我们离无人驾驶还有多远？( 二 ) 3月25日-27日

寒武纪给出了应对挑战的可能解决方案。 “我们认为，通用开放式和大算力是智能驾驶芯片的两大趋势。在L1和L2时代，数据量比较小，很多车厂接受了芯片和算法强耦合的封闭式一体化方案。到了L3/L4时代，数据量大幅提升，算法也更加复杂，因此需要大算力的芯片才能满足需求。 ”王平表示。
地平线：芯片是智能驾驶的“底座”
良好的自动驾驶体验与软件算法密切相关，也离不开硬件的支持。 “最重要的核心的技术、最重要的零部件是什么呢？我们认为就是它的智能芯片以及它的操作系统。 ”地平线创始人兼首席科学家余凯说道。
对于智能操作系统和芯片所扮演的重要角色，余凯打了一个生动的比喻。 “我们认为它实际上是整个的创新生态的一个数字底座。智能汽车这个产业是一个母生态，它其实驱动跟拉动了我们在材料、能源、交通基础设施、芯片、半导体技术、软件技术、智能驾驶、人工智能技术等方方面面的全方位的创新。 ”

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作为智能汽车“底座”的供应商之一，地平线有自己独特的思考。在发言中，余凯重申了“AI时代的新摩尔定律”的概念。 “这个里面就是当别人都讲算力多少T多少T的时候，我们要去思考我们独特的创新的差异化的打法” 。
余凯认为，当整个物理的摩尔定律趋缓的情况下面，不能再依靠去提升晶体管的密度去持续的提升计算性能。 “我们提出一个新的指标，与其算力大，不如算得快。我跑这样的神经网络的算法，能不能在单位时间、单位成本里面去算更多的数据，我们认为在大数据时代，在人工智能时代，这个应该是我们新的优化指标。 ”
地平线将这样一个优化指标分解成三个因素。 “第一个因素，我们可以看到就是峰值的算力，峰值算力其实就是旧摩尔定律时代大家不断去提的峰值的TOPS 。但是大家可以看到， TOPS并不是这里面唯一的指标，因为它还关心我有这么多算力资源，我到底有效利用了里面的百分之多少。这个东西其实取决于我们创新的架构设计，取决于我们的操作系统、我们的编译器、我们的动态运行库。 ”
“其次还有第三个指标，是人工智能的软件算法，这些年它的架构不停地在演变。可以说在未来的20年，我们还可以看到人工智能的软件的算法的理论会持续地去发生很大的变化，意味着我们怎么样让我们的芯片架构能够去适应变化中、演化中创新的软件算法。 ”
“所以把这三个指标放在一起，我们认为是导致在人工智能时代的摩尔定律。 ”余凯说道。
集度：智能汽车3.0是更注重软件安全的时代
集度CEO夏一平认为，智驾、智舱软件运行的安全稳定性，除了需要依靠高级别硬件的保障，还要在软件算法的能力上下功夫，并通过安全行驶里程的数据积累，让汽车机器人更聪明。
夏一平表示，得益于ApolloRobotaxi数千万公里、安全零事故的路测数据积累，集度汽车机器人的软件开发流程能够始终保持高效。