雷锋网·新智驾（公众号AI-Drive）按：北京时间10月20日，地平线宣布完成由Intel Capital领投的近亿美金A+轮融资。
对地平线来说，这是公司创办以来引入的第一个正式的战略投资者，而对Intel来说，前者也是它在Mobileye之外投资的另一家针对自动驾驶领域提供软硬件一体解决方案的公司（全球也仅有少数几家）。
本文是在这次投资公布后，雷锋网·新智驾对余凯的专访。地平线创办两年，快速成长到300多人。我们试图在这篇文章中描述地平线为什么是一家看似业务多元，重资产投入芯片研发，同时看起来又长袖善舞，与传统产业链紧密合作，实现技术的规模化部署、产生可观的营收回报的公司。
10月19日晚大约7点，余凯走进了Palo Alto一家不起眼的日餐馆，Palo Alto所在的硅谷可以说是余凯的福地。2006年，余凯结束了在德国西门子神经计算部门的工作来到NEC Lab。那时的NEC Lab相当于是神经网络研究的大本营。
余凯加入的时间，深度学习还没有重新火起来，支持向量机（support vector machine）才是当时的主流。除了支持向量机领域，NEC Lab同样有一批做神经网络的大牛。因此，这里有很强的深度神经网络的积累。Yann Lecun曾经有一段时间也是NEC Lab机器学习部门的负责人。2002 - 2014年一直在NEC Lab工作的Vladimir Vapnik在支持向量机领域的地位与今天的Geoffrey Hinton之于深度学习不相伯仲。
正是在这段时期，余凯结识了不少日后人生中重要的师友，比如他和吴恩达、徐伟时不时就在这家日餐馆吃饭。随后几年，随着GPU并行计算的发展，深度学习在研究和应用领域有了很大的突破。充分尝到了GPU的甜头，这最早让他意识到计算硬件架构的改变能给软件带来如此大的提升。
2012年余凯离开硅谷加入百度以后，在百度开始建立大规模的GPU集群。2014年，百度更是已经上马利用FPGA加速在语音识别和广告系统中的深度神经网络模型。他在百度发起了深度学习研究院IDL，并带领这个体系中孵化出中国第一支自动驾驶团队。
2015年6月，余凯创办地平线。算法和围绕算法构建的深度神经网络处理器IP成为公司经营的拳头产品。自打十几年前，在南京大学就读研二的余凯收到德国慕尼黑大学计算机系人工智能方向的全奖录取通知时，这些工作都指向了他今天创办公司、带领团队追逐的方向。
离采访开始前一天，余凯的航班飞抵旧金山准备参加次日Intel Capital对15家技术公司进行战略投资的CEO会议。这距离余凯飞来旧金山与Intel的业务部门开启合作洽谈差不多刚好一年时间。无论是Intel还是地平线，可能都没有预料到合作、投资会推进如此迅速。
2016年，余凯与Intel业务部门见面洽谈的结果是地平线将会基于Intel的FPGA产品搭建一个ADAS原型。因为地平线在创办之初就确立了要研发针对算法高度优化的处理器架构IP。到2015年年底，架构IP有了初步方案，又经过2016年大半年的验证，到当年下半年刚好接近实施阶段。
于是，地平线的团队依据第一代自主研发的高斯架构的设计在Arria 10的开发板上实现了单个摄像头车道线、车辆、行人和可行驶区域的识别。到了今年CES，这款原型在Intel的展区展示，Intel的全球副总裁Dan McNamara看过原型之后主动跟余凯提议“可以看看投资一下你们”。随后，这个投资的决定在Intel内部的几位高层中很快达成共识。Intel诧异地平线能在1个多月的时间把原型搭出来，而前者决策的速度也超出了余凯的预期。毕竟这个时间点上，Intel正在进行Mobileye这个大型收购案最后的谈判。
CES结束之后，Intel请地平线在底特律的道路上利用实际路况展示ADAS的效果。Intel也请了不少美国本土的车企到场，其中一家车企在看过ADAS的demo之后跟地平线签订了合作，有可能会量产基于这个原型技术的ADAS。
“上面的这家美国车企，就是之前地平线本身还没有触达的关系，Intel帮着他们建立了这种合作。”余凯说。获得Intel Capital的投资后，Intel的一位高管也会加入公司的董事会，这位高管刚好就是上面提到的Dan McNamara。
“同时，Intel提供了一种开放的关系。”余凯补充说，这也是地平线乐于接受Intel Capital投资的原因。“不会干涉我们。我们可以在方案上用Intel的CPU，用NVIDIA的GPU，当然也可以用我们自己的芯片。”
在2016年完成第一代高斯架构的设计之后，地平线的芯片在不久前刚刚流片成功，后面会逐步进入量产阶段。Intel旗下完整的CPU、FPGA、5G通信技术以及晶圆厂的制造工艺，有很大机会能够催化地平线的量产和部署工作。
余凯不止在一次采访里提到，“要采用更轻的模式”。他常常举的一个例子是，全球最大的处理器IP提供商arm，不生产一颗芯片，却把arm处理器卖到了95%以上的移动设备里。
2015年，地平线初创的时候，选择了几个规模显著的行业，比如智能家居、玩具、安防、汽车等等，希望跟这几个领域的标杆企业合作，提供能将产品智能化的嵌入式的解决方案。这个时候，地平线还没有成型的处理器架构和芯片，就采用量产的arm处理器来搭建方案。随后，地平线设计的架构在GPU、FPGA上也实现了。
从创办当年开始，地平线陆续与美的量产智能化的空调，与科沃斯合作的扫地机器人；2016年，向博世授权了一份ADAS相关的软件；2017年，与一家保险公司以及商业车队合作，目前已经量产了后装ADAS产品，这款地平线品牌的ADAS将在下一个CES上公开展示。
将大规模能起量的场景和这些场景里普遍的需求抽象出来，余凯说，“我们对不同场景的需求做了一个收敛，设计了一个算法框架，由此做了一个芯片”。于是，地平线的第一款芯片盘古，会是一款比较通用的计算机视觉处理器。自动驾驶和摄像头是它瞄准的两块最大的需求。
地平线强调要为不同场景做交钥匙的解决方案，同时也强调将不同场景的需求抽象化，形成平台化的技术。这可能也是地平线过去两年外部看起来业务很多元，同时又能让内部团队聚焦，业务能够规模上量的原因。
地平线将自动驾驶作为一块主营业务，既做芯片，也做解决方案，还要涉足后装产品，这很容易让人将它与Mobileye比较。
余凯解释说，地平线的技术会更适应中国的道路。而与Mobileye紧密合作的车企中，沃尔沃、宝马、奥迪、日产等的一些关键车型主要都在欧美销售，这意味着Mobileye的技术会更适应欧美的路况，比如高速公路驾驶。
对应地，在一些具体功能点上，Mobileye的车尾检测做得很好，但车辆的侧面检测效果就并没有那么理想，这是因为欧美的高速路况大家很少变道。地平线在国内与一些保有自主车辆的公司，今年有50辆车载华东地区和重庆路测。而路测得到的数据，让他们看到了车辆侧面检测、行人检测这些中国特有的问题，并做了针对性的算法优化。
即使在北京，余凯平日也很少开车，“中国人很少有机会上高速，都堵在城里”，他笑说。
欧美主流的高速路况与国内大部分人被困在城市路况里，差别很大。高速路况下的自动驾驶技术主要需求是安全，其次是好的体验，而城市路况里，主要需求是体验，次要需求是安全，因为低速行驶情况下一般不会发生严重的事故。举个例子，“堵车的状况下，如果有一个车距报警一直不停响起来，用户会去做的是把它关掉。但如果堵车，前车停住了呢，用户这个时候很可能会拿出手机来看吧，前车启动后他就需要一个起步的提醒。”余凯希望在后续跟Tier 1能推动量产类似的L2的功能。
恰好在Intel - 地平线合作之前一年，2016年的CES还有另一家公司与Intel基于FPGA开发了类似的ADAS功能，但同样的功能，地平线将功耗从前者的几十瓦降低到了几瓦。这个结果在底特律让美国车企和同行都感到惊讶。将软硬件的设计紧密结合是地平线运转的一个基本点，高效的算法要配合专门为算法设计的芯片架构，由此做到高效率和低能耗。
根据地平线自动驾驶平台的规划，雨果1.0是面向L2的技术，预计会与车企和Tier 1在2019年左右量产，雨果2.0是面向限定场景下L4的技术，而雨果3.0则是完全面向L4的技术。你会发现这里面没有L3的规划，一方面是由于眼下主流Tier 1本身就在发力L3技术的集成与量产，另一方面是L3针对的高速路况在国内并不是最迫切的需求。余凯说，地平线最想解决的问题，还是城市交通。本质上，用户并不关心这是一个L2还是L3的技术，只要它能够满足用户解决大部分时间内最主要的问题（比如拥堵状态下的开车体验）。
除了基于自主架构的自动驾驶平台雨果，今年4月份地平线和Intel推出了基于FPGA的视频结构化解决方案，随后还会推出工业级的智能摄像头。去年，在中国一共卖出了2800万台汽车和1亿个摄像头，这也是地平线目力所及两个最大的市场。
今天的地平线团队有300多人，总部位于北京，在上海、南京和深圳都有研发中心。平台技术研发占了100多人，包括算法研究和芯片设计两部分，其余大部分则是应用软硬件开发工程团队。
2016年，地平线拿到了千万级收入，来自自动驾驶方向的收入占了大部分，余凯也提到跟家电厂商合作的空调卖得非常好，并且有更多家电厂商找过来。
2015年公司刚刚成立的时候，博世就找到了地平线希望就ADAS展开合作。随后去年地平线也将开发的ADAS软件授权给博世。余凯说，目前跟Tier 1厂商的合作，会有联合开发、量产部署和运营维护几种不同阶段的方式。地平线跟博世不仅在合作开发ADAS，也在合作开发更高等级的自动驾驶技术。2016年，地平线又与德国和日本的Tier 1、主机厂建立了合作关系，2017 CES帮助他们拓展到了美国车企。
今年的CES上，余凯认真地笑称：“今年要做到亿级的收入。”
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李雨晨