當設備越來越具備AI能力，智能也從中心走向邊緣，邊緣計算已是大勢所趨。

　　在第十五屆安防論壇上，地平線智能物聯芯片方案產品線總經理張永謙分享了地平線如何以AI芯片切入，打造完整的AI快速落地邊緣側的生態。

　　“隨著5G的逐漸落地，邊緣側數據的增長量與現在有限的骨干網的梳理能力沖突愈加深化，邊緣計算是應對終端數量激增和海量數據計算挑戰的關鍵。”

　　演講的開始，張永謙首先指出邊緣計算的趨勢在5G技術加持下越來越明顯，對于AI芯片各方面都提出了非常苛刻的要求。

　　與傳統芯片不同，AI芯片重點考核三個關鍵指標：峰值算力、有效利用率、場景處理效果。

　　基于此，地平線在設計AI芯片時就充分考慮了從指令集、片上存儲、編譯器優化到模型結構的調優，打造性價比、功耗比最優的處理結果。

　　以AI芯片的計算資源利用率為例，經過編輯器自動優化之后，AI芯片的計算利用率達到84.5%--95%，極大地提高了能耗比，同時降低成本并降低了計算的瓶頸和片外存儲吞吐的瓶頸。

　　在AI技術、AIoT技術仍舊處于行業早期的現在，地平線發現，行業內的大部分用戶并不具備從0建設起一個非常復雜的AI系統的能力，需要上游廠家提供更加完整的解決方案幫助用戶更快落地。

　　在芯片解決方案中，地平線聚焦三大類端和邊緣的產品，包括智能IPC產品、以Face ID為基礎的帶屏顯示和智能交互設備、智能分析產品，并以這三類產品形態打造解決方案。

　　場景注重以人為本：張永謙表示，打造完整解決方案的第一步是解決下游用戶如何達到產品、系統中的智能集成效果，線下落地的各個場景必須以人為本才能真正產生價值。

　　開放算法能力：地平線擁有算法策略集，為客戶提供已經打磨完成的底層基礎算法，并針對多樣化的場景，做到模塊化的應對策略。場景不同，策略相應地改變，達到的效果也不一樣。

　　強大的圖像輸入能力：圖像輸入影響因素復雜，地平線通過上層策略的軟件和算法保證圖像質量，將大量知識、經驗和能力沉淀到整體的智能效果包中。

　　將算法、策略和圖像調優能力打包提供給下游用戶之后，還需要提供綜合軟件架構，幫助用戶快速完整應用開發。只要加入特定的模塊就能夠迅速移植到邊緣側的設備，大大降低軟件的投入。

　　基于此，地平線開發的端--邊一體AI嵌入式軟件框架集成了算法能力集與算法策略，提供對于外側接口通用的接口庫和OTA升級以及云對接的SDK，確保解決方案能夠快速接入第三方的云，讓客戶投入較少的資源便可以迅速產品化。

　　除此之外，在解決用戶缺少硬件設計經驗的問題上，地平線提供了包括核心模塊設計的完整方案，為保證圖像質量效果，認證和設計不同款的攝像頭，確保針對不同場景和不同底層硬件、算法相適配，達到最好的效果。

　　演講最后，張永謙表示：“地平線專注邊緣人工智能計算，我們會把沉淀下來關于智能方面所有的能力全部閉環做成解決方案賦能客戶，恪守賦能的理念，與合作伙伴攜手打造線下完整的AI快速落地邊緣側的生態，讓整個行業都成長起來。”