[汽車之家 行業] 2025年7月10日~12日，以“提質向新，智贏未來”為主題的第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出席了7月11日的大會主論壇，并發表主題演講《技術提質，合作向新，軟硬協同推動智駕向高而行》。
陳黎明在演講中表示，中高階智能輔助駕駛迎來了拐點，后續也會快速增長。主要有三大原因支撐：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，城區NOA或者高速NOA功能逐漸從這個30萬以上的高端車型逐年下探，智能化已經成為中國消費者選購電動車的TOP2因素之一。在他看來，目前的高速NOA已經到達好用的階段，但是城區NOA現在目前只處于可用階段，依然面臨一定挑戰。
以下為發言實錄（有修改）：
尊敬的萬主席，尊敬的徐念沙會長、付炳峰會長，尊敬的行業各位領導，各位嘉賓，大家上午好。我是來自地平線的陳黎明，今天非常榮幸在這里有機會給大家匯報一下地平線在過去一段時間的最新的研究成果。
首先想給大家分享一下我們對智能駕駛未來發展的判斷，我們可以從創新曲線來看這個趨勢。我們知道，當一項技術在創新過程中，處于10%到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。
過去，智能手機因給用戶帶來真正價值，在拐點后實現快速的增長；新能源汽車也是一樣，給用戶帶來實實在在的價值，也得到迅速增長。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，主要有三個方面的觀點，來支撐我們這個判斷：
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，還有我們工信部，都對整個智能汽車的發展做出了規劃和行動方向。在電動化上，我們可以說是變道超車，助力中國汽車從大國走向強國。電動化也助力了產業升級，助力中國制造向中國智造發展。我們相信智能化，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。我們看到在過去幾年里邊，城區NOA或者高速NOA功能逐漸從這個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。另外，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，就是我們中國終端客戶的拉動。我們看到麥肯錫有一個統計報告，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。大家可以看到，前三個里邊，兩個都是跟智能駕駛和智能座艙相關，也就是說選擇在高端車的時候，大家會考慮更多車型的智能屬性。
基于這三點，我們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。
接下來我們再來看一下，智能駕駛目前面臨的一些挑戰。我們從用戶角度來對目前的高速NOA和城區NOA做了一個劃分，從不可用，可用、好用到愛用，那么目前高速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。
最主要就是城區NOA，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。
再一個就是，它的使用范圍受限，也就是我們所說的它這個ODD是非常有限，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。我們把這些問題總結為，需要同時解決系統性能的Scale Up和應用場景的Scale Out。
我們看到，目前市面上的大部分系統，要么就是性能很高，但是它的使用范圍很窄，要么就是使用范圍很寬，但是它的性能上限很低。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。
接下來我想基于這四個方面，把地平線最新的一些研究成果給大家做個分享。
首先，是我們視覺感知算法不斷演進的過程，最初我們傳統的視覺算法，它是一個后融合。引入人工智能以后，BEV算法采用的是一個前融合，就解決了多視角融合的問題，能夠很好地解決之前傳統視覺不能解決的問題。但同時它也有一些局限性，就是在建模能力還有特征的穩定性仍然不夠好。后來就出現了現在最主流的算法，就是BEV加Transformer，它用注意力機制能夠很好地解決這兩個問題，在全局視角和特征表達穩定性方面都提供了非常好的performance。但是同時它也有另外一個問題，就是因為二次方計算的復雜性，對計算資源和內存的占用非常大。
那下一步會有什么樣的新算法呢？我們地平線跟一些研究機構合作研發了一個最新的算法，這個算法是叫Vision Mamba，在目去年全球引用量最高的十篇論文里邊排行第三，在國內的話是引用量第一，它主要通過引入了一個雙向量的狀態空間，還有位置編碼器，同時解決了計算的問題和視野的問題，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，大家可以看到，跟目前幾個優秀的傳統Transformer相比，它的性能提升非常大，特別是在長時序和高精度的要求下，我們可以看到它的計算速度提高了2.8倍，對GPU資源的占用減少了87%。
接下來，就是我們的智能駕駛軟件架構的演進過程，我們知道，之前的話更多是基于規則的，后來在人工智能的應用以后，全部都是基于神經網絡，最近大家談得比較多的也是一段式端到端模型。地平線作為第一作者跟其他研究機構也有一篇UniAD的論文，在2023年獲得了CVPR的best paper，對一段式端到端模型作出了非常大的貢獻。目前大家談得比較多的就是在端到端的基礎之上，再加上VLM的模型。VLM具備人類的感知能力和常識，可以進一步加強系統的泛化能力，它能夠比較好地解決端到端模型不足的地方。下面給大家分享一下地平線最新的一個研究成果。
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%，提升是非常巨大的，而且在泛化性、可遷移性、可解釋性和這個語言理解方面具備非常強的能力。我舉個例子來講，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，這就是這個模型帶來的好處。
而整個算法和模型的演進，帶來的就是參數的膨脹，對這個整個算力和這個帶寬提出了更高的要求。之前我們中國最常用的模型ResNet和EfficientNet-B7，都是千萬級的參數，然后到現在的Transformer，再到VLA、VLM，目前VLM已經延伸達到了70億的參數，這個參數量對算力的要求是極高的，所以大家可以看到整個芯片的發展，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，再個就是我們最新的旗艦款征程6P有560TOPS的芯片。隨著算力的增長，對整個硬件也提出了一個更高的要求。下面我為大家介紹下征程6家族，這是我們去年發布的最新產品，能夠全面支持低、中、高階全場景智能駕駛應用。
與以往征程2、征程3、征程5這些單款芯片不同，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都已經流片回來了，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。
征程6B目前在流片當中，近期就會回來，后續有新情況我再給大家做匯報。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。接下來，再為大家介紹下征程6P，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，我們將眾多先進技術集成到了這款最新芯片中，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。
談完算法算力，再談一下數據。大家都知道引入人工智能神經網絡以后，剛才談到的BEV、Transformer等技術，都需要海量數據進行訓練。在整個訓練過程當中，性能提升會面臨長尾問題：一方面可通過不斷收集數據去訓練模型，使其逐漸收斂。另一方面，解決長尾問題成本高昂，不僅需要海量數據，而且許多場景可遇不可求，這使得徹底解決長尾問題可能是一個漫長的過程，地平線提出“強化學習+世界模型”的解決方案，就是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。我們認為，這是一個解決該問題的有效技術手段。
另外就是我們的工程能力，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，不僅如此，我們在功能安全、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，我們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。
我們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，我們已經為客戶提供了800萬套方案，今年會突破1000萬套，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。
接下來再介紹一下，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），它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。我們的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，這是我們目前重點研發的產品。
這些場景大部分都是在上海的靜安區，大家知道靜安區的交通是非常復雜的。HSD能夠處理非常復雜的交通場景，讓整個駕駛體驗可以更加擬人、更加從容，就像一個老司機一樣地去處理各種交通狀況，這款產品今年就會量產。
接下來講一下地平線“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，我們也在跟一些國際頭部企業進行合作。我們跟大眾成立了合資企業酷睿程，另外還跟大陸集團成立了合資企業HCT。在這兩家合資企業中，我們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，我們宣布了兩項重磅國際戰略合作。一個是跟國際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 全球平臺上采用我們的征程6B計算方案，未來會面向全球客戶提供產品與服務。另外我們跟電裝也有一個戰略合作，未來將攜手一起為電裝的客戶提供服務。
展望一下，對于整個智能駕駛產業未來的發展趨勢，雖然硬件、軟件都在不斷發展，但最后都會進一步集成。硬件層面，會從目前的分布式架構集成至中央計算平臺。軟件層面同樣會實現集成，最終形成統一的AI Agent。最終所有的控制功能將在此基礎上進行分布式控制。以后可以想象在不遠的將來，當你想回家給老婆買束花，只需要一個指令就可以讓整個系統幫你實現。
我們希望能夠跟產業鏈上下游的合作伙伴共同打造人人愛用的智能駕駛產品，來兌現智能駕駛的用戶價值。
我的分享就這么多，謝謝大家。