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本期要点：地平线为中国科技产业淌出来了一条什么路？
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
10月24日，中国自动驾驶芯片领域的龙头企业地平线（Horizon Robotics）正式在港交所挂牌上市，此次募资总额54亿港元，成为今年港股市场上规模最大的科技IPO项目。地平线上市开盘后，股价一度上涨超过37%，市值最高达700亿港元。
2015年，曾任百度研究院常务副院长的余凯创建了地平线，开启了智驾计算平台的创业之路，并在过去的9年间获得了超过100家投资机构的青睐，其中既有红杉中国、高瓴资本等投资基金，也有上汽、大众、宁德时代、比亚迪等汽车行业头部企业，还不乏阿里、百度等互联网公司。
在上市前的十轮融资中，地平线累计获得了约240亿元的资金支持。然而，他们的花费也相当不菲。2021年至2023年，地平线每年亏损净额都在10亿元以上，并且预计2024年的亏损还会进一步扩大。
众所周知，芯片研发是一个投入巨大且周期漫长的过程，从设计到量产再到市场应用，往往需要数年时间。而且，虽然特斯拉、华为、小鹏等车企在自动驾驶领域已取得不小成绩，但不得不承认的一点是，社会对自动驾驶技术的接纳程度仍然不高，导致自动驾驶芯片的市场需求相对有限。
所以，像地平线这样前期亏损的现象，在整个自动驾驶芯片行业非常普遍。美国的自动驾驶芯片公司Ambarella同样经历了较长时间的亏损，谷歌旗下的Waymo、以及英特尔的Mobileye至今也仍未收回芯片研发的投入。高瓴的创始合伙人就曾表示，从创业第一天起，余凯就选择了挑战最前沿且最具难度的事业。
地平线创始人兼CEO余凯博士
确实，地平线的发展离不开创始人余凯敏锐的嗅觉。
今年，被称为“AI教父”的杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton）荣获了诺贝尔物理学奖。然而，早在2013年前后，余凯就希望促成百度与辛顿的合作，通过辛顿的深度学习经验，快速提升百度的AI能力，以在搜索引擎之外开拓新的智能领域。
不过，百度的积极反应让辛顿意识到了自己公司的价值，于是组织了公开竞拍。最终，谷歌以4400万美元的价格收购了辛顿创立的DNNresearch公司。此后，辛顿便担任了谷歌的机器学习顾问，帮助谷歌建立了深度学习技术的基础架构。百度与辛顿的缘分也就此结束。
辛顿的DNNresearch公司
但这个小故事无疑展现了余凯在人工智能领域的长远眼光。而且，当我们观察英伟达、特斯拉以及OpenAI的成功，就会发现，创始人的前瞻布局能力对于企业的成败至关重要。
仅有前瞻还不够，2015年余凯创立地平线之时，已经面临着激烈的竞争。Mobileye和Waymo的芯片研发早已进行多年，而且当时还名不见经传的英伟达也进入了自动驾驶领域，推出了DRIVE PX自动驾驶平台，并在之后逐渐获得了自动驾驶芯片领域的领导地位。
面对这样的竞争格局，地平线又凭借什么与这些巨头们一较高下呢？
那就是不仅专注于AI芯片等硬件技术的研发，还致力于与汽车制造商形成深度的“协同创新”模式。
由于近几年来美国对中国在光刻机和EDA技术上的封锁，以及要求台积电不得为中国内地厂商代工先进制程芯片的限制，地平线的芯片只能停留在成熟制程，也就是14纳米以上制程。所以，从纯算力的角度来看，地平线并不占优势。但自动驾驶并不仅仅依赖于硬件的计算速度，还需要算法来将硬件的算力发挥到极致。
地平线在自动驾驶领域的特异性算法上做了更多的优化工作，从而能够针对道路环境、交通规则、驾驶习惯等多种因素进行定制化处理。
以地平线的征程5芯片为例，其算力为128TOPS，仅为英伟达Orin芯片的一半，但实际应用中，表现却难分伯仲。
其中的原因就在于，算法本身并没有太大的差异，关键是基于大数据的训练过程。国内车企的开放合作以及追求创新的态度，为地平线特异性算法的优化提供了丰富的场景和数据支持。
相比之下，国外的汽车产业结构已经固化，老牌车企通常更倾向于自研芯片，而不太愿意与芯片供应商共享数据，这在一定程度上限制了其算法的优化效率。迄今为止，传统车企无一例外都在芯片自研上栽了跟头，也只有车企中的“异类”特斯拉真正实现了自动驾驶芯片的自研。
现在，地平线已经和比亚迪、理想、广汽、长城等中国车企建立了紧密的合作关系，向超过100万辆汽车供应了自动驾驶芯片。
他们的征程6系列芯片也已发布，据称算力大幅提升，将在今年年底进入量产车辆，而且有望向博世和电装等国际知名汽车零部件企业供货。
比亚迪董事长王传福（左）与地平线CEO余凯（右）向大家展示征程6芯片
随着全球各地对自动驾驶需求的增长，市场上对高度本地化的解决方案需求越来越高。相比于国外通用方案的“一刀切”模式，本土化定制方案能够更好地适应不同国家和地区的市场环境，这将为地平线等愿意“精耕细作”的公司开辟了新的市场空间。
最后，我想强调的是，地平线为中国科技产业的发展趟出来一条新路，那就是通过产业内的深度协作、数据共享、共同研发来提升自身产品的整体表现，从而具备了与领头羊相抗衡的市场竞争力。
那么，在未来，随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断拓展，你觉得还能给中国带来什么弯道超车的机会呢？可以在留言区分享你的观点。
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