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智能驾驶的安卓时刻:地平线生态布局10年,终成“定局者” | 智车星球

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历史上,集装箱标准让全球航运效率提高十倍,云计算平台打通企业软件生态,今天的智能驾驶,也正在逼近属于它的“系统性突破”。

作者|王蕊

编辑|西子

一个产业的历史性爆发,往往不是因为某项技术参数再次刷新,而是底层逻辑发生了转折。刚刚结束的地平线技术生态大会,就是这样的临界点。

两天时间,几十位来自主机厂、Tier-1、算法公司、传感器与云服务商的负责人站上同一个舞台,围绕一个共同命题达成共识:技术本身已经不是稀缺资源,真正缺的是能让技术高效落地、规模量产的系统能力。


会上,地平线发布了新一代“黎曼架构”、升级后的“天工开物 4.0” 工具链,以及基于征程 6 的 HSD 城区辅助驾驶系统最新成果:

搭载地平线HSD的深蓝 L06 与星途 ET5 ,2周时间激活车辆数突破 1.2 万台,刷新行业城区辅助驾驶落地速度纪录。

一个更重要的信息是,地平线再次强调让“10 万元级车型普及城市辅助驾驶”。基于征程 6M 的城区智驾解决方案集中发布,将进入10万元级价格区间,为城区 NOA 的价格下探和智驾普及打开可能性。

在地平线创始人兼CEO余凯看来,只有当城区辅助驾驶从少数高端车型的“卖点”,变成 10 万元级家用车的“标配能力”,这个产业才算真正跨过拐点。


△地平线创始人兼CEO余凯

在这场产业顶级玩家的集体亮相中,一个更深层的趋势正在显现:博世、智驾大陆、卓驭科技、轻舟智航、鉴智机器人、元戎启行……越来越多企业,开始在地平线提供的计算底座上协同开发。

一个支持全行业共同进化的生态基座,正在浮出水面。

全维利他成就「生态之王」

过去两年,智能驾驶在算法范式上发生了两次关键跳跃:

一是端到端模型开始大规模落地,城区 NOA 进入代际跃迁;二是世界模型从实验室走向量产体系,开始改变规划决策方式。

这让整个行业迎来“像发现核裂变后造出原子弹”的时刻,正如地平线首席架构师苏箐所说,技术内核已从“规则驱动”切换为“数据驱动”。


△地平线首席架构师苏箐

但与此同时,一道新的门槛正在浮现。

模型更大、能力更强,但部署难度也陡然上升。数据闭环、训练验证、异构芯片适配、OTA 体系建设……每一环都成了“高强度工程挑战”。

在大会现场,这道“工程门槛”被拆得更为具体。

九识智能联合创始人兼副总裁周清,把问题直接落在了供给和成本上,当无人物流车的订单进入千台规模,“供不供得上、算不算得过来”,往往比单点性能更关键。


△九识智能联合创始人兼副总裁周清

卡尔动力 AI 研发副总裁王珂,则从干线重卡出发,谈到戈壁无信号、超长异形货物、牲畜穿行等极端场景,真正决定系统可靠性的,不再是某一次路测,而是有没有足够多的复杂场景数据,以及能否通过仿真反复验证系统边界。


△卡尔动力 AI 研发副总裁王珂

从中低速物流到干线重卡,几位一线玩家不约而同地指向同一个前提:只有当算力平台、工具链、数据与仿真能力被统一托举,规模化才不再是一道反复撞上的墙。

这种产业性“断层”并非智能驾驶独有。1954 年的“晶体管之夜”就是一个前例。

晶体管早已诞生,但整个电子产业迟迟未能起飞,直到贝尔实验室首次实现可大规模制造的工艺流程,才真正打通从研发到产业化的路径,电子工业由此进入快车道。

今天的智能驾驶,也正处在这样一个转折点,从“模型能力够不够”变为“体系能不能支撑复制扩散”。

这要求一个全行业可共建的“底座”来打通模型训练、算力部署、场景适配与工程交付的完整链条。


类似路径,在科技史上也不陌生。NVIDIA GTC 越来越像一个 AI 生态大会,核心竞争也逐步从“硬件领先”转向“生态平台统一”;苹果 WWDC,也从系统发布,转向全球开发者生态动员。

一个产业走向成熟的标志,从来不是技术领先,而是生态繁荣。

正如地平线首席生态官徐健所说,“有时候,选择一款芯片,更重要的是选择一个生态。”

10年磨出产业“公共地基”

底座,不仅意味着算力,更是工程能力、工具体系与生态接口的全面协同。

从2015年开始,地平线用10年之功,走出了一条“公共基础设施”之路。

从征程 2 到征程 6 系列,征程家族芯片累计出货已突破 1,000 万颗,落地超过 100 款量产车型、40 多家车企品牌。


其中,征程 6P 以单芯片 560 TOPS 的算力,成为多家头部玩家构建城区辅助驾驶系统的共同选择。

基于 征程6系列打造的 HSD 方案,也展现出前所未有的落地速度,在深蓝 L06 和星途 ET5 上,仅用两周激活车辆就超过 1.2 万台。这是整个行业第一次看到城区辅助驾驶能力,以如此节奏规模化上车。

在乘用车侧,这条“公共地基”也已经进入更多主机厂的量产体系。

比如,一汽奔腾基于征程 2 和征程 3,在多款车型上将 L2 辅助驾驶从高端选配变为“安全标配”,并计划在悦意 08 等高端车型上引入征程 6P,向高速和城区高阶辅助驾驶演进。


奇瑞 iCAR 即将推出的 V27,则采用征程 6P 计算方案,搭载 HSD 一段式“猎鹰 700”系统,集成城区 / 高速 NOA 和车位到车位泊车功能,将“旗舰算力 + 端到端智驾”打包为可量产复制的整车方案。


更重要的是,地平线并不止步于硬件,而是同步构建了工具链与软件栈能力。

天工开物 4.0 工具链实现了从模型训练、部署、仿真验证到 OTA 的闭环自动化;

编译器、算子库与调度框架全面开放,开发者无需重复搭建环境;

平台架构支持从主流乘用车到 Robotaxi 的灵活迁移,强化系统跨冗余等级的复用能力。

更值得期待的是,在本届技术生态大会上,地平线公布的下一代“黎曼架构”,正在重构芯片的计算组织方式,使图神经网络、世界模型等高维 AI 任务,具备更高能效与更低延迟,奠定未来 L2–L4 融合路线所需的计算底层。


这意味着,从研发侧、算法侧到车企端,行业第一次拥有了“可共建、可迁移”的标准工程环境。

历史上,瓦特蒸汽机的真正贡献,也不在于发明本身,而在于建立了一套可维护、可复制、可扩展的“动力平台”,从而点燃了第一次工业革命。

地平线所构建的开放式芯片-算法-工具栈体系,也正试图扮演这样的“底座角色”。

目前,其合作生态已覆盖 200+ 企业,涵盖 Tier-1、云服务商、算法伙伴与机器人公司。


在合资品牌侧,大众与地平线共同成立的酷睿程(CARIZON)已经吸引约700名专家加入,围绕下一代 L2+/L3 路线规划了 NGX、NGX PRO、NGX Pilot 三个级别的 ADAS 方案,把软硬协同和规模化交付直接写进了 2026–2028 年的产品路线图。

一个更丰富且还在生长的系统已经形成:底座越稳定,生态协同越高效,产品上线速度越快,复制成本越低,工程能力沉淀越深。

向高同行,牵引行业集体升维

当一个行业的“底座”逐步成型,竞争逻辑就随之转变。

过去,“能做 Demo”是技术实力的证明。而未来,“能否规模化上车”才是衡量体系能力的标准。

余凯认为,未来至少 70-80% 的项目将通过“芯片赋能 + HSD Together 算法服务”的方式交付。这种“一站式集成”不仅加速了项目落地速度,也极大降低了车企自建体系的试错成本。


在大会上,来自乘用车、无人物流、干线重卡的几家企业,也从各自视角,给出了“生态之于规模化”的意义。

比如,九识强调,当订单进入月交付数千台阶段,供应链能否稳定交货、芯片能否在自然风冷条件下适配油车,比单车性能指标更实际;

卡尔动力则强调,在戈壁、风机叶片、牲畜穿行等极端场景中,没有足够的仿真数据和统一的平台能力,很难把安全边界真正推到量产规模。

在乘用车侧,比亚迪集团高级副总裁、汽车新技术研究院院长杨冬生,则给出了一个更直观的例子:“我们的 C 平台搭载了地平线的征程6M 芯片,从 2025 年的市场表现来看非常好,最终实现了比亚迪哪怕是 7 万级的海鸥车型,也能拥有高速领航功能。”


这意味着,以征程 6M 为代表的方案,已经开始把高阶智驾从二十万元级车型,下放到七万元级家用车。

这些反馈反过来证明,单点能力已经不是行业主要矛盾,如何在同一个底座上做大规模、低成本的复制,才是下一程的关键。

与此同时,算法也进入“范式红利期”。

苏箐提出“数据驱动的减法模型”成为新方向。模型更小但泛化更强,一套城区模型可以快速迁移多个城市。L2能力首次具备向 L4 跃迁的可能。

在统一工具链和底座下,L2、L3、L4 不再是割裂的分段,而是一个连续体,不同冗余等级、不同场景密度、不同算力边界下的同源体系。

底层架构、工具链、数据流动、仿真平台都在统一语义上协同,产业开始摆脱“点状试点”模式,进入“面状扩张”。


这也让行业具备了“集体升维”的工程条件。

统一开发平台让训练到部署周期显著缩短;场景验证与接口标准加速主机厂自研能力建设;HSD + 开发者平台形成“生态飞轮”,吸引越来越多的中小企业基于此创新;城市级数据共享探索开启,例如与城市级测试场、云端仿真平台的标准化接口合作……

历史上,集装箱标准让全球航运效率提高十倍,云计算平台打通企业软件生态,今天的智能驾驶,也正在逼近属于它的“系统性突破”。

一个生态的爆发,从来不是参数上的领先,而是“体系协同”的成熟。

在 PC 时代是微软的 Windows + x86,在移动时代是Android+Arm,如今在智能驾驶时代,也需要一个可以被全行业共建、迁移和复用的“平台地基”。

当芯片、算法、工具链、合作模型开始同步进化,行业也第一次具备了从“个体突围”走向“群体升维”的基础条件。

从这个意义上说,2025 年的地平线生态大会,也许会成为产业发展中被反复回看的时刻。

最真诚的智能汽车报道


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