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不造車卻對標特斯拉,地平線的三張底牌

IP屬地 中國·北京 腦極體 時間:2025-12-11 22:13:06



很多人都期待,智能汽車能成為中國在新一輪科技浪潮中的關鍵產業支點。但要真正實現這一目標,靠的不是某一家企業的單點突破,而是整個產業能否構建起一套體系化、高水平的技術生態。

回看PC時代,Wintel聯盟之所以能主導全球市場,是因為它打通了芯片與操作系統的協同。AI時代,英偉達憑借GPU+CUDA構建起難以復制的生態壁壘,而特斯拉,則通過軟硬一體、數據閉環和垂直整合,定義了智能駕駛標桿。

就像咱們平時打牌,再好的單牌,也不如對子、順子和炸彈這樣的組合出牌快,贏面大。如何打好生態協同的組合牌,已成為產業向高、向上發展的關鍵問題。

最近,地平線舉辦首屆技術生態大會,主流車企、Tier 1、機器人廠商齊聚一堂,展現出技術向高、生態同行的產業圖景。



依托獨特的生態賦能商業模式,中國智能汽車產業有望在技術上追趕甚至超越特斯拉,更能通過生態協同把智駕成本大幅降低,讓好用的智駕加速普及。而行業的底氣,就藏在三張底牌里。



在智能汽車賽道,智駕的競爭早已告別了有沒有的初級階段,進入體驗好不好、能否對標特斯拉等頂尖水平的高階比拼。

而現實中,則不乏這樣的情況:一家車企投入數十億資金,組建上千人的研發團隊自研智駕系統,依然無法達到特斯拉的水平。問題到底出在哪里?

不是企業努力不夠,是智能汽車作為比PC復雜得多的智能終端,涉及的技術鏈條更長、協同要求更高,低水平競爭甚至內卷沒有出路,必須依靠系統級創新。

正如當年Wintel能橫掃全球PC市場,核心就在于第一梯隊強強聯合的競爭力。PC廠商能夠基于英特爾的芯片和微軟的系統,打造出具有競爭力的終端產品。而智駕的高水平競爭,主要體現在幾個方面:



一是迭代速度快。智能駕駛領域的迭代速度,比當年Intel提出的Tick-Tock戰略還要殘酷,算法從“年更”到“月更”,特斯拉FSD幾周就推送一次更新,小鵬等城市NOA功能按月OTA升級,這對車企的研發速度和效率,提出了前所未有的高要求。

二是技術突破難。容易實現的、低處的創新果實早已被摘完了,現在消費者對汽車智能化的軟硬件要求越來越苛刻,想要做出差異化優勢、打動全球用戶,必須攻克更高難度的技術難關,比如端到端、L4級自動駕駛等。

三是體系優勢難以全面趕超。在全球智能駕駛競技場中,特斯拉的成功,在于它同時掌控芯片、操作系統、算法、數據、制造等關鍵環節,這種垂直整合能力是多數車企無法復制的。再加上頭部企業對人才、資本、數據的虹吸效應,形成了強者恒強的格局,單個車企或許能在某一個技術點上取得突破,但要在體驗與迭代效率上全面對標特斯拉,難度極大。



從PC時代的Wintel,到AI時代的英偉達CUDA,再到智能汽車的特斯拉模式,科技產業的發展規律逐漸明晰:生態體系協同,才能孕育出持續的競爭力

這正是地平線的價值所在。它不做整車,卻致力于打造可量產、可迭代、可泛化的高水平智駕方案,這種“不造車的特斯拉”模式,可以讓車企不必從零開始,也能擁有對標頂尖的能力。

生態賦能的高水平智駕方案,是中國智能汽車產業握住的第一張手牌。



那問題來了,智駕廠商有很多,憑什么說地平線是不造車的特斯拉?它真能幫車企跨越技術鴻溝嗎?

有必要從技術邏輯和產業邏輯兩方面來看。

從技術原理看,每一代計算平臺的性能都有局限,在性能不足時,通過軟件與硬件的深度結合、聯合優化,往往能實現系統級的效能突破,獲得相對競爭優勢。特斯拉正是這一模式的標桿實踐者,通過自主設計專用AI芯片,構建高效訓練海量自動駕駛數據的算力集群,并與端到端大模型深度協同,實現了軟硬一體的系統級優化,構成了難以逾越的技術與體驗壁壘。

從產業研發效益看,智能汽車與具身機器人同源共生,共享底層核心技術基因,在不同硬件形態與場景中各自進化,軟硬結合的技術突破可以被機器人產業復用,讓投入產出比ROI最大化。

所以,在L5級自動駕駛全面落地之前,軟硬結合,是經過產業實踐驗證、必須牢牢抓住的核心技術方向。

想實現軟硬協同,純軟件公司往往缺乏對芯片功耗、車規級可靠性的深刻認知,而純芯片企業則不懂神經網絡部署、行為預測等算法邏輯,無法提供完整的智駕解決方案,而地平線恰好彌補了行業缺口。



自2015年創立以來,地平線便堅定錨定了軟硬結合的核心路徑,成為芯片中最懂算法、算法中最懂芯片的獨特存在。余凱博士坦言,這是地平線過去十年間最關鍵的正確決策之一。

而經過十年探索,地平線為智駕技術商用,搭建起了堅實的支架:

最底層、最核心的支架,是BPU計算IP+編譯器+基礎模型的AI計算底層基礎設施。

BPU定義智能機器人時代的計算最優解,編譯器為不同BPU架構量身打造,保障算力高效釋放。基礎模型則作為通用的智能基座,提供強大的場景泛化與能力復用。三者結合,共同實現算法效率、靈活性與硬件效率的最優平衡。

此次生態大會期間,這一基礎設施再次升級。發布的第四代BPU黎曼,創新算法架構帶來四大核心優勢,算力更大、算子更全、效率更高、能效更優,賦能智能計算。第四代編譯器OpenExplorer4.0,實現了精度、效率與性能的三重躍升,再創行業新高。基礎模型方面,地平線認為,智能駕駛大模型是物理AI基座模型的開端,一個優秀的智駕大模型承載著關鍵的生態價值,地平線以更開放的商業模式,助力行業迎接挑戰,在征程6P與HSD時代,打造HSD全棧一站式“樣板間”。同時地平線還積極探索具身時代的基礎模型,發布具身智能小腦基座模型HoloMotion和大腦基座模型HoloBrain,進一步完善了AI計算底層基礎設施的核心能力。



再精妙的技術理論與基座,如果不能實現量產落地,終究只是空中樓閣。地平線為智駕技術搭建的第二層支架,便是落地能力。

技術落地層面,地平線交出了亮眼的答卷。基于BPU納什打造的征程6系列,兼顧性能體驗與量產效率,是國內唯一能滿足全階輔助智駕需求的量產方案。

其中“旗艦方案”征程6P,是專門面向城區輔助駕駛推出的性能旗艦,憑借560TOPS的超強算力和多核異構計算資源,可支持端到端VLA等輔助駕駛大模型高效落地。目前,征程6P已與國內外多家主流Tier 1及軟件生態伙伴達成合作,加速高階輔助駕駛方案的高效率、差異化開發。

城區輔助駕駛系統HSD,則被譽為“中國版FSD”,是地平線軟硬一體技術積累的集大成者,其采用一段式端到端架構,能帶來“體驗類人、用戶信任”的天花板級體驗,有望幫助中國車企追趕,甚至超越特斯拉。

但是,占據中國市場半壁江山、價格在10萬元級的國民車,難道就不配擁有好用的城區輔助駕駛嗎?



地平線把這種能力帶到了更廣闊的市場。基于單顆征程6M的城區輔助駕駛方案,讓占據中國市場半壁江山、價格在10萬元級的國民車,也擁有“類人”體驗的智駕功能。

此次大會期間,基于單顆征程6M的城區輔助駕駛方案集中發布,以業界領先的系統成本,打破了高階智駕的高價壁壘,合作伙伴們可高效實現城區智駕功能,讓曾經的高端配置變成人人可享的標配。

通過高性價比方案,加速智駕技術的規模化普及,推動智駕平權,則是地平線支撐技術發展的第三層支架。

技術的高度,最終要體現在應用的廣度上。地平線的軟硬協同技術路線,對標特斯拉的技術實力,最終通過大規模落地,成為中國智能汽車的第二張手牌。



家家點火、戶戶冒煙的分散式發展,不僅重復造輪子效率低下,天花板也有限。唯有背靠Wintel這樣的平臺型基礎設施和生態聯盟,提升整體技術水位,才能打造出世界級的產品體驗。

但車企有一個普遍顧慮,就是封閉生態下的靈魂丟失,擔心把靈魂交給別人,自己成了代工廠。破解之道,就是以清晰的邊界贏得車企信任,以徹底的開放姿態吸引產業共建。

這一點上,地平線與特斯拉的閉源技術生態不同,選擇了一條“比開放更開放”的路,不造汽車的“軀殼”,不造機器人的“身體”,專注于成為智能汽車與機器人背后共通的“AI大腦”。

就像Android沒有消滅三星等手機品牌,反而成就了整個智能手機生態,地平線也在智駕領域構建起圍繞BPU、征程、HSD的開放生態森林體系,讓不同類型的合作伙伴都能找到適配的接入路徑。



車企用腳投票的結果,印證了這一生態模式的產業接納度。目前,地平線已成為中國最大的車載智能計算平臺公司,“每三臺智能汽車,就有一臺搭載地平線”。截至2025年12月,地平線征程家族出貨量突破1000萬套,已與超40家全球車企及品牌達成超400款車型前裝量產項目定點,已有250+款量產上市車型。

生態賦能的商業模式,產業價值正逐步凸顯:

對車企來說,既能大幅降低智駕自研的技術門檻與資金投入,更能縮短產品開發周期,借助持續的OTA升級能力延長車輛生命周期價值。目前,地平線正依托征程6系列計算方案與HSD城區輔助駕駛標桿方案,攜手行業合作伙伴,共同構建基于征程6P和征程6M的城區輔助駕駛方案生態,加速高階智駕的規模化普及。

對供應鏈而言,開放生態能推動接口標準的統一,減少不同廠商間的碎片化適配成本,進而帶動國產芯片、傳感器、開發工具鏈等上下游產業共同成長。



對整個產業而言,開放生態避免了重復投入,加速了技術水位的整體抬升,有助于長期健康發展。

地平線“比開放更加開放”的產業心態,正推動智能汽車產業凝心聚力、聚沙成塔,協同共進。

這三張手牌,共同構成了中國智能汽車產業向高、向上發展的組合牌:

生態賦能的高水平方案,是產品力的體現,讓用戶愿意買單;

軟硬協同的技術路線,是產品力的根基,真正對標特斯拉這樣的頂尖水平;

更開放的商業路徑,則是產業合力的放大器,讓創新不再是孤島。

在這副組合牌中,地平線不造車、不爭C位,卻支撐起整個智駕生態的半壁江山。打好三證合一的組合牌,智能汽車產業將在第四次工業革命中,成長為一張屬于中國的王牌。



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