智驾合伙人：与技术信仰同行的十年

这是一个关于共生与托举的故事，来自车企及供应链的技术信仰者们共同从荒芜的原点出发，跋涉穿越了信任冰点、技术摇摆与平权焦虑的时代。灯火已渐次点亮。

文 / 丁莉

编辑 / 刘婕

故事要从大约100年前讲起。

1925年，工程师弗朗西斯·胡迪纳（Francis P. Houdina）驱使一辆无人汽车驶入了曼哈顿街头的繁忙车流，从百老汇一路穿行到第五大道。尽管这辆靠无线电遥控的改装车经常将电波发送给其他接收器，但的确是人类对无人驾驶的最早期探索之一。

2025年，AI驱动的Robotaxi在城市中穿行而过，辅助驾驶飞入寻常人家，Counterpoint Research的一份报告显示，全球高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车的普及率达到65%。‌

人类一直试图摆脱方向盘的束缚，这条路走了一个世纪，但可能只是“end of beginning”。

在中国，这条路起点晚了几十年，却被麦肯锡预测为全球最大的自动驾驶市场。

“是我们改变了世界，还是世界改变了我们？”

电影《中国合伙人》中，上一代互联网创业者们曾这样自问，当时，他们希望创造的是一个“American Dream in China”，这也是电影英译名。时代浪潮会在不同坐标上激起相似的回响，比他们迟了一代的智驾创业者们，彼时同样被冷暖季风裹挟前行，芯片短缺、巨头环伺，他们为数不多的选择是：寻找“合伙人”，共建一个生态圈，再把圈子铺得更广。

在被改变的过程中，改变世界的力量也悄然滋生。生态，就在十年内悄悄长成。

这是一个关于共生与托举的故事，来自车企及供应链的技术信仰者们共同从荒芜的原点出发，跋涉穿越了信任冰点、技术摇摆与平权焦虑的时代。灯火已渐次点亮。

蝴蝶振翅

2012年秋季里的一天，一个名为杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的科学家，带着两名学生，将ImageNet图像分类赛的最高准确率提升到了惊人的85%，高出首届冠军整整10个百分点。学界哗然，卷积神经网络（CNN）复兴，随之被从象牙塔中放出来的深度学习，成为那扇在往后十余年里掀起了巨大AI风暴的蝴蝶翅膀，且风暴一路吹到了大洋彼岸。

而首届ImageNet冠军，带队的名叫余凯，三年后他创立智驾科技公司地平线，此时他刚刚加入百度半年多。

地平线创始人兼CEO余凯博士。

“我像触电一样！”余凯日后回忆起这被提升的这10个百分点。对自动驾驶而言，这也意味着算法将从Rule-Based一跃至Data-Driven，机器有了自己“看懂”世界的可能性。

他立刻写邮件给辛顿，代表百度举牌竞拍其团队，筹码一路开到了4400万美元。尽管最终花落谷歌，但却在百度乃至整个国内智驾行业埋下了新技术范式的种子。

在亲眼看到“世界级公司愿意为三个人出这么多钱”之后，次年1月，百度成立深度学习研究院（IDL），由余凯主导，并开启了中国首个自动驾驶研发项目。中国深度学习产业化的序幕，由此拉开，并迅速吸引第一批旅美人工智能华人学者回国，吴恩达、张潼、徐伟等顶尖科学家相继加入，百度由此奠定了“自动驾驶黄埔军校”之称。当然，这是后话。

2015年，大洋彼岸，特斯拉推送Autopilot Beta v1，成千上万辆Model S开始具备智驾能力。而也是在这一年，《中国制造2025》发布，将智能网联汽车提升至了国家战略高度。

中国智驾的步伐刚刚开始，却在技术范式叠加政策东风、资本涌入之下，迅速迎来一波创业潮。

彭军、鲍君威、楼天城、王劲等风云人物先后离开百度，分别创立了小马智行、图达通、景驰科技（后更名文远知行）；另一批明星创企驭势科技、Momenta、天瞳威视以及“蔚小理”等也都在这前后诞生……覆盖了从Robotaxi、L2+智驾方案、传感器硬件到车企的链条。

产业链上创业热潮涌动，余凯瞄准了其中的关键一环——芯片。

2015年7月14日，“New Horizons”宇宙探测飞船飞越冥王星，人类第一次触碰到了太阳系的边界。同一天，地平线（Horizon Robotics）在北京注册成立。

这时候，英伟达已经靠GPU躺在了金山上——深度学习的兴起，使云端计算逐渐从CPU向GPU迁移，并为英特尔和英伟达之间的算力霸主交接埋下伏笔。余凯意识到，这时候入局云端为时已晚，但反过来，在远离云端的边缘侧，真正的“高算力自动驾驶芯片”还是一片荒原，功耗、成本受限的端侧需要一套革新的硬件和软件架构。

每个时代都会有新的计算平台，长城汽车技术中心副总经理姜海鹏也曾做过测算：自研NPU的计算效率能达到90%以上；而如果用通用GPU架构，计算效率只能发挥40%。

但芯片是一条狭路，淘金者众，卖水者缺，大多数人都更想去追赶产业顶端、光芒四射的L4，而非去修基础设施，基建是一条回报慢、缺乏故事感的苦途。

更何况，在这条狭路上已经盘踞着一个Mobileye，在全球ADAS视觉芯片市场的份额一度超过70%，地平线成立时，Mobileye的第三代产品EyeQ3发布已经一年，尽管算力仅0.256 TOPS，却是当时L2级辅助驾驶的主流选择。英伟达也摩拳擦掌，在2015年推出了其首款面向自动驾驶的计算平台DRIVE PX及芯片，正式向汽车领域进军。

“大部分人会惯性思考未来，但未来是非线性的，所以大部分共识要么是错误的，要么没差异化。”余凯觉得，只有为自动驾驶做专用计算芯片，提升计算效率，才能把自动驾驶快速推起来。对中国智驾行业而言，也只有掌握了芯片，才能掌握智能汽车时代的“大脑”与定义权。

也正是这个选择，让地平线在之后十年里同整个智驾生态牢牢绑定，并成为行业向前的一支重要推力。

破冰者联盟

与此同时，政策还在继续给自动驾驶增加马力。

2018年，《智能网联汽车道路测试管理规范》出台，北京、上海等地发放了首批智驾路测牌照，智能汽车开始走出藩篱，从封闭测试区进入开放道路。一批乐观主义者们已经在提前开香槟了，很多人预判，“自动驾驶商业元年”已到来，这些声音给行业又添了一把柴。这一年，全球自动驾驶领域总共获得了超过70亿美元(合人民币近500亿元)融资。

但紧随其后的2019年，形势急转直下。未兑现的商业化进程使资本理性回笼，投资缩水；分别来自硅谷和深圳的两家明星创企——Drive.ai和Roadstar.ai——相继倒下，加剧了寒意。

这年初春，天不算很冷，李想拉着余凯一起去爬杭州的一座小山包，当时，理想融资不顺；地平线在同时探索智能汽车及AIoT两条赛道，也遇到挑战——地平线希望做机器人时代的智能计算平台，AIoT业务已有明确收入，看起来打开了市场，但是似乎每个垂直领域要做大做好都要分兵屯田。

李想说：“你应该聚焦汽车方向。”这句话，余凯琢磨了大半年，终于在11月下定决心，舍九取一，砍掉了AIoT业务。“与其砸这么多小坑，不如挖一口大油井。”他这样想到，行业要发展起来，得先把自动驾驶行业击穿。

这也意味着，地平线要在汽车这条赛道上全力以赴。

芯片要上车，并不容易，汽车对供应链挑剔且严苛，极其看重安全可靠性，当时还是nobody的地平线，难以获取车企的信任。

当时，中国汽车市场承压，结束了高速增长，开始进入调整期，在特斯拉这条“鲇鱼”搅动智能电动汽车的浪潮后，中国车企也希望在智能驾驶领域发力。但他们的突围之路通常分化为两条：新势力们仰望硅谷，渴望复刻全栈自研的神话；而家大业大的老牌车企，则更倾向于依赖成熟的国际供应商循序渐进。

此时，拥有160年历史的长安汽车却选择了一条中间道路。它没有简单地采购一个“黑盒”解决方案，而是着手逐步构建全栈能力，自主开发关键算法，同时结合供应商的优势与力量。在为UNI-V车型构建“眼睛”与“大脑”时，长安做出了一个大胆的选择：在最关键的前向视觉感知部分，选择地平线。

长安成了国产智驾芯片的“破冰者”。

2019年8月，地平线推出征程2，成为当时唯一拿得出量产车规级智能芯片的本土公司。次年，搭载征程2的长安Uni-T上市，月销过万。亲历者回忆，双方团队三伏天联合推项目，夜里直接露天睡在现场。长安智能驾驶高级总工程师潘屹峰后来感慨，感谢地平线帮助长安没有掉队。反过来，长安也拉了地平线一把，信任问题被解决了。

2020年疫情冲击下，全球“缺芯”危机爆发，再加上中国车企逐渐走到了算法自研的阶段，Mobileye“只给结果、不见过程、拒绝任何本地化修改”的黑盒模式已变得不可接受。

相反，地平线则选择了更开放的模式，它一边卖软硬一体方案，一边卖白盒算法以及定制开发算法的工具链，这对于众多数据积淀薄弱的新势力品牌而言至关重要；另一方面，这家定位Tier-2的公司，不止一次冲到台前，派驻大批人马驻场造“示范项目”，很多车企都曾有同地平线团队并肩推项目的回忆。

门缝又开了一点，地平线凭着软硬结合与开放性，“哧溜”一下滑进去，眼前骤然开阔，局面为之一新。

恰逢理想启动“卫城计划”，改款理想ONE，用征程3替换了老款的Mobileye芯片；2021年5月，理想ONE发布，一个月之后上万，又是一个爆款。

由此，理想成为地平线的第二个客户。地平线的早期图景，也由此勾勒出来——那时敢于尝试的，还只是少数“敢吃螃蟹的人”；但几年后，这片土壤便生长出一个覆盖超40家车企品牌、400款车型的广阔圈层。

2021年，中国汽车市场终于结束了接连三年的下跌，自主品牌乘用车销量增长23.1%，市场份额逼近半壁江山；搭载辅助驾驶系统的乘用车新车市场占比达到了20%。

越来越多车企伸出橄榄枝，开始拥抱地平线这类“智驾合伙人”，构筑起急需的智驾能力。

开城之战

既往，行业的生命周期曲线往往呈现为S形，在初期的成长后，会进入一个兑现不足、预期回调的寒冬。但AI显然伴随着更多波折往复，2022年，自动驾驶迎来“第二冬”。

这使得一个争议——是从L2循序渐进迈向更高阶还是一步到位直接做L4——逐渐尘埃落定。

越来越多公司向“渐进派”递上投名状，在这一年，元戎启行降维，把业务重点从L4转向L2，包括小马知行、文远知行在内的Robotaxi公司也相继开始面向车企提供可量产的智驾方案，“先活下来再说”成为共识。智驾生态重回稳健，并生长出更多脉络。

时值高速NOA正快速上车，一直站在“渐进式”这条路上的地平线踩着节拍推出了单算力芯片128TOPS的征程5，为这一浪潮提供了支撑，老客户理想再度首发支持。到2023年，这枚芯片月均出货超过2万片，在高阶智驾芯片市场份额位列第二，仅次于英伟达。长安之后，越来越多车企的采用，也让地平线有机会持续做算法优化。地平线的车规级智驾芯片研发和量产得以生根，生态进一步扩大。

但是，技术范式的骤然转向打了国内智驾行业一个措手不及。

在几年前地平线启动征程5研发时，CNN卷积神经网络还是主流范式；而征程5发布后不到一个月，特斯拉便在AI Day上将高阶智驾的技术风向引向了Transfomer+BEV；2022年，深圳率先立法允许L3级有条件自动驾驶车辆上路，L3破冰；随后，头部车企发起了向城区辅助驾驶的第一波攻势……这些都对芯片及算法提出了更高要求。

当时，行业通用做法是堆算力、留够冗余。地平线副总裁兼首席结构师苏箐回忆当时的行业情况：“那个时代的自动驾驶，其实只是一台靠应激反应工作的机器，同人类司机差距巨大。”他解释道，稠密的物理世界里会连续发生各种各样的事，我们没有选择的余地，车辆在路上会遇到各种情况 ，所有的corner case、hard case都必须处理，这就是这个行业最痛苦的地方。

地平线副总裁兼首席架构师苏箐。

冗余堆砌的“副作用”必然指向高昂成本，中国智驾生态需要更高效率的算力攻城，才能坐上高阶牌桌。

对此，地平线很早就提出过一则“新摩尔定律”：

FPS/Watt(计算性能) = TOPS/Watt(BUP) × Utilization(编译器) × FPS/TOPS(算法)

通俗地讲，要通过软件、硬件的协同，特别是优化算法设计，提升单位计算资源的利用效率，用软件定义抹平硬件迭代的时间差，这也是地平线一开始坚持软硬结合的原因。

余凯觉得，“没有软件和生态的芯片只是块石头”，惯性思维不可能抵达未来，仅靠不断提升晶体管密度，自动驾驶可能难以为继。放到更大背景看，大洋两岸逐渐走出两条不同的AI路线：长期以来，美国遵循着“规模至上”“大力出奇迹”的范式，算力设施投资规模是中国的数倍；而DeepSeek的成功，则通过架构创新掀起了效率革命，将AI成本打了下来。

遵循这一原则，不断打磨技术，2024年4月，地平线向行业交出了征程6芯片。

与前几代不同，征程6产品算力从10-560TOPS，覆盖了从基础辅助驾驶ADAS到全场景高阶城区辅助驾驶的需求。就在征程6发布会上，比亚迪董事长王传福来到现场，为地平线站台。王传福表示，“高阶智驾的发展，芯片是核心的一环”，此前比亚迪已有百万辆汽车搭载了地平线芯片，征程6的出现，“提供了更多的算力选择，为比亚迪覆盖不同产品线提供了方案”。

事后回看，余凯认为，征程6芯片是三个“纵身一跃”——芯片算力突破被视为高阶智驾门槛的200TOPS，达到560TOPS，坐上了高阶城区辅助驾驶的牌桌，这是第一跃；基于征程6P推出的HSD高阶智能辅助驾驶，具有类人、拟人表现，这是第二跃；在128TOPS算力芯片这一挡位，做出更好用的城区NOA，这是第三跃。

就在征程6芯片推出的当月，中国新能源汽车渗透率首次超过50%，传递出一个信号：汽车革命正式进入智能化的下半场。这也意味着，更多玩家愿意在智能驾驶上加大投入。征程6系列芯片，也成为众多车企的选择。

同时，地平线链接更多合作伙伴，包括博世、采埃孚、电装、德赛西威、四维图新等国内外头部Tier1，以及文远知行、元戎启行、卓驭科技、轻舟智航、Freetech、知行科技等新兴智驾软硬件科技公司，都基于征程6系列，开发智驾方案。

基于这些生态合力，征程6芯片快速打开局面，获得超20家车企的定点。

“攻城战”打下后，距离“智驾平权”降临只剩不到一年。

平权时代

已经无法确定是谁打响第一枪，但“智驾平权”的大幕终究被“呼”得一声掀开了！

先是小鹏汽车借助MONA M03车型将高阶智驾车型门槛踢破20万元；进入2025年，2月10日晚，比亚迪宣布“天神之眼”智驾系统覆盖全系车型；紧随其后，吉利“浩瀚千里”智驾方案下放，奇瑞宣布于今年实现旗下全系三十余款车型搭载“猎鹰智驾”……

地平线更进一步，通过城区辅助驾驶系统HSD，将高阶智驾普及至13万-15万元的主流区间。

端到端技术，是这场平权的技术内核，也是地平线HSD采用的架构。

曾在2024年初，发生了一件被苏箐称为“分水岭”的事——特斯拉FSD V12正式向公众推送。这是一个全端到端的自动驾驶算法。2012年辛顿重新证明了深度学习的潜力，但在自动驾驶领域，革命只革了一半，感知的前脚踏进了智能时代，而规划控制的后脚还留在规则时代；时隔12年后，自动驾驶算法终于完整实现了从Rule-Based到Data-Driven的一跃，让深度学习领域最近一轮功力全部兑现。

技术风向越过大洋，真正的一段式端到端加速在国内落地，地平线HSD成为其中典范。

2025年11月，地平线HSD正式量产上车，这套标准化、高性能的软硬一体全栈方案，让车企免于漫长的投入周期，使高阶智驾得以快速落地。仅仅两周，搭载HSD的星途ET5与深蓝L06在两周内激活量便突破1.2万辆。

但是，真正的平权尚未完成。根据今年前三季度乘用车出货分布，13万元以下车型占一半，这块主流消费区间，高阶智驾的覆盖仍有大块留白。

“有很多创新的驱动力来自于愤怒和向往。”余凯说，“我们的主流人群、最广泛的车主、每天在烟火气中穿行的老百姓，难道他们就用不上最好的城区辅助驾驶吗？”

2025年12月8日，地平线宣布，单征程6M的城区辅助驾驶即将上车，单颗算力便能覆盖高速领航、城区领航、自动泊车等需求，将高阶智驾普惠至10万元车型。该方案的首批量产合作伙伴，包括博世、卓驭、轻舟智航，以及电装、酷睿程、智驾大陆neueHCT等，将于明年在多款车型实现量产上车。

为加速城区辅助驾驶的普及，地平线在提供高效开放的硬件基座之上，进一步推出了“HSD Together”算法服务模式。这一模式提供从数据服务、算法工程支持到基座模型授权的全链路赋能，让合作伙伴得以更专注于系统集成、车型适配与功能差异化等自身优势环节。通过这一模式，合作伙伴可将开发投入、算力消耗与上市周期大幅降低约90%。

城区辅助驾驶的普及与普惠，离不开整个生态的协同推进。当行业目光投向更高阶的L4、L5级别时，地平线也将生态边界拓展至Robotaxi、干线物流、无人小车等场景，与行深智能、卡尔动力等公司在L4级场景应用上达成合作。一度分叉的L2渐进与L4跨越路线再次交汇，并对计算性能提出了更高要求。

与此同时，地平线公布了其下一代芯片架构，“黎曼架构”。 

为什么是“黎曼架构”？想象你是一个生活在地球表面的二维生物，比如一只蚂蚁，处在你脚下的这块地面几乎是平坦的，但如果你有机会从太空中看地球，你就会发现真相——世界是一个巨大的曲面。171年前，黎曼提出了非线性流形理论（Manifold），为弯曲空间提供了“测量工具”。而要通向终极人工智能、无限逼近世界真相，也注定是一条非线性的道路。

据透露，黎曼架构实现了关键算子算力10倍提升、高精度算子支持数量超10倍增加，并支持全浮点计算，面向大语言模型能效提升5倍。

过去十年，地平线等中国智驾公司一直处在赶路的状态。到征程6，算力与性能终于追平了特斯拉AI4，但“追得辛苦”；而搭载“黎曼架构”的征程7，预计将与特斯拉的AI5同步面世。从第一代的伯努利到黎曼，地平线BPU在十年间将计算性能提升了超过1000倍。

新架构也是走向通用机器人计算的终极架构，这又回到了地平线的初心——为未来无处不在的智能汽车和机器人提供“大脑”，如同那位试图给木偶注入灵魂的匹诺曹之父。其发布了两大具身智能开源模型——负责运动的“小脑”HoloMotion，掌管感知、规划与操作的“大脑”HoloBrain。旗下地瓜机器人已上市产品超100款，连接着100余家上下游伙伴与10万余名开发者。

机器人将是更高自由度的汽车，技术普惠的梦想正从汽车照向下一端更远大的征程。这段新征程，同样需要许多合伙人一同走下去，穿越技术荒原，行至生态繁茂。

（文中图片均由地平线提供。）

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