今年中国汽车工程学会科学技术奖，两个特等奖【图1】。一个给了比亚迪、清华的极速快充，另一个给了清华牵头、地平线@余凯_地平线民工 等参与的端到端自动驾驶项目【图2】。

这俩奖，都是高校加企业，既有学术理论水平，也有技术工程能力。校方都有清华。企业这边，一个是比亚迪，另一个有地平线，它不造车，给不同车企提供芯片和智驾技术。

特等奖是这项全国性汽车科技奖的最高等级。往届拿奖的，有宁德时代等参与的电池长寿命管控，也有长城等完成的混动四驱越野，都是重量级！

回到今年奖项，清华主攻多源数据、强化学习、闭环训练和模型；地平线提供芯片、部署环境、工程约束和验证场景，参与工程验证与反馈迭代。

获奖时介绍专门提到了低时延。那怎么做到的呢？恰好我们之前分析过：加大算力是一条路，但计算单元也会等数据。机器转得再快，也架不住材料还在路上【图3】。

地平线从硬件、软件两头做。硬件设计三级存储，像办公桌、文件柜和档案室，常用数据放近处，更多数据分层存放【图4】。

软件则调整计算顺序。拿连续两层卷积举例，第一层全部算完再交给第二层，中间结果可能太大，片上放不下，就得写到外部内存，再读回来。如果拆成小块，第一层算出一部分，凑齐下一层需要的输入，就接着算。中间结果有机会留在片上，用完腾出空间，再处理下一块，减少外部内存往返，让计算少等数据【图5】。

按地平线的公开回顾，2016年就提出端到端演进思路，2022年提出Sparse4D，2023年研究员参与的UniAD拿到CVPR最佳论文，后来征程6、HSD走向量产。此次披露，征程系列累计量产超过1500万套，HSD已有10家车企、20余款车型定点。

地平线既研究算法，也设计芯片，还要面对不同车企的量产要求。和清华合作，就能把模型效果、运行时延、存储和功耗放在一起考虑，从研发阶段开始配合，在本次奖项中发挥了不可替代的作用。
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