不论是数据中心还是终端，随着数据的增加和人工智能相关需求的增加，未来人工智能相关的感知计算占比肯定要高于逻辑计算。

第一财经：除了感知计算，为什么选择终端市场?

余凯：其实这个问题就是为什么软硬件结合在边缘计算（靠近数据源头端计算）领域机会更大。服务器端不是不需要软硬结合，只是软件和硬件可以分得更开一点。相对终端而言，服务器可以插电，对功耗要求较低，对实时性要求也不高。但未来的终端都是用电池的，对于效率更敏感，要求软硬件更协同。

在数据计算方面，边缘计算和中央计算未来在市场份额方面将平分秋色，大数据训练在中央计算，而数据计算执行在边缘计算，两者是相互配合的关系。

现在边缘计算占比还很小，互联网巨头都是以云计算作为出发点和根据地。从市场的重要性和空白点两个角度来考虑，我们选择这个市场定位。

从自动驾驶到物联网

第一财经：目前的深度学习被认为是专用人工智能（ANI）,为什么地平线成立了通用人工智能(AGI)团队？

余凯：未来5到10年的时间里，边缘人工智能芯片肯定会从感知到决策，比如，汽车未来会有感知、也会做决策，未来汽车也是一种形态的机器人。如何让人工智能在不确定中做决策？这是通用人工智能要解决的事情。

目前深度学习主要是做感知，如果要过渡到通用人工智能，还需要引入增强学习和迁移学习，引入一些博弈论的概念，这些能让人工智能从被动的训练变成主动的学习。

以自动驾驶为例，如何验证自动驾驶的安全性？自动驾驶的安全性应该在极端条件、意外情况下去测试。意外情况指的就是训练数据中没有的情况，所以目前的深度学习和训练并不能保证汽车有足够的安全性，必须要去从大数据训练过渡到未来的人工智能自我推理、决策。这是我们特别关注的方向，这也是我们成立通用人工智能实验室并会有很大投入的原因。

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