【地平线芯片】，全称地平线机器人公司（Horizon Robotics）设计和生产的智能芯片，是近年来在中国乃至全球智能汽车和边缘人工智能领域备受关注的核心硬件。它们不是通用计算芯片，而是专门为处理复杂的感知、决策任务而优化的AI处理器。
地平线芯片：它们到底是什么？
地平线芯片的核心是其自主研发的BPU（Brain Processing Unit）架构，这是一种专门针对人工智能计算设计的处理器单元。不同于传统的CPU或GPU，BPU通过优化神经网络的计算流程，能够在较低的功耗下实现高效率的AI推理能力。地平线目前最知名的芯片系列是征程®（Journey®）系列，主要面向智能驾驶和智能座舱领域。
核心技术特点
- BPU架构： 专为AI算法，尤其是深度学习神经网络设计，提高计算效率和能效比。目前已发展到多代，如BPU 2.0、BPU 3.0，以及最新的纳什™ (Nash™) 架构。
- 异构计算： 芯片集成BPU、CPU、DSP等多种计算单元，协同工作处理复杂的感知、融合、决策任务。
- 软硬协同优化： 地平线提供从芯片、软件到工具链的完整解决方案，帮助开发者在其硬件上高效部署和优化AI模型。
- 高能效比： 在实现高算力（以TOPS衡量）的同时，尽量控制功耗，这对于对能耗敏感的汽车和边缘设备至关重要。
主要的征程®芯片型号
- 征程2 (Journey 2): 较早量产的型号，算力约4 TOPS（INT8），主要用于ADAS（高级驾驶辅助系统）中的基础感知功能，如车道线检测、车辆识别。
- 征程3 (Journey 3): 算力约5 TOPS（INT8），相比征程2在性能和功能上有所提升，支持更复杂的视觉感知任务。
- 征程5 (Journey 5): 目前的主力高端型号，单颗算力高达128 TOPS（INT8），面向高阶自动驾驶（如L2++、L3、L4），可以处理多路高清摄像头、毫米波雷达、甚至激光雷达的数据融合和复杂环境感知。
- 征程6 (Journey 6): 最新一代架构产品，基于纳什™ (Nash™) 架构，分为多个子系列（如J6E、J6P等），算力显著提升，支持更高的安全等级和更强的感知与计算能力，面向未来的高阶智驾需求。最高单颗算力可达数百TOPS，并通过多颗互联实现更高级别算力平台。
为什么汽车厂商选择地平线芯片？
汽车厂商选择地平线芯片并非偶然，背后有多个驱动因素：
- 专注于汽车应用： 地平线从创立之初就将智能汽车作为重点应用领域，其芯片和工具链是围绕汽车的严格要求（如功能安全ISO 26262、可靠性、实时性、低功耗、车规级认证）来设计的。
- 高性价比： 相较于国外一些通用型高性能AI芯片，地平线芯片在提供满足甚至超越汽车应用需求的算力时，通常能提供更有竞争力的成本方案。
- 完整的解决方案： 地平线不仅仅提供硬件芯片，还提供配套的软件开发套件（SDK）、模型量化工具、性能优化工具链（如OpenExplorer），以及技术支持，这大大降低了车企或Tier 1供应商的开发难度和周期。
- 快速迭代与定制化能力： 作为本土企业，地平线能更快响应中国市场的特定需求，与客户进行更紧密的合作，提供一定程度的定制化支持。
- 供应链安全： 在当前复杂的国际环境下，采用本土芯片有助于车企确保供应链的稳定性和自主可控性。
地平线芯片在哪些地方被使用？
地平线芯片最主要的“落地”场景是智能电动汽车。
它们被广泛应用于构建智能驾驶系统（ADAS/Autonomous Driving System）的核心计算平台。
地平线芯片负责处理来自车辆周围传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）的海量数据，进行实时的环境感知，例如识别前方的车辆、行人、非机动车、车道线、交通标志、红绿灯等，并将这些信息提供给车辆的决策和控制系统，从而实现自适应巡航、车道保持、自动泊车、导航辅助驾驶等功能。
具体应用案例（部分）
- 造车新势力： 理想汽车（L系列车型大量使用征程5，构建AD Max/Pro平台）、蔚来汽车（部分车型使用征程3）、哪吒汽车、零跑汽车等。
- 传统车企转型： 比亚迪（海豚、海豹、汉等多个车型搭载征程系列芯片，用于DiPilot智能驾驶辅助系统）、上汽集团（如飞凡汽车、智己汽车使用征程系列）、吉利汽车、长安汽车、长城汽车等众多品牌都有车型采用了地平线芯片方案。
- Tier 1供应商： 许多知名的汽车零部件及系统供应商也在其智能驾驶解决方案中集成了地平线芯片，并向车企提供整体方案。
除了智能驾驶，地平线芯片也在探索其他边缘AI应用，但在量产和市场份额上，智能驾驶是绝对的主力。
地平线芯片的性能有多少？如何衡量？
衡量AI芯片性能最常用的指标是算力，通常以TOPS (Tera Operations Per Second) 为单位。
- 1 TOPS 表示每秒可以进行1万亿次计算。
- 地平线芯片通常公布的是INT8（8位整型）算力，因为深度学习推理任务很多可以使用低精度计算来提高效率和速度。
不同型号的地平线芯片算力差异很大，以满足不同等级智能驾驶的需求：
- 征程2 / 征程3： 约 4~5 TOPS。适用于L2级别的基础ADAS功能。
- 征程5： 单颗 128 TOPS。面向L2++到L4的高阶智驾。高端车型为了实现更复杂的感知和决策，往往会使用多颗征程5芯片组成算力平台，例如2颗征程5提供256 TOPS，4颗征程5提供512 TOPS。
- 征程6： 基于新架构，单颗性能显著提升，并支持灵活组合，最高算力配置可轻松超过1000 TOPS，以支持更先进的自动驾驶功能和更复杂算法模型。
需要注意的是，芯片的实际性能除了峰值算力外，还取决于其架构的效率、内存带宽、软件工具链的优化程度以及模型的适配情况。地平线的优势在于其软硬一体的优化能力，能够让芯片的实际利用率更高。
地平线芯片如何赋能智能驾驶？
地平线芯片在智能驾驶系统中扮演着“大脑”的角色，其工作流程大致如下：
- 数据输入： 接收来自车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等传感器捕获的原始数据。
- 感知处理： 利用其强大的AI计算能力（通过BPU），运行深度学习模型对传感器数据进行实时处理，完成以下任务：
- 目标检测与识别： 识别图像中的车辆、行人、骑行者、动物、障碍物等。
- 语义分割： 理解图像中不同区域的含义，如天空、地面、建筑物、可行驶区域。
- 车道线与边界检测： 识别道路标线、护栏、路沿等边界信息。
- 距离与速度估计： 结合视觉与雷达数据，精确估计目标物体的距离、速度和运动轨迹。
- 交通标志与信号灯识别： 识别并理解交通标志和信号灯的含义。
- 数据融合： 将来自不同类型传感器（摄像头、雷达等）处理后的感知结果进行融合，形成对车辆周围环境更全面、更鲁邦的理解。
- 行为预测与决策： 基于环境感知结果，预测其他交通参与者的行为，并结合导航信息、交通规则等，为车辆的下一步动作（如加速、减速、变道、转向）做出决策。
- 路径规划与控制： 将决策结果转化为具体的运动轨迹，并通过控制算法指令车辆执行相应的操作（如控制油门、刹车、方向盘）。
地平线芯片通过提供高效、可靠的AI计算平台，使得上述复杂且对实时性要求极高的任务能够在车载环境中顺利运行，从而实现各种级别的智能驾驶功能。
如何进行基于地平线芯片的开发？
对于希望在地平线芯片上开发和部署AI模型的开发者（通常是车企的软件团队或Tier 1供应商），地平线提供了完整的开发工具链和生态系统支持：
- OpenExplorer® 开发平台： 这是地平线的核心开发工具链，提供模型转换、量化、编译、性能分析、模型部署等一系列工具。它支持主流的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch, MXNet），允许开发者将训练好的模型转换为在地平线BPU上高效运行的格式。
- 硬件开发套件（HDK）/评估板： 提供基于地平线芯片的硬件平台，方便开发者进行模型验证、性能测试和系统集成。
- 软件开发套件（SDK）： 包含底层驱动、运行时库、API接口、参考代码等，方便开发者调用芯片的各种功能，并与车辆的其他系统集成。
- 参考算法和模型： 地平线提供了一些预训练的感知算法模型作为参考，帮助客户快速启动开发。
- 技术支持与合作： 地平线团队会与客户紧密合作，提供技术咨询、性能优化指导等服务。
开发者通常在通用计算平台（如PC或服务器）上训练好AI模型，然后利用OpenExplorer工具链将模型迁移并优化到地平线芯片上，最终在实际的汽车硬件平台上进行测试和部署。
总而言之，地平线芯片凭借其专用的AI计算架构、针对汽车领域的深度优化、完整的软硬协同解决方案以及本土化的服务优势，已经成为中国智能汽车产业链中的重要力量，支撑着当前许多量产车型实现先进的智能驾驶和辅助驾驶功能。