12月8日至9日，地平線HorizonRobotics在深圳前海國際會議中心舉辦“2025地平線技術生態大會”，大會以“向高?同行”為主題，系統展示了其在智能駕駛、計算架構、開發者生態與具身智能等領域的最新突破與戰略布局。

12月9日，地平線副總裁兼首席架構師蘇箐在“向高同行，共建智能汽車開放協同新生態”主題論壇上發表演講，分享了他在智能駕駛領域多年的實踐感悟與行業思考。

首先，蘇箐向所有深耕智能駕駛行業的AD開發團隊致以誠摯敬意。他坦言，開發智能駕駛技術絕非易事，這條道路上布滿了智力與肉體的雙重磨煉。在行業外的人看來，開車是只需一年就能熟練掌握的基本技能，但對計算機而言，這類人類與生俱來的能力反而最難攻克。物理世界是稠密連續的，智能駕駛系統必須處理所有可能出現的場景，沒有選擇的余地，這讓從業者始終面臨著巨大的壓力與挑戰。蘇箐回憶，自己早年甚至曾對自動駕駛失去希望，覺得它雖可用，但離人類司機的智能水平差距甚遠，更像一臺只會應激反應的機器。

蘇箐指出，2024年是智能駕駛發展的真正分水嶺。以FSDV12成熟為標志，智能駕駛迎來了從內在底層技術范式到外部用戶感知體驗的全面“重構”。這一重構的意義，堪比從發現核裂變釋放能量到第一顆核裂變工程化產品的實現——深度學習的潛力首次真正變為現實，徹底打破了舊有的技術邊界與想象局限。此次重構的核心，是智能駕駛技術內核完成了從rule-based（規則驅動）到data-driven（數據驅動）的關鍵一躍，本質上是深度學習領域近年來積累的全部技術功力的集中釋放與兌現，實現了從量變到質變的突破。

不過，蘇箐判斷，未來三年這類重構式變化大概率不會成為常態。他解釋，物理世界的演進遵循“理論突破引領應用突破”的規律，此次重構是將深度學習從系統的一半推廣至全流程，而要實現下一次同等規模的內核重構，必須等待AI/AGI領域的全新理論突破。目前，這一代深度學習技術已隱隱出現觸碰天花板的跡象，且尚未看到下一次理論革命的前置信號，因此未來三年行業將進入現有系統的極致優化階段。

新范式的到來，也打通了過去涇渭分明的L2與L4“兩個世界”，蘇箐由此揭示了一條清晰的AD產業發展路線：先經歷城區L2系統大規模普及的關鍵節點，再經過L3的短暫過渡，最終將迎來極低成本部署、可快速區域擴張的L4階段，屆時智能駕駛將以乘用車和Robotaxi雙形態落地。他強調，計算機工業的特性決定了核心技術突破成本極高但復制成本極低，就像自動擋的普及一樣，未來無論是10萬級還是幾十萬級的車輛，都能擁有同樣好用的智能駕駛系統。而新的技術方法論也讓車輛具備了強大的城市泛化能力，搞定一個復雜城市的適配，便大致能覆蓋全國的復雜城市，極大提升了部署效率。

在行業發展邏輯上，蘇箐認為2024、2025年之后將發生深刻轉變。過去幾年，由于城區出行性能主干上限提升遇阻，產業資源投入和競爭焦點一度橫向外溢，轉向碎片化功能的拼接。而隨著性能主干上限的進一步提升，產業將重回頂級產品縱向縱深發展軌道，推動智能駕駛從“功能拓展”回歸“能力縱深”。

他形象地比喻，過去是“種更多的樹”來填滿空間，未來則是把“同一棵樹”培育得更粗、更高、更深。這種轉變的魅力在于，系統能從人類稠密數據中自然習得各類能力——地平線的測試團隊曾發現，未專門開發過靠邊停車功能的車輛，竟能自主完成該操作，這正是數據驅動的優勢，它無需逐一疊加功能點，而是通過篩選數據“剪掉”不需要的部分，保留有用能力。

面對未來3-5年AI/AGI理論可能無全新突破的假設，蘇箐明確了地平線的三大核心行動方向：一是堅持ScalingLaw（規模定律），推動每代AD產品實現10倍算力提升，支撐10倍參數規模的系統進化；二是以統一的底層技術范式，重投入城區L2與L4兩大關鍵節點，實現技術協同反哺；三是持續強化工程體系與組織能力建設，他強調，HSD的實踐已證明，強大的工程能力和組織能力是應對技術變化、實現技術落地的“工業母機”。

蘇箐也坦誠分享了當前的壓力與焦慮：新范式雖帶來突破，但仍有諸多難題待解，公司內部已開始討論“遇到水坑該如何應對”“與卡車錯車時該等還是繞”這類接近人類司機判斷標準的復雜場景，這些問題極其棘手，且每一輪實驗都可能耗費巨額成本卻未必成功。但他同時表示，做自動駕駛的本質目的，是打造能替代人類司機的機器，這也是所有從業者20年堅守的意義。

最后，蘇箐給出了明確的發展目標：未來兩到三年，HSD城區輔助駕駛系統的體驗將實現質的飛躍；未來幾年，期望能把達到L4級別安全標準的車輛，以用戶熟悉的價格、在用戶無感的情況下送到消費者手中。“雖然很難，但這是我們所有人辛苦20年做AD技術的意義所在。”