在地平線AI芯片技術專場系列講座的第二講中，聚焦于其核心的軟件開發環境與工具鏈，為開發者與行業伙伴深入剖析了如何高效、便捷地在征程（Journey）系列芯片上進行應用創新與部署。本次主講不僅系統介紹了地平線的軟件棧，更揭示了其如何賦能產業，降低AI落地的技術門檻。
講座重點介紹了地平線的“天工開物”（Horizon OpenExplorer）AI開發平臺。這是一個覆蓋了模型訓練、優化、編譯、部署與性能分析的全鏈路工具鏈。平臺的核心優勢在于其強大的神經網絡模型轉換與優化能力，能夠將主流的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch、MXNet等）訓練出的模型，高效地轉換并編譯為能在征程芯片上高效運行的模型。其中，模型編譯器（Compiler）和性能分析工具（Profiler）是亮點，它們能自動進行算子融合、內存優化和量化壓縮，在保證精度的前提下，極大提升了模型在邊緣端的推理效率。
主講詳細解讀了地平線的軟件開發套件（SDK）和運行時環境（Runtime）。SDK提供了豐富的API和庫函數，讓開發者能夠靈活地進行應用開發，輕松調用芯片的AI計算能力、圖像處理能力和多任務調度能力。而輕量、低延遲的運行時環境，則是保障算法在實際產品中穩定、實時運行的關鍵。講座通過實際代碼片段和部署流程演示，生動展示了從模型到嵌入式設備的端到端開發過程。
生態兼容性與開放性成為本次回顧的另一重點。地平線強調其工具鏈對業界主流生態的深度適配，并積極擁抱ONNX等開放標準。其提供的模型庫（Model Zoo）包含了大量經過預訓練和優化、可直接部署的視覺感知模型，覆蓋了人臉識別、目標檢測、語義分割等常見場景，大幅縮短了開發周期。
講座通過一個典型的智能駕駛視覺感知開發案例進行，展現了軟件工具鏈如何與征程芯片的硬件架構協同，實現從數據到算法再到芯片的閉環優化。主講人強調，地平線的目標不僅是提供一顆強大的AI芯片，更是構建一個開放、易用、高效的軟件開發平臺，讓算法開發者能專注于創新本身，而無須深陷底層硬件適配的復雜性之中。
本次專場回顧清晰地表明，地平線正通過其堅實的軟件實力，構筑起連接頂尖AI芯片硬件與廣闊行業應用的橋梁，為人工智能在自動駕駛、智能物聯網等邊緣計算場景的規模化落地提供了關鍵推力。
