高阶智驾拐点已至, 将成“新自动挡” | 智车星球
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“高阶智能辅助驾驶的拐点已经到来。”
在上周的2025年中国汽车论坛上，地平线总裁陈黎明重申了这一观点，当一项技术在创新过程中，处于 10% 到 20% 阶段是关键节点，要么迎来拐点快速增长，要么坠入创新鸿沟走向消亡。
“中高阶智能驾驶也是迎来了一个拐点，后续也会快速地增长。”
地平线副总裁吕鹏也在另一场论坛发言，随着其城区辅助驾驶Horizon SuperDrive方案量产上车，地平线将全面进入高阶智能辅助驾驶的战场。
单纯「卷配置」的时代结束了
陈黎明说的拐点，来自于几个判断：
城区 NOA 或者高速 NOA 功能已经下探到了 15 万以下，车企还在推动“智驾平权”，进一步推进智驾的普及。
消费者购车的时候，智能化已经成为TOP 2的因素之一。
城区NOA成为新一轮竞赛标配，但也精准地暴露了系统的性能短板：要么“怂”得不敢并线，要么“莽”得需要接管。
这背后早已不是单纯的传感器、或者算法的问题，而是结构性瓶颈：泛化能力差、系统上限低、成本高、落地性差。
地平线给出的路径十分明确，在算法层面，地平线跟研究机构合作研发了一套最新的算法， Vision Mamba，从效率和计算资源上都解决了之前 BEV 和 Transformer 带来的问题。
同时，地平线推出了Senna多模态大模型架构，首次把VLM（视觉语言模型）引入驾驶决策链路，从而提升了整个系统的理解能力。比如能对交警的交通指挥、路牌的信息，以及对潮汐车道的理解和识别，具备了很多人类的知识和常识判断以及推理能力。
算力层面，地平线征程6系列旗舰芯片征程6P具备560 TOPS的算力，将CPU、BPU、GPU和MCU四芯合一，进一步降低了系统部署成本。
今天智驾行业的竞争，不再是单纯的堆硬件、卷算力，而是靠系统是否具备像人一样的常识、判断力和稳定性。
这也决定了未来的竞争，将不仅仅是讲一个模型架构，而是能不能把这套算法模型变成一个可量产、可部署的工程系统。
这不仅考验算法、算力与模型协同的设计能力，也倒逼整个系统的部署路径回到“现实主义”轨道：一切炫技能力，如果不能最终在一辆10万级车型上落地上路，都只是PPT里的期望值。
地平线在大会上介绍，其城区辅助驾驶Horizon SuperDrive方案，可脱离高精地图，仅依赖摄像头+毫米波雷达，就可实现城市道路的拟人驾驶。
以智车星球年初在上海的试乘体验来看，确实给了我们全新的产品体验。今年HSD方案就将量产上车，地平线城区辅助驾驶真正交卷和接受考验的时刻，即将到来。
智驾重构，从芯片开始
和友商相比，地平线城区辅助驾驶最底层的竞争力，就在征程6P芯片。
它是目前少数能在70亿参数级别大模型上支撑端到端+VLM协同架构的国产芯片，在CPU、GPU、BPU、MCU四核融合下，能实现更高效的部署路径。
更关键的是，它精准落在了“算力甜点位”之上——既能承载大模型真实落地所需的系统复杂度，又不会因为功耗、成本、集成难度而挡在量产门外。
吕鹏认为，智驾的算力需求每年都有一个“性价比峰值”，今年这个峰值落在100-200TOPS（征程6M正处在区间，上市后快速实现近百万出货），而随着模型升级与城区功能普及，明年下半年开始，500TOPS 以上算力将成为主流，而这正是征程6P等产品瞄准的方向。
今年，征程6P将率先落地于奇瑞星途星纪元E05车型上。
与此同时，地平线也在重新定义数据体系的价值边界。在算法结构日益复杂的当下，Vision Mamba、Senna等模型提升了系统泛化能力，但随之而来的，长尾问题成了性能提升的最大瓶颈。不是数据越多越好，而是数据越准越值钱。
地平线提出的“世界模型+强化学习”框架，正是为了减少对真实道路中不可控样本的依赖——通过虚拟环境中的自学、自测、自优化机制，提前处理那些少见却高风险的极端场景。
无论是底层芯片的重构，还是模型架构的提升，地平线最终只想回答一个朴素但真实的问题：智能驾驶，能不能像当年的自动挡一样，真正成为用户信任的基础设施？
吕鹏给出的判断是，当城市辅助驾驶从一个个的炫技场景展示，转向“全天候、全场景”的拟人表现后，它将成为“汽车的新自动挡”。
落地一点看，能不能在城市交通高峰时段稳定通勤、在无图城市实现顺滑导航、在复杂交互下保持常识判断，这些将是系统将面对的真实考题。
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