算力 + 算法 + 數據 + 工程保障，地平線軟硬協同推動智駕向高而行

7 月 10 日 -12 日，由中國汽車工業協會主辦的第 15 屆中國汽車論壇在上海嘉定舉辦。地平線總裁陳黎明博士 7 月 11 日出席大會主論壇，并發表主旨演講《技術提質，合作向新，軟硬協同推動智駕向高而行》，分享對智駕行業最新趨勢的判斷及地平線最新的技術創新成果。

高階智能輔助駕駛的拐點已經到來

陳黎明首先分享了地平線對于智能駕駛未來發展的判斷。以智能手機和新能源汽車的發展軌跡為例，當一項技術在創新過程中，處于 10%-20% 階段是關鍵節點，要么迎來拐點快速增長，要么墜入創新鴻溝走向消亡。" 所以我們認為，中高階智能駕駛也是迎來了一個拐點，后續也會快速地增長，"

陳黎明表示，主要有三個方面的觀點，來支撐這一判斷：第一點，智能駕駛是我國智能網聯新能源汽車發展戰略的一個重要組成部分，在政府工作報告里，國務院的報告里，以及工信部，都對整個智能汽車的發展做出了規劃和行動方向。相信智能化，在 " 十四五 "、" 十五五 "、" 十六五 " 期間也將是一個重要組成部分。

第二點，是行業的推動，過去幾年里邊，城區 NOA 或者高速 NOA 功能逐漸從 30 萬以上的高端車型逐年下探，今年已經下探到了 15 萬以下。今年一季度車企的智駕平權也進一步推動了普及應用，會進一步推動技術的發展，成本的降低和性能的提升，讓更多的消費者能夠消費得起。

第三點，就是中國終端客戶的拉動，麥肯錫統計報告顯示，大家在選擇電動車和燃油車的時候，智能化是在考慮電動車的 TOP2 因素之一，可見智能化已經成為選擇電動車的一個主要因素，包括在選擇高端品牌的時候也是一樣。

基于這三點，地平線認為高階智能輔助駕駛的拐點已經到來，后面會有比較快速的增長。

城區 NOA 目前只是 " 可用階段 "，仍面臨眾多挑戰

盡管目前高速 NOA 和城區 NOA 都已經量產，且高速 NOA 已經到達一個好用的階段，但是城區 NOA 現在目前只是一個可用階段，離好用還有一定的距離。

陳黎明說道：" 它目前還面臨著諸多的挑戰，舉一些簡單的例子，大家可以看到，城市的交通狀況復雜程度遠遠高于高速。從用戶的角度大家可以感受得到，要么就這個車太‘慫’，該走的地方不走，要么就是太‘莽’，不該走的地方去搶道，造成安全接管或者安全事故，這些都跟整個系統的性能有關。"

此外，城區 NOA 使用范圍受限，ODD 非常有限，泛化能力非常弱，使用的區域受限，再一個就是成本高，大家不愿意花這個錢。地平線將這些問題總結為，需要同時解決系統性能的 Scale Up 和應用場景的 Scale Out。要同時解決性能的 Scale Up 和應用場景的 Scale Out 這兩個問題，除了需要大家在談得比較多的算法、算力和數據這些作為技術支撐，還需要工程能力能夠把這些技術變成產品，同時能夠降低成本，讓每一個用戶都能夠負擔得起。

Vision Mamba：行業內首個兼具線性復雜度和全局感受野的視覺基礎模型

陳黎明介紹到，在視覺感知算法不斷演進的過程中，為解決現有技術的局限性、穩定性以及內存問題，地平線與一些研究機構合作研發了一個最新的算法—— Vision Mamba，通過引入雙向量的狀態空間和位置編碼器，同時解決計算的問題和視野問題，從效率和計算資源上都解決了之前 BEV 和 Transformer 帶來的問題。

" 這是行業內首個兼具線性復雜度和全局感受野的視覺基礎模型，我們認為它可能會成為下一代視覺主干模型。" 陳黎明說到，跟目前幾個優秀的傳統 Transformer 相比，該模型的性能提升非常大，特別是在長時序和高精度的要求下，計算速度提高了 2.8 倍，對 GPU 資源的占用減少了 87%。

Senna 架構：更高效的多模態大模型

陳黎明介紹到，地平線的 Senna 架構是一個多模態的大模型，與行業內其他模型不同的是，它將端到端模型與 VLM 模型相結合，兩者相互交互，周邊所有傳感器信息和地圖信息都會輸入到這兩個模型中，特別是 VLM 會將高維決策信息傳遞給端到端模型，最終實現對車輛的控制。

與端到端模型相比，大家可以看到它的平均規劃位移誤差降低了 40% 以上，然后平均碰撞率也下降了 45%，提升非常巨大，而且在泛化性、可遷移性、可解釋性和語言理解方面具備非常強的能力。

比如，除了對物體的識別之外，它還能對交警的交通指揮、路牌的信息，以及在上海這種潮汐車道的理解和識別，具備了很多人類的知識和常識判斷以及推理能力。

征程 6 家族芯片，全面支持低、中、高階全場景智能駕駛應用

整個算法和模型的演進，帶來的是參數的膨脹，對這個整個算力和這個帶寬提出了更高的要求，整個芯片的發展，正朝著不斷提升算力和帶寬的方向持續發展。

當前市面上，算力突出的芯片一個是 Thor，有 700TOPS，再個就是地平線旗艦款征程 6P，有 560 TOPS 的芯片。地平線去年發布的征程 6 家族，能夠全面支持低、中、高階全場景智能駕駛應用。

征程 6 采用了家族式布局，覆蓋低中高階智能駕駛應用。目前，征程 6E、征程 6M、征程 6H 和征程 6P 都已經流片回來，其中征程 6M 已經實現前裝量產，征程 6E、征程 6P 和征程 6H 都還在開發當中，征程 6P 將于今年在奇瑞的車型上首發量產。

截止目前，征程 6 系列已獲得了 20 多個品牌的定點合作，將賦能 100 多款智能車型。基于地平線在前端算法的深入研究和積累，以及對算法發展前瞻洞察，同時結合過去四代芯片的研發經驗，地平線將眾多先進技術集成到了征程 6P 中，尤其是在超越函數、浮點運算以及存儲器管理等方面進行了大量創新，使得征程 6P 在原生支持 Transformer 方面， 比市面上的其他芯片性能好很多。此外，征程 6P 實現了 CPU、BPU、GPU 和 MCU 四芯合一，進一步降低了系統部署成本。

" 強化學習 + 世界模型 " 解決方案解決訓練長尾問題

人工智能神經網絡訓練過程中需要海量數據的訓練，針對訓練過程中的性能提升帶來的長尾問題，地平線提出 " 強化學習 + 世界模型 " 的解決方案，將世界模型模擬周邊物理世界，讓模型通過強化學習與環境持續交互，實現自主學習與自主優化。具體來說，就是通過世界模型能很好的模擬周邊環境，通過自主學習實現不斷優化，從而幫助我們找到并解決長尾問題。

在工程能力方面，在過去的幾年里，地平線在體系化建設與研發質量管理方面投入了大量精力。地平線也是全球第一家拿到道路車輛安全和人工智能證書 ISO 8800 證書的企業，在功能安全、預期功能安全、網絡安全等多方面都取得了顯著進展和落地成果。同時，在 ASPICE 方面也獲得了 Level 2 認證，得到了多家國際頂級企業和國內頂級企業的認證。

在整個開發過程當中，產品的質量和系統的安全是整個智能駕駛、智能汽車里最重要的一部分。目前，地平線已經為客戶提供了 800 萬套方案，今年會突破 1, 000 萬套，助力了 200 多款車型上市，積累了超過百億公里的里程數。目前產品的售后表現也非常優異，ppm 維持在個位數，我們正以高品質和高性能的產品，為客戶提供堅實保障。

地平線 HSDrive，2025 年底量產

地平線在算法領域和芯片研究的集大成者——地平線城區輔助駕駛 Horizon SuperDrive（簡稱 HSD），采用了一段式端到端模型，能夠從容應對市區復雜場景。該模型在端到端架構基礎上，增設 " 安全護欄 " 機制，既能提升性能底線，又突破性能上限。在傳感器配置方面，HSD 主要依賴 11 個攝像頭與 1 個毫米波雷達，激光雷達為選裝配置，此外還配備 12 個超聲波雷達。

地平線方案采用導航地圖搭配特定特征信息，無需依賴高精地圖，就能實現城區智能駕駛，系統的表現非常擬人，這也是地平線目前重點研發的產品。

陳黎明還介紹了地平線 " 在中國為中國，在中國為全球 " 的服務理念。目前地平線除了支持國內主機廠的智能駕駛系統的生產和量產之外，同時也支持國內自主品牌出海的業務。除此之外，也與一些國際頭部企業進行合作。目前已經與大眾成立了合資企業酷睿程，還與大陸集團成立了合資企業 HCT。在這兩家合資企業中，地平線均投入了技術與知識產權，攜手共同提升產品的性能，為國際客戶提供服務。

在今年上海車展上，地平線宣布了兩項重磅國際戰略合作：一是與國際 Tier-1 巨頭博世進行戰略合作，博世將在其下一代一體機 MPC 4 全球平臺上采用征程 6B 計算方案，未來面向全球客戶提供產品與服務；二是與電裝達成戰略合作，未來將攜手一起為電裝的客戶提供服務。