、车辆、行人，人脸等识别任务，因此需要不同的 络结构进行支撑，并互相配合形成一个尽可能通用、灵活的架构。
「考验的并不是芯片设计的能力，而是算法设计的能力。」余凯曾说。因此地平线将技术核心放在算法层面，针对深度神经 络，通过定点化、稀疏化，以及各种专用精简设计，未来能将芯片功耗控制在几百毫瓦，成本控制在 1 美金以内。
地平线还为自己定了「小目标」。余凯称，预计到 2020 年，地平线 BPU 将赋能上亿物联 智能感知终端。到 2025 年，将有 3000 万辆汽车内置地平线自动驾驶 BPU。
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