当设备越来越具备AI能力，智能也从中心走向边缘，边缘计算已是大势所趋。
在第十五届安防论坛上，地平线智能物联芯片方案产品线总经理张永谦分享了地平线如何以AI芯片切入，打造完整的AI快速落地边缘侧的生态。
“随着5G的逐渐落地，边缘侧数据的增长量与现在有限的骨干网的梳理能力冲突愈加深化，边缘计算是应对终端数量激增和海量数据计算挑战的关键。”
演讲的开始，张永谦首先指出边缘计算的趋势在5G技术加持下越来越明显，对于AI芯片各方面都提出了非常苛刻的要求。
与传统芯片不同，AI芯片重点考核三个关键指标：峰值算力、有效利用率、场景处理效果。
基于此，地平线在设计AI芯片时就充分考虑了从指令集、片上存储、编译器优化到模型结构的调优，打造性价比、功耗比最优的处理结果。
以AI芯片的计算资源利用率为例，经过编辑器自动优化之后，AI芯片的计算利用率达到84.5%--95%，极大地提高了能耗比，同时降低成本并降低了计算的瓶颈和片外存储吞吐的瓶颈。
在AI技术、AIoT技术仍旧处于行业早期的现在，地平线发现，行业内的大部分用户并不具备从0建设起一个非常复杂的AI系统的能力，需要上游厂家提供更加完整的解决方案帮助用户更快落地。
在芯片解决方案中，地平线聚焦三大类端和边缘的产品，包括智能IPC产品、以Face ID为基础的带屏显示和智能交互设备、智能分析产品，并以这三类产品形态打造解决方案。
场景注重以人为本：张永谦表示，打造完整解决方案的第一步是解决下游用户如何达到产品、系统中的智能集成效果，线下落地的各个场景必须以人为本才能真正产生价值。
开放算法能力：地平线拥有算法策略集，为客户提供已经打磨完成的底层基础算法，并针对多样化的场景，做到模块化的应对策略。场景不同，策略相应地改变，达到的效果也不一样。
强大的图像输入能力：图像输入影响因素复杂，地平线通过上层策略的软件和算法保证图像质量，将大量知识、经验和能力沉淀到整体的智能效果包中。
将算法、策略和图像调优能力打包提供给下游用户之后，还需要提供综合软件架构，帮助用户快速完整应用开发。只要加入特定的模块就能够迅速移植到边缘侧的设备，大大降低软件的投入。
基于此，地平线开发的端--边一体AI嵌入式软件框架集成了算法能力集与算法策略，提供对于外侧接口通用的接口库和OTA升级以及云对接的SDK，确保解决方案能够快速接入第三方的云，让客户投入较少的资源便可以迅速产品化。
除此之外，在解决用户缺少硬件设计经验的问题上，地平线提供了包括核心模块设计的完整方案，为保证图像质量效果，认证和设计不同款的摄像头，确保针对不同场景和不同底层硬件、算法相适配，达到最好的效果。
演讲最后，张永谦表示：“地平线专注边缘人工智能计算，我们会把沉淀下来关于智能方面所有的能力全部闭环做成解决方案赋能客户，恪守赋能的理念，与合作伙伴携手打造线下完整的AI快速落地边缘侧的生态，让整个行业都成长起来。”