芯片，是自動駕駛系統(tǒng)量產最大的瓶頸。

而自動駕駛芯片，或將成為中國本土芯片企業(yè)突破外資“十面埋伏”的歷史性機遇。

如果中國芯片企業(yè)能夠借此機會崛起，其領軍者之一也許會是這家應用于自動駕駛領域的AI芯片制造商，他的名字是地平線。

一

芯片是中國經濟最大的“命門”。

如果石油是中國經濟的痛點的話，芯片則絕對是中國經濟的“命門”。如果石油還可以動用戰(zhàn)略儲備的話，中國芯片的供應則完全掌握在外資手里。

2017年中國進口芯片價值高達2601億美金，同期的石油進口金額僅為1623.3億美金。

中國為全球制造了80%的智能手機，98%的個人電腦，48%的彩電，33%的汽車，但這些設備里面幾乎所有的芯片都要依賴進口。

在全球20家營業(yè)額最大的芯片廠商排行榜中，沒有一家中國大陸的企業(yè)。

在人類高速邁入智能社會之際，如果沒有自己完善的芯片產業(yè)，中國的供給側改革、實現(xiàn)中國夢等宏偉藍圖，將沒有堅實的支撐點。

毫無懸念，在剛剛閉幕的“兩會”中，發(fā)展集成電路再次被寫入政府工作報告，且位列重點發(fā)展實體經濟細分行業(yè)第一位。

中國政府為發(fā)展本土芯片產業(yè)，可以用“不顧一切”來形容。

芯片產業(yè)，幾乎是中國第一個在國家層面成立專項投資基金的細分產業(yè)。2014年9月，國家集成電路產業(yè)投資基金一期成立，募集資金1387億元，基本已投資完畢，總共帶動5145億社會資金投入到芯片產業(yè)。該基金的二期將募資1500-2000億元，并于2018年下半年投入運作。

2018年3月底，中美貿易摩擦升級。

在此背景下的，2018年3月30日，為鼓勵集成電路產業(yè)的發(fā)展，財政部聯(lián)合稅務總局、發(fā)改委和工信部再度出臺重磅支持政策，對于所有制程在65nm以內的生產企業(yè)免征5年企業(yè)所得稅，后五年所得稅減半。

鑒于目前最新投產的的芯片制造項目的制程已逼近5nm，所以，所有新設立的芯片生產商事實上都將享受免稅的優(yōu)惠政策。

根據《中國制造2025》的目標，在2020年時，中國芯片的自給率要達到40%，2025年要達到50%。

美國對華的芯片封鎖是不遺余力的。

從2016年起，中國資本的任何一項海外并購，一旦涉及芯片，就休想通過美國外國投資委員會的貿易審查。

二

存儲器成了中國芯片破圍無奈的選擇，但這絕對是一場血戰(zhàn)。

在大額資金，優(yōu)惠政策的支持下，國產存儲器大廠如雨后春筍般地冒出來。

長江存儲科技，國內最大存儲器投資項目，總投資額為240億美金，投資方紫光集團、國家集成電路產業(yè)基金和湖北集成電路產業(yè)基金。主要生產3DNAND，計劃2019年建成投產。

合肥長鑫，項目投資金額達72億美金，由合肥政府和兆易創(chuàng)新投資。生產DRAM，希望在2018年底投產。

福建晉華，項目一期投資金額達370億元，由福建省電子信息集團、泉州和晉江政府投資，聯(lián)電提供技術支持。生產DRAM，計劃在2018年3季度投產。

然而，全球存儲器市場依然牢牢地掌握在三星、SK海力士、美國美光、日本東芝等幾家大廠手里。中國本土項目，在制程上與競品差著幾代，在堆疊技術、良率上，還有漫長的征程需要跨越。

美光CEOSanjayMehrotra當被媒體提請評價長江存儲時，直言不諱地說：“中國的存儲器廠商還處于起步階段，尚不能對他們構成威脅?！?/p>

韓國三星則趁著全球存儲器供應不足的契機大肆提價，2017年營收增長53.6%，達到620億美金，一舉超越英特爾成為全球半導體銷量冠軍。同時大肆擴產，據ICInsights的數(shù)據，三星半導體在2017年的資本支出（項目投資）達到260億美金。

韓國人的一貫套路就是等你在建設產能的時候，他們拼命提價賺錢，并儲存產能；等你的項目投產時，就展開大規(guī)模的價格絞殺戰(zhàn)，拖垮你。日本半導體巨頭爾必達就是在這樣周期中被拖垮，東芝半導體在競爭中也不得不謀求出售。

幾乎所有人都相信這一點，中國的存儲器半導體項目建成投產之際，就是全球存儲器市場爆發(fā)新一輪價格絞殺戰(zhàn)的開始。

中國本土芯片企業(yè)，如想在存儲器市場對抗全球巨頭并站穩(wěn)腳跟，在接下來的十年內，不砸下數(shù)千億元的資金，是沒有希望的。

如果說在存儲器市場中國和國外的對手還存在一拼的機會，在處理器市場，機會更加渺茫。

美國人基本壟斷了全球計算機核心處理器市場。

英特爾和AMD控制了全部的PC處理器市場，英特爾占據了99%的服務器市場，高通控制了智能手機處理器市場，英偉達則控制住了云端的AI計算市場。

華為的海思是偉大的，他幾乎是國內唯一做起來的智能手機處理器。但華為海思2016年的營業(yè)額依然只有41.5億美金，而英特爾2017年的研發(fā)費用投入為131億美金。

沒有跡象表明，華為計劃將處理器發(fā)展為自身的主營業(yè)務，華為的選擇是跨界進入云計算市場，芯片的水太深了。

因為華為海思只有麒麟，且處理器核心架構是ARM的，在面向未來的AI計算上幾無布局，麒麟970用的深度學習模塊是寒武紀的?？纯从⑻貭枺湓贏I計算上的收購投入，已逼近400億美金。

中國的國資避開處理器市場，而優(yōu)先進攻存儲器市場是有原因的。處理器市場除了研發(fā)門檻更高之外，還需要搭建應用平臺，要讓全球范圍內的軟件開發(fā)者愿意圍繞著你的處理器發(fā)展應用。這是中國的“龍芯”不成功的重要原因。

三

人工智能芯片是更有希望的突圍方向。

如果說存儲器之戰(zhàn)是中國芯片產業(yè)萬里長征突圍中的“血戰(zhàn)湘江”的話，人工智能芯片的破襲戰(zhàn)則是“四渡赤水”。

AI的出現(xiàn)也許是上天賜給這個時代和這個國家最好的機會。借助AI，中國有望在多個產業(yè)突出重圍，尤其是芯片產業(yè)，可從外資的“十面埋伏”中殺出包圍圈。

因為AI對高性能計算的要求，原來的CPU架構已不能負擔，哪怕是GPU和FPGA，也只是一種過渡方案。

所以谷歌的TPU來了，Mobileye的EyeQ來了，地平線、寒武紀、深鑒科技來了。

他們之間的區(qū)別很簡單，英特爾的CPU和英偉達的GPU是通用處理器，可以處理和兼容幾乎所有的任務和程序；而谷歌的TPU、地平線的BPU們則是專用處理器，只需要兼容部分程序和任務。

如果你要確保兼容性，只能犧牲計算效率；如果你要提升計算力，不得不放棄兼容性。

從這一刻起，全球處理器市場開始分叉為四個細分市場，如下圖所示：

毫無疑問，在云端的服務器，幾乎需要處理所有的任務，因而無論是一般計算還是高性能計算，都需要通用性。所以目前云端的AI計算市場，幾乎被英偉達的GPU所壟斷。

盡管谷歌的TPU也是部署在云端，但它只能支持Tensorflow的應用和計算，其策略是TPU和一般服務器進行組合，然后將算力通過谷歌云銷售給開發(fā)者，而不用對外銷售TPU。

當然，英偉達的GPU在服務器市場的占有率只有1%，所以他有巨大的沖動和決心強勢進擊這塊被英特爾牢牢把持的“現(xiàn)金牛”陣地。

終端的AI計算是一個巨大的新興的機會，任何一個終端設備，都有提升算力的需求。而終端設備，因為任務和職能的不同，對算力的通用性要求很不相同。

比如手機終端，則對AI算力的通用性要求比較高，因為這是一個綜合處理設備，但安防攝像頭則只需對圖像識別進行支持，智能音箱只需對語音識別和自然語音處理進行優(yōu)化，自動駕駛則對圖像和其他類型的感知信息處理速度要求很高。

在這樣的背景下，整個終端的AI計算市場進行不斷的細分，比如手機的AI處理模塊，寒武紀目前聚焦在這一塊；深鑒科技的通用性略微下降，更多地focus在DeepLearning方面，為安防、金融芯片市場提供支持。華為、ARM則介入IOT設備市場，但這塊市場異常分散，做起來缺乏抓手。地平線則以視覺和感知處理為主的自動駕駛為突破口，面向更加具體的應用場景。

總體而言，通用性越強，則需要做更多橫向的平臺性的軟件開發(fā)工作，比如寒武紀擁有自己的指令集。

越接近應用場景的，則需要做更多的縱向工作，從底層的芯片、系統(tǒng)軟件一直到應用軟件，甚至是整體的解決方案。

芯片的專用性越強，對軟件和算法能力的要求越高，對芯片的設計越具體，硬件配合軟件，同時效率越高。弊端是應用范圍越單一。

所以，任何一款專用AI處理器的設計，一定要找到一個足夠大細分市場，才有可能生存下來，并獲得發(fā)展。

四

汽車自動駕駛的AI芯片，是中國本土AI芯片企業(yè)破圍的最好突破口。

現(xiàn)階段的中國AI芯片市場，寒武紀是那家最炙手可熱的明星公司。在2017年，這家公司的機器學習IP——Cambricon-1A，成功地搭載到了華為旗艦CPU麒麟970上。并獲得了A輪1億美金的融資，投資人隊伍中包括阿里這樣的豪門。

然而，面向手機終端的AI計算芯片，護城河不夠寬廣，初創(chuàng)公司在這個市場很容易遭受巨頭的降維打擊。

在整個手機處理器市場，鑒于華為在AI計算方面儲備不足，被寒武紀抓住了機會。比如蘋果的A11處理器，毫無懸念地推出了自有的AI計算單元。

作為手機處理器核心架構的王者，ARM毫無疑問會推出支持AI計算的模塊。2017年3月，ARM推出了DynamIQ技術，并率先應用于Cortex-A系列處理器。2018年3月，ARM推出了一套全新的Mali多媒體IP套件，適用于手機、平板、電視等芯片，極大提升GPU的處理能力。3月27日，ARM聯(lián)合芯片巨頭英偉達打造IOT設備的AI芯片專用IP，這款機器學習IP集成到Arm的ProjectTrillium平臺上，以實現(xiàn)機器學習

高通也不甘寂寞，在2018年西班牙巴塞羅那舉行的MWC上，發(fā)布驍龍?zhí)幚砥鞯腁I計算引擎，應用們蜂擁而至，爭先恐后地圍繞這個AI引擎上進行應用開發(fā)。

在AI計算市場，通用性越強的領域，巨頭越會優(yōu)先殺入。因為通用性強就意味著覆蓋更多的設備，同時更強調芯片本身的設計能力輕軟件方案開發(fā)能力，與芯片巨頭固有的核心能力更加匹配。

對于寒武紀而言，除了這些巨頭們的進剿之外，華為推出自研的NPU也只是時間問題。

與此同時，手機作為一個終端設備，對實時計算的要求并不高。因而隨著5G技術的發(fā)展，很大一部分的終端AI計算需求，可通過調用云端的AI算力來解決。比如AlphaGo與李世石和柯潔對弈，應用的就是云端算力。

這是另外一個坑。

相對于手機，IOT設備的護城河更窄，這個領域很難讓初創(chuàng)公司存活下來。

汽車自動駕駛的AI芯片，是最典型的邊緣AI計算的應用場景。主要基于以下幾個原因：

1、自動駕駛對終端芯片算力要求極高。因為需要處理擁有大量冗余的傳感器的信息，這就要求自動駕駛處理器在每秒能夠處理數(shù)百萬億次的計算，車速越快，對計算能力要求越高。

基于地平線BPU2.0處理器的感知方案

2、自動駕駛對終端計算的實時性要求極高。任何一點時延，都有可能造成車毀人亡的不可挽回的損失。因此，未來無論通訊技術發(fā)展到多少G，自動駕駛的核心計算和決策，一定會在終端處理。

3、對低能耗有極大的要求。鑒于自動駕駛AI芯片在終端要處理的數(shù)據量極大，決定對這種類型芯片的能效要求極高。比如英偉達的自動駕駛計算平臺DrivePX2，功耗高達425瓦，而下一代能夠支持L4級別自動駕駛的計算平臺DrivePegasus，功耗為500瓦。這意味著為了支持自動駕駛，僅計算平臺，每兩個小時就會耗掉1度電。發(fā)熱同時會降低系統(tǒng)的可靠性。

4、高可靠性。CPU溢出或者死機什么的，在汽車自動駕駛領域時不可想象的。這款芯片需要無論在多么惡劣的條件下，嚴寒酷暑、刮風下雨，都要有非常穩(wěn)定的計算表現(xiàn)。

上述的所有特性，都指向了一點，在自動駕駛的芯片市場，ASIC專用芯片是唯一的解決方案。這種芯片不僅要損失通用性，同時需要芯片設計者對算法、軟件和方案方面有深度的洞察，才可能讓芯片的設計更加精準，有效地支持自動駕駛應用。

在偏向通用芯片領域，基本上是硬件決定軟件，廣大開發(fā)者翹首以盼芯片的升級換代，然后喜大普奔，在新平臺上開發(fā)應用。而在ASIC芯片的設計領域則恰恰相反，這是一種由場景、應用和軟件倒推的芯片設計思路，硬件設計要為軟件和應用場景服務。這需要軟件開發(fā)者對應用場景、軟件和算法極度熟悉，才可能設計出極其高效的ASIC芯片。

所以，當Mobileye和地平線殺入這個市場時，英偉達陷入了深深的糾結。要么選擇技術做通用AI芯片，吃掉云服務器市場，結果是眼睜睜地看著某些特別大的單一邊緣計算市場被對手吃掉。

2017年，Mobileye自動駕駛芯片的出貨量每年已達到600萬片，其在2017年初被英特爾收購時的估值為153億美金。而彼時全球ADAS市場的滲透率大約為5%左右，自動駕駛滲透率是0，這才剛剛開始。

自動駕駛對邊緣計算的高要求，加上極其廣闊的應用場景，決定了應用于自動駕駛的AI芯片，是初創(chuàng)芯片企業(yè)的極好突圍點。

五

自動駕駛芯片市場的競爭注定是一場惡戰(zhàn)。

在這個充滿榮耀和渴望的市場，英偉達、Mobileye（英特爾）、地平線、特斯拉、谷歌和蘋果都在夜以繼日地工作，試圖率先占領這個市場。

除了地平線，這里的每一個參與者市值都超過1000億美金。

在這些參與者之中，特斯拉和蘋果的自動駕駛芯片對外銷售的概率非常低。谷歌因已經自研了激光雷達、決策軟件和云端的TPU，大概率事件是打包銷售。這將會淪為全面公敵。

英偉達暫時采用了GPU，暨通用AI處理器來解決自動駕駛的終端計算。而Mobileye，地平線、特斯拉和谷歌，將全部會采用ASIC方案。蘋果的路線不詳，多半會是ASIC。

在這些有能力研發(fā)自動駕駛芯片的企業(yè)中，真正確定面向公眾市場進行銷售的就是英偉達、Mobileye和地平線。

截止目前，L4及以上的市場基本上被英偉達壟斷，該公司CEO黃仁勛對外宣稱，全球范圍有320家自動駕駛研發(fā)機構，使用了他們的DrivePX2SOC。從2016年開始，全球范圍內冒出了數(shù)百家自動駕駛初創(chuàng)公司，VC的錢源源不斷地投向這些初創(chuàng)公司之后，再通過這些創(chuàng)始人流向了黃仁勛先生的腰包，使得英偉達的財報和股價無比亮眼。

然而，英偉達的DrivePX2一塊板子需要1.6萬美金，功耗高達425瓦，沒有達到車規(guī)，注定是Demo市場的“王者”。

地平線CEO余凱認為，英偉達在自動駕駛領域推出ASIC芯片只是時間的問題，只有這樣才能解決價格高企、極端耗能和車規(guī)等一系列問題。

然而，英偉達現(xiàn)階段的核心戰(zhàn)場是服務器端的AI計算，不斷提升GPU算力還是首要任務，貿然進入ASIC終端AI計算市場，需要對場景有非常深入的洞察，以及一體化的軟件和應用集成開發(fā)能力，并不是英偉達原來擅長的打法。

2017年3月，英特爾以153億美金的價格收購Mobileye，震驚業(yè)界。截止目前，Mobileye依然是ADAS以及L1、L2市場的王者。汽車行業(yè)所有的Tier1，除了博世和大陸，都是Mobileye的客戶。

這家以色列的自動駕駛ASIC芯片制造商，在這個領域具有極大的話語權，按坊間的說法，某些Tier1在向OEM報價時，甚至需要Mobileye的批準。Mobileye對OEM也非常強勢，其算法和芯片綁定，不允許車企更改。

余凱認為，L4級別的自動駕駛汽車若要量產，恐怕要到2023年，眼下最現(xiàn)實的是L2級別的自動駕駛市場。

余凱透露，地平線的自動駕駛芯片在2018年底，就可以完成車規(guī)認證，達到ASIL-B級別，并期待在2019年于前裝市場實現(xiàn)10萬片的訂單。

作為一家初創(chuàng)企業(yè)，也是中國本土唯一一家走向自動駕駛芯片競爭舞臺的企業(yè)，地平線的競爭對手異常強大，他的機會在哪里。

六

心懷夢想的團隊與強有力的戰(zhàn)略投資者，是起步的基石。

中關村海龍大廈，劉強東曾在此販賣過電腦手機，無數(shù)中國IT界的風云人物，也曾在這四周混跡過。彼時的海龍大廈曾是聞名于世的數(shù)碼大賣場，但在電商和品牌直銷的沖擊之下，這些大賣場一轉眼就變成共享辦公室。

地平線就坐落于此，人數(shù)已達到600人，近半數(shù)是“海龜”。

余凱自我調侃說，2015年，他在39歲“高齡”時放棄了百度高管職位離職創(chuàng)業(yè)，很多人認為非常地“crazy”，而聽到他說創(chuàng)業(yè)項目是自動駕駛芯片，更是讓人覺得瘋狂。

截止目前，地平線的表現(xiàn)確實令所有人感到吃驚：在3年左右的時間就拿出了能夠量產的芯片，在算力、功耗和性價比等多個核心指標上優(yōu)于同行。

顯然，余凱不是一個人在戰(zhàn)斗，地平線有一個“任性”的追夢團隊，百度T10黃暢、Facebook高級主任架構師楊銘、諾基亞全球副總裁方懿、百度戰(zhàn)略總監(jiān)陶斐雯在一開始，就加入了這場看似“無望”的戰(zhàn)斗，并從未撤出過戰(zhàn)場。隨后，包括首席架構師周峰、首席云架構師吳強、業(yè)務VP張永謙，CMO陸曉明陸續(xù)入伙。

余凱說，地平線招聘的時候，首先看這個人是否認同公司所從事的事業(yè)和愿景。因為做芯片尤其是做自動駕駛AI芯片，需要極長的時間周期，如果不能認同這個愿景，不夠crazy，是熬不住的。他說，除了業(yè)務能力之外，他還希望員工能夠持續(xù)不斷地清空自己，不斷地自我refresh。

地平線的員工離職率非常低，每年是個位數(shù)的員工流失，在如此浮躁的社會，在AI人才，尤其是自動駕駛的AI人才遭到瘋搶的當下，這是了不起的成就。

有一群志同道合的超級明星，為了一個共同的愿景持續(xù)戰(zhàn)斗，成事的概率顯然會大幅提升。

做芯片，尤其是做汽車的自動駕駛芯片，是一個需要長時間燒錢的“bigthing”。

然而，這是一個有機會做成千億美金市值的“賭注”，豪華的團隊加上寬廣的賽道，自然能夠吸引具有洞察力的資本。

高瓴資本的張磊是余凱的戰(zhàn)略股東。

作為國內最具影響力的價值投資者，張磊掌管著一支規(guī)模達250億美金的龐大基金，這幾乎同時也是亞洲最大的投資基金。是騰訊、百度、京東、美團、滴滴打車、蔚來汽車、去哪兒等企業(yè)的投資人。

張磊在中國互聯(lián)網圈很重要的一戰(zhàn)是促成了騰訊戰(zhàn)略投資京東。

地平線眾多投資人之中，還有一個叫作尤里·米爾納的名字。

這是全球一級市場里面最赫赫有名的名字，尤里·米爾納在投資界里面創(chuàng)造了一種新的打法，巨額投資，不要優(yōu)先股，不要董事會席位。其成名作是在馬克·扎克伯格融資四處碰壁，內部團隊分崩離析的2005年，該公司創(chuàng)立的第二年，砸了2億美金，獲取2%的股權，F(xiàn)acebook現(xiàn)在的估值是5500億美金。

尤里·米爾納還是阿里巴巴、京東、Twitter、小米、滴滴打車、Airbnb和Snapchat的投資人。

地平線的投資人隊伍中還有很多“深口袋”，從這個層面上看，只要不犯太愚蠢的錯誤，資金的保障是比較穩(wěn)健的。

七

地平線的另外的壁壘是戰(zhàn)略和時間。

將公司的核心戰(zhàn)略與這個團隊的核心能力相結合，并與時間做朋友，是地平線的芯片能夠生存和發(fā)展的另一個核心要素。

余凱團隊在自動駕駛芯片的戰(zhàn)略預判中，賭對了幾個東西：

1、未來的自動駕駛芯片會是ASIC的人工智能芯片。這在谷歌的TPU沒有出來之前，需要極強的洞察力。地平線是中國第一家AI芯片創(chuàng)業(yè)公司。

2、未來的ASIC芯片，將會由算法定義。由應用場景、軟件反過來定義芯片設計。在這樣的趨勢之下，余凱團隊作為百度自動駕駛項目的創(chuàng)始團隊，其優(yōu)勢隨著時間的推移，日趨凸顯。

3、自動駕駛的趨勢。這是另外一個巨大的冒險。一般而言，做自動駕駛芯片最少需要3年時間，一旦押錯了趨勢，將死無葬身之地。事實上，全球自動駕駛的浪潮是在2016年的8月份才開始的。而很多自動駕駛初創(chuàng)團隊在2017年才成立，且僅通過整合做解決方案。與此相比，地平線的戰(zhàn)略預判早了2年。

當時間來到2018年的4月份時，任何一家其他的團隊，試圖再進入這個賽道的時候，時間就成為了一個難以克服的門檻。

余凱認為，此次此刻，無論任何一個巨頭，要做滿足車規(guī)的自動駕駛ASIC芯片，無論砸多少錢，都需要3年時間。

從芯片預研、設計架構、驗證、后端設計到流片，需要一年時間，流片之后要再次驗證，然后要設計片上系統(tǒng)，整個系統(tǒng)軟件跑起來，最后研發(fā)應用軟件，然后還有很多收尾工作，怎么都需要3年時間。

在2019年的全球ADAS及L2自動駕駛市場，將會迎來地平線的Journey。在汽車采購界有一個“鐵律”，不能接受某一個重要的零部件供應沒有PlanB。鑒于此，屆時地平線長驅直入獲得OEM一部分訂單幾無懸念。

截止目前，包括豪華車品牌奧迪、中國本土車企長安、全球最大的Tier1博世等主流企業(yè)都已與地平線達成了戰(zhàn)略合作。

地平線的挑戰(zhàn)是，如何盡量多地獲取市場份額。

余凱認為，他們的核心優(yōu)勢在于，一個是地平線芯片的結構化做得更好，不會像其他同行如Mobileye綁定算法；而且，地平線擁有自主研發(fā)的指令集，所以推出的自動駕駛ASIC有強大的軟件編程能力，因而能夠給OEM的編程和應用開發(fā)留下空間。另外，他們對自動駕駛的場景，尤其是中國的場景理解更加深刻。此外，地平線作為初創(chuàng)公司、作為一家中國公司，對客戶需求的響應上會做得更好。

當被問及如何與百度Apollo相處時，余凱說，毫無疑問我們可以兼容Apollo，對于客戶而言，他可以用任何人的算法和決策軟件，地平線因為對自動駕駛算法有著更深入的理解，其芯片將會支持絕大多數(shù)的自動駕駛算法。

對于自動駕駛芯片業(yè)務的開展上，地平線有兩條線：

1、ADAS業(yè)務：與廣大的OEM、Tier1以及其他一切能夠合作的伙伴，在全球范圍內推進“征程”芯片的上車。

2、L4自動駕駛業(yè)務：地平線除了與OEM合作之外，也會與所有的自動駕駛初創(chuàng)公司，包括向Apollo這樣的生態(tài)合作，為其提供更加高效的自動駕駛芯片，推進自動駕駛系統(tǒng)的量產和落地。

中國擁有全球范圍內最為充足的AI人才供應，中國每年生產出3000萬輛汽車，保證了極其龐大的應用市場，而芯片對中國的未來戰(zhàn)略又是如此之關鍵。

所有的這一切，都使得地平線站在了一個史詩般的歷史機遇窗口前面。當然，對手太強大了，要想抓住這樣的宏達的機會，這個團隊還需要更加兢兢業(yè)業(yè)的工作，征程依然漫長。

愿中國本土的AI芯片企業(yè)能夠抓住這個歷史機遇期，突出重圍。