余凯离开百度2年半造出两颗AI芯片落地三大场景是真的吗？
芯片是半导体元件产品的统称，又称微电路、微芯片、集成电路。是指内含集成电路的硅片，体积很小，常常是计算机或其他电子设备的一部分。
半导体是一类材料的总称，集成电路是用半导体材料制成的电路的大型集合，芯片是由不同种类型的集成电路或者单一类型集成电路形成的产品。
扩展资料：
半导体材料的起源及早期发展：
英国科学家法拉第在电磁学方面拥有许多贡献，但较不为人所知的是他在1833年发现的一种半导体材料硫化银，它的电阻随着温度上升而降低。
对于一般材料来说，随着温度的提升，晶格震动越厉害，使得电阻增加；但对半导体而言，温度上升使自由载子的浓度增加，反而有助于导电。这是半导体现象的首次发现。
20世纪20年代，固体物理、量子力学、能带论等理论的不断完善，使半导体材料中的电子态和电子输运过程的研究更加深入，对半导体材料中的结构性能、杂质和缺陷行为有了更深刻的认识，提高半导体晶体材料的完整性和纯度的研究。
20世纪50年代，为了改善晶体管特性，提高其稳定性，半导体材料的制备技术得到了迅速发展。硅材料在微电子技术应用方面应用广泛，但在硅基发光器件的研究方面进展缓慢。
参考资料来源：百度百科-芯片
芯片，英文为Chip；芯片组为Chipset。芯片一般是指集成电路的载体，也是集成电路经过设计、制造、封装、测试后的结果，通常是一个可以立即使用的独立的整体。“芯片”和“集成电路”这两个词经常混着使用，比如在大家平常讨论话题中，集成电路设计和芯片设计说的是一个意思，芯片行业、集成电路行业、IC行业往往也是一个意思。实际上，这两个词有联系，也有区别。集成电路实体往往要以芯片的形式存在，因为狭义的集成电路，是强调电路本身，比如简单到只有五个元件连接在一起形成的相移振荡器，当它还在图纸上呈现的时候，我们也可以叫它集成电路，当我们要拿这个小集成电路来应用的时候，那它必须以独立的一块实物，或者嵌入到更大的集成电路中，依托芯片来发挥他的作用；集成电路更着重电路的设计和布局布线，芯片更强调电路的集成、生产和封装。而广义的集成电路，当涉及到行业（肠丹斑柑职纺办尸暴建区别于其他行业）时，也可以包含芯片相关的各种含义。
12月20日消息，今天嵌入式AI创企地平线发布其首款嵌入式人工智能视觉芯片——“征程”1.0处理器和“旭日”1.0处理器，面向智能驾驶和智能摄像头，并落地智能驾驶、智慧城市、智能商业三大场景。至此，历时两年半，地平线的“芯片梦”尘埃落定。
在会后的采访中，地平线创始人&CEO余凯表示，这两款芯片都是基于高斯架构，针对不同场景的两个封装，并在今年成功流片，而且走的是量产流片，但并没有表明具体的量产量。该芯片具备低功耗、高性能、低延迟三个特点，通过“芯片+算法”面向三大场景提供解决方案。此外，地平线的芯片架构演进更快，明年会推出伯努利架构的芯片。
地平线由前百度研究院副院长、百度深度学习实验室主任余凯于2015年7月创办，致力于面向B端提供完整的嵌入式人工智能解决方案。前不久地平线刚刚完成由英特尔领头的近亿美元A+轮融资，目前投资方包括英特尔、红杉资本、高瓴资本、晨兴资本、金沙江创投、创新工场等。
一、从算法出发 定义芯片
地平线做AI芯片这件事可以追溯到2015年5月，当余凯从百度离开时，就谈到创业要做“AI芯片”，主要面向智能驾驶和智能家居领域。
在发布AI芯片之前，余凯就抛出了一个问题，身为在软件行业有20多年背景的他，为什么要在2015年提出要跨界做芯片呢？
核心是提升效率。比如自动驾驶处理器对准确性、功耗、实时性、可靠性要求非常高，堪称AI处理器的珠穆朗玛，只有将软硬件深度结合，才能更好的落地算法，实现乃至百倍的效率提升。
他引用了2003年图灵奖获得者Alan Kay的一句话，“真正认真对待软件的人应该做自己的硬件”。乔布斯这么做了，谷歌也这么做了。
中国人工智能泰斗、清华大学计算机系教授、中科院院士张钹也提到，面向深度学习，面向算法做硬件（芯片）是硬件发展的新思路，用软件或算法来定义硬件，也是人工智能时代对芯片的要求。
2015年地平线成立之初，就提出打造人工智能芯片架构（BPU），今年年地平线第一代BPU成功流片，围绕“芯片+算法”提供嵌入式AI解决方案。
二、发布“征程”“旭日”两款AI处理器
地平线今天正式发布了基于高斯架构的第一代人工智能视觉芯片，推出“征程”、“旭日”两款AI处理器，其中“征程”1.0处理器面向智能驾驶，“旭日”1.0处理器面向智能摄像头。
“征程”1.0处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力，应用在智能驾驶场景中。
“旭日”1.0处理器则通过深度学习算法，支持在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化，可应用于智能城市、智能商业等场景。
这两款处理器具有3个主要优势：其一是高性能，实时处理1080P@30帧，并对每帧中的200个目标进行检测、跟踪、识别；其二是低功耗，典型功耗在1.5W；其三是低延迟，延迟小于30毫秒。
相对于云端处理，将AI处理器落地终端设备，经过边缘学习的模块，能够促进模型不断提升自己，将错误率降低50%以上。
此外，地平线提供开放通用的工具链BPU Toolkit，实现灵活的软件编程和神经网络算法。并面对不同的应用场景，提供模块化的软件系统应用Hobot SDK，满足特定的需求。
三、面向三大场景打造AI解决方案
如何将芯片落地场景才是关键。除了发布2款AI处理器外，地平线先还将其嵌入式视觉技术落地智能驾驶、智慧城市、 智能商业三大场景。
在智能驾驶场景中，地平线主要基于征程处理器提供后装高级辅助驾驶系统（ADAS），在低功耗的情况下，对行人、红绿灯、车辆等的监测。
地平线联合创始人&算法副总裁黄畅谈到，在智能驾驶场景中，关键是从图像中提起有用信息，排除冗余信息。地平线采用关注模型（Attention Engine）+认知模型（Cognition Engine）的数据处理流模式。前者选取重要信息，认知模型在此基础上进行深入分析。通过这种模式，算法的效果可提升10倍以上。
在智慧城市中，传统的视频处理面临服务器成本高，存储成本高的不足。而将处理器前置，就不需要那么多数据上传到云端，可以降低带宽，存储成本也下降。
通过Demo的形式，地平线现场展示了智慧城市下的大规模人脸识别，通过其前端抓拍系统，能够同时对200个目标进行检测跟踪识别。而这套高性能、低功耗大规模人脸抓拍智能摄像头解决方案应用的正是“旭日”处理器。
在智慧商业场景中， 地平线也展示了其Demo应用，通过商场中人、货、场的分析，对每一个顾客什么时间进入商场、关注、停留、消费等进行充分数据化，把商场数据信息进行建模，物理世界数据化，打造未来商业闭环。
结语：火热的AI芯片行业
近期，随着华为麒麟970芯片、苹果A11芯片、高通845芯片等的发布，推动着AI芯片不断走向火热，也使AI芯片、端智能成为未来发展的趋势。AI芯片的火热也催生了地平线、寒武纪、深鉴科技、启英泰伦等一批创业公司走向前台，成为时代的“弄潮儿”。
随着AI的发展，端侧智能的需求越来越多，将一些简单、实时、涉及隐私的需求放在本地去做计算，更加及时、稳定、安全的满足行业或用户的需求已是一种趋势。智东西(公众号:zhidxcom)围绕智能芯片产业已累计进行了近30篇重磅报道，AI芯片快速发展正成为人工智能产业落地的一大助推引擎。
而各家的发展也使AI芯片呈现不同的路径，比如高通845芯片走的是一种相对“温和”的通用路线，深鉴科技的FPGA（现场可编程门阵列）芯片，地平线此番发布的则属于ASIC专用芯片。
此次地平线推出的嵌入式视觉AI芯片以及解决方案再一次推动AI芯片，使更多的设备智能化，推进AI芯片在智能驾驶、智慧城市、以及智慧商业等场景的落地。
但是从落地场景来看仍是几个竞争激烈的场景，以智能摄像头的应用为例，主要一个就是安防领域，在这方面有安防巨头海康威视、大华等，也有独角兽计算机视觉公司商汤科技、Face++等，包括芯片领域的深鉴科技等都在围绕摄像头等安防场景进行布局，竞争尤为激烈。
如何快速落地场景，如何发现更新的落地场景和商业模式，都是地平线接下来面临的问题。
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