?用戶價值，地平線的“第一性原理”

對于汽車行業，2025是個神奇的數字。

從國家戰略層面看，電動化，2025年要實現新能源汽車銷量占比25%以上（2022年已經實現）；智能化，2025年將實現高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用。

對于電動化的趨勢和認同已經趨于共識，對于智能化，大家的想象卻各有不同。

有人要在2025年量產自動駕駛網約車，有人要在2025年實現自動駕駛商用，當然也有人給出了自己的思考，認為自動駕駛的十年終局，仍將是L2+++。

這個人就是地平線創始人、CEO余凱。

△地平線創始人、CEO余凱

作為國內目前最炙手可熱的智能駕駛芯片企業，地平線這個態度顯得過于理性，甚至有點拖行業后腿。

要知道，余凱不只是一個管理幾千人團隊的創業者，早在10多年前，就是國際TOP級的機器學習專家，從2012年起，幾乎一手推動了深度學習技術在國內的認知和應用。

在余凱看來，當前短期內不需要、也不能實現真正的無人駕駛，行業正在回歸商業本質，陸續落地的以高速NOA為代表的L2+級高級輔助駕駛，正在為用戶創造價值。

在這樣的認知下，地平線形成了一套自己的發展策略。

在上海車展上，地平線對這個觀點，以及在這個觀點下的技術、產品和商業策略進行了梳理。

1

技術會漸進式發展，而且會更漫長

完全自動駕駛究竟什么時候會到來，這個爭論由來已久。

曾經，特斯拉、谷歌、通用、豐田都公開表示在2019年左右能實現完全自動駕駛。

媒體也在2015年預測：從2020起，你將成為一個“永久后座司機”。

后來的事，我們都知道了。

跳票之后，自動駕駛開始逐漸分化成兩個技術路線，一是以特斯拉為代表的漸進式路線，二是以Waymo為代表的跨越式路線。前者以數據驅動的方式從L2開始，推動自動駕駛技術朝L2+及以上發展；后者則是直接進攻L4，至今沒有形成可大規模、大范圍推廣的商業應用。

于是我們看到，去年開始，L4級自動駕駛企業扎堆涌入L2級前裝量產市場，喊著“降維打擊”的口號，以求盡快實現商業閉環。

L4到L2的轉型，差的不是2，而是從無人駕駛到輔助駕駛，從顛覆人到幫助人，從“前沿科幻片”變成了“寫實紀錄片”。

浪漫和酷炫變得昂貴，剩下的工程、質量、交付和商務問題，是篳路藍縷，更是“柴米油鹽”。

但也正因有了這剝掉一層皮的“苦”，行業才有了更多基本共識。

比如算力，L2的算力需求大概在5-10T，高速領航輔助大概在10T以上，城區領航輔助則要上升一個數量級，來到100T以上的范圍。

再比如消費者對自動駕駛的認知。

L2的新車搭載率快速攀升，終端用戶對于智能配置的接受度在逐漸增高，開始愿意為L2及以上的輔助駕駛功能買單。

有機構預測，到2025年國內66%的新車將預置L2以上功能，其中50%是L2-L3。其次，在現階段的自動駕駛場景中，絕大多數用戶的核心功能需求是車輛能提供輕松安全的駕駛體驗，緩解開車的緊張與疲勞。

因此，我們看到以高速NOA為代表的L2+級高級輔助駕駛在陸續落地，地平線也預測，今年和明年在高速領航、輔助駕駛、NOA方面會有一個大的爆發，后續的增長甚至會超過L2基本輔助駕駛的增長。

大水漫灌的時候，要大上快上。局面趨向緊張時，就要學會把時間和錢，都花在刀刃上。

所以我們能看到，今年，從車企到零部件，整個汽車行業都在回歸商業本質和用戶價值驅動。拉齊這些認知，就不難理解地平線對用戶價值的全情投入。

2

需求才是第一生產力

認定自動駕駛技術會是一個漫長的漸進式發展過程后，地平線在產品設計和研發中也遵循了同樣的策略和邏輯。

接下來這一段你可能看不懂，我們試圖講一講地平線在做什么、怎么做的、怎么做到的。

如果你不是一個芯片、算法、軟件研發人員，大概永遠不會、也不需要了解這些，你只需要知道并相信，國產智能駕駛芯片也可以性能和體驗俱佳，這就夠了。

但是，智能駕駛從能用、好用到愛用，三個字的變化，背后是無數個研發人員的思考、突破、蛻變和堅持。

從2019年到2021年，地平線BPU架構歷經了從伯努利1.0，到伯努利2.0，再到貝葉斯的三代進化。

伯努利階段，更多是面向車輛的主動安全功能和不同類型物體的像素級語義分割，對算力的需求較低。

但隨著汽車智能化的發展，對于時間與空間的融合、多傳感器的融合以及預測的需求在增加。而要解決這些問題，就要求自動駕駛芯片支持BEV、LSTM、Transformer等算法。地平線第三代BPU貝葉斯就是為此進化而來，基于此打造的征程5芯片目前正在高階輔助駕駛場景中被大量應用。

本次車展發布會，地平線又推出了最新一代智能駕駛加速引擎——BPU納什，這是專為大參數量Transformer、大規模交互式博弈而設計，面向前沿算法優化贏得最佳算法效率，創新性采用AI輔助設計大幅提升架構可編程性，且具有超異構計算架構，可顯著增強算力多樣性。

同時，全新一代BPU納什架構進行了大幅創新和優化：

獨特設計三級片上存儲架構，核間高效協同，極致優化大參數下的帶寬瓶頸；具備多脈動立方加速引擎，靈活的引擎間數據流動實現高能效且低帶寬占用；數據變換引擎，靈活支持Transformer細小算子；浮點向量加速單元，具有通用、靈活的特性，滿足關鍵算子精度需求；緊耦合異構計算單元高效加速不同類型數據處理；核內、核間、片間高效靈活的多向數據流動，實現計算動態調度與靈活調優；虛擬化技術，透明式提升多任務并行處理能力；數據驅動功耗優化，針對神經網絡數據動態范圍特性，降低功耗30%。

三代BPU的進化過程，是地平線遵循軟硬結合技術路徑的結果。同時，地平線聚焦最新的神經網絡架構與高等級自動駕駛應用場景，利用深度學習加速計算創新技術，通過算法、編譯器、架構設計三者相結合，在軟硬結合極致優化的同時，經數據驅動實現自動化驗證，持續優化計算密度和能量效率，實現算法效率、靈活性和硬件效率的最優解，讓BPU擁有“智能進化”持續迭代的能力。

地平線聯合創始人兼CTO黃暢用一個比喻闡明了算法、編譯器、架構設計的關系，“如果說算法方案的開發者是優秀的作曲家，編譯器就是杰出的指揮家，而BPU計算架構就是一流的交響樂團，三方需親密協作，才能奏響機器人時代的華美樂章。”

而這些背后，都是“需求”這個巨大的推手在起作用。

3

用戶價值，地平線的“第一性原理”

雖然行業對智能化的預期發展節奏仍有分歧，但對于國產化的大方向，已經是共識，而且，2025年將會是國產芯片發展應用的關鍵節點。

如何在2025年這個節點，最大化實現商業價值、最極致開發技術和產品、拿下最多的市場份額？每家企業各有考量。

于地平線，“用戶價值”就是它的“第一性原理”，也是一切技術、產品開發和商業策略的思考原點。這也是近期所有公開場合，余凱和多位地平線高管提到次數最多的詞。

這里的“用戶”有兩個人群。

第一個用戶，是地平線的生態伙伴。

地平線可能是國內汽車產業創業公司中，最用心、用力做生態的企業。用地平線副總裁張玉峰的話說，就是“我們真心誠意做生態，也是真心誠意做開放”。

秉承 “靈活開放、豐儉由人”的原則，地平線不只是一個賣貨的芯片供應商，更是在給全行業提供智能駕駛的底層能力和認知。

對主機廠、Tier1供應商，都提供感知算法的“白盒交付”，規劃控制算法的“白盒”或者“灰盒”交付。簡單說就是，如果主機廠、Tier1不知道智能駕駛怎么做、能做成什么樣，地平線就先來給你搭個樣板間。你需要或者喜歡，就可以隨意組合，部分或者全部拿走。

地平線的開放到什么程度呢？

如果主機廠想做芯片，地平線還可以開放AI加速和BPU。通過開放軟件IP授權、BPU IP授權等多種方式，打造智能汽車時代的“ARM+Android”模式，基于“芯片+工具鏈+參考算法”的開放技術方案，幫助車企、Tier1、初創公司實現差異化智駕方案的高效開發與落地。

“生態”這個詞聽著有點虛，但這確實是地平線最突出的標簽之一。正如我們在《地平線，正在成為下一個寧德時代？》一文中寫過的觀點：

地平線，正在設計一場無限游戲。

在詹姆斯·卡斯的《有限和無限的游戲里》：有限的游戲，目的在于贏得勝利；無限的游戲，旨在讓游戲永遠進行下去。有限的游戲在邊界內玩，無限的游戲玩的就是邊界，它的目的在于將更多的人帶入到游戲中來，從而延續游戲。

做芯片只是地平線的第一步，做系統、做生態才是完整的鏈條。

關注地平線的人應該發現了，從2019年開始，地平線除了戰略聚焦智能汽車，一年推出一款車規級芯片，還在全力構建自己的生態，這里的生態在我看來有兩個層面，一個，是打造自己產業鏈上下游的核心朋友圈，另一個，則是基于自己的芯片、工具鏈和算法解決方案，構建一個強大的車載軟件開發者和應用生態。

在過去3年，地平線先后量產了征程2、征程3、征程5三顆芯片，單芯片算力從4Tops提高到128Tops，實現了從L2到高速NOA的跳躍。但想要滿足不斷創新的算法和模型規模的要求，自動駕駛需要的算力和帶寬還需要持續提升。

為了真正構建起智能駕駛這場“無限游戲”，地平線也在快速推進更高效的基礎設施的建設。

據地平線副總裁兼軟件平臺產品線總裁余軼南介紹，地平線在今年提出了基于BEV+Transformer的端到端算法框架，并已經將這套架構的部分模塊應用于征程5芯片，包括純視覺BEV動靜態環境感知、基于Transformer的道路關聯關系識別，以及所有道路參與者的軌跡預測，這些技術都即將達到量產狀態。

“但這樣的技術和模型，需要更大規模的神經網絡參數來支撐，預計未來參數規模將達到百萬億級別。為了滿足不斷創新的算法和模型規模，算力和帶寬的需求也提高了至少1~2個數量級。”余軼南說道。

同時，海量數據與巨量模型需要更高效的基礎設施。據余軼南介紹，“目前，地平線已經上線了接近20億億次每秒的算力，開發了具有90%以上自動化率的4D標注系統，可以實現每周5萬+clips的標注能力，仿真系統可以支持每天百萬公里的數據仿真能力，并將持續提升。地平線構建這么大的云端資源，目的是為了能夠開放給行業的合作伙伴，支持整個行業在自動駕駛的道路上不斷的前進?！?/p>

第二個用戶，就是終端的用車用戶。

在上海車展的發布會現場，地平線再次強調，智能駕駛在未來十年都將保持L2+的階段，完全的自動駕駛只是會在部分專用道路上實現，而產業能夠做的就是持續優化用戶的高級輔助駕駛體驗。

在地平線看來，整個行業完成了ODD（運行設計域，即運行區域和場景）的擴展期，從L2級輔助駕駛到高速NOA，今年已經開啟了全場景自動駕駛的元年。而從現在開始，整個行業將進入MPI（智能駕駛接管里程數）迭代期。面對如此挑戰和復雜的系統和技術，地平線還將推動成本做到合理的范圍內，讓每一輛車能夠無壓力地標配自動駕駛系統，

地平線的目標，就是促進自動駕駛的關鍵指標MPI在5年內達到現在的1000倍，讓自動駕駛像今天的自動擋一樣普及，為用戶帶來極致駕乘體驗。

面對如此有挑戰且復雜的系統和技術，地平線的愿景是在10年內，實現每10萬公里小于1次的接管，通勤效率比人類駕駛快10%，舒適度5星，覆蓋99%以上的道路和場景。

如何走向這個愿景，地平線認為需要軟硬結合，將成本做到合理的范圍內，讓每一輛車能夠無壓力地標配自動駕駛系統，在算力、模型規模、算法、數據、基礎設施等方面全面推進，并且和行業優秀的合作伙伴，協作共贏。