今年的CES，有关于自动驾驶的讨论比往年冷静了许多，但依旧是担纲主角之一。在本届的CES上，定位为Tier 2 的地平线机器人也带来了自己对于自动驾驶的思考和成果。

地平线创始人兼CEO余凯认为：在 AI 领域里，中国的算法已经是走得比较前列，但问题的核心还是处理器问题。

地平线从就是为了解决这部分的问题而来。在今年的CES上，地平线带了CES创新奖自动驾驶计算平台Matrix，以及首次同步展出了基于Matrix的两款最新自动驾驶解决方案——地平线NavNet众包高精地图采集与定位方案，以及地平线激光雷达感知方案，向外界一一展露其自动驾驶的技术进步与落地的商业成果。

单目摄像头+Matrix自动驾驶平台，能完成实时建图与定位

*地平线自动驾驶计算平台Matrix

地平线告诉雷锋网新智驾：此次在CES上展出的自动驾驶计算平台Matrix比获奖的Matrix性能还要高出一截（Matrix获主办方官方大奖——CES创新奖）。

在散热方面，最新版本Matrix已经是完全被动散热，不需要水冷风扇等任何主动散热装置，此前的版本是设置一个小风扇进行散热。

在识别物体类型更多、信息更丰富。如此前版本能够做到20类物像的像素级语义分割，最新版本的Matrix能够做到25类像素级的语义分割。

此外，系统的稳定性、平均功耗等都是有一定的提升。

Matrix是基于地平线BPU2.0处理器架构（伯努利架构），能够为L3和L4级别的自动驾驶提供高性能的感知系统，目前已向世界顶级自动驾驶厂商大规模供货。

如果用一个直观的表现来展现地平线自动驾驶计算平台Matrix的表现，就是依托于Matrix边缘计算能力开发出的地平线NavNet众包高精地图采集与定位方案。

在CES的现场，地平线的工程师向雷锋网新智驾介绍：NavNet是基于Matrix的视觉感知能力，通过单目摄像头视觉感知即可在车端实现地图采集与实时建图能力。此外，NavNet将点云建图过程全部在边缘进行，输出建立好的局部三维地图，然后和与已有高精地图进行匹配，就能够获取定位。与此同时，NavNet可在无地图区域进行自动建图。

NavNet：边缘视觉点云建图

现阶段Navnet针对的是众包场景，Navne利用深度学习和SLAM技术能够对道路场景的语义进行三维重建，支持16大类地图元素的重建、识别、矢量化（包括车道线、地面标识、停止线、人行道、交通灯标志牌等等）。并且在仅使用单目摄像头的情况下，可实现重建结果与全局地图的匹配定位和众包建图，并根据实时重建的局部地图与云端高精地图进行关联优化，提升高精地图的质量，未来地平线的量产目标是做到千元级别。

在本次CES开幕之际，地平线用Matrix自动驾驶驾驶平台+单目摄像头完成了对花城、旧金山的地图采集。

在本次CES期间，地平线也获得了和韩国最大通讯企业SK电讯（SK Telecom）签署合作协议。双方将在高精地图更新与自动驾驶领域展开深入合作，携手共同拓展韩国以及全球市场。

据悉，近年来，SK电讯一直重视5G网络与自动驾驶的技术研发与应用探索。2017年，SK 电讯与现代汽车合作开发的自动驾驶汽车获得韩国政府批准进行道路测试。其在自动驾驶领域的合作对象包括现代汽车、BMW 与首尔国立大学等。

据地平线方面向雷锋网(公众号：雷锋网)新智驾透露：双方将基于各自优势共同开发高清地图更新方案和ADAS设备，并将共同致力于L4及以上级别自动驾驶的系统方案研发；同时，双方还将面向韩国及全球市场共同推广高精地图更新、ADAS设备以及自动驾驶相关产品与方案。

支持激光雷达+毫米波雷达等多传感器融合方案

Matrix的自动驾驶计算平台也支持激光雷达、毫米波雷达的接入和多传感器融合。

Matrix的激光雷达感知方案采用全卷积深度神经网络对栅格化后的点云特征，进行车辆，行人、骑车人等障碍物的实时检测，具备高性能，低时延，低功耗的特点，且可基于地平线工具链进行自主开发。

此外，据地平线介绍：Matrix能够完成360度激光点云的3D检测，16-40线激光雷达点云的感知范围在50米。

在保证高性能的前提下，Matrix可在31W的低功耗下运行，无需水冷或风扇等主动散热系统，满足了高性能和低功耗的行业应用级需求。同时，地平线还自主研发了工具链，供合作伙伴和开发者基于Matrix平台部署神经网络模型，实现开发、验证、优化和部署。

总结

从今年的CES上看来，有关于自动驾驶的讨论逐渐地趋向于理性。自动驾驶驾驶行业，如何理性地稳步向前，逐渐地生根发芽，这是产业里所有人都需要思考的问题。

地平线以产品发声，给出自己的答案。在2019年里，余凯对于地平线的期待是：不要站在镁光灯的正中心，要闷声发大财。