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進入“新摩爾定律”時代

現如今，我們可以說是進入了“新摩爾定律”時代，要通過場景驅動，場景與任務、軟件算法去驅動，這種架構模型使得摩爾定律能夠繼續往前奔跑。

在這里我有一個預測，如果我們能夠做到這一點，基本上到 2025 年的時候，每一千美金能夠買到的算力相當于 1000 個T。這 1000 個T的算力，能夠滿足五級無人駕駛所需要的計算需求。基于此，我們繼續開發匹配的軟件系統，使得 2030 年的時候，真正的五級無人駕駛成為可能。

很有意思的是，我們可以看到：1000T的算力正好和人類大腦的算力相當。這里面也不完全是巧合，因為自動駕駛需要在比較復雜的工況下，需要達到人類大腦這樣的算力才能去應對這樣的情況。所以這是摩爾定律很有意思的發展之一。

邊緣計算要實時性、低延遲，與數據中心的計算不同。但同時，它對算力的要求一點都不低。邊緣的人工智能處理器是未來科技競爭的主戰場，是一個制高點。

我們現在處在一個大數據時代，但我想業界或多或少已經達成了一個模糊的共識：未來，我們將進入一個大計算時代。因為數據其實是無窮無盡的，關鍵是能不能通過計算讓數據產生價值。

還有一點，我們也看到一些趨勢，數據的計算很重要。去年我們看阿爾法狗升級了一代，新的阿爾法狗是不需要人類堆積的數據學習，完全通過虛擬的方案，一個形象的比喻是叫“左右互搏”，去提升它的算力。

自動駕駛也出現了這樣的情況，更多的不是在實際的路面上去采集數據，提升在各種路況下的控制反應能力。更重要的是仿真，在虛擬世界的計算。

我們正站在一個時代交替的節點上，可能我們自己都沒有意識到。我們從大數據時代進入一個大計算時代，真正的大計算才是構成未來科技世界的根本。

以數據驅動的新工業革命時代：算力是第一生產力

地平線也是認定了這樣的未來，我們認為算力是未來社會核心技術實力的制高點。

新摩爾定律不僅僅是通過物理制程，還要通過軟件與硬件的結合。講到這一點，我們一定會回顧計算機發展歷史上很有影響力的一位人物——Alan Kay。他有一個思想，非常具有前瞻性：叫“軟件和硬件的結合”。他說如果人要想真正的做好軟件，一定要做好硬件。

絕大多數的企業覺得軟件和硬件的結合這個事情太重，不愿意做。但過去只有一家公司，只有一個人這么做了，就是喬布斯跟他領導的蘋果公司。所以我們看到整個的移動時代，唯一一家做軟硬結合的就是蘋果公司，芯片和軟件操作系統都是自己研發的。

在新的摩爾定律時代，我們相信通過軟件和硬件的結合才能夠繼續推動摩爾定律，讓人工智能，邊緣計算真正成為可能。

中美兩個國家，到目前為止，在這方面大量投入去研發的，美國就是Google和微軟。中國真正投入這么大力量在軟件算法和芯片架構創新方面，現在為止地平線是走在前面的。我們希望能夠在這個領域，在公司成立十年的時候成為全球最大的AI芯片的公司。

這個應用場景，無論是智慧城市還是輔助駕駛、自動駕駛，最大的場景就是在中國，所以其實在中國做到第一的話，估計就是世界第一。我們看汽車市場，去年是 2800 萬輛，美國是 1700 萬輛，今年中國會保持 2500 萬輛的規模，所以中國確實是第一大的場景。

圍繞邊緣的人工智能處理器，我們的首要核心，還是自動駕駛。在攀登這個高峰的過程中，一路都會有收獲，包括智慧城市、智慧零售、智能制造，都是邊緣處理器的應用場景。

我們下一代基于攝像頭端的嵌入式處理器：一兩瓦的功耗，能夠進行如此復雜的密集人群計算，所以我們可以做到將今天在服務器端的計算全部遷移到邊緣平臺。

車載端的感知的計算，未來一方面是在路端，通過傳感器，邊緣計算去感知復雜的車流。同時車端也有邊緣計算，去感知周圍的情況，這種V2V通訊可以了解到全面的路況動態，從而去達到未來比較高效的交通系統。也許未來的交通路口是這樣的。

總結來說，未來邊緣的AI芯片實際上是未來智慧城市的底層核心技術，只有這個技術不斷往前推進，我們城市的安全、效率才會越來越高，大家在城市的生活才會越來越美好。

地平線通過專注于AI處理器，希望可以打造一個開放的生態。通過把我們的軟件賦能各行各業的合作伙伴，讓大家能夠享受邊緣計算所帶來的便捷。