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不造车不造机器人,地平线到底图什么?

发布时间:2025-12-14 21:21:53来源: 15899665370

说到智能驾驶时,人们总绕不开一个怪圈:好像只有掏20万以上买车的人,才有资格享受城区NOA的便利。

但你有没有想过,占据中国车市半壁江山的10万级国民车,承载的是更多家庭的出行需求。这些车主每天同样要面对早晚高峰的拥堵,同样需要在窄巷里小心翼翼会车,他们难道就不配拥有能减轻通勤压力的智能驾驶?

地平线前不久那场技术生态大会,或许给出了打破这种“智驾阶级论”的答案。

就在整个行业都在纠结“技术先突破还是规模先起来”时,地平线创始人余凯抛出了一个更根本的思路:不做单个企业的“技术供应商”,要做整个行业的“基建队”。从“向高而行”到“向高同行”的转身,藏着智能技术真正落地的密码。

技术的终极价值,从来不是刷新参数榜单,而是让普通人用得上。

十年选择,探索未知从来不是孤军奋战

2015年7月14日有两件事值得记一笔:“新视野号(New Horizons)”探测器飞掠冥王星,把人类的视线拉向太阳系边缘;地平线在北京中关村正式注册成立,名字里同样带着“Horizon”(地平线)。

这巧合像个隐喻,探索未知从来不是孤军奋战。

余凯在演讲里说,地平线走了十年才想明白:技术突破不该是孤芳自赏的标杆,得变成能养活整个行业的生态。这话听着有点虚,但放在行业里一对照就很实在。

回顾计算平台的演进史,每个时代都有“基建狂魔”。

PC时代靠微软系统+Intel芯片,移动互联网时代靠Arm架构+Android系统。没有哪家公司能单靠自己撑起一个时代,都是靠开放的生态把蛋糕做大。现在我们站在从数字智能迈向物理智能的拐点,智能汽车只是开端,更广阔的通用机器人浪潮即将到来。

地平线的选择很明确,不做“本体”,既不造车,也不做机器人品牌,要当“机器人时代的Wintel”。

这意味着它要甘居产业基座,把自己变成“土壤”而不是“大树”。允许合作伙伴在上面开花结果,甚至竞争对手都能来用它的技术。

这种“全维利他”的生态信仰,不是喊口号,而是有数据佐证:征程6芯片出货百万只用了12个月,比征程3快了整整两年;从征程2到征程6,五年时间累计出货量就突破1000万套。

为什么要坚持开放?

余凯的答案很直白:物理智能的世界太大了,汽车、机器人、无人机……靠一家公司造不完所有东西。就像当年Intel不造电脑,微软不做手机,却定义了整个时代。地平线要做的,就是用开放生态把技术门槛拉低,让更多企业能参与到智能时代的建设中。

用数学解码世界的“三驾马车”

有人会问:凭什么地平线能当“土壤”?

答案藏在它的三大技术支柱里。余凯的比喻很形象:这就像一场交响乐,BPU计算是一流的交响乐团,编译器是杰出的指挥,而算法则是优秀的作曲。三者协同,才能奏出智能计算的乐章。

先看BPU芯片这个“乐团”。2016年的时候,传统摩尔定律已经显露疲态,晶体管堆叠不再带来线性增长的性能红利。地平线当时就提出了“智能计算新摩尔定律”:计算的发展要靠专用架构、算法与系统的协同优化,而不是单纯依赖工艺演进。

十年后的今天,这个判断被验证了。从伯努利到黎曼,地平线BPU的性能提升了1000倍,比传统摩尔定律跑得还快。

每一代BPU架构的命名都藏着技术逻辑,本质上是一部“用数学写进架构”的编年史。最早的伯努利架构,主打概率计算,解决ADAS场景里“看见”的问题。

给每个像素标上0到1的概率,判断是不是车辆、行人,在有限制程下实现了低功耗感知。到了贝叶斯架构,聚焦高速NOA的预测需求,毕竟道路不是静止的,要靠贝叶斯推断预判车辆行人的运动轨迹。再到纳什架构,应对城区复杂的博弈场景,谁先走谁让谁,靠“纳什均衡”理论实现实时响应,这也让征程6成了最成功的一代芯片,首年出货就超百万。

现在发布的第四代黎曼架构更狠,直接瞄准了通用机器人时代。它的核心思想是“向量计算与张量计算协同”,简单说就是让芯片既有“全局视野”又懂“局部变化”。道路形态、车辆姿态这些物理量本质是向量,黎曼架构让芯片能理解这种“几何直觉”,关键算子算力直接涨10倍,高精度算子支持数量超10倍,还能让大语言模型能效提升5倍。

这意味着什么?以前要多颗芯片才能搞定的城区NOA,现在单颗征程6M就够了,成本直接砍半。

再看编译器这个“指挥”。如果说BPU是乐团,编译器就是让乐团高效演奏的指挥。地平线的编译器已经迭代到第四代,天工开物4.0把编译时间从小时级压到分钟级,模型性能还提了20%。

更关键的是它进入了“AI驱动编译”时代,能靠机器学习自我优化,相当于给技术迭代装了加速器。对车企来说,这意味着不用等半年才能升级系统,按月迭代成了可能。

最后是算法这个“乐谱”。基座模型的出现给AI带来了范式转移,从专用走向通用,还能打破信息孤岛实现模态融合。地平线的基座模型打通了汽车和机器人的场景。

汽车的感知数据能反哺机器人,让扫地机更懂避障;机器人的运动逻辑能优化自动驾驶,让车辆在复杂路况更灵活。这种跨场景协同,正是物理智能落地的关键。

这三大支柱拧成一股绳,才让“10万级智驾”从空想变现实。毕竟技术再好,不能落地都是白搭,地平线这套组合拳,刚好打在了行业“成本高、迭代慢”的痛点上。

要让车企少花90%的冤枉钱

光有技术不够,还得有让大家愿意用的玩法。地平线的商业模式进化史,简直是智驾行业的缩影,每一步都踩在了行业痛点上。

最早是征程2到征程5时代,用“芯片+算法IP授权+硬件参考设计”的模式,帮伙伴快速做ADAS功能。这时候的核心是“快速落地”,让行业先用上智能驾驶的基础功能。

到了征程6P与HSD时代,地平线亲自下场做全栈方案,相当于盖了个“样板间”,捅破了性能天花板,证明技术路线能走通。

现在发布的HSD Together算法服务模式,是更开放的一步。

把“样板间”的图纸和施工队都借给伙伴用。在这个模式里,合作伙伴负责自己擅长的:系统集成、车型适配、功能定制、硬件交付;地平线则提供全周期“算法服务”,包括数据服务、算法适配咨询,还有最核心的基座模型授权。

余凯算过一笔账:用这套模式,车企的人力投入、算力消耗、上市周期能全降90%。这对中小车企来说是救命的。

因为不是每家企业都能一年砸几十亿搞研发,也不是每家都能招到顶级AI人才。但有了地平线的成熟基座,它们就能把精力放在品牌和用户需求上,快速推出有竞争力的产品。

已经有车企尝到了甜头,星途ET5和深蓝L06搭了HSD系统,上市两周激活量就破1.2万辆,而深蓝L06才卖13万多,直接把城区智驾拉进15万以内市场。现在更狠,基于单颗征程6M的城区辅助驾驶方案要量产,10万级车也能用上城区NOA了。

余凯在大会上抛了个直击行业的问题:“占据中国市场半壁江山的10万级国民车,难道就不配拥有好用的城区辅助驾驶吗?”这个问题戳中了很多人的心声。

要知道,10万级车承载的是刚工作的年轻人、三口之家的首辆车,他们对通勤便利的需求比谁都迫切。地平线的解决方案,正是要打破这最后一道“智驾平权”的藩篱。

征程6家族的布局也能看出这套逻辑,6B/L主打主动安全,生命周期定点量超1000万;6E/M做普惠城区智驾,首年出货超百万;6H/P瞄准全场景辅助驾驶,意向车型超20款。从低到高全面覆盖,就是要让不同价位的车都能用上合适的智能技术。

从汽车到机器人的无界延伸

如果你以为地平线只盯着汽车,那就太小看它了。

余凯在大会上放了个大招:地平线已经是中国最大的消费类机器人计算平台,旗下地瓜机器人上市产品超100款,连接着超100家合作伙伴与10万余名开发者。

地瓜机器人的生态有多繁荣?

从家里的云鲸扫地机器人,到能提供情绪价值的机器狗,再到影石的全景无人机,地上跑的、天上飞的都有它的影子。更关键的是,地瓜机器人的旭日系列芯片在消费级市场已经出货超500万片,还完成了1亿美元A轮融资,被高瓴这些资本看好。

HoloBrain是“大脑”,负责空间感知和操作,能听懂通用指令并规划动作,比如让机器人“拿杯水过来”,它能自己找到杯子、规划路线、完成抓取。

这些技术不是实验室里的花架子,已经在孵化新物种了。地瓜机器人现在赋能了200多家中小创客,孵化出近百种智能机器人,从高尔夫机器人到泳池机器人,每年还在以100%的速度增长。这就是开放生态的力量:不是自己造所有东西,而是让更多人能用技术创造东西。

地平线还在培养“未来玩家”,地瓜机器人已经和500多所大中小学合作。余凯分享的两个开发者故事很打动人:一个12岁的小孩,破格进入清华AIR-地瓜机器人强化营,造出了世界上最小的平衡轮足机器人;还有位国外的高龄开发者François MOCQ,用它的套件实现了创新梦。这两个跨越年龄的故事证明,好的技术生态不该有门槛,只要有热情就能参与。

从汽车到机器人,地平线的布局逻辑很清晰:用一套技术底座打通所有物理智能场景。就像微软的系统既能装在电脑也能装在手机,这种跨场景能力才是真正的护城河。当汽车的感知技术能帮机器人更懂环境,机器人的运动逻辑能让汽车更灵活,整个生态的价值就会指数级增长。

写在最后

“让少数人的尖端,成为多数人的日常。” 余凯的这句话戳中了技术普惠的本质。

智能驾驶不该是富人的玩具,机器人也不该是实验室的展品。地平线的尝试证明,技术突破和商业成功可以不矛盾。

通过开放生态降低门槛,让车企有钱赚,让用户用得起,行业才能真正繁荣。现在10万级智驾的藩篱已经被打破,未来会不会有5万级的解决方案?谁也说不准。

但可以肯定的是,当更多企业像地平线这样放下“独食思维”,甘当“基建队”,智能时代的到来只会更快。毕竟技术的终极意义,从来不是刷新参数,而是让每个人的生活变得更好。地平线用十年证明:最好的技术,从来不是用来仰望的,而是要踩在脚下,变成日常。

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