在近日舉辦的 CES Asia 上，地平線聯(lián)合創(chuàng)始人&副總裁黃暢博士受邀在CES 主論壇發(fā)表主題為《邊緣 AI 計算發(fā)展趨勢》的演講。在一小時的演講中，黃暢博士從邊緣計算推動的行業(yè)變化、AI能效與企業(yè)責(zé)任、有效算力的定義、地平線開放賦能的戰(zhàn)略與開發(fā)者平臺分享了其對人工智能時代邊緣計算趨勢的洞察并深度解讀地平線的“AI on Horizon, Journey Together”戰(zhàn)略。黃暢表示，地平線愿意做一家平臺化的公司，甘做技術(shù)底座，托起客戶，跟客戶一起走下去，成就客戶價值。

全球著名的研究公司 Gartner 的技術(shù)成熟度曲線顯示，AI 普惠大眾的時代已經(jīng)開啟，正在各個行業(yè)創(chuàng)造新的價值，在這個過程中，我們將會面臨什么樣的挑戰(zhàn)？伴隨著 AI 的商業(yè)化，最重要的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，并且呈現(xiàn)出兩個關(guān)鍵特征：數(shù)據(jù)的實時性和安全性。據(jù)國際 IDC 數(shù)據(jù)公司（IDC）白皮書《數(shù)據(jù)時代 2025》預(yù)測，2025 年，超過 25% 的數(shù)據(jù)將成為實時數(shù)據(jù)，其中 95% 生產(chǎn)自 IoT 終端，并且絕大部分不能直接創(chuàng)造價值，需要經(jīng)過計算來提煉；而 2025 年全球數(shù)據(jù)總量的 20% 將直接關(guān)乎人們的日常生活乃至生存安危。

2018 Gartner 技術(shù)成熟度曲線上，多項 AI 技術(shù)和應(yīng)用都出現(xiàn)在了該曲線上，Gartner 也第一次在報告中明確提出 AI 民主化即普惠大眾的主張，這也預(yù)示著我們將面臨更嚴峻的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

這對數(shù)據(jù)的計算帶來嚴峻挑戰(zhàn)，我們該如何高效處理海量的數(shù)據(jù)并挖掘其價值，并且對實時性數(shù)據(jù)以秒級，甚至毫秒級的處理，同時，保護數(shù)據(jù)隱私？隨著 5G 商用開啟，終端接入網(wǎng)的擴容極大，實時性要求進一步提升，但因為骨干網(wǎng)擴容成本高、延遲大，導(dǎo)致在邊緣側(cè)形成數(shù)據(jù)堰塞湖，邊緣計算勢在必行。Intel 曾表示：MEC（多接入邊緣計算）不一定需要 5G，但 5G 一定需要 MEC。有了邊緣計算的加持，5G 的商業(yè)價值才能真正得以發(fā)揮。

破解目前物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)計算面臨的難題，邊緣計算具有五大優(yōu)勢：1. 可靠性高，在離線狀態(tài)下也可以正常運作；2.安全合規(guī)，滿足隱私要求；3.降低數(shù)據(jù)傳輸和存儲成本；4.高實時性，減少反應(yīng)延遲；5.計算設(shè)備部署靈活，高效協(xié)同。

AI 計算可以分為云計算、邊緣計算、端計算三個層次。他們在 AI 算力、實時性以及計算的通用性三個維度上，各有所長：

云計算面向的是最通用的計算，在所有的計算中，云計算的時空范疇是最大的，多樣性最強，所需要的算力最高，但實時性較差，并且與場景相關(guān)性弱；云端的數(shù)據(jù)種類也是最豐富的，可以橫跨多個維度，因而可以做復(fù)雜的認知計算和模型訓(xùn)練。

端上的計算是另外一個極端，與場景相關(guān)性最強，計算專用性非常強，追求極致效率。主要面向推理。

處在中間的邊緣計算是新物種，它就像我們的脊椎一樣，連接我們的大腦（云）和神經(jīng)末梢（端）。其算力遠勝于端，同時對功耗的容忍度比端也強很多；相對于云，其實時性更好，且可以結(jié)合具體場景進行特定優(yōu)化。而5G技術(shù)的應(yīng)用，可以大幅改善邊緣和端之間的數(shù)據(jù)帶寬和傳輸延遲，使得它能夠兼具云和端的優(yōu)勢，改變現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)格局。

5G時代下的物聯(lián)網(wǎng)需要端邊云協(xié)同，在一個更大的范圍內(nèi)尋找AI解決方案的最優(yōu)解

5G 時代下的物聯(lián)網(wǎng)模式也將隨之而變，邊緣計算成為數(shù)據(jù)過濾器與控制閥，通過它的處理，可僅將低至萬分之一的有效數(shù)據(jù)上傳到云端進行處理，大幅降低對于骨干網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸壓力。

在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)時代，是端和云的二元計算架構(gòu)，數(shù)據(jù)持續(xù)向云端轉(zhuǎn)移并被處理，端只是流量入口；但是邊緣計算的加入，帶來了新變量，它在端和云之間，構(gòu)造出一種全新的可能，其對于數(shù)據(jù)的控制力將帶來新的商業(yè)范式轉(zhuǎn)移，從技術(shù)角度講，邊緣計算具備了改造傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)計算架構(gòu)的潛力，將帶來從軟件到硬件的全新構(gòu)架變革。

AI 普及化帶來新價值的同時，也帶來了新的能源危機。

今天，數(shù)據(jù)中心耗電驚人，據(jù)《中國數(shù)據(jù)中心能耗現(xiàn)狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當(dāng)于三峽和葛洲壩水電站1年發(fā)電量的總和。如果折算成碳排放的話，大概是 9600 萬噸，這個數(shù)字接近目前中國民航年碳排放量的3倍。

數(shù)據(jù)中心平均消耗的功率是大型商業(yè)寫字樓的 100 倍以上。而為服務(wù)器供電和冷卻所需的電能占到數(shù)據(jù)中心總運營成本的 40%，因此，數(shù)據(jù)中心的能源低效問題不容忽視。

為了降低功耗，阿里的數(shù)據(jù)中心建在張北，張北風(fēng)力強勁，年平均氣溫不到 3 攝氏度，這就好比是一個天然散熱場，從而減少冷卻系統(tǒng)耗電，預(yù)計僅數(shù)據(jù)中心的制冷能耗就可以降低 45%。騰訊數(shù)據(jù)中心建在貴州省貴安新區(qū)兩座山的山體上，也是為了散熱。

為了降低功耗，世界上最大的數(shù)據(jù)中心將被建在北極圈內(nèi)，總功率超過1000兆瓦（來源：KOLOS公司官網(wǎng) ?）

可以預(yù)見的是，未來我們需要的數(shù)據(jù)計算量將以數(shù)量級的方式高速增長，那這樣的耗能方式是難以維持的。

所以，通過極致的AI能效提升減少碳排放，已經(jīng)成為AI企業(yè)新的社會責(zé)任，即充分利用有限的能源創(chuàng)造更大的價值。

在傳統(tǒng)芯片行業(yè)，PPA（算力、功耗和面積）是最經(jīng)典的性能衡量指標(biāo)。但在 AI 時代，我們需要新的范式來定義性能。

當(dāng)前的業(yè)界存在一個很大的誤區(qū)，往往會把峰值算力當(dāng)作衡量 AI 芯片的主要指標(biāo)。但我們真正需要的是有效算力，及其輸出的算法性能。這需要從四個維度來衡量：每瓦的峰值算力和每美元的峰值算力（由芯片架構(gòu)、前后端設(shè)計和芯片工藝共同決定），峰值算力的有效利用率（由算法和芯片架構(gòu)決定），以及有效算力轉(zhuǎn)化為 AI 性能的比率（主要是速度和精度兩個方面，由算法決定）。之前業(yè)界普遍采用 Resnet 這樣的模型，但是今天我們采用類似 MobileNet這樣更加精巧設(shè)計的小模型，可以用 1/10 的算力達到相同的精度和速度。但是這些精巧設(shè)計的算法給計算架構(gòu)帶來了巨大的挑戰(zhàn)，往往使得傳統(tǒng)設(shè)計的計算架構(gòu)的有效利用率大幅下降，從最終的AI性能角度來說，甚至得不償失。

地平線的最大特點，是對重要應(yīng)用場景中，關(guān)鍵算法的發(fā)展趨勢進行預(yù)判，前瞻性地將其計算特點融入到計算架構(gòu)的設(shè)計當(dāng)中，使得 AI 處理器經(jīng)過一兩年的研發(fā)，在推出的時候，仍然能夠很好地適應(yīng)最新的主流算法。因此，和其他典型的 AI 處理器相比，地平線的 AI 處理器，隨著算法的演進趨勢，始終能夠保持相當(dāng)高的有效利用率，從而真正意義上受益于算法創(chuàng)新帶來的優(yōu)勢。

地平線AI芯片核心能力：算法+芯片聯(lián)合優(yōu)化且兼顧靈活，高效架構(gòu)服務(wù)經(jīng)典和未來算法設(shè)計

掌握了算法和計算架構(gòu)，我們還只是具備了巨大的潛能。而編譯器，則能夠?qū)⑦@兩者聯(lián)合起來進行極致優(yōu)化，釋放出所有的潛能。舉一個實際的例子，在沒有優(yōu)化的情況下，峰值算力的有效利用率是 34%；但經(jīng)過編譯器對指令序列進行優(yōu)化之后，這個數(shù)值被提升到了 85%。這使得芯片的處理速度，提升了 2.5 倍，或者說，處理相同多的任務(wù)，功耗降低到 40%。

用未來重要應(yīng)用場景中的關(guān)鍵算法發(fā)展趨勢，來指導(dǎo)地平線 AI 芯片的架構(gòu)設(shè)計，首重效率，兼顧靈活，這是地平線一直以來的設(shè)計理念——極致的AI能效是地平線在產(chǎn)品上始終如一的理想和追求。

創(chuàng)業(yè)幾年來，我們深深感受到，AI 從技術(shù)演示到商業(yè)落地的路徑非常長，將 AI 解決方案集成到客戶的產(chǎn)品中，賦能并成就客戶，對大部分公司來說，存在不低的門檻。所以我們每天都在努力，如何去降低我們的方案被集成的難度。為此，地平線設(shè)計出一整套包含數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、部署在內(nèi)的算法開發(fā)流程，并開發(fā)出一套全棧式的 AI 平臺工具用來高效地支撐這套開發(fā)流程。我們甚至提供大量優(yōu)秀的算法模型和原型系統(tǒng)，作為參考樣例提供給我們的客戶。通過這些工具和樣例，客戶可以照貓畫虎，快速地進行產(chǎn)品所需的算法開發(fā)，并持續(xù)迭代，由淺入深地進行全方位地調(diào)優(yōu)，探索客戶自己在數(shù)據(jù)和算法方面的獨特價值。

可支持廣泛的開源框架的地平線開發(fā)工具

地平線的全棧 AI 平臺工具鏈，包括數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和設(shè)備部署工具。它們形成了一個閉環(huán)，高效地運作起來，數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，模型可以被部署到設(shè)備上運行，運行過程中又可以指導(dǎo)模型的調(diào)優(yōu)，甚至收集新的數(shù)據(jù)。這樣的一種開發(fā)模式，可以提升開發(fā)速度，降低開發(fā)門檻，保證開發(fā)質(zhì)量。我們當(dāng)前的評估結(jié)果現(xiàn)實，它可以減少約 30% 的開發(fā)人力，節(jié)省 50% 的開發(fā)時間，更重要的是，因為開發(fā)門檻被降低了，開發(fā)者的規(guī)模甚至可以擴大一個數(shù)量級。

地平線 AI 開發(fā)平臺：提速Software2.0 全流程研發(fā)

地平線會持續(xù)對開發(fā)工具進行升級，為客戶提供半自動化的處理流程，這里包括：數(shù)據(jù)工具與模型，模型與端上設(shè)備之間的閉環(huán)迭代；豐富的模型/系統(tǒng)參考原型，簡潔易用直觀方便的交互手段；標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)流程，加上持續(xù)的測試，集成，部署機制。

以開放賦能客戶為本，快速滿足不同客戶需求是地平線AI平臺服務(wù)客戶的宗旨，我們要節(jié)省更多的開發(fā)時間，節(jié)約更多的開發(fā)人員，也讓越來越多的企業(yè)參與到人工智能開發(fā)的環(huán)境中來，打造良好的生態(tài)基礎(chǔ)平臺。

在目前這樣一個能源消耗巨大的 AI 時代，地平線以其自身特有的優(yōu)勢及服務(wù)理念，為客戶提供高性價比和易被繼承的產(chǎn)品，友好的開發(fā)工具及參考樣例、先進的計算架構(gòu)、前沿的算法支持和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

我們已經(jīng)幫助合作伙伴開發(fā)了很多成功的產(chǎn)品，比如工地安全帽檢測，小愛音箱，為理想One提供多音區(qū)語音交互解決方案，眾包方式的高精語義地圖建圖產(chǎn)品等。我們還加入了 96Boards 開源社區(qū)，擁抱更為廣泛的開發(fā)生態(tài)。

我們愿意做一家平臺化的公司，做技術(shù)底座，賦能客戶 AI on Horizon。我們從來不認為創(chuàng)業(yè)是一個party, 而是一個和客戶攜手journey together的旅程。跟客戶一起走下去，成就客戶價值，踐行我們的使命，賦能萬物，讓每個人的生活更安全，更美好，謝謝大家！