比较出名的配资平台地平线创始人兼CEO余凯：高阶智驾不再高高在上，正在飞入寻常百姓家

12月8日比较出名的配资平台，在智能驾驶从“能用”的商业化突破迈向“好用”的规模化普及这一关键阶段，以“向高同行”为主题的2025首届地平线技术生态大会（Horizon Together 2025）于深圳应势召开。在开放生态的共识引力下，大会汇聚全球产业链决策层的重量级阵容，地平线众多生态合作伙伴与主流车企、全球Tier-1供应商、机器人品牌及行业专家济济一堂。各方聚焦智能汽车与智能机器人产业向上发展议题，共商生态合作新路径，也使大会成为业界研判趋势、凝聚共识的策源地。

在大会现场，地平线创始人兼CEO 余凯阐述了公司以自动驾驶为基点，构建物理AI基座的战略愿景，强调通过HSD（Horizon SuperDrive）全场景NOA技术推动智能驾驶普惠化。余凯展示了地平线征程6系列芯片及HSD的落地成果，与长安、奇瑞合作车型两周内激活量达12000辆，验证了技术落地能力。

此外，余凯还提出“生态信仰”，通过芯片架构、编译器、基座模型的全栈优化，结合开放算法服务模式（HSD Together），赋能合作伙伴降低90%人力与算力成本，加速高阶智驾向13万级车型渗透。同时，地平线正式发布智能开源的、面向机器人的小脑基座模型HoloMotion，和基于具身智能大脑的基座模型HoloBrain，推动智能汽车与机器人技术共融发展。

以下为余凯的现场演讲正文内容：

余凯：大家早上好！欢迎各位朋友、各位嘉宾来到温暖和煦的深圳前海参加地平线技术生态大会，“向高·同行”Horizon Together。

在两天时间里面，我们邀请了很多行业专家、合作伙伴、行业技术大咖在这里分享前沿技术的进展，但更重要的是分享他们的思考。我们希望在这两天的时间里面，大家能够互相碰撞出思考的火花，能够碰撞出前进的方向，能够让我们的产业、我们的全人类能够更加快速地进展到智能驾驶的美好未来，甚至进展到一个无处不在的机器人计算的未来。

说到地平线，我们在过去十年的创业历程中，回顾我们从第一天开始，我们的每一代产品，其实在当时的自身条件下，我们都在挑战能力的极限，都在挑战看似不可能的目标，比如说一开始地平线的创业团队，其实都是一帮搞软件算法的，但是我们也不知道怎么回事去干芯片了，实际上我们之前从来没有搞过芯片。我们在征程2芯片去做ADAS，那时候去挑战行业巨头，比如说Mobileye，也是看似不可能。

如果我们把时间拨回到2021年，那时候在一年之前，我们的征程2 ADAS，一个smart camera的solution刚刚实现量产。在2021年5月份，基于征程3芯片的高速NOA，在理想ONE实现量产，那一年我们很幸运，理想ONE当时也是爆款产品。

但是我们那时候已经意识到，其实行业不会止步于此，一定不断向前演进，一定会从城区NOA走到全场景NOA，也会走向L3、L4更加高等级的自动驾驶，需要更大算力的芯片，需要更加前沿先进的人工智能的算法。所以那时候地平线马不停蹄，已经开始规划征程 6 这一代芯片，去挑战算力的极限；同时我们要构建这样的软件团队，即便在复杂的城区、哪怕是乡村场景里，也能实现高等级的辅助驾驶，乃至未来走向 L3、L4。

所以我们到2024年发布了全新一代征程6系列的芯片，今年4月份发布了Horizon SuperDrive HSD，全场景NOA、城区NOA，以及到目前为止最大算力的征程6P芯片，征程6P算力达到了560T的规模。今天我们也很骄傲，从一开始蹒跚学步，一步一步去挑战自己的不可能，走到今天我们已经推出在全世界范围内属于最大算力的自动驾驶的芯片。

把软件跟硬件整合在一起，加上传感器，跟整车的集成，去实现一个量产级的城区的NOA，其实这里面我们的团队跟我们的合作伙伴、客户在一起，历尽了万水千山。

时间线又拨到了2025年11月份，我们终于完成了地平线发展历史上的一个重大里程碑，这里应该有音乐！（2025年11月18日起，地平线HSD正式完成量产上市）

它像我们的一个baby，可以说破茧而出。它也标志着地平线上了一个重要的牌桌，我们从ADAS走向L2+高速NOA，现在终于登堂入室，也成为城区辅助驾驶、城区NOA玩家。我们非常幸运，从11月18日开始，跟我们的两家合作伙伴，长安和奇瑞，推出了两款智能汽车产品，在产品一上市，我们从媒体、从用户其实获得了正面反馈。我们讲一个热销车型，我们在媒体里面会看到小订的数目、大订的数目，但是可能云里雾里的也不那么直接。但作为这个产品的重要参与者，我们在后台能看到，这两款产品在两周内，HSD Horizon SuperDrive 的激活数目已经达到了12000辆！仅仅是两周内。而且大家要知道，这都是已经交付给用户的车辆，在交付的过程中，真实订单规模可想而知是一个更大的数字。

所以我觉得，地平线跟合作伙伴长安、奇瑞，在过去六到七个月里，经历了无数的艰辛、挑战和不可能。大家想想，从我们真正拿到 J6P 芯片，到双方跟客户敲定订单、启动项目，一共用了多久？七到八个月。一颗从未量产的芯片，一套从来没有量产过的软件栈，我虽然不知道确切的行业对比数据，但估摸着这在全世界范围内，都算是量产速度的纪录！

话不多说，下面我跟大家分享一些实际表现 —— 这不是测试车、不是开发工程样车，是量产车的真实表现。我们先看深蓝 L06，体验场景在深圳。

华强北的早高峰，人车如织，经常有卸货车辆占据道路，骑行人穿行。这是掉头，大家看，掉头非常丝滑。前面的考验来了，是临时施工路段，对向连续来车，我们怎么办？非常丝滑，提前预判。这里就是华强北，能看到临时卸货车，车辆轻松绕行，对面还有摩托车。这是窄道通行的场景。

我们再来看一下星途ET5。

也是非常繁忙的一个路段、时段，中间也跟无数的交通参与者博弈。需要精准地去认道、选道。有时候觉得我打个比方，像这样高阶的城区智能辅助驾驶，实际上就是新时代的更加高级版的自动挡。大家回顾一下，从以前手动挡，我不知道在座有多少朋友以前开过手动挡的车，要配合离合器、油门、刹车，至少我是做不到的，后来自动挡真的是改变人们的驾驶生活，我觉得这样的新的技术就像新时代的自动挡一样！

此处值得有一些掌声！因为在这里面集成的是咱们最先进的科技，但这些科技无论是芯片的设计、底软、硬件的制造、上层的软件、传感器、整车的集成，包括非常具有现代感的车型的设计，其实都是中国年轻的工程师们一起辛勤努力的结果。所以真的值得为他们鼓掌！

下面我想分享一些非常生动的片段。推动整个行业进步，不仅仅是我们这些从事技术和产品的人，还离不开我们非常可爱的媒体朋友们。他们有的是博客博主，有的是个人媒体，对自动驾驶、对先进科技产品充满热情，每天都在试用各种各样的智能辅助驾驶产品、新能源汽车产品。我们来看看他们的分享。

他们真的对测试体验产品充满热情，把车开到了很多我都无法想象的地方。我生活在北京，也穿梭于北京、上海，恐怕我自己都没有这样的经历

让车自己找到路口出去，如果在这边等就很聪明了，我们看看怎么样。对面是奥迪，那我们先让它，毕竟是豪车嘛。

他们还把车开去了太行山，太行山的山路全是 180 度的回转。对面的车让了我们，这两辆车之间其实有一个博弈。大家注意，这些车通常不会停在原地，而是保持缓慢前行、蠕行的状态，非常拟人，很像人类司机的思考。比如这种情况，它并没有真正停下，而是在不断运动中寻找前进的路径。

看我们的深蓝L06，这个情况下反向让道，腾出一个空间，再找前面的空档完成左转，中间还跟摩托车有博弈。

这个视频是当时我在车上，我们要前行，这时候过来一辆出租车，又来一辆，再来一辆，把我们逼到死角了。我们以为车要放弃了，结果它找准一个非常小、很窄的空档，这样绕行过去了。

此处应该有掌声！

以前大家可能直觉上会认为，（这样的高阶智能辅助驾驶功能）是豪车的专属，可是我们这次把它打到13万、15万这样的量级，我觉得这就是我们每天这么辛苦为之奋斗的理想，就是让尖端的技术不是一直高高在上、高处不胜寒，而是真正飞入寻常百姓家，让每一个用户、每一个老百姓都能用得上最前沿的科技。

在这里我想跟大家分享一个小故事，在2015年7月14日，十年前，在那天其实我们人类也跨越了一个里程碑，就是美国NASA的新视野号（New Horizons）宇宙探测飞船，它第一次越过冥王星，大家都知道冥王星意味着太阳系的边界，这是人类设计的飞行器第一次探索到最远的边界。

若干年以后，我才知道这么一个巧合，在2015年7月14日，地平线在北京中关村正式注册成立，这个名字也很巧合，因为我们公司叫Horizon Robotics。不管怎么样，我们自己也是这样一个精神，不断去探索科技的边界，不断地去把不可能变成可能，把高高在上的技术变成寻常百姓的日常。所以我们一直不断向高而行：从征程 2 时代，完全是软件背景的团队去干芯片，第一颗芯片是 28 纳米；到征程 3，开始做高速 NOA，包括征程 5；在此基础上，2021 年我们再一次踏上探索之旅，向高而行，拓展大算力芯片和高阶智驾的边界。

这样不断向高而行的过程，它是我们的终极目的吗？我觉得真正技术的价值一定要普惠。这也是为什么今天我们大会的主题，从 “向高而行” 走向 “向高同行”—— 从突破上限、树立标杆，到赋能行业、普惠大众。我们要致力于加速每家企业、每个用户进入智能汽车和通用机器人时代。

地平线在十年前取名叫Horizon Robotics，我们就是预见到这样无处不在的机器人的未来，我们要致力于加速这个过程。这也是为什么我们邀请朋友们、伙伴们、嘉宾们来到今天的现场 —— 这是地平线第一届技术生态大会，我们叫它 Horizon Together。一家企业也许可以走得很快，但整个生态能够更加生机勃勃，才能走得更健康、更长远！

所以地平线底层，我们有一个生态的信仰。那什么是生态？可以听、可以看，能感受到那种生机勃勃。现代汉语里 “生态”，其实就是草木生长的样子。科学诠释生态系统，它是一个充满生机的整体：在特定区域和范围内，有动物、植物、丰富的物种，有土壤、空气，跟当地的气候、地貌相互作用，共同构成了整个生态 ——Bubble of life。如果我们行业能形成一个健康、充满生机的生态，就一定会孕育新的物种，催生新的创新，产生更多奇思妙想，让世界变得更美好，让每个老百姓的生活，不仅是出行，都能更加安全、更加美好。

大家回想一下，过去真正推动科技进步的，尤其是在计算行业里，真正成功、伟大的科技企业，都是生态的玩家。个人电脑时代，微软跟 Intel 建立的底层底座，上面催发出无限的办公、个人、家庭应用；智能手机时代，苹果、安卓、ARM、高通，催生了一个让我们每个人今天在口袋里就能享用的、丰富精彩的移动应用世界。

今天，我感觉我们进入了一个更激动人心的时代 —— 由智能汽车引领的，通向未来无处不在的机器人时代。已经有一些玩家开始扮演生态基础设施奠基者的角色，包括大家都知道的英伟达黄教主，还有埃隆・马斯克。特斯拉最近也修改了它的 Master Plan，前 20 年左右的 Master Plan 是要把整个全人类带到alternative energy、Renewable energy，可是它最近已经全面转向智能驾驶和机器人。

当然，我觉得地平线属于原生，或者是骨子里面就相信这件事情，所以我们叫Horizon Robotics，就是想做Robotics时代的Horizontal Platform。

在我们的公司名字里面，其实已经蕴含着我们要做一个底层的Platform的决心。生态是地平线骨子里的信仰，我们从第一代的产品发布会，那时候还没有形成车规级的产品，到征程2、征程3，到征程5的发布会上面，我们提出了 “征程与共、一路同行”、“全维利他”。

今年 4 月的 HSD 发布会上，我们也继续提倡：地平线是有生态信仰的技术赋能企业，我们倡导开放共赢、全维利他。

那么构建一个这样的技术生态需要什么？它不能是一个wish list，必须有底层的支撑。我认为作为一个技术型公司，首先它需要一个滋养生态的基础技术底座。那么地平线是怎么做的？我们在做什么？

其实我们一直以来都是一个非典型芯片企业，我们是一个有着非常浓的软件基因的芯片企业，或者是走向生态型解决方案赋能型企业。我们2016 年的时候，这在行业里是具有前瞻性、引领性的，我们当时就提出了智能计算时代的新摩尔定律。那时候我们意识到，靠着不断提升晶体管密度，未来可能难以为继。

大家想想看，机器人时代我们可能面临的挑战是什么？人形机器人可能像我这样的身高、大小，大概率长得比我帅。它要带一个多大的电池包？恐怕比现在智能汽车的电池包还要小吧。这个机器人给你服务、给你倒咖啡的时候，如果你听见它的风扇嗡嗡转，是不是非常恼人？你也不太容易像今天的智能汽车这样，给它做一个水冷系统。但你还希望它能做这么多活儿，我们面临的挑战其实比想象中更严峻。用传统思维不可能到达未来，惯性不可能创造无限繁荣的未来生态，所以一定要有不一样的思考。

所以我们当时去拆解真实的人工智能时代要追求的优化目标，不是TOPS，而是在每单位功耗的情况下的FPS，全称Frames Per Second——也就是在单位功耗的情况下面，能有效地处理多少数据量，把这个目标定下来以后，我们把它拆解开就有三个因子。

第一个因子，是我们从事芯片设计，去不断优化的目标，就是我们在单位的功耗下面，我们不断地去优化它的整个硬件计算效率，就是它的硬件算力、它的TOPS，每秒多少万亿次的计算。

第二个因子也很重要，你提供了这样的硬件资源，但是你能真正有效利用多少呢？这个问题很关键，因为到今天为止，市面上我们看到绝大多数处理器在运行现实的任务的时候，可能某一个部分在玩命地转，但其他的部分其实阻塞，基本上就在空转。所以能不能充分、有效地利用我们能够好不容易获得的硬件资源是至关重要的。

第三个因子也非常重要，我们有这么多的硬件资源，又有效地利用了这么多，可是如果是运行在一个不怎么样的算法，整个这个系统的performance也是不够的。所以算法要义在于，在单位的计算资源情况下面，能够有效地process，计算多少FPS，现在更时髦的词是多少Tokens。基本上这个 idea 就是，我们要通过软件、硬件的协同，通过芯片架构设计、编译器、操作系统、工具链以及整个算法的设计，去完成这样一个整体目标。

我想打一个形象的比喻，要达成我们追求的这样一个目标，就像是一个硅基世界宏大的交响乐。我们可以把地平线的神经网络处理器BPU，比作一个一流的交响乐团，这里面有丰富的算子，每个算子都非常厉害，但怎么样把它们组合在一起，完成一个整体的软件计算，这里面需要杰出的指挥，指挥就是一个乐团的灵魂，他怎么样把一个非常美妙的乐曲给拆解成每一个算子互相配合的行为，最后呈现出无与伦比的艺术作品。

最后就是算法，大家已经知道，算法其实就是优秀的作曲。但今天行业里面对算法已经有一个更清晰的认知了，这个算法其实我们最主要谈的是Foundation model，我们会看到行业会慢慢走向收敛。比如数字世界的人工智能去代替白领工作，那样的Foundation Model，可能是DeepSeek、可能是OpenAI最近的GenAI，同样它可能有物理世界的Foundations Model，有可能是地平线的HSD，也有可能是其他的Foundation Model。但总之来讲，面向这样一个世界的未来，恐怕会涌现出一些Foundation Model在各自领域里面各自精彩，但每个领域恐怕不会太多。整个硬件架构的设计和编译器的设计，未来可能会越来越收敛。

我们看一下地平线BPU在过去为了构建这样一个AI计算的超一流的交响乐队，我们做了什么事情？

我们第一代芯片设计是围绕着感知计算，主要是围绕目标物体的检测，那时候它的制程并不是那么先进，所以我们要花更多力气去做功耗的优化。地平线是行业里面率先走向从浮点到定点计算的企业，因为我做人工智能，我知道伯努利是提出概率分布的数学家，所以我们用伯努利做我们那一代芯片架构的命名，我们也基于这一代架构推出了征程2、征程3两代芯片。这两代芯片大家可想而知它的主要任务是做目标检测，主要是面向高速ADAS和高速NOA。

初次检测以外，我们意识到下一步要做的是预测，对于未发生的未来5秒钟，我们能不能对交通轨迹、对所有交通参与者去做预测，我们对新一代架构命名叫贝叶斯，贝叶斯概率预测也是在人工智能里面非常基础的Foundation。我自己在投身于工业界之前，是从事学术研究，并发表过超100多篇论文，其中大量的论文都是基于贝叶斯理论的，我们基于这代架构面向高速NOA也开发了征程5芯片，从感知到预测。

到了征程6这一代，我们意识到要设计这款芯片，为谁呢？为什么场景做呢？城区NOA。城区NOA里的复杂挑战在于什么呢？在于这么多人流、车流复杂的博弈，这个决策问题变得比高速上面的决策要更复杂。经常说我要往这边走，这边有个行人。这个过程中有的时候我作为一个司机，大家想象一下，跟这个行人可能跟我通过眼睛对视的一瞬间大家就聊出来了，都没有说话，到底你是大哥还是我是大哥，行，你是大哥，你先走。这个就是复杂的交互式决策。受到博弈论奠基人John Nash的启发，我们也致敬《美丽心灵》这部电影的主角，我们用纳什作为新一代架构的命名，所以我们诞生了征程6这一代芯片。征程6从发布一开始就打破了我们自己的量产速度的纪录，量产的交付第一年就超过了百万级出货量，所以这是我们到目前为止最成功的一代产品。

科技的大潮永远滚滚向前，我们不能止步。下一代芯片我们怎么去思考？

在今年3月份，我在电动汽车百人会的发言中分享了一个思考，我说人工智能时代的产品逻辑是不是有可能跟互联网时代的产品逻辑不一样？互联网的产品逻辑无论是搜索还是推荐还是广告，它里面都用机器学习算法，可是这些机器学习算法的本质是什么？是通过大量的用户行为数据去学习用户的喜好，所以最好的人工智能系统是逼近人，从来没有说超过人。如果超过人，那结果就不那么好了，这个商业模式就转不动了，所以它是逼近人。

可是你看人工智能时代的产品逻辑是什么？是这个吗？我们看看AlphaGo，到了AlphaZero的时代，它已经不学习人类历史上所有棋局的数据，它是从零状态开始，通过在虚拟棋盘上面左右博弈，最后达到的围棋境界里，你觉得它是九段水平吗？我看有的评测说它已经到了十三段水平，是远超任何人类历史上有史以来最优秀的棋手。大家想想看，如果在那个棋盘之上有一个god的话，AlphaZero是不是找到了那个god，是不是逼近了那个棋盘的真理。

我们接下来在做人工智能的这些数学推理，你说我们的目标是要让人工智能的数学推理跟我们最优秀的数学系的博士生一样吗？NO，根本不是。它是要逼近整个理性世界、逻辑思考的终极，如果数学的空间里面有一个god的话，它其实在逼近那样一个god。

所以对于自动驾驶也是一样，当然今天自动驾驶还在一个早期的发展过程中，因为我们还没有实现L4、L5，它的终极目标是要开车开得跟人一样吗？不是的。它的安全应该比人类司机高一个数量级以上，甚至两个数量级以上，这是要追求的目标。如果物理世界的驾驶行为有一个真理的话，我们一定要让我们的系统去逼近那个真理。所以人工智能时代的产品逻辑不是洞见人间烟火，是逼近世界的真相。

所以我自己早年在做深度学习的研究的时候，其实读到了很多paper，然后在深度学习的研究者里面其实一直对这件事情是有一个深刻的洞见。就是我们生活的这个世界，包括我们看到的这些道路上面的交通情况，它看似纷繁复杂，看似杂乱无章，看似数据非常高维，可是如果真是那么纷繁复杂、真的那么混乱的话，我们是没有办法预测、没有办法去建模型、没有办法去打造这样一个自动驾驶的系统。所以它里面肯定蕴含着一些低维的结构，不是那么高维，它可能不一定是线性的，而是非线性的低维结构，那它其实就是“流形”。

所以我们单单关注DeepMind创始人戴米斯，他在去年获得诺贝尔奖的颁奖典礼上的发言，他通篇的发言只讲了一件事情，就是他相信这个世界里面是有底层简单结构的，其实就是一个manifold，就是流形。深度学习的目的就是逼近这个世界的真相，建模这样一个流形。

地平线第四代BPU架构命名为“黎曼架构”，以致敬数学家黎曼。如果稍微了解数学发展的历史，黎曼是第一个在非欧几里得空间中建立非线性流形理论（Manifold）的先驱。我自己在早年的时候从事人工智能的研究，也读了很多关于非线性的非欧流形方面的数学的paper和书籍，对我有很多启发。所以说如果我们的新一代计算芯片架构，BPU架构，要去通向终极的人工智能，我们要进一步逼近世界的真相，所以我们把新一代的芯片架构叫黎曼架构，也是致敬这样一位数学家。

对于第四代黎曼架构，毫无疑问我们会推出更大的算力，它不仅仅是简单地推出更大的算力，而是算法和架构的优化，去提升这些算子硬件的利用率，从而十倍地提升所有的这些最重要的算子的性能。同时我们要拥抱更加复杂的算法，所以要去支持相比今天征程6这一代十倍以上的更多的算子，高精度的算子。同时要有更高的效率，我们不仅仅是支持Tensor（张量）计算，也要支持Vector（向量计算），全面支持浮点计算，大幅提升部署精度、效率。并且不断地去优化它的效能，我们全新设计Tensor加速引擎，结合新一代工艺，能效提升5倍。

这就是我们现在还没有向业界推出的，也是地平线正在酝酿中的征程7家族，全系地搭载BPU黎曼架构，敬请期待。

我稍微透露一下，我们作为一个行业里面新晋的年轻玩家，我们过去一直在赶路的状态，到征程6P这一代，基本上性能规模、算力水平赶上了特斯拉当前主流的配置，就是它的AI4。但只是说好辛苦的同步，我们在征程7这一代终于要赶上，我们要跟特斯拉下一代AI5同步推出，并且在性能、在各个方面的表现都会很精彩，大家到时候来看一看。

因此，与初代的伯努利架构相比，我们当前典型的CNN架构性能实现了跨越式提升，每秒帧数处理能力提升超过1000倍。当然对于目前最流行的，最广泛的，而且性能是最强大的Transformer，黎曼架构跟我们的基线比也是150倍的性能的提升。

所以我们回顾一下，从第一代伯努利架构去面向定点计算的感知计算，去走向高速NOA，从感知到预测，高速场景还没有那么复杂。到了城区NOA，场景更加复杂，更多地博弈，我们推出纳什架构。而面向更终极的通用机器人计算目标，我们正在构建黎曼架构。

下面我们看一下在AI计算中杰出的指挥家编译器，这是技术中的重中之重。在过去中国很少有公司在编译器这样一个核心技术上面做长期的积累，我很骄傲地说，地平线潜心地静水深流，我们已经建立了业界超一流编译器团队。我们的编译器叫OpenExplorer天工开物，经历过去三代发展，从最初面向CNN的编译优化的架构，到现在的自动优化+高性能算子库的双擎结构。在此基础上，新一代的工具链进一步增强，可为VLM、VLA、LLM等模型提供了高效支持。

编译器在指令优化层面的优化，你可以把它理解为非常复杂的离散优化系统，所以很多传统的优化理论在这里面很难去应用，因为它的函数是非连续的、是不可导的，组合优化问题其实非常难，今天我们将计算图的每个节点的次序解析为这样的一个计算，并且把模型跑起来，但从时间来看，算力单元如果做得不好，有很多空闲，并没有充分地去发挥它应有的性能。所以我们经过这些编译器的优化，包括指令的并行，包括它的计算融合，我们可以看到整个计算资源在它各个部分，它的利用变得更加紧凑，并且带来了更低的时延的效果。

比如我们在HSD这次量产的情况下，大家知道业界通常整个计算的部分从信号进来到指令出去，通常300多毫秒。这次地平线HSD的量产，我们把它优化到了160毫秒。这实际上对于驾驶的安全、反应的及时性、防御性驾驶的整个时间空间的冗余度是至关重要的，但底层是说硬件编译器、软件的协同。

所以我们第四代编译器天工开物的4.0，将会走向更高的精度、更快的效率和更强的性能。

从更快的效率来讲，最重要的是我们把强化学习和蒙特卡洛树搜索用在编译器的优化中，也就是说我们为了人工智能做编译器，但是怎么用人工智能优化编译器，这不是传统的组合离散优化的一个方法论，而是全新AI时代的方法论。我们相信经过这样的技术迭代，我们会实现编译速度从现在的小时级走向分钟级，我们的性能会提升20%甚至更高。

另外说到基座模型。它是AI世界通用的曲谱，基座模型上面会支撑很多的Scales、很多apps、很多应用，所以基座模型到今天变得无比重要。基座模型在过去几年表现出来的趋势，第一，基座模型不是解决单点问题，基座模型通常是解决通用问题。比如我们看Large language model，过去通常都是解决单点问题，比如说切词、分词、主谓宾，或者是说翻译，机器翻译比如说从中文翻译成德文，中文翻译成英文，中文翻译成日文，对于每一个单独的task都是一个单独的模型。效果好吗？不好，这个大家都知道。

今天大语言模型是在一个非常大的神经网络下面，它把刚才我讲的所有问题全解决了。所以在人工智能时代，这个思维跟以前不一样了，以前叫分而治之，就像我们自动驾驶，以前泊车，有专门的一套软件、专门的一套域控制器；高速，有专门的一套软件、专门的一套域控制器。现在地平线做HSD是一套底层硬件，上面的软件系统是一个神经网络，并不去区分这是高速还是泊车还是在城区。所以模型越来越变得基座，然后去支持不同场景，所以你无需去为一个单独的场景过度训练，这样带来的就是能力的涌现。

另外一点，它不会去区分模态，未来无论是语音、图像还是语言、指令，包括所有的车身的数据，都可以转化成模型的输入，模型会有一个统一的解析和理解，所以走向多模态。

今天数字AI世界的基座模型可以说已经初具成型，我们看到OpenAI横空出世，但是我们在中国也看到DeepSeek，最近千问也成为全世界最通用、最广泛应用的开源模型，而不是Meta的开源模型。那问题是什么呢？现在好像还没有一个让大家信服的物理基座模型，地平线致力于物理AI的计算架构、编译器、和基座模型。我们怎么走向这样的一个物理世界的基座模型呢？我认为我们必须从一个最大的应用场景先切入。

所以如今，每个人都在谈论具身智能和通用机器人。毫无疑问，要实现这些，我们需要一个通用的、适用于物理世界的AI基座模型。在多个场合，我们都曾做出这样的判断，甚至可以说是“暴论”：如果做不好自动驾驶，恐怕就无法在机器人时代占据一席之地，成为其中的关键玩家。因此，自动驾驶是我们构建物理世界AI基座模型的开端。

这样一个基座模型简而言之，它不像大语言模型，它是“文字输入、文字输出、序列输入、序列输出”的模式，输入和输出的序列均由语言符号构成，但是这个序列不一样，输入序列不再是语言性的，而是由传感器数据构成，比如视频数据、激光雷达扫描数据、超声波传感器数据，还包括车身的诸多数据。当然，这更是高维度的序列输入。那么序列输出是什么呢？是一系列的控制指令。

所以地平线致力于打造HSD，实际上它可能就是地平线通往未来机器人时代的基座模型的关键路径。

回归到我们在自动驾驶产业里面，我们当前所面临的这个问题，它其实也更具有现实意义。

首先，你可以把地平线看作是一个生态体系，其他几个行业巨头同样也构建起了各自的生态。这个生态体系，就好比是在售卖一个楼盘。不过，要想吸引广大用户对这个“楼盘”心生向往，就一定要打造出美轮美奂、极具吸引力、令人憧憬的样板间。作为地平线这样基座技术的赋能者，我们一定要打造出HSD这样的样板间。如今，我们正与长安、奇瑞携手打造这样的产品，让每个人都能看到每个人都可以看到在地平线的技术底座之上，至少能够呈现出这样一款产品，而且大家还有可能在此基础上做得更加出色。所以，这样的样板间对于我们整个生态而言，就如同吸引流量、获取客户的旗帜。

但同时它也是整个地平线生态，包括我们所有合作伙伴，在与其他生态展开竞争时的核心竞争力所在，是竞争力的“压舱石”。因为这里面所有技术的细节，包括端到端我们都蹚过了，在面对现实中的其他问题时，我们就能凭借更加丰富的经验去有效解决。

同时它也成为我们合作伙伴创新的公约数，我们在这个环节里面任何knowhow、任何环节技术都可以为合作伙伴所用。我们过去也是这么做的，让合作伙伴可以自主选择，丰俭由人，自主延伸，自主决定在哪些方面体现自身竞争力，哪些方面则借助外力，甚至是合作伙伴之间也可以互相协同和合作。因此，打造HSD这样的样板间，既是生态吸引客户、获取流量的旗帜，也是我们整个生态竞争力的“压舱石”，更是所有生态合作伙伴创新的最大公约数。

我们今天从高速辅助驾驶走向城区辅助驾驶，地平线最近也亲历了一遍，所以我们知道这里面的痛点和挑战，第一个在于模型的训练，需要花费巨大的成本，至少是几十亿的训练成本。但是高昂的训练成本不一定能有好的结果，为什么呢？因为我们发现人工智能时代的技术突破跟传统的软件时代的技术突破不一样，传统的软件时代更像一个工程，它是可预见、可预期、可管理。

可是人工智能时代的技术突破具有偶发性、间歇性、稀疏性、非连续性、突变性，有可能在某一天晚上几个小工程师在某个算法的参数上面，或者模型的结构上面灵光乍现的小想法，模型的性能就突然实现了巨大提升。但是这也从另外一方面说明，即便投入约10亿级进行模型训练，也不一定能得到预期的好结果。因此，训练的成本，实际上取决于这几个工程师的灵感闪现。可是在这个行业里面的每一位伙伴，可能现在多多少少已经有感觉了，AI的顶级人才是极其稀缺的，很多车厂其实也在研发自动驾驶的算法，即便投入约10亿级进行模型训练，也不一定能得到预期的好结果。因此训练的成本，实际上取决于这几个小工程师的灵感闪现。21世纪什么最稀缺？人才。为什么我们的Meta小扎同学现在愿意斥资一亿美金吸引一个工程师，因为顶级的算法人才可遇不可求。

另外就是现在模型迭代的速度更快了。我们现在以月为单位推出新的模型，行业迭代的速度也确实在加快，所以我们能不能跟得上。

我们在思考面对这样的挑战，地平线能做什么？能不能够去扮演好我们的角色，做好我们的本分。我们的回答是以更开放的商业模式，比开放更开放，去跟我们的合作伙伴一起向高同行。

我稍微回顾一下地平线在过去这些年是主流商业模式。当然最重要的是卖芯片、方案，这里面包括工具链、所有基础的软件以及我们的硬件、域控制器的参考设计。其实可以说是在行业里面没有任何一个玩家像我们这么开放的，我们甚至支持一些客户跟合作伙伴去设计他们自己的专有芯片，我们可以做芯片的IP授权。

底层的很多基础软件我们也是以开源的方式来提供给合作伙伴，不仅于此，为了加速合作伙伴软件开发的速度，让他们一开始有很高的起点，我们也做算法IP的授权。这是我们从征程2、征程3到征程5，过去这么多年来我们打造了行业里面最开放的商业模式。

正如因为前面讲的那三个痛点，面向高阶城区的自动驾驶，我们发现这么做其实是不够的。我们觉得自己有责任去树立这样一个样板间，所以我们就继续向高而行，继续向上去捅破天，去打造一站式的样板间，这就是我们在今天会议演讲一开始，给大家呈现的从2021年开始立项，整个地平线团队与合作伙伴共同开始的一场远征，其中的整个研发投入可以说是超出想象的，我想看有没有100亿，可能接近或者差不多。由于我们现在是公开财报，大家可以看到，今年我们的研发投入将近50亿。

在向高而行之后，我们今天要干什么？要向高同行，就是在原有的商业模式，IP的BPU授权，算法IP的授权，我们进一步提出算法服务，我们叫HSD Together模式，后面我会解释。

我想打一个形象的比喻，前面是有一匹好马，包括必要的工具、软件、算法、IP嵌给你。但是今天为了解决前面的三个痛点，我们需要去扶客户上马，有可能还要牵着马走一程，甚至跟你一起不断地并肩同行。

具体展开说，我们跟客户、合作伙伴怎么合作呢？在新的算法服务模式下，首先我们在前面蹚了那么多坑，花了几十亿去训练的这些基座模型，这里面其实也凝聚了地平线算法工程师长期的knowhow，包括我们在工程、软件、硬件等各个方面的集大成者，所以当前至少我不能去吹牛，说我们最好、最好、最好！但不管怎么样，大家现在体验了HSD，都知道这是行业里面最顶级的城区智驾系统，所以这个基座模型是不差的，我们愿意以白盒或者黑盒的方式去授权。

当然，你可能也缺乏这个knowhow，你可能也没有那么有经验的工程师，我们也会派我们的专家跟工程师去加入你，去做算法的tune in、适配，并且提供这里面工程和咨询服务。

同时，因为我们也收集了海量数据，这些海量数据也成为我们整个云平台服务的一部分，赋能合作伙伴和我们的客户。我们也提供整个开发平台，叫艾迪平台，以SaaS服务的模式提供给客户。我们的合作伙伴在此之上去负责系统的集成测试、车前的适配开发，包括传感器的数据采集和tune in，但是有可能你在一个强大的基座模型下就不需要标注或者是采集那么多数据，包括面向你自己的产品差异化功能定制开发，以及硬件跟底软的交付。

在这样一个合作模式下，你的收益是什么呢？我相信它意味着人力、成本，不一定说人力的数目，是人力综合成本下降90%。刚才我也讲了，在人工智能时代，顶级人才是真的稀缺，我相信在座各位有很多切肤之痛，在算力上面，因为不需要去做那么多的随机试验，不需要去蹚那么多坑，你的算力可以下降90%。最重要的是时间成本，因为今天咱们这个行业真的很卷，如果你跟你的竞争对手推出的产品，你只是慢一步，对于市场来讲就有可能是无可挽回的损失。所以时间如此重要，我们这种合作可以让时间提效90%。

这就是HSD Together这个模式，我们希望全面赋能行业，极大地节省人力、算力和时间。

综合来讲，基于我们的芯片架构、前沿的基座算法的研发、探索，以及我们的关键性技术、底层的编译器不断优化，得以为整个地平线的合作生态提供了坚实的技术基础。

其实，我们在这些年里跟在座各位其实形成了一个非常广泛的，可以说是在中国业态下最广泛的智能驾驶的合作生态。单单只是在发布J6B的这一年时间里面，整个J6 family这一代就已经构建了一个坚实的生态。比如说，我们面向smart camera ADAS、基础ADAS、极致性价比提供的J6B/L，已经与包括国际车企在内，面向全球市场的一系列车企合作。同时我们与博世等合作伙伴的合作，也非常成功。

众所周知，我们在中算力J6E/M这一档的芯片，已经成为今年行业里面的爆款，一系列车企都已经成为我们的客户，并且有博世、酷睿程、卓驭、德赛、福瑞泰克等一系列非常广泛的合作伙伴，跟我们紧密地合作在一起。

再就是我们最大算力的J6P/H，我们在11月份终于实现了这么大算力的国产芯片、国产软件、国产车的量产，后面我们会让这些量产经验赋能我们的合作伙伴。

所以，回顾一下，我们征程3芯片达到百万量级的出货花了36个月，我们征程5芯片达到百万量级出货24个月，征程6这一代芯片达到百万量级出货只花了12个月。所以地平线的技术底座完全能够去赋能我们的合作伙伴，这一点显而易见，我们的能力在不断增强，我们整个生态体系的竞争力也在不断增强。没有生态合作伙伴对地平线的支持，我们也不可能达成这样的出货速度。

下面，我想跟大家看一看行业里面是不是还存在一些什么问题，大家在一起是不是可以更好地去解决它。

我们来看一下今年前三个季度，整个乘用车按照价格带的出货量分布。我们做一个区分，20万以上占30%的份额，13万以下占50%的份额，那么通常我们认为的中国老百姓消费的主流区间，也就是13万-20万之间有20%的份额。

如果我们看20万及以上，高阶、高性能城区智驾的芯片以及整体方案的覆盖，当然都是行业老大哥的英伟达跟华为，也就是说在2024年或者之前，可能只有豪车或者高端车的用户，才能够去享受类似城区NOA这样的科技产品。但行业的格局因为地平线的进入发生了改变，因为HSD，因为深蓝L06，因为奇瑞星途ET5，我们把最好用的城区辅助驾驶给刷到了13万、15万，可以说往10万区间更加靠近，实现了进一步普惠，让更多的用户、更广泛的人群能够享受到最好的技术。

但是问题也显而易见，什么问题？我们的主流人群、中国最广泛的车主、中国大地上面生活的每天在烟火气中穿行的老百姓，难道他们就配不上最好用的城区辅助驾驶吗？我觉得这是一个大的问号。朋友们，很多的创新驱动力来自于向往，也有很多创新的驱动力来自于愤怒。我觉得地平线跟合作伙伴一定有这个责任，是不是？大家给自己鼓鼓掌、鼓鼓气！

同样的，在此我也很高兴地向业界宣布，我们跟一批合作伙伴一起，基本上已经100%地基于单征程6M能够实现非常好用、非常丝滑的城区辅助驾驶。我们一定要把最好用的城区辅助驾驶杀到十万元级的国民车型。下面我跟大家宣布一下，我们首批基于单征程6M的合作伙伴，分两种不同的合作模式：

第一种是地平线经典的基于芯片、工具链参考设计所提供的这种合作模式，我们跟博世、卓驭、轻舟一起合作，去推出好用的，让老百姓最终一定会爱用的城区辅助驾驶。

第二种是我们新推出来的算法服务模式，HSD Together模式，我们跟电装、大众的合资公司CARIZON、HCT，联合推出好用的城区辅助驾驶。

下面我跟大家分享一段11V基于单征程6M端到端的视频，并且这段视频就像刚刚出炉的包子一样热气腾腾，为什么？因为是昨天刚刚在深圳录的。

在单颗芯片上面，我们极致地压榨它的算力，覆盖这样的主流城区，非常丝滑，无论是多么繁忙的主干道、复杂多样的路口、拥挤的窄道，单J6M的系统都能够轻松应对，这叫从从容容。这是我们预防性地提前减速，包括汇入主道，包括施工路段。据我了解，这套系统的NPI，就是每公里接管已经到了令人难以置信的数字。大家鼓掌，我们马上就要一起杀入另外50%的市场了。

顺便跟大家讲一下，现在外面就有这样的演示车，欢迎大家去体验。

因为这套系统的功耗适合自然风冷，所以它大概率是油车驾驶的天花板，因为你的算力再大，风冷就吃不消了，所以征程6M不仅可搭载新能源车，也能够搭载油车。当然全球市场其实油车的市场份额更大，所以我非常期待跟广大的合作伙伴，一起把这样一个档位的产品推成新时代的标配。

讲到这里，又来一点俗套，就是one more thing。大家都知道地平线除了智能汽车之外，我们今天也是中国最大的消费类机器人的计算芯片方案供应商。地平线携我们的子公司地瓜机器人，地瓜机器人顾名思义就是地平线的瓜，已经跟合作伙伴推出了琳琅满目，超过100多款的消费类智能产品。地瓜机器人已拥有超过100家的上下游合作伙伴，当然更重要的是，还有超过10万非常非常有热情的开发者。

具体来看，基于地平线在自动驾驶技术方面的积累，我们在室内/外场景，其实已经跟合作伙伴推出了大量的热销产品，包括像石头科技、科沃斯、云鲸等很多扫地机、割草机，像现在世界上最大的瑞典的富世华割草机，也采用了我们的芯片方案，出货量很大。

第二波好玩的就是各种千奇怪的机器人产品，在座高管们可能有刚需的就是网球陪练机器人。大家知道打网球的一大痛点就是找不到人陪你，你就打了一个寂寞。但是这个网球陪练机器人不光陪练，而且还解决了一个痛点就是捡球，球打出去了很潇洒，可是捡球真的是很烦琐的事情，在座各位工作非常忙碌，但是也要注意身体，多运动、多打网球，别忘了买我们的网球陪练机器人。

另外还有泳池清理机器人。这个泳池清理机器人可厉害了，它可以在泳池的水底贴着墙面走，无论是横的、竖的。另外它还可以浮在水面上面，把那些落叶都清理出来，所以我们现在既有地面走的，也有水里游的机器人。

第三波更加创新，就是具身机器人。现在行业里面基本上你耳熟能详的，你能想到的那些具身机器人的公司，基本上都是我们的客户和合作伙伴。

所以其实仅在2025年，我们已经有跟傅立叶、加速进化的具身机器人，包括石头割草机、云鲸扫地机、恒之未来的哮天机器狗，还有英汉斯网球机器人等等产品，我相信未来还会有越来越多很好玩的产品不断推出。

下面看一段视频，看一下我们合作客户的产品。

云鲸开创了扫洗拖一体的全新品类，非常了不起。

我们再看一下维他动力。

它搭载了我们的S100，具有跨越多地形的全自动行走、导航、跟踪能力，可以驮重物去野外，而且它还有情绪价值，更懂你。

大家可能会问，前面地上走的、水里游的都有了，还缺什么？缺天上飞的，我也一直向往有这么一款产品，搭载我们的芯片。12月4日在深圳发布的影石Antigravity消费类全景无人机，是我最向往的年度产品。

我觉得这个全景太棒了！鼓掌，非常棒的产品。中国，尤其是深圳，每年都会诞生出无与伦比的科技产品，而且具有全球竞争力。

我们同样也致力于广泛地去培育开发者的生态，到今天我们的地瓜已经汇聚了全球10万开发者，其实现在已经分布在20多个国家。我们从高校开始，到中学、到小学，现在已经有超过500所合作院校。

我分享一个小故事，这是在日本的一个小酒馆里面，老板平时主业是开酒馆，可是他的阁楼里面有一个他真正的爱好，就是开发机器人，他们自己也有社区，一群粉丝，基于地瓜的RDK X3的开发版，去开发他们的移动机器人。在这样的小酒馆里，他们有的不仅仅是酒，更多的是开发者对于机器人的梦想。我们很高兴能够跟这样的小酒馆里面的开发者一路同行。

事实上我们整个开发者的生态计划，不仅仅是打造一个to B的芯片方案，我们涵盖大量从小学、初中，到高中的各种极客，并且我们向优秀的开发者授予优秀“布道师”“星推官”这样的称号，他们也成为我们的大使，不断向其他的开发者推介我们的开发平台。

分享一个12岁的小朋友，是我们清华AIR-地瓜机器人具身强化营最小的破格录取者，他是最小的小朋友，队员有两个清华、北大的研究生听他指挥，他开发的机械臂带移动自平衡的车，在举办的Hackathon比赛上面获奖。

这位是来自法国的老爷爷，70多岁了，但他拒绝透露具体70多少岁，他是在我们RDK生态里面一个年龄比较大的开发者，他日常组织很多的开发者活动，他自己还写书，我们听听他怎么讲。

他自己还经营了自己的博客，不断地把开发经验向更多欧洲开发者传播。

为了更好地去支持我们这么多开发者、这么多中小企业，所以地平线也必须在具身智能全栈的关键技术上面做布局，无论是小脑方面的运动控制，还是大脑方面的通用操作，包括场景生成、仿真系统以及自主导航，我们都在布局。

所以地平线机器人实验室在过去两年时间里面，我们对外发表的论文已经有超过20多篇，而且都是在国际顶级人工智能学术会议上面，包括CVPR、AAAI、机器人顶会iROS，包括机器学习人工智能的盛典NeurIPS一系列的会议，更重要的是，我们不仅仅发表学术论文，还去分享开源代码。

今天我们在这里也正式发布智能开源的、面向机器人的小脑基座模型HoloMotion，和基于具身智能大脑的基座模型HoloBrain。

HoloMotion是一个支持单个策略，能做出任意动作，并且能够支持任意指令，任意地形的本体，它在我们的计算平台S100、S600上面去运行Transformer、MOE、Mixture of Experts的一个架构，还可以实现高达50赫兹高帧率完美地运行。

我们看一下HoloMotion长时序丝滑的运动能力。

不知道你们怎么觉得，反正我觉得跳舞跳得比我好。

我们再看一下全身实时遥操，在零学习样本的情况下面高动态的运动能力。

实际上HoloMotion在GitHub上面才开源短短一个月，就获得了超过230颗星的点赞，下载来源看到有斯坦福、清华、微软、Google、Meta、Facebook，以及EniTree这些来自全世界的顶级科研院所。

另外，具身大脑的基座模型HoloBrain，不仅是一个基座模型，我们还提供了它的参数的训练框架，以及训练后整个部署的完整配方。我们可以看到，它能够展现非常灵巧的操作能力，包括整理桌面（任意物体抓取），调酒（长程任务），折叠衣服（柔性物体处理），折纸盒等等，通常这是非常非常难的任务。欢迎大家去外场现场体验。

我们HoloBrain底层的技术，在最近CVPR一个很重要的赛事上面，在100多支队伍中脱颖而出，获得了真机赛冠军。

整体来看，大家可能会问我对具身智能未来发展的看法。我觉得当前具身智能和自动驾驶相比，还处在相对更早的阶段。从模型架构来看，短期肯定是优化 VLA、动作建模；但长期来看，还是要在仿真、真正的 WorldModel（世界模型）下做自我博弈和强化学习。不过世界模型的构建并不容易 —— 现在很多人讲的世界模型是片面的，只是基于视觉的纹理、形状、三维视觉模型，而真正的世界模型还需要覆盖物理属性，比如摩擦力、动力模型，还有材料、天气、风阻等，是非常复杂的事情。通用能力方面，核心是实现环境泛化、融合目标优化，以及上下文指令学习。训练范式上，现在还相对偏传统的基于数据的学习；但面向未来，机器人应该具备终身学习能力 —— 哪怕把它放在沙漠里，它也能自己搞明白如何应对、如何生存。

而从数据引擎来看，最终还是要做好 WorldModel，目前行业里距离这个目标还有不小差距。

在整个技术开发过程中，我们也有一些意想不到的收获，不是刻意为之，但很受鼓舞。这些年，很多合作伙伴、客户、投资人的孩子来我们地平线机器人实验室实习。有一次，一个朋友来拜访我，带他的孩子一起吃饭，说孩子当年在地平线机器人实验室实习时，培养了对机器人的浓厚爱好，立志一辈子投身机器人领域，最近还拿到了伯克利实验室的博士奖学金 —— 这是几年前的事了。其实在我们这儿实习的孩子，很多都拿到了斯坦福、CMU、哥伦比亚等顶级高校的 offer。

我这里分享一个二维码，诚邀顶级人才加入我们的机器人实验室，也欢迎有兴趣的小朋友来我们这儿实习、锻炼，培养对机器人的爱好。

回顾 2025 年，对地平线来说又是具有里程碑意义的一年。这一年很辛苦，但我觉得过得不赖 —— 因为我们一直在前行的道路上践行理念和理想，就是不断让少数人的尖端科技，成为多数人的日常。我们和合作伙伴一起推出了星途 ET5、影翎无人机、长安深蓝 L06 等一系列产品，真正做出了让老百姓觉得好用、爱用的科技产品。