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对话地平线吕鹏:智能驾驶的 「中国答案」是什么?

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语言:中文 更新:2025-09-28 23:01 等级:
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对话地平线吕鹏:智能驾驶的 「中国答案」是什么?2024更新

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> 厂商新闻《对话地平线吕鹏:智能驾驶的 「中国答案」是什么?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-09-29 01:26

    • 编辑:CN



    采访 / 崔大宝

    来源 / 节点财经

    过去几年,我们见证了电动化和智能化对汽车工业的改造。不过,两者有很大区别,电动化聚焦于动力形式的改变,并未触及汽车核心形态与功能逻辑的重构。

    相比较,随着AI技术的突破,智能驾驶技术将成为变革的关键核心。它不仅改变汽车的驾驶模式,更有望重塑汽车在人们生活中的定位。地平线创始人余凯认为,未来10年我们会看到非常快速的产品和技术能力的升级。

    余凯对未来 10 年的乐观预判,并非停留在行业畅想 ,地平线早已将“加速技术落地”纳入行动,早在 2024 年发布城区 NOA 系统 HSD 后,仅一年便推动其迭代升级。9 月 22 日至 25 日,北京举办的“HSD 先锋体验日”,正是这场技术落地的集中呈现,发布会围绕地平线在刚面市的高阶辅助驾驶方案Horizon SuperDrive,这是地平线新推出的城区辅助驾驶系统,对标特斯拉FSD,将首发搭载在奇瑞星途品牌的汽车上。



    地平线副总裁、战略部&智驾产品规划与市场部负责人吕鹏

    具体来看,“一段式端到端+强化学习”的领先架构是此次HSD升级的最大亮点,凭借该技术,HSD大幅提升了辅助驾驶的安全性、高效性和舒适性。此外,通过引入强化学习机制,HSD系统的场景理解与推理能力大大增强。

    “传统的两段式端到端会导致响应延迟增加、信息传递损失、横纵向不协调等难题。而地平线HSD打造真正的一段式端到端,有很强的防御性驾驶能力,和专业司机开得非常像,推动辅助驾驶迎来拟人化体验拐点。”地平线副总裁、战略部&智驾产品规划与市场部负责人吕鹏表示。

    HSD 的技术突破,只是地平线迈向“无人驾驶”长期目标的一步。从更长远的产业布局来看,地平线已明确了通往 2030 年的路线图:余凯提出,未来 3 年(即 2028 年)要实现“脱手开”的专业司机水平,2030 年达到顶级车手能力,2035 年进一步超越最优秀人类驾驶员。这一规划并非空想,而是建立在当前技术迭代的逻辑之上。

    吕鹏认为,长期来看,智驾会进入 “iPhone 时刻”,行业会高度收敛,消费者不会接受 “不好用的智驾”,只有技术、迭代、口碑都领先的玩家能存活,就像 4G 时代高通占据主导地位一样。所以最终谁能赢,要看谁能在 “标配化” 到来前,把产品力和规模化能力做到极致。

    市场数据印证了地平线的行业地位:据高工智能汽车监测,在中国自主品牌乘用车智驾计算方案市场中,地平线以 33.97% 的份额稳居第一,相当于每 3 辆自主品牌智驾车中,就有 1 辆采用其方案。与此同时,截至 2025 年 8 月,地平线征程家族芯片量产出货已突破 1000 万套,合作版图覆盖全球超 40 家车企及品牌,其中包括中国前十大车企。

    与此同时,地平线自研智能辅助驾驶系统 HSD 也将在今年四季度量产交付。此外,HSD已与全球多家汽车品牌超10款车型达成合作意向。未来3-5年,HSD计划实现千万量产目标,让更多用户享受到安全、舒适、高效的全场景辅助驾驶体验。

    那么地平线HSD在技术路线上有哪些特别之处,未来智能驾驶行业将驶向何方?以下是《节点财经》等对话地平线副总裁,战略部&智驾产品规划与市场部负责人吕鹏内容经整理如下:

    01 智能化是汽车行业的未来



    问:电动化与智能化对汽车产业的影响有何不同?

    吕鹏:电动化主要改变了汽车的动力形式,推动了产业在能源供给、动力系统等方面的升级;而智能化会深刻改变汽车的形态,其中智能驾驶技术的突破是核心,最终有望让汽车成为 “第三空间”,释放人们在行驶过程中的精力。

    问:城区辅助驾驶经历了哪三个阶段?各阶段有何特点?

    吕鹏:第一、规则阶段:通过 AI 模型算法感知物体、识别检测框,再针对检测物体编写大量规则生成行车轨迹。该阶段在高速场景表现尚可,但在城区复杂场景下效果差,且需庞大团队维护,还易出现 “翘翘板问题”(某场景规则优化影响其他场景)。

    第二、混合系统阶段:将规则写的规控算法改为模型,与感知模型形成两段式拼接。但底层驾驶能力无大突破,行业多关注停车场自动找出口等技术点,未本质提升系统的自动驾驶能力,且两段式系统存在信息传递损失等问题。

    第三、稠密模态系统阶段:开发范式依赖更多数据、更大模型、更好算力支撑以提升性能,核心是学习老司机的驾驶行为。该阶段的系统无 “开城” 概念,可在任意区域行驶,能与人类驾驶行为对齐,同时兼顾物理安全与心理安全。

    问:目前智能驾驶与真正的自动驾驶之间还存在哪些差距?

    吕鹏:当前智能驾驶仅做到模仿老司机的行为,是走向自动驾驶的重要基础,但仍需解决多方面的理解与推理问题。

    比如,场景判断难题,无法准确判断前方车辆是死车还是排队车,在某些场景下无法自主脱困,也难以识别 “被困” 状态;非标准场景适应差:面对全球大量非标准交通场景,系统会像人类一样犹豫,无法顺畅应对。

    02 中国版FSD的技术路线是什么?



    问:HSD 的核心技术路线是纯视觉吗?为什么还会兼容激光雷达?

    吕鹏:是的,地平线自身对于激光雷达并不排斥。但HSD 的开发范式是纯视觉路线,目前大家体验的版本就是纯视觉系统。从技术研发逻辑出发,我们希望先 “丢掉激光雷达这个拐杖”,倒逼团队把纯视觉技术的性能上限拉到足够高 —— 如果早期依赖激光雷达,研发人员容易满足于七八分的成果,难以突破技术瓶颈,只有聚焦纯视觉,才有可能未来解决 100% 的驾驶场景问题。但基于客户的需求,我们会兼容激光雷达,部分车企认为搭载激光雷达增加技术溢价的同时实现安全冗余。简单来说,车企需要激光雷达,我们就提供带激光雷达的方案;车企不需要,纯视觉方案也能稳定工作。

    问:HSD 和特斯拉 FSD 在控车逻辑上有哪些共同特点?能解决哪些传统系统的痛点?

    吕鹏:两者共同特点是控车行为高度贴近人类驾驶习惯,能解决传统系统的 “尴尬延时问题”,例如:

    在 “内部路进入公开道路需过人行道” 场景中,传统系统可能出现 “感知到行人减速→行人见车减速准备走→系统延迟后加速再急刹” 的尴尬循环;而 HSD 和 FSD 经过大量路测,可避免此类情况,控车动作连贯自然。

    问:“防御性驾驶” 是 HSD 和 FSD 的重要共性,具体体现在哪些场景?能带来什么价值?

    吕鹏:两者的防御性驾驶主要体现在 “提前识别风险并主动减速”,覆盖多种高频风险场景:

    盲区场景:遇到路口盲区、高速旁半挂卡车盲区、“鬼探头” 风险区域(如遮挡物后方)时,会主动减速,而非保持原速冲过,避免驾驶员因 “未知盲区” 产生恐慌。

    这种防御性驾驶的核心价值是构建 “心理安心感”,避免因系统 “只保物理安全、不顾心理预期” 导致驾驶员忍不住接管,大幅提升系统的可信赖度。

    问:特斯拉 FSD 进入国内后,最大的弊端是什么?HSD 作为本土系统如何规避这一问题?

    吕鹏:特斯拉 FSD 在国内的最大弊端是无法使用国内数据训练,导致其虽具备 “老司机的驾驶能力”,却 “不熟悉中国交通环境”,典型问题包括:对宽非机动车道识别有误:对非标红灯识别不足。

    HSD 作为本土自动驾驶系统,依托国内海量交通场景数据训练,可最大程度规避上述 “环境不适应” 问题,对国内非机动车道、非标信号灯等特殊交通元素的识别和判断更精准。

    问:地平线的智能驾驶系统采用了哪些核心技术?如何实现优势?

    吕鹏:完整的端到端技术:直接输出横纵向联合规划的轨迹,模仿老司机的直觉驾驶行为,实现 95% 日常驾驶场景下的轻松通行,保证行驶丝滑度与类人性,构建心理安全。

    强化学习技术:弥补端到端技术在罕见场景的不足,提升系统的理解、推理能力以及对稀疏场景的判别、思考能力,应对 5% 需要思考决策的复杂场景(如识别风险、判断路况)。

    两者结合,让系统同时具备直觉驾驶与推理决策能力,架构简洁(传感器、图像和导航作为输入,直接输出交通轨迹),且性能优异。

    问:端到端系统相比传统混合架构系统有何优势?

    吕鹏:驾驶体验更优:能模仿老司机驾驶行为,行驶动作丝滑,无频繁点刹、重刹,可避免让驾驶员慌张,也能符合其他交通参与者的预期,减少因动作异常引发的矛盾。

    系统架构更简洁:采用统一模型,以数据驱动实现,无需复杂的多模块拼接,降低了系统复杂度。

    信息传递更完整:避免了传统两段式系统(感知模型 + 规则 / 规控模型)中间信息传递的损失,能保留类似人类驾驶时的高维感知。

    具备防御性驾驶能力:大幅缩短系统延时,通过连续多帧图像数据学习生成轨迹,能提前识别风险并进行防御性驾驶动作,规避 95% 以上的安全问题。

    03 开放与合作,技术才是硬道理



    问:很多车企都在自研智驾,地平线如何界定和车企的关系?怎么平衡开放与融合?

    吕鹏:地平线一直保持灵活开放的态度,核心是 “不与车企争主导权,按需提供支持”:如果车企有自研能力,我们可以卖芯片支撑其自研;如果车企自研有困难,我们的完整解决方案能帮它快速落地智驾功能。我们很清楚自己的定位 —— 做好专业供应商,而不是和车企竞争 “车圈苹果”。因为智驾需要 “资源饱和攻击”:地平线每年投入大几十亿,只聚焦这一件事,团队所有人每天都在琢磨智驾技术;但车企要操心渠道、营销、造型等太多业务,实际投在智驾上的资金和精力有限,很难像我们这样聚焦。所以我们坚信,能做 “车圈苹果” 的车企是少数,我们就把供应商的角色做透。

    问:为什么说 “车圈苹果” 很难做成?核心门槛是什么?

    吕鹏:核心门槛在于基因、资源聚焦度和主战场经验这三点:第一基因,智驾是 AI 驱动,顶尖 AI 人才更愿意加入 “AI 基因纯粹” 的公司,多数车企缺乏吸引这类人才的企业文化;第二是资源,智驾需要大团队全情投入,但车企资源要分给多业务,智驾只能占一小部分,难以支撑技术突破;第三是经验,能同时具备 “软件基因 + 百万级量产能力 + 主流市场验证” 的车企极少,很多车企连第一曲线(传统造车)都没扎稳,很难做好智驾这个第二曲线。

    问:现在智驾体验差距越来越小,90 分和91 分之间微小的差距,地平线怎么吸引更多车企订单?

    吕鹏:我们不纠结短期的分数差异,核心靠 “迭代速度 + 产品力本质突破”。

    首先是迭代效率,我们有 10 年软硬结合的积累,能实现 “芯片设计、软件算法、硬件开发并行推进”—— 传统模式下,车企拿到新芯片到上车要 1 年多,我们在芯片流片前就完成硬件设计,芯片落地后能快速上车验证,把开发周期从 “以年为单位” 缩到 “以小时为单位”。

    其次是产品定位,我们不只为车企做 “有智驾功能” 的产品,而是聚焦 “消费者日常愿意用”—— 比如让用户上车 5-10 分钟就觉得 “这个系统比我开得好”,解决传统智驾 “仅解决有无、没解决好用” 的痛点。而且现在智驾才处于 20% 的发展阶段,市场格局远没定,未来比拼的是长期的迭代速度、组织能力和资金投入,我们的聚焦模式能在长期竞争中拉开差距。

    问:地平线有出海或和国际车企合作的计划吗?当前面临哪些机遇和挑战?

    吕鹏:短期我们会优先聚焦中国市场的智驾落地。因为海外消费者对智驾的需求比国内滞后 3-5 年,而且国际车企的规划周期太长(1-2 年),很容易出现 “量产即落后” 的问题。我们的芯片从量产到上车很快,但国际车企的流程会拖慢节奏。不过长期来看,中国是智驾 “最好的健身房”,只要我们在国内把产品打磨到领先水平,未来出海是水到渠成的事。现在我们已经在支持中国车企出海,积累了海外市场的经验,等海外智驾需求爆发时,我们的技术和快速迭代能力,能解决国际车企 “规划周期长、技术易落后” 的痛点,合作自然会落地。

    问:地平线如何看待 L4 级自动驾驶?和哈啰出行合作后,还会拓展更多类似合作吗?

    吕鹏:首先,我们认为 L4 不能直接 “一步到位”,必须建立在规模化 L2 + 量产的基础上,这和特斯拉的路线一致。Waymo 早期直接攻坚 L4,但多年来仅能在五六个城市运营,无法规模化,而 L2 + 的规模化能通过数据驱动快速迭代技术。当前 L2 + 到 L4 还需解决 “安全指标提升 3-4 个数量级” 等问题,但如果保持每年 10 倍速的迭代速度,3-5 年内可能看到 L4 落地的关键突破。其次,和哈啰出行的合作只是开始,未来会拓展更多类似合作。如今特斯拉路线让行业看到 “L2 + 规模化反哺 Robotaxi” 的可行性,过去 Robotaxi 几百辆车就已是上限,现在依托 L2 + 的技术和数据积累,能推动 Robotaxi 真正走向规模化,所以我们会联合更多出行平台等合作伙伴,加速这一进程。

    04 智能驾驶行业未来驶向何方?



    问:为什么判断未来 10 年智能驾驶会有快速的产品和技术升级?未来智能驾驶技术迭代的核心方向是什么?

    吕鹏:未来智能驾驶技术迭代将围绕 AI 范式展开,核心方向包括:持续推进端到端模型的优化;不断增加算力支撑;扩大数据规模并提升数据利用效率;增大模型参数量以提升性能;优化基础设施以提高开发效率;统一传感器平台,借助 Scaling Law 等方式发挥数据规模优势,实现系统快速迭代,目标是每年让系统性能提升 10 倍,逐步缩小与真正自动驾驶的差距。

    问:未来行业竞争格局会怎么变?

    吕鹏:长期来看,当智驾进入 “iPhone 时刻”(类似 4G 替代 3G),行业会高度收敛。比如 3G 时代,智驾是 “选配”,90 分和 70 分的产品都能存活;但到了 “智驾成为标配” 的阶段(像 4G 成为手机刚需),消费者不会接受 “不好用的智驾”,这时只有技术、迭代、口碑都领先的玩家能存活,就像 4G 时代高通占据主导地位一样。所以最终谁能赢,要看谁能在 “标配化” 到来前,把产品力和规模化能力做到极致。

    05 体验与安全为王,地平线的产品哲学是什么?

    问:地平线在智能驾驶产品开发上遵循怎样的安全哲学和理念?

    吕鹏:安全哲学:不仅保障用户物理安全(将用户从 A 点安全运到 B 点),更注重心理安全,让用户在乘坐过程中不慌张、有安心感,避免因系统行驶动作异常引发用户恐慌。

    产品理念:以用户体验为核心,让系统真正 “好用”,吸引用户日常使用;重视老司机式的防御性驾驶,通过提前规避风险场景,减少进入危险场景的概率(比在危险场景中处理更重要);构建全生命周期安全保障,依托千万台系统出货量积累的主观评测和版本回灌验证系统,结合多年在芯片质量、安全、流程等方面的认证,以及 AI 算法开发验证,确保系统在全生命周期内的安全稳定。

    更新内容

    一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。

    二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

    三、修复已知bug;优化用户体验

    四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据

    五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

    七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;

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