高阶智驾不再是豪车特权？地平线要把城区 NOA 打到 10 万元级

前言：

高阶城区智驾是不是只能由“豪车车主”独享？物理世界的 AI 基座模型会不会像大语言模型一样出现“寡头收敛”？在自动驾驶、机器人和开发者生态的多重赛道上，一家中国公司是否有机会成为那个“底座级玩家”？

从“向高而行”到“向高同行”，地平线试图给出自己的答案。

2025 年 12 月 8 日，深圳前海。在“向高·同行——2025 地平线技术生态大会”上，地平线创始人兼 CEO 余凯，用一场信息量极大的主题演讲，把这家自动驾驶点点taptap安卓公司的最新进展摊开在行业面前：

基于征程 6P 的 HSD（Horizon SuperDrive）完成量产上市，两周内激活 1.2 万辆；基于单征程 6M 的城区辅助驾驶方案将杀入 10 万元级国民车；第四代 BPU “黎曼架构”和征程 7 家族首次对外亮相技术轮廓；具身智能“小脑 / 大脑”基座模型 HoloMotion、HoloBrain 正式发布；以及更激进的开放合作模式——HSD Together。

“过去五年，我们的征程系列点点taptap安卓已量产超过一千万颗……未来三到五年要推出一千万套 HSD 高等级城区辅助驾驶方案。”在演讲中，余凯把这个目标进一步说得更明确：地平线希望与合作伙伴一起，实现“千万辆搭载 HSD 的车型量产”，其中“至少七八成会通过‘点点taptap安卓赋能 + Horizon Together HSD 算法服务’的模式”落地。

HSD 量产：从 ADAS 到城区 NOA 的“破茧时刻”

对地平线来说，2025 年 11 月 18 日是一个被反复提起的时间节点。那一天，基于征程 6P 的 HSD 正式量产上市。

余凯将 HSD 称为“一个 baby，可以说破茧而出”，并表示这次量产“也标志着地平线上了一个重要的牌桌，我们从 ADAS 走向 L2+ 高速 NOA，现在终于登堂入室，也成为城区辅助驾驶、城区 NOA 玩家”。

如果把时间往前拨，地平线的故事要从征程 2 和征程 3 时代说起：

创业之初，地平线团队“之前从来没有搞过点点taptap安卓”，一群做软件算法的人跨到了点点taptap安卓设计领域；公司在 28nm 工艺上做出征程 2，切入 ADAS smart camera 方案；2021 年 5 月，基于征程 3 的高速 NOA 在理想 ONE 上量产，当年理想 ONE 成为爆款车型。

在理想 ONE 取得成功的同时，地平线内部已经意识到，高速 NOA 不会是终点。行业趋势必然是从高速场景走向城区场景，从局部场景走向全场景，从 L2+ 向 L3/L4 演进，对应的是更大算力和更复杂的算法栈。基于这种判断，征程 6 系列提前立项：

2024 年，征程 6 全系列发布；同年 4 月，地平线发布 Horizon SuperDrive HSD，实现“全场景 NOA、城区 NOA”，其中征程 6P 的算力达到 560 TOPS；2025 年 11 月，HSD 正式量产，并在长安与奇瑞的两款车型上首发搭载。

在余凯看来，量产数字是检验技术的第一道关。

“从 11 月 18 日开始……这两款产品在两周内，HSD Horizon SuperDrive 的激活数目已经达到了 12000 辆！而且大家要知道，这都是已经交付给用户的车辆，在交付的过程中，真实订单规模可想而知是一个更大的数字。”

在华强北早高峰、临时施工路段、窄道通行等真实城区场景中，深蓝 L06 与星途 ET5 的实车演示，成为这次大会上被反复播放的片段：车辆在拥挤路口掉头、绕行临停卸货车、与摩托车“博弈”，甚至在被出租车“逼到死角”的情况下，从极小空档绕行而出——这些都不是工程样车，而是已经交付用户的量产车的实录。

对于这样的系统，余凯给出的比喻是“新时代的更加高级版的自动挡”。在手动挡时代，驾驶者需要不断配合离合、油门和刹车；自动挡改变了驾驶生活。余凯认为，“这样的新的技术就像新时代的自动挡一样”。不同的是，这一代“自动挡”的背后，是点点taptap安卓、底层软件、上层算法、传感器、整车控制与整车设计的深度集成，是成千上万中国工程师共同完成的系统工程。

把城区智驾打到 10 万级：从“愤怒”出发的 HSD Together

在演讲的中段，余凯用一组简单的价格带数据，为行业抛出了一个直观的问题：

20 万元以上车型约占乘用车出货量的 30%；13 万元以下车型约占 50%；13 万~20 万元之间约占 20%，这一区间被视作中国老百姓的“主流消费区间”。

目前，高阶城区智驾的方案主要覆盖 20 万元以上价位，这一段市场主要由英伟达、华为等生态提供整体解决方案。换句话说，“在 2024 年或者之前，可能只有豪车或者高端车的用户，才能够去享受类似城区 NOA 这样的科技产品”。

随着深蓝 L06 和奇瑞星途 ET5 上市，这种格局开始出现变化。两款车型把“最好用的城区辅助驾驶”拉到了 13 万、15 万价位，“可以说往 10 万区间更加靠近，实现了进一步普惠”。

真正触动余凯的是一个追问：“我们的主流人群、中国最广泛的车主、中国大地上面生活的每天在烟火气中穿行的老百姓，难道他们就配不上最好用的城区辅助驾驶吗？”

在他看来，很多创新的驱动力来自向往，也来自愤怒。“我觉得地平线跟合作伙伴一定有这个责任。”

地平线把这一责任具体化为两个方向：

继续通过 HSD 样板间下沉价格带：在 13 万~15 万级车型上，把高阶城区 NOA 做到“好用、爱用”，形成清晰可见的标杆体验；

用单颗征程 6M 打开 10 万元级市场：“我们跟一批合作伙伴一起，基本上已经 100% 地基于单征程 6M 能够实现非常好用、非常丝滑的城区辅助驾驶。”

“我们一定要把最好用的城区辅助驾驶杀到十万元级的国民车型。”

在合作模式上，地平线为此提出了新的 HSD Together 模式。

在点点taptap安卓交付层面，地平线仍然提供两种合作路径：

一条是经典模式：基于点点taptap安卓、工具链和参考设计，与博世、卓驭、轻舟等合作伙伴一起推出城区辅助驾驶方案；

另一条是新增的“算法服务模式”：与电装、大众合资公司 CARIZON、HCT 等合作，地平线在这一模式下提供基座模型授权、算法调参与工程咨询服务，以及结合海量数据的云平台能力，由车企及 Tier1 完成系统集成、车前开发、传感器适配与差异化功能设计。

“前面是有一匹好马，包括必要的工具、软件、算法、IP 嵌给你。”余凯认为，在新模式下，“我们需要去扶客户上马，有可能还要牵着马走一程，甚至跟你一起不断地并肩同行”。

在这套合作模式中，地平线希望帮助车企在三类关键资源上明显降本增效：

在人力方面，顶尖算法人才极其稀缺，“Meta 小扎同学愿意斥资一亿美金吸引一个工程师”，很多车厂虽然投入巨大，但仍很难组建足够强的算法团队；

在算力和训练成本方面，高阶模型训练动辄数十亿元投入，且结果“具有偶发性、间歇性、稀疏性、非连续性、突变性”，未必随着投入线性提升；

在时间维度上，行业迭代速度已经以“月”为单位推进，车型上市节奏“慢一步，就有可能是无可挽回的损失”。

基于这三点现实约束，地平线给出的目标是：在人力综合成本、算力成本和时间成本上，都希望能帮助合作伙伴做到“90% 级”的改善幅度。

新摩尔定律与 BPU 家族：从伯努利到“黎曼架构”

从点点taptap安卓设计的视角看，地平线走的并不是一条单纯“堆工艺节点”的路线。

自 2016 年起，地平线提出了面向智能计算时代的新“摩尔定律”：优化目标不再只是 TOPS，而是在单位功耗下可处理多少帧数据（FPS），即“在每单位功耗的情况下的 FPS”。

围绕这一目标，地平线持续演进 BPU 架构：

第一代伯努利架构：聚焦目标检测和感知计算，当时制程工艺并不先进，因此在功耗优化上投入了大量精力，这一代架构支撑了征程 2、征程 3，主要服务于高速 ADAS 和高速 NOA；

第二代贝叶斯架构：在“检测”之外加入“预测”，对未来 5 秒交通参与者的轨迹进行推演，这是征程 5 的基础，“从感知到预测”；

第三代纳什架构：面向城区 NOA 更加复杂的交互式决策。余凯以司机和行人在马路边“通过眼神对视的一瞬间就达成默契”为例，说明城区智驾场景中的博弈特征。地平线受博弈论奠基人约翰·纳什的启发，将新一代架构命名为纳什。基于这一架构的征程 6，从发布开始就“打破了我们自己的量产速度纪录”，量产交付第一年出货量超过百万颗；

第四代黎曼架构：瞄准更长期的目标，指向通用机器人计算。

在解释“黎曼架构”的命名时，余凯回到了自己的学术背景。他曾长期研究非欧几里得空间和非线性流形理论，在他看来，“深度学习的目的就是逼近这个世界的真相，建模这样一个流形”。黎曼作为“第一个在非欧几里得空间中建立非线性流形理论的先驱”，因此成为第四代 BPU 的命名来源。

在具体指标上，征程 7 家族将搭载黎曼架构，面向 Transformer 等大模型做系统级优化：对典型 CNN 任务而言，相比初代伯努利架构，“每秒帧数处理能力提升超过 1000 倍”；对当前最广泛使用的 Transformer 模型，黎曼架构相较地平线内部的基线实现了“150 倍的性能提升”；新一代架构将支持更多种类的算子以及更高精度的算子，增强 Tensor 和 Vector 双路径计算能力，全面支持浮点计算；通过全新 Tensor 加速引擎配合新工艺，实现能效提升约 5 倍。

在行业对标层面，余凯给出了一个清晰参照：到征程 6P 这一代，“基本上性能规模、算力水平赶上了特斯拉当前主流的配置，就是它的 AI4”；而征程 7 则要“跟特斯拉下一代 AI5 同步推出，并且在性能、在各个方面的表现都会很精彩”。

编译器是“指挥家”：OpenExplorer 把时延压到 160ms

如果说 BPU 是一个一流的交响乐团，那么在余凯的比喻中，编译器就是负责调度整个乐队的“指挥”。

地平线自研的编译器 OpenExplorer（“天工开物”），在三代迭代基础上，已经形成“自动优化 + 高性能算子库”的双擎架构。新一代 4.0 将进一步在精度、效率和性能上叠加改进：

在 HSD 量产项目中，地平线将从传感器信号输入到控制指令输出的整体计算时延，从行业常见的 300 多毫秒优化到了 160 毫秒；通过指令并行、算子融合等编译优化手段，OpenExplorer 尽可能减少算力单元的空闲时间，让硬件资源的利用更加紧凑；在模型支持方面，OpenExplorer 面向 VLM、VLA、LLM 等不同类型的模型提供统一且高效的工具链。

在优化方法上，地平线已经开始在编译器中引入强化学习和蒙特卡洛树搜索，希望“用 AI 优化 AI 编译器”。地平线的目标，是把编译时间从“小时级”缩短到“分钟级”，同时在此基础上再获得 20% 以上的性能提升。

在余凯看来，这是一套“非常复杂的离散优化系统”，传统基于连续可导函数的优化理论很难直接套用，因此必须采用新的方法论。

从数字 AI 到物理 AI：产品逻辑从“洞见人”到“逼近真相”

在谈到大模型和具身智能时，余凯给出了一个鲜明的对比：

在互联网时代，无论是搜索、推荐还是广告，本质上都是通过大量用户行为数据“学习用户喜好”，最好的 AI 系统是“逼近人”，“从来没有说超过人”；

在人工智能时代，许多新产品的逻辑则有所不同。以 AlphaZero 为例，它已经在围棋上“远超任何人类历史上有史以来最优秀的棋手”，数学推理系统的目标也不是逼近某个博士生，而是“逼近整个理性世界、逻辑思考的终极”。

因此在他看来，“人工智能时代的产品逻辑不是洞见人间烟火，是逼近世界的真相”。

日常的道路与交通场景，看上去“纷繁复杂、杂乱无章、数据非常高维”。余凯认为，如果世界真是如此混乱，“我们是没有办法预测、没有办法去建模型、没有办法去打造这样一个自动驾驶的系统”。在他的理解里，真正的世界必然蕴含着某种非线性的低维结构，也就是“流形”。

在数字世界，大语言模型和多模态模型已经初具雏形，OpenAI、DeepSeek、通义千问等产品不断涌现。但在物理世界，余凯认为“现在好像还没有一个让大家信服的物理基座模型”。

因此，地平线选择把重心放到物理世界的基座模型上：

在这种模型中，输入不再是语言符号序列，而是由摄像头视频、激光雷达、超声波、车身状态等构成的高维传感器序列；

输出则是一系列车辆控制指令序列；

HSD 被地平线视为通往未来机器人时代、构建物理 AI 基座模型的重要起点。

在多个场合，余凯都表达过一个“看似暴论”的观点：“如果做不好自动驾驶，恐怕就无法在机器人时代占据一席之地。”

机器人与开发者：HoloMotion / HoloBrain 与“地瓜生态”

在智能汽车之外，地平线这几年在机器人领域也铺开了完整布局。

本次大会上，地平线正式发布了两大具身智能基座模型：

HoloMotion：面向运动控制的“机器人小脑”基座模型，在 S100、S600 平台上运行 Transformer + MoE 架构，“支持单个策略，能做出任意动作，并且能够支持任意指令、任意地形”，最高可在 50Hz 高帧率下实现长时序丝滑运动。该模型在开源一个月内便在 GitHub 上获得 230 多颗 Star，下载和使用来自斯坦福、清华、微软、Google、Meta 等机构；

HoloBrain：面向复杂操作的“机器人大脑”基座模型，地平线不仅开放了模型本身，还开放了训练框架和部署的“完整配方”。该模型已经在 CVPR 的真机赛中，从百余支队伍中脱颖而出，展现出整理桌面、长程调酒、折叠衣服、折纸盒等一系列高难度任务的能力。

在谈到具身智能的未来时，余凯认为当前仍处在较早阶段：

在模型架构上，短期仍将重点优化 VLA 与动作建模；从长期看，行业需要在真正的 World Model（世界模型）之上做自我博弈和强化学习；真正的世界模型不仅是视觉几何，还要覆盖摩擦力、动力学、材料、天气、风阻等物理属性；在训练范式上，机器人应该从“纯数据驱动学习”走向“终身学习”，做到即使被放到陌生环境中，也能自己摸索出如何应对和生存。

依托子公司“地瓜机器人”，地平线已经与超过 100 家上下游合作伙伴推出了 100 多款消费级智能产品：扫地机、割草机、泳池清洁机器人、网球陪练机器人等，其中既有石头科技、科沃斯、云鲸等国内品牌，也包括瑞典富世华等海外客户。

在具身机器人方面，“现在行业里面基本上你耳熟能详的那些具身机器人的公司，基本上都是我们的客户和合作伙伴”。仅在 2025 年，地平线就已经与傅立叶、加速进化等厂商合作推出多款具身机器人产品。

围绕这些产品，地平线构建起了一个开发者生态。“地瓜”已经吸引了超过 10 万名开发者，分布在 20 多个国家，从高校一路延伸到中学、小学。目前合作院校超过 500 所。地平线还在全球范围内授予“布道师”“星推官”等称号，让开发者成为平台的大使。

一些细节，折射出这一生态的真实形态：

在日本，一位小酒馆老板白天经营酒馆，阁楼里则摆着他基于 RDK X3 开发的移动机器人。“在这样的小酒馆里，他们有的不仅仅是酒，更多的是开发者对于机器人的梦想。”

在清华 AIR–地瓜机器人具身强化营中，一位 12 岁的小朋友作为破格录取的最小学员，带领两位来自清华、北大的研究生开发出自平衡机械臂，并在 Hackathon 比赛中获奖；

在欧洲，一位 70 多岁的法国开发者，长期活跃在 RDK 生态中，持续组织开发者活动、写书、经营博客，把自己的经验分享给更多欧洲开发者。

在技术层面，地平线机器人实验室过去两年已在 CVPR、AAAI、IROS、NeurIPS 等国际顶级会议上发表了 20 多篇论文。

“生态是骨子里的信仰”：从“向高而行”到“向高同行”

纵观整场演讲，“生态”一词贯穿始终。

余凯把 PC 时代的“Wintel 联盟”，以及智能手机时代“苹果 + Android + ARM + 高通”的组合，视为成功的生态型玩家范式——这些公司都是各自时代“生态基础设施的奠基者”。

地平线从取名那一天起，就选择了 Robotics 时代的横向平台路线。“我们叫 Horizon Robotics，就是想做 Robotics 时代的 Horizontal Platform。”

从早期产品发布会上的“征程与共、一路同行”“全维利他”，到 2024 年 4 月 HSD 发布会提出“地平线是有生态信仰的技术赋能企业，我们倡导开放共赢、全维利他”，再到这次大会把主题从“向高而行”升级为“向高同行”，这条主线始终延续：

“向高而行”，代表的是挑战技术上限、树立性能标杆；

“向高同行”，则强调把技术变成行业的共同能力底座，赋能更多企业和用户，“加速每家企业、每个用户进入智能汽车和通用机器人时代”。

“生态是地平线骨子里的信仰。”余凯用现代汉语中“生态”——草木生长的样子，来形容他心目中理想的产业状态：在一个特定区域内，动物、植物、土壤、空气、气候、地貌相互作用，形成一个“Bubble of life”。如果智能汽车与机器人行业也能形成这样的生态，“就一定会孕育新的物种，催生新的创新，让每个老百姓的生活，不仅是出行，都能更加安全、更加美好”。

向远方：从冥王星“新视野号”到千万辆 HSD

在演讲接近尾声时，余凯讲了一个他本人非常喜欢的小巧合：

2015 年 7 月 14 日，美国 NASA 的“新视野号”（New Horizons）宇宙探测飞船飞越冥王星，第一次从人类制造的飞行器视角触及太阳系边界；

同一天，地平线在北京中关村正式注册成立。

地平线的公司英文名中有 “Horizon”，飞船叫 New Horizons，他笑称这是另一个层面的“同名”。

不管是不是巧合，这十年里，地平线从征程 2 的 28nm 点点taptap安卓，一路走到征程 6、走到 HSD 量产、走到机器人基座模型。征程 3 达到百万出货用了 36 个月，征程 5 用了 24 个月，征程 6 用了 12 个月——技术底座和生态的扩张速度，都在不断加快。

“我们其实并不太在意企业一时的成败，我们一直望向的是远方——那就是我们的使命：赋能智能汽车和无处不在的机器人，与合作伙伴一起，推动人类生活更安全、更美好。”

在余凯看来，2025 年对地平线而言又是一个“里程碑式的一年”，“很辛苦，但过得不赖”——因为“我们一直在前行的道路上践行理念和理想，就是不断让少数人的尖端科技，成为多数人的日常”。

这，也是“向高同行”四个字更具体的注脚。