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      不造車不造機器人,地平線到底圖什么?

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      說到智能駕駛時,人們總繞不開一個怪圈:好像只有掏20萬以上買車的人,才有資格享受城區NOA的便利。

      但你有沒有想過,占據中國車市半壁江山的10萬級國民車,承載的是更多家庭的出行需求。這些車主每天同樣要面對早晚高峰的擁堵,同樣需要在窄巷里小心翼翼會車,他們難道就不配擁有能減輕通勤壓力的智能駕駛?

      地平線前不久那場技術生態大會,或許給出了打破這種“智駕階級論”的答案。

      就在整個行業都在糾結“技術先突破還是規模先起來”時,地平線創始人余凱拋出了一個更根本的思路:不做單個企業的“技術供應商”,要做整個行業的“基建隊”。從“向高而行”到“向高同行”的轉身,藏著智能技術真正落地的密碼。

      技術的終極價值,從來不是刷新參數榜單,而是讓普通人用得上。

      十年選擇,探索未知從來不是孤軍奮戰

      2015年7月14日有兩件事值得記一筆:“新視野號(New Horizons)”探測器飛掠冥王星,把人類的視線拉向太陽系邊緣;地平線在北京中關村正式注冊成立,名字里同樣帶著“Horizon”(地平線)。

      這巧合像個隱喻,探索未知從來不是孤軍奮戰。



      余凱在演講里說,地平線走了十年才想明白:技術突破不該是孤芳自賞的標桿,得變成能養活整個行業的生態。這話聽著有點虛,但放在行業里一對照就很實在。

      回顧計算平臺的演進史,每個時代都有“基建狂魔”。

      PC時代靠微軟系統+Intel芯片,移動互聯網時代靠Arm架構+Android系統。沒有哪家公司能單靠自己撐起一個時代,都是靠開放的生態把蛋糕做大。現在我們站在從數字智能邁向物理智能的拐點,智能汽車只是開端,更廣闊的通用機器人浪潮即將到來。

      地平線的選擇很明確,不做“本體”,既不造車,也不做機器人品牌,要當“機器人時代的Wintel”。

      這意味著它要甘居產業基座,把自己變成“土壤”而不是“大樹”。允許合作伙伴在上面開花結果,甚至競爭對手都能來用它的技術。



      這種“全維利他”的生態信仰,不是喊口號,而是有數據佐證:征程6芯片出貨百萬只用了12個月,比征程3快了整整兩年;從征程2到征程6,五年時間累計出貨量就突破1000萬套。

      為什么要堅持開放?

      余凱的答案很直白:物理智能的世界太大了,汽車、機器人、無人機……靠一家公司造不完所有東西。就像當年Intel不造電腦,微軟不做手機,卻定義了整個時代。地平線要做的,就是用開放生態把技術門檻拉低,讓更多企業能參與到智能時代的建設中。

      用數學解碼世界的“三駕馬車”

      有人會問:憑什么地平線能當“土壤”?

      答案藏在它的三大技術支柱里。余凱的比喻很形象:這就像一場交響樂,BPU計算是一流的交響樂團,編譯器是杰出的指揮,而算法則是優秀的作曲。三者協同,才能奏出智能計算的樂章。



      先看BPU芯片這個“樂團”。2016年的時候,傳統摩爾定律已經顯露疲態,晶體管堆疊不再帶來線性增長的性能紅利。地平線當時就提出了“智能計算新摩爾定律”:計算的發展要靠專用架構、算法與系統的協同優化,而不是單純依賴工藝演進。

      十年后的今天,這個判斷被驗證了。從伯努利到黎曼,地平線BPU的性能提升了1000倍,比傳統摩爾定律跑得還快。

      每一代BPU架構的命名都藏著技術邏輯,本質上是一部“用數學寫進架構”的編年史。最早的伯努利架構,主打概率計算,解決ADAS場景里“看見”的問題。

      給每個像素標上0到1的概率,判斷是不是車輛、行人,在有限制程下實現了低功耗感知。到了貝葉斯架構,聚焦高速NOA的預測需求,畢竟道路不是靜止的,要靠貝葉斯推斷預判車輛行人的運動軌跡。再到納什架構,應對城區復雜的博弈場景,誰先走誰讓誰,靠“納什均衡”理論實現實時響應,這也讓征程6成了最成功的一代芯片,首年出貨就超百萬。

      現在發布的第四代黎曼架構更狠,直接瞄準了通用機器人時代。它的核心思想是“向量計算與張量計算協同”,簡單說就是讓芯片既有“全局視野”又懂“局部變化”。道路形態、車輛姿態這些物理量本質是向量,黎曼架構讓芯片能理解這種“幾何直覺”,關鍵算子算力直接漲10倍,高精度算子支持數量超10倍,還能讓大語言模型能效提升5倍。



      這意味著什么?以前要多顆芯片才能搞定的城區NOA,現在單顆征程6M就夠了,成本直接砍半。

      再看編譯器這個“指揮”。如果說BPU是樂團,編譯器就是讓樂團高效演奏的指揮。地平線的編譯器已經迭代到第四代,天工開物4.0把編譯時間從小時級壓到分鐘級,模型性能還提了20%。



      更關鍵的是它進入了“AI驅動編譯”時代,能靠機器學習自我優化,相當于給技術迭代裝了加速器。對車企來說,這意味著不用等半年才能升級系統,按月迭代成了可能。

      最后是算法這個“樂譜”。基座模型的出現給AI帶來了范式轉移,從專用走向通用,還能打破信息孤島實現模態融合。地平線的基座模型打通了汽車和機器人的場景。

      汽車的感知數據能反哺機器人,讓掃地機更懂避障;機器人的運動邏輯能優化自動駕駛,讓車輛在復雜路況更靈活。這種跨場景協同,正是物理智能落地的關鍵。

      這三大支柱擰成一股繩,才讓“10萬級智駕”從空想變現實。畢竟技術再好,不能落地都是白搭,地平線這套組合拳,剛好打在了行業“成本高、迭代慢”的痛點上。

      要讓車企少花90%的冤枉錢

      光有技術不夠,還得有讓大家愿意用的玩法。地平線的商業模式進化史,簡直是智駕行業的縮影,每一步都踩在了行業痛點上。



      最早是征程2到征程5時代,用“芯片+算法IP授權+硬件參考設計”的模式,幫伙伴快速做ADAS功能。這時候的核心是“快速落地”,讓行業先用上智能駕駛的基礎功能。

      到了征程6P與HSD時代,地平線親自下場做全棧方案,相當于蓋了個“樣板間”,捅破了性能天花板,證明技術路線能走通。

      現在發布的HSD Together算法服務模式,是更開放的一步。

      把“樣板間”的圖紙和施工隊都借給伙伴用。在這個模式里,合作伙伴負責自己擅長的:系統集成、車型適配、功能定制、硬件交付;地平線則提供全周期“算法服務”,包括數據服務、算法適配咨詢,還有最核心的基座模型授權。

      余凱算過一筆賬:用這套模式,車企的人力投入、算力消耗、上市周期能全降90%。這對中小車企來說是救命的。

      因為不是每家企業都能一年砸幾十億搞研發,也不是每家都能招到頂級AI人才。但有了地平線的成熟基座,它們就能把精力放在品牌和用戶需求上,快速推出有競爭力的產品。

      已經有車企嘗到了甜頭,星途ET5和深藍L06搭了HSD系統,上市兩周激活量就破1.2萬輛,而深藍L06才賣13萬多,直接把城區智駕拉進15萬以內市場。現在更狠,基于單顆征程6M的城區輔助駕駛方案要量產,10萬級車也能用上城區NOA了。

      余凱在大會上拋了個直擊行業的問題:“占據中國市場半壁江山的10萬級國民車,難道就不配擁有好用的城區輔助駕駛嗎?”這個問題戳中了很多人的心聲。

      要知道,10萬級車承載的是剛工作的年輕人、三口之家的首輛車,他們對通勤便利的需求比誰都迫切。地平線的解決方案,正是要打破這最后一道“智駕平權”的藩籬。

      征程6家族的布局也能看出這套邏輯,6B/L主打主動安全,生命周期定點量超1000萬;6E/M做普惠城區智駕,首年出貨超百萬;6H/P瞄準全場景輔助駕駛,意向車型超20款。從低到高全面覆蓋,就是要讓不同價位的車都能用上合適的智能技術。

      從汽車到機器人的無界延伸

      如果你以為地平線只盯著汽車,那就太小看它了。

      余凱在大會上放了個大招:地平線已經是中國最大的消費類機器人計算平臺,旗下地瓜機器人上市產品超100款,連接著超100家合作伙伴與10萬余名開發者。



      地瓜機器人的生態有多繁榮?

      從家里的云鯨掃地機器人,到能提供情緒價值的機器狗,再到影石的全景無人機,地上跑的、天上飛的都有它的影子。更關鍵的是,地瓜機器人的旭日系列芯片在消費級市場已經出貨超500萬片,還完成了1億美元A輪融資,被高瓴這些資本看好。

      這次大會發布的兩大開源模型,更是給機器人智能提了級。HoloMotion是“小腦”,管運動智能,讓機器人“學會像人一樣行動”,單個模型就能支撐多地形復雜運動控制。以前掃地機卡沙發底、機器狗爬不上樓梯的問題,可能很快就成歷史。



      HoloBrain是“大腦”,負責空間感知和操作,能聽懂通用指令并規劃動作,比如讓機器人“拿杯水過來”,它能自己找到杯子、規劃路線、完成抓取。

      這些技術不是實驗室里的花架子,已經在孵化新物種了。地瓜機器人現在賦能了200多家中小創客,孵化出近百種智能機器人,從高爾夫參數圖片)機器人到泳池機器人,每年還在以100%的速度增長。這就是開放生態的力量:不是自己造所有東西,而是讓更多人能用技術創造東西。

      地平線還在培養“未來玩家”,地瓜機器人已經和500多所大中小學合作。余凱分享的兩個開發者故事很打動人:一個12歲的小孩,破格進入清華AIR-地瓜機器人強化營,造出了世界上最小的平衡輪足機器人;還有位國外的高齡開發者Fran?ois MOCQ,用它的套件實現了創新夢。這兩個跨越年齡的故事證明,好的技術生態不該有門檻,只要有熱情就能參與。

      從汽車到機器人,地平線的布局邏輯很清晰:用一套技術底座打通所有物理智能場景。就像微軟的系統既能裝在電腦也能裝在手機,這種跨場景能力才是真正的護城河。當汽車的感知技術能幫機器人更懂環境,機器人的運動邏輯能讓汽車更靈活,整個生態的價值就會指數級增長。

      “讓少數人的尖端,成為多數人的日常。” 余凱的這句話戳中了技術普惠的本質。

      智能駕駛不該是富人的玩具,機器人也不該是實驗室的展品。地平線的嘗試證明,技術突破和商業成功可以不矛盾。

      通過開放生態降低門檻,讓車企有錢賺,讓用戶用得起,行業才能真正繁榮。現在10萬級智駕的藩籬已經被打破,未來會不會有5萬級的解決方案?誰也說不準。

      但可以肯定的是,當更多企業像地平線這樣放下“獨食思維”,甘當“基建隊”,智能時代的到來只會更快。畢竟技術的終極意義,從來不是刷新參數,而是讓每個人的生活變得更好。地平線用十年證明:最好的技術,從來不是用來仰望的,而是要踩在腳下,變成日常。

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