本报记者 刘钊
7月11日，2025中国汽车论坛在上海嘉定举行，北京地平线信息技术有限公司（以下简称“地平线”）总裁陈黎明出席大会主论坛并发表主旨演讲，深入剖析智能驾驶行业趋势，分享地平线在技术创新与产业合作上的最新成果。
组委会供图
陈黎明指出，从创新曲线来看，当技术渗透率处于10%至20%区间时，将面临关键拐点——要么快速增长，要么坠入创新鸿沟。他认为，中高阶智能驾驶正迎来这一拐点，未来增长态势明确，这一判断基于三大支撑：其一，智能驾驶是我国智能网联新能源汽车战略的核心组成，从国家层面的“十四五”规划到工信部具体部署，均为其发展指明方向，有望延续电动化“变道超车”的势头，推动中国汽车产业从制造向智造升级；其二，行业推动下，城区NOA、高速NOA功能已从30万元以上高端车型下探至15万元以下，今年一季度车企的“智驾平权”行动进一步加速技术普及、成本下降与性能提升，让更多消费者触手可及；其三，消费者需求强劲，麦肯锡调研显示，智能化已成为选购新能源汽车的TOP2因素，在高端车型选择中，智能驾驶与智能座舱更是核心考量，终端市场的拉动效应显著。
不过，智能驾驶当前仍面临挑战。陈黎明分析，高速NOA已进入“好用”阶段，但城区NOA尚处“可用”水平，距离用户期待仍有差距：一方面，系统在复杂场景中易出现“太怂”或“太莽”的极端表现，处理hard case能力不足；另一方面，使用范围（ODD）受限、泛化能力弱，且成本居高不下。要突破这些瓶颈，需同时实现系统性能的Scale Up（提升处理复杂场景能力）与应用场景的ScaleOut（拓展适用环境范围），而这离不开算法、算力、数据与工程能力的协同支撑。
围绕这四大核心领域，陈黎明详解了地平线的技术突破。在算法层面，视觉感知技术历经三代演进：传统视觉算法采用后融合，存在多视角协同短板；BEV算法通过前融合解决该问题，但建模能力与特征稳定性不足；当前主流的BEV+Transformer借助注意力机制优化了上述问题，却因二次方计算复杂度导致资源消耗过高。为此，地平线研发的Vision Mamba算法实现关键突破，作为业内首个兼具线性复杂度与全局感受视野的视觉基础模型，其通过双向状态空间模型与适配视觉数据的位置编码，在图像分类、目标检测等任务上超越现有最优模型，计算速度提升2.8倍，GPU内存占用减少87%，相关论文跻身2024年全球最具影响力AI论文前三。
软件架构方面，地平线从规则驱动、神经网络驱动，演进至融合端到端模型与VLM（视觉语言模型）的Senna多模态大模型架构。该架构将传感器与地图信息输入双模型，由VLM向端到端模型传递高维决策信息，最终实现车辆控制。实测显示，其平均规划位移误差降低40%以上，平均碰撞率下降45%，在泛化性、可解释性及语言理解能力上显著提升，甚至能精准识别交警手势、潮汐车道等复杂场景。
算力支撑上，地平线推出征程6系列芯片，以家族化布局覆盖低、中、高阶智能驾驶需求。其中，旗舰款征程6P集成CPU、BPU、GPU和MCU四芯合一，在超越函数、浮点运算与存储器管理上实现创新，原生支持Transformer的性能领先行业，且有效降低系统部署成本。目前，征程6E、6M、6H、6P已完成流片，6M实现前装量产，6P将于今年在奇瑞车型首发；系列芯片已获20余个品牌定点合作，将赋能100多款智能车型，彰显强大的市场认可度。
数据与工程能力是技术落地的保障。针对智能驾驶模型训练中的长尾问题（海量数据需求与特殊场景稀缺的矛盾），地平线提出“强化学习+世界模型”方案，通过世界模型模拟物理环境，让模型自主学习优化，高效解决边缘场景问题。工程化方面，地平线是全球首家获 ISO8800道路车辆 AI 安全认证的企业，同时通过 ISO 26262 ASIL D 功能安全、ISO/SAE21434网络安全等多项认证，ASPICE Level 2认证更获国际顶级企业认可，为百万规模量产筑牢质量根基。目前，地平线已累计出800万套方案，助力200多款车型上市，积累超百亿公里行驶数据，售后ppm维持在个位数。
基于上述技术积累，地平线推出城区辅助驾驶系统Horizon SuperDrive，采用端到端模型加“安全护栏”机制，依赖11摄像头+1毫米波雷达（激光雷达可选）+12超声波雷达的配置，无须高精地图即可实现全场景智能驾驶。在上海静安区的测试中，HSD展现出处理复杂环岛、潮汐车道、突发横穿车辆等场景的能力，驾驶体验高度拟人，该系统将于今年量产。
在演讲最后，陈黎明表示，智能驾驶的未来将走向硬件集成（分布式架构向中央计算平台演进）与软件统一（形成AI Agent），地平线愿与产业链伙伴携手，打造人人爱用的智能驾驶产品，推动行业向高而行，兑现技术革新的用户价值。
（编辑 何成浩）
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