搶灘機器人領域，地平線不再只盯著汽車芯片

車企熱衷布局背后，究其底層邏輯，或許就是智能汽車≈自動駕駛+輪式。

其中，人機交互、環境感知相關技術等都可以復用。馬斯克也曾在AI Day上表示，“可以說是世界上最大的公司。因為我們的車就像是帶著輪子的半智能。”

這也就是為什么國內小米、集度汽車、等也在布局領域，未來汽車競爭的終極不只是自動駕駛，還有。

與車企親自下場造的路線不同，地平線則是從自己擅長的芯片切入，圍繞開發展開。

繼去年發布了開發平臺之后，7月25日，地平線又更新及發布了三款產品：RDK系列開發者套件、操作系統TogetheROS.Bot 2.0版以及地平線開發平臺應用中心NodeHub。

15分鐘開發一個機器人

無論是通用，還是其它不同的專用，的創新落地都離不開三個最核心的要素：芯片、開發平臺以及大量的開發者。

這三個核心要素的背后，其實就是開發要解決的三個核心問題：做什么、用什么、以及怎么做。而涉及到開發的主要是后面兩個問題。

談及“用什么”，地平線事業部總經理王叢表示，“第一步肯定就是拼硬件、拼控制器接外圍傳感器。但問題是，這些硬件幾乎沒有任何一款是專門針對定制的?！?/span>

對此，去年6月份，地平線推出了名為旭日X3派，這是一款面向生態開發者的嵌入式AI開發板。今年地平線將其進一步升級成RDK開發者套件系列，包括RDK X3、RDK X3 Module和RDK Ultra。

三款產品全部開源，同時提供50款以上的配件，包括屏幕、相機、傳感器、雷達相等。不過，針對開發需求的不同，三款產品之間也有些差異。

其中，RDK X3是基礎板，適合基礎開發者使用。推理算力5Tops，可同時處理多路MIPI Camera輸入，并支持最高4K 60幀的H.264/H.265編解碼能力，支持2.4G/5G無線網絡，接口兼容樹莓派系列開發板。

RDK X3 Module則更小巧、更靈活，能夠讓開發者去做定制開發。

針對高性能、大算力的開發，地平線特意推出了RDK Ultra開發者套件，有八核的CPU以及96T的算力，兼容Jetson的接口以及外圍配件。同時還專門定制了非常多大算力算法，比如說BEV、雙目深度檢測、三維目標檢測等。

開發板是用來進行嵌入式系統開發的電路板，包括中央處理器、存儲器、輸入設備、輸出設備、數據通路/總線和外部資源接口等一系列硬件組件。有了硬件，可以很快地將“攢”起來了，但僅有開發板并沒有辦法解決開發所有問題，下一步還要去開發軟件。

對此，地平線將操作系統TogetheROS.Bot也升級到了2.0版本。新的版本提供了大量智能化的算法參考，而且全部開源，可以進行二次開發。同時，在整個軟件層面配置了非常多的配件，比如常用的相機、雷達等等。

另外，整個系統完全可以兼容ROS，換言之，開發者可以用 ROS 跟TogetheROS.Bot一起來開發。

有了硬件、軟件之后，是不是還可以有更好用的開發流程呢？地平線事業部生態負責人胡春旭表示，地平線大量調研了很多場景，把功能和應用做了Node和Hub的分類。

基于這個分類，地平線發了一款應用中心——NodeHub。其中Node是點，Hub 是面，這樣組成一個網狀結構，可以更加靈活地去適配不同的的場景，并且所有這些功能開源開放。

當然，NodeHub不僅僅是簡單的功能包，地平線在后臺部署了一套服務器，每天會不斷地持續地測試、迭代、集成、打包、封裝等。開發者可以在NodeHub當中一鍵去安裝所需要的應用，自動完成安裝。

在活動現場，胡春旭現場演示了如何利用NodeHub在15分鐘內從零搭建起一個能自主規劃線路并進行目標檢測的室內。

未來不會下場造機器人

同時布局自動駕駛和的公司，地平線并不是唯一一個。2022年10月1日的AI Day上，馬斯克就正式介紹了首款人形“擎天柱”。

在被問到未來會不會跟一般，親自下場造時，王叢解釋說，不太可能。

在他看來，從做汽車到現在嘗試做，是站在一個做完整產品的角度。而地平線更多是想做一個最核心的基礎底座，無論是芯片解決方案還是的開發套件，這是從另外一個生態的維度想要解決問題，背后大家都是在想、自動駕駛結合在一起，使技術能夠復用，只不過兩邊組合的形式不太一樣。

簡言之，就是地平線未來不會親自下場造，其要做后端支持者。

但作為后端支持者，能否獲得廠商認可，將決定地平線在這條路上能走多遠。目前，還遠未到能下結論的時刻。

智能汽車飛速發展，行業還處于變革的大漩渦之中，一切皆有可能，一切也存在諸多不確定性。當車企還在大談特談全棧自研，留給科技公司的機會還有多少？

但不可否認，國內領域還是萬億藍海市場，地平線的搶灘布局也是一種明智之舉。正如地平線創始人兼首席科學家余凱在活動現場所說，“智能汽車是人類歷史上，面向時代的第一個大終端。智能汽車正作為一個“母生態”催動著未來技術的發展，相關感知、規劃、決策、控制技術，將陸續延伸賦能至更多場景?！?/span>