1.本次发布的800万摄像是多少路摄像组成的方案？放在什么位置？
张玉峰：单个，放在前挡风。接下来我们在下个月应该会跟车厂做一个联合发布。
2.是否方便透露地平线这次是只做融合，还是将整个方案赋能给车企？
张玉峰：具体车型上我们不太好讲，但是一般来讲，我们最标准的产品肯定是以视觉感知为主。如果车厂希望是全栈，我们可以把融合规控也做了。但如果车厂只在芯片上做他的算法，我也特别支持，联合开发也可以。我们特别灵活。车型我就不多讲了。
3.随着华为在这个领域的进场，您怎样看待自动驾驶的未来与格局？
张玉峰：未来自动驾驶更大可能会成为类似一种手机上的功能的存在，以商品的方式进行售卖。华为的进场，不可否认的是华为在技术的进步，以及对这个行业的推动有着进步作用。随着更多玩家的入场，相信大家会以行业需求为依据，一起将自动驾驶的这一块产业蛋糕做大。
4.汽车芯片短缺现象愈演愈烈，地平线是否有从中受到影响？
张玉峰：地平线没有收到芯片短缺的影响。目前芯片短缺主要是在于MCU及电源方向。目前芯片的供应情况不仅没有短缺，作为供应商的台积电为地平线提供了相比往年额外的供应支持。随着今年与更多车企展开合作，地平线的芯片出货量将会有数量级的提升。
5.如何看待数据采集后的产权问题？
6.在成本方面，地平线有多大的优势？
张玉峰：从友商竞品现在的价格来看，还是要高一个数量级的，他们从芯片上的成本就是比我们高一个数量级的。第二，我们强调极致的能效和算力，所以我们两颗征程3，等效于英伟达30G的算力。这个还是我们结合去做设计和优化的，我们算法的算子的利用率达90%以上，其他友商的竞品很多在50%以下，它是峰值的理论算力，就是你到底有多少个算子，乘以频率，算出来的。
真正能够把这个芯片发挥好，取决于你的算法和它的匹配度，和你的工具链。就像马力多少和最终的加速度是多少，其实并不是完全直接的关系，它要经过扭矩转换，多多少少都会有损耗。好的设计肯定是损耗少。AI人工智能应用它并不是像传统芯片是正向的，它是从场景到算法，从算法再到芯片设计，然后再回到算法中来这样一个方式。
算法的种类非常多，算法迭代又非常快，本身每一个算法的算力，TOPS就是万亿次每秒，任何一个优化对于计算量的改善都是非常突出的。谷歌前年发布的工具，在同样精度的前提下，比业界主流的计算量降低了10个数量级。所以从芯片的角度，要做很好的协同优化设计，而且要保持一定的前瞻性，这就要求我们必须在算法上持续投入，非常透彻地理解怎么去加速AI的计算，让它变得更高效。
7. 竞品英伟达主要是向车企提供芯片，算法由车企自己去自研。还有一些厂家算法和芯片同时提供。根据你们的判断，哪种方式会成为主流呢？
张玉峰：这个是很动态的，短期内比较难预测。我觉得比较明朗的是，大部分车商还是很希望自己能以一个更高的起点、更快的速度积累自己的软件迭代能力。地平线在这个方式上，也已经在跟数家头部车厂以联合开发或者联合实验室的方式，把我们的算法能力传递给他，这样的话也是加速车厂增强自己软件和汽车能力的诉求。未来是什么样的，我认为自动驾驶还是会成为一个商品
8.在算法方面，我们知道，感知算法相对来说是比较重要的一个领域，对于地平线来说，你们在感知算法上，有哪些优势？
9.现在国内的芯片供应商，他们好像现在逐渐从智能座舱向自动驾驶转变，对国内芯片供应商这些技术的发展路线，或者产品迭代状况，您怎么看？
张玉峰：自动驾驶非常火热，所以他们也都想能够横向扩展进来，目前做车载有它的壁垒。自动驾驶是一个强算法驱动的，所以一定要有足够的积累，才能够去引导他在整体的软硬方案上达到好的程度。传统的芯片企业，像日系的、美系的，他们在前两年做芯片的时候是缺少这种人才结构，还是传统的SOC的人才想把AI加进去。像日式的芯片在global两个Tier-1最新的摄像头里是有比较大的性能缺陷的，所以它再迭代一代，再去迭代它的摄像头产品去弥补。这就是因为它的算法不够，认知得不够透视，所谓在做选择、做设计时会有一定的问题。所以这是软件算法目前来看是行业的一个壁垒。
说在最后：
在过去的一年半中，地平线这家公司开始飞速的成长。仅仅在车展的两天时间，就连续有几场签约合作仪式，甚至有人戏称按照地平线的朋友圈如此发展下去，地平线即将成为“天际线”。
随着自动驾驶的前景逐渐明朗，我们相信以地平线的软硬实力储备加上多元化的配套方案，地平线将会与更多车企合作衍生出真正“四个轮子上的计算机“。
