数字经济时代，人工智能将成为像水电煤一样的基础设施。但如何降低人工智能的使用门槛，让AI为各行各业赋能，是产业参与者共同面临的一大挑战。
近日，边缘AI芯片全球领导者地平线推出了全新一代“天工开物”（Horizon OpenExplorer Platform）AI开发平台，此开发平台基于自研 AI芯片打造，由模型仓库（Model Zoo）、AI 芯片工具链（AI Toolchain）及 AI 应用开发中间件（AI Express）三大功能模块构成，旨在通过全面降低开发者门槛、提升开发速度、保证开发质量，赋能产业智慧升级。
模型仓库：开放三类算法，满足不同需求
在程序员圈流行一句话：“不要重复造轮子”。在计算机领域，我们将封装好的组件、库，叫做“轮子”，因为它可以拿来直接用，直接塞进项目当中，就能实现对应的功能。
对一个企业来说，大家都不想“重复发明轮子”，但是如何能找到好的“轮子”的时候却很头痛，“天工开物”便是一个很好的“轮子”。
地平线“天工开物”模型仓库（Model Zoo）开放了三类算法，即产品算法、基础算法和参考算法，充分响应不同合作伙伴的需求。
得益于领先的算法能力和领先的商业落地能力，地平线沉淀出多套经典的产品算法模型，涉及人脸、人体、人非车等多种类别，具备极高的算法质量和精度，大幅节省算法训练和开发的时间与成本。
在基础算法层面，地平线则是将经典算法在开源数据集上训练出SOTA（state－of－the－art）精度，可针对合作伙伴的产品，提供完整的算法解决方案，方便合作伙伴使用AI芯片工具链不断提高算法精度，并完全开源让合作伙伴复现，同时可在地平线AI芯片上快速验证性能。
除了丰富的业界领先的算法模型，地平线“天工开物”AI开发平台还可面向实际需求提供全方位、多维度、多层次的产品交付与服务，客户可灵活选择产品算法、基础算法、参考算法等服务，亦可采用AI开发框架、AI芯片工具链的组合交付模式，应对不同场景下的差异化需求。
目前SSD、Yolo v3、Faster RCNN、UNet、Mask RCNN、ResNet50、ResNet18、MobileNet v1、MobileNet v2均已面向合作伙伴开放。
AI芯片工具链：快速响应深度开发
地平线“天工开物”AI芯片工具链覆盖了从算法模型训练、优化与转换和部署到芯片运行模型预测的完整AI开发过程，包含模型结构检查器、性能分析器、模型编译器、模型模拟器在内的全套工具。
在与AI芯片架构的深度耦合下，能够为开发平台带来性能的显著提升。以地平线征程二代及旭日二代芯片为例，编译器可将MobileNet v2吞吐量，从优化前的400多帧／秒提升至800多帧／秒，达到同等功耗水平下的业界领先水平。
此次升级除重点提升性能表现外，在量化训练解决方案的基础上还推出浮点－定点转换方案。目前浮点－定点转换方案已经支持Caffe，并预计于2020年底前实现对Pytorch、ONNX和Tensorflow的支持计划。
无论是合作伙伴之前训练的模型还是网上下载的公开模型，均可通过该方案，快速转换为可在地平线AI芯片上运行的模型格式。
在开放性上，地平线对外开放程度，与对内部算法团队开放程度完全一致，充分确保灵活性和可编程性满足合作伙伴算法工程师的使用需求。
凭借其显著的性能优势、高度的开放性以及应用的成熟度，地平线“天工开物”AI芯片工具链已为多个合作伙伴如SK 电讯、速腾聚创和嬴彻科技提供了赋能服务。
AI 应用开发中间件：加速场景方案灵活部署
为让合作伙伴能够直接受益于地平线成熟的算法落地能力，探索自己在数据和算法方面的独特价值，此次全新一代“天工开物”AI开发平台还带来了一个新的惊喜——在AI应用开发中间件（AI Express）功能模块中开放了XStream和XProto两套应用开发框架，内置丰富且高度可复用的算法模块、业务策略模块、应用组件。
根据此应用开发框架，合作伙伴可以灵活组合产品算法，高效组成适用于各类应用场景的算法解决方案，全面降低边缘AI应用的开发门槛。
除此之外，地平线还将全面开放数十种经过量产考验的应用参考方案，方案覆盖人脸识别、行为识别、道路感知等各类复杂应用场景，这些方案将助力合作伙伴进行更快、更省、更高效的商业落地。
成立五年，成绩斐然
地平线机器人成立于2015年，成立将近五年的时间，无论是在产品技术还是商业运营上，地平线都取得了斐然于行业的成绩。
目前，地平线在 ADAS、自动驾驶、高精地图等智能驾驶领域已赋能一大批行业顶级Tier 1、OEM、通讯运营商，包括长安、红旗、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多个顶尖企业在内的合作伙伴正与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。
在过去几年的AI风口当中，地平线作为“AI独角兽”的估值也是水涨船高，在创业大潮当中，地平线刚一成立，就获得了众多资本的热捧。
2015年7月，地平线获得由晨兴资本、高瓴资本、红杉资本、金沙江创投、线性资本、创新工场和真格基金投资的首轮百万美金天使轮融资；
2016年4月，地平线获得了DST Global创始人Yuri Milner数千万美金 Pre－A投资。
2016年7月，地平线获得双湖资本、青云创投、祥峰投资及其他天使投资机构的A轮投资；
2017年10月，获英特尔投资领投、嘉实基金联合投资，一笔由Intel领投的1亿美金A＋轮融资。
2017年12月，在A＋轮跟投的建投华科加仓，以战投名义塞了一笔钱进来，这个金额据媒体公开报道为超1亿美金。
2018年11月，地平线完成了一笔10亿美元的B轮融资，不过投资人未披露。
2019年2月，地平线宣布获得近6亿美元B轮融资，由SK中国、SK Hynix以及数家中国一线汽车集团（与旗下基金）联合领投。本轮融资后，地平线估值达30亿美金，成为全球估值最高的AI芯片公司。
然而，在这个高光时刻出现不久之后，地平线在2019年底传出了“裁员”风波，一时间让这个AI明星独角兽受到众多质疑。
裁员风波
有相关人员透露，地平线针对不同部门人员进行“优化工作”，一年过去，地平线人员收缩的比例高达25％－30％，就连应届生也没有幸免。
从2019年4至5月开始，在地平线拿到offer即将入职的应届生需强制和公司签下《两年服务协议》，一方面不签署条约则面临错过春招无法入职的处境，另一方面提前解除合约又将面临10万元违约金的赔偿。
与此同时，地平线共有的北京、上海、南京、厦门、深圳五个办公区均有裁员动作，南京的人工智能研究院、厦门分部以及 AIoT 相关人员成重点优化对象。
刚完成一笔6亿美金的投资之后就开始裁员，不禁让人思考，这背后究竟有什么样的原因？
目前所面临的困难
1、投入大，落地难
芯片是一个技术密集型的产品，从架构设计、代码实现、功能仿真到封装、测试，门槛高、周期长、投入大是这一行业的基本特征。
20世纪60年代，硅谷产生了31家半导体公司，然而，能存活下来的只有寥寥无几，由于半导体产品更新迭代的速度加快，这让很多半导体公司投入的研发周期和研发经费最终因产品被市场抛弃而打了水漂。
对于地平线来说，虽然在加快落地，但商用看起来并没有预期平顺，毕竟考验不止涉及芯片本身，还需要强大的工程力和服务力。
2、老牌玩家实力强劲
为了加强在人工智能芯片领域的实力，英特尔曾以167亿美元收购 FPGA 生产商 Altera公司，同时还以153亿美元收购自动驾驶技术公司Mobileye，以及机器视觉公司Movidius和为自动驾驶汽车芯片提供安全工具的公司Yogitech。
谷歌也是同样如此，自从2017年谷歌发布第二代 TPU 芯片之后，谷歌布局继续加强在人工智能学习和推理方面的能力，而在谷歌AI芯片团队当中，则包括谷歌传奇芯片工程师 Jeff Dean、谷歌云计算团队首席科学家、斯坦福大学 AI 实验室主管李飞飞、Alphabet 董事长 John Hennessy 和谷歌杰出工程师 David Patterson。
相比于这些老牌玩家而言，一家新的芯片厂家除了自己内部验证需要的时间，外部客户还需要送样、验证工具链，进行再开发，因此，短期内在芯片上有大量营收是不可能的。
3、新进场的玩家众多
AI芯片这个领域，本来就容纳众多玩家，特别是最近几年的时间，随着人工智能技术的不断发展以及国家政策的大力支持，新进场的AI玩家仍在前赴后继。
伴随5G到来，支撑百亿甚至千亿设备连接网络，推动信息科技进入万物互联时代。芯片作为这个新时代制高点，用于数据采集的物联网芯片和高性能AI芯片需求剧增，能为半导体释放百亿美元市场机遇。站在这个风口下，众多创新企业瞄向这一机遇，掀起造AI芯热潮。
拿中国来说，在这波人工智能大潮当中，催生了大量的人工智能芯片创业公司，以“AI四小龙”为例，诞生了商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技，除此之外还有深鉴科技、寒武纪等，竞争十分激烈。
芯片行业“烧钱”也众所周知，能在众多企业中存活下来也实属不易。2018年7月，深鉴科技已被FPGA巨头赛灵思以3亿美元的价格收购，就在前几日拟在科创板上市的“AI芯片第一股”寒武纪在招股书中如此表述：公司巨额亏损主要来自两方面，一是“公司研发支出较大，产品仍在市场拓展阶段”，二是“报告期内因股权激励计提的股份支付金额较大”。寒武纪也在招股书中写明，公司无法保证未来几年内实现盈利，公司上市后亦可能面临退市的风险。
写在最后
在AI芯片领域，当新技术落地缓慢和变现困难后，融资钱花完后，势必导致一批AI公司倒闭。
无论怎样，敢于在芯片领域创业本身就是一件很勇敢的事情，地平线至少在一众中国科技公司中走出了一条不一样的路线。成立不到五年的时间，地平线确实取得了不斐的成绩，特别是在自动驾驶领域，已经和滴滴等公司达成了长期战略合作，其产品的另一个应用场景安防和智慧城市也将会是相当大的市场。
