地平线创始人、CEO余凯博士受邀出席2024中国电动汽车百人会论坛，并发表了主题为《用户价值为先，引领智能驾驶普惠和升级》的演讲。
地平线创始人兼CEO 余凯
余凯本次演讲的核心观点包括：
1、 地平线征程®持续领跑从低到高全阶智能驾驶计算方案市场。与超过30家车企实现量产合作，110+量产车型搭载地平线计算方案。
2、 征程®️6家族系列计算方案全面覆盖从低阶到高阶智驾需求。征程®6旗舰专为新一代城区高阶智驾而生，搭载地平线新一代BPU纳什架构，对BEV、Transformer等先进模型的支持效率业界领先。
3、 智能计算是车载操作系统在汽车智能化进程中关键突破方向。智能汽车时代将出现全新的计算架构、全新的操作系统。过去的系统以软件为核心，智能车载操作系统将作为智能计算中台核心支撑。
4、 用生态思维思考“大”操作系统，必须由“杀手级”应用来牵引，智能驾驶是车载操作系统的“杀手级应用”。车载操作系统的“杀手级”应用是智能驾驶与大模型带来的全方位智能化的人机交互。
5、 用户尚未享受到高阶智能驾驶的真正价值，尚未达用户眼中的“可用”“好用”标准，高阶智能驾驶系统量产落地面临前所未有的挑战。当前市面上的高速NOA刚抵达“好用”，未达消费者“爱用”。城区NOA，未达“可用”。高阶智驾系统需同时考虑 “Scale Up”和 “Scale Out” 的问题，面临复杂嵌入式超级计算机系统技术和极致工程能力的双重挑战。
6、 地平线打造“杀手级应用”高阶智驾样板间，打造下一代自动驾驶系统——“优雅不怂，从容笃定”的拟人化系统。优雅是指要具备顺畅丝滑的驾驶能力，能够带来优雅绕障、优雅转弯等能力；从容是指要具备主动、自信的驾驶风格，能够实现变道插空、蠕行博弈等能力。
以下为《用户价值为先，引领智能驾驶普惠和升级》演讲正文：
尊敬的各位嘉宾，各位朋友，大家下午好！
在我之前嘉宾的演讲可谓精彩纷呈，体现了我们中国企业家的精神面貌。个个都是战斗之王，都是时代卷王，自动驾驶技术也是一个比一个牛。我作为智能驾驶计算解决方案的供应商，前面的很多嘉宾也都是我的客户，所以我在这边发自内心地讲，只有大家都好才是真的好。
首先，我想跟大家汇报一下，在过去一年地平线在智能驾驶计算解决方案这个领域所取得的一些商业进展，产品落地进展以及整个市场的进展；第二，我想回归到一个技术人的本质，去分享一下对技术，尤其是车载操作系统的一些看法；第三，分享一下我们对大家都很关注的高阶自动驾驶，包括城区的自动驾驶，在技术趋势方面的一些看法。
从2020年以来，地平线实现了第一次前装量产的商业落地，是在长安汽车UNI-T、UNI-K、UNI-V，"KTV“这三个车型上，而往后每一年我们都在扩大客户规模，到去年为止，已经有超过30家主力车企成为我们的量产客户。
目前，中国基本上所有的主流车企都已经跟地平线进行了深度地合作，比方说，我们现在应该是比亚迪最大的智能驾驶芯片的供应商，也是理想汽车最大、最主要的智能驾驶芯片供应商，包括蔚来也是我们的客户。从去年开始，我们也与合资品牌展开了合作，跟大众集团还建立起了非常深入的战略级的合作。
我们也非常有幸可以跟中国汽车产业的创新一起同行，很多搭载地平线芯片的车型都非常受消费者欢迎。到目前为止，已经有超过110多个量产车型搭载了地平线的芯片，还有更多的车型也在推进量产定点和交付。
根据最新的数据显示，去年高等级自动驾驶（NOA）的市场份额英伟达占48.9%的份额，毫无疑问是市场第一，地平线也取得了35.5%的份额，位居市场第二，两家加起来占到85%的市场份额，头部两强的格局比较凸显。
如果我们看更加传统的前视一体机标准的L2辅助驾驶市场，去年上半年，地平线的市场份额位居第三，但经过下半年我们的努力，我们的市场份额不断地增长，去年全年我们成为了市场第二名，占据23.7%的份额。地平线、Mobileye、瑞萨三家基本上占领了这个市场最大的份额。
今年是我们的产品大年，我们将推出征程6系列的芯片，这个芯片不是单款芯片，过去我们征程2、征程3、征程5都是单款芯片，这次是我们第一次推出一个家族系列，征程6将会覆盖高端、中端，包括前视一体机。征程6不仅仅是一些技术处理能力的提升，更重要的是我们推出了全新一代的芯片架构，叫纳什架构。大家知道纳什是博弈论的提出者（纳什平衡），那么纳什架构的核心在于什么呢？就是在高阶的自动驾场景中，复杂场景跟周边交通参与者的博弈。那我们是怎样去打造全新的芯片架构呢？在高阶城区智驾上面，我们能够支持高效地计算。从结果来看，我们对于传统的卷积神经网络的支持，以及对更先进的基于Transformer大模型的支持，实际上是数倍到10倍的计算效能的提升。可见，通过征程6这款由多款芯片所组成的计算方案，我们能够首次为客户提供全方位的，满足各个价位、各个场景、各种性价比以及性能需求的完整解决方案。
接下来，我想跟大家分享一下关于操作系统方面的一些思考，其实芯片和操作系统在历史上非常的紧密耦合。回顾过去计算平台的发展，比如说个人电脑时代的Wintel联盟，就是Windows跟Intel的 X86的计算架构的紧密耦合。如果是在智能手机时代，AA联盟就是Android跟ARM之间软件硬件的一个协同。如果我们看人工智能在数据中心，实际上现在已经出现了叫CUDA跟GPU的这样的一个联盟，只不过这件事情是一家公司做，并不是两家公司做，但同样是软件和硬件、芯片跟操作系统的紧密协同。那么我们当然也会问，在智能驾驶时代，在智能汽车时代，新一代的计算平台的软件和硬件，以及它的生态会呈现什么样的格局？另外我们也要去思考整个的计算架构，就是车载计算机未来会朝什么方向去演进？今天我们看到智能驾驶跟智能座舱，它是两个独立的芯片，两个独立的域控制器。
当然，我们也看到现状是中央计算的域控制器还是两个独立的芯片，但是在同样一个中央计算的域控制器上面，我们要进一步想在智能时代，在大模型时代，在端到端的Transformer的时代，未来自动驾驶跟智能座舱人机交互完全地去统一，逐渐演变成以智能计算为核心，以智能计算的架构跟操作系统作为中台，然后支撑上面百花齐放的应用，那么智能驾驶和智能座舱的交互只是上面的应用之一而已。这样的话，我们有可能出现全新的计算架构，全新的操作系统。那么过去的架构，过去的操作系统是以软件为核心，而现在的话就是以智能计算，以数据流的处理为核心。
回顾历史，每一代计算平台的演进，都能发现一个很有趣的现象，比如说在个人电脑时代，用户对个人电脑的计算需求，虽然用户可能不能准确描述他的真实需求是什么，但是他对性能的需求，随着时间的变化，我们可以认为实际上是不变的。
到今天随着个人电脑计算性能的不断提升，现在可以看到，90年代个人电脑的计算性能，显然是不能满足我们需求的，所以我们才会在从286到586不断地进行迭代。但现在如果没有特殊的原因，我们都想不到要换电脑的理由。同样的事情，同样的情况，现在也发生在个人手机的迭代上，我们从中能看到的一个产业趋势是什么呢？就是性能不满足用户的需求时，这个时候是需要软件跟硬件的高度协同，才能获得相对的性能竞争优势。
当性能已经超越了用户的需求时，这个时候通常会走向软件跟硬件的解耦，比如说我们看到微软的Windows最近的话也开始支持ARM的芯片，比如说surface已经开始支持高通ARM的芯片，同样我们可以看到苹果的Macintosh，过去是跟power PC的结合，但最近Macintosh也开放支持X86的芯片，可见，当性能已经超过用户的需求时，其实软硬结合已经不是那么的重要。
讲到操作系统，我觉得有必要在这里厘清一下概念。我们通常讲的操作系统，实际上它可能有完全不一样的外延和内涵。比如像QNX，汽车行业的AutoSAR，又或者是VxWorks。我们发现一个现象，从操作系统入手来做操作系统，一般都不会实现真正生态意义上占据垄断性质的操作系统，但是从垂直的应用切入去做操作系统往往能够有大成，比如Windows、安卓。
大家想想看，如果没有office，Windows不会这么成功，那么office是什么呢？实际上是白领的生产力。比如领导让我写一个PPT发给他看，如果不装Windows，也就不会去支持office，对吧？所以，office的需求实际上拉动了对于Windows的需求，那我们再看安卓。如果没有GMS三件套，比如说Google的search，Gmail以及YouTube一系列的垂直应用，那么安卓也不会有这么强大的号召力。
所以，我们看到一个很有趣的现象，就是从平台入手来做平台都无法成功，从应用入手去做平台往往有大成，所以我们就要跳出技术思维，更多的从商业、生态思维去思考大操作系统的概念，大操作系统一定是在一个非常大的主流应用场景里面去切入，然后把平台展开，同时在平台上面去支持丰富的应用。所以，很有意思的一点就是想要做好操作系统，那么它就一定要有“杀手级”的应用。
那车载操作系统的“杀手级”应用是什么呢？其实，从前面几位分享的嘉宾已经可以看出来一些端倪。在车载操作系统里面，“杀手级”的应用就两个，第一个是智能驾驶，第二个则是大模型带来的全方位的智能化人机交互，所以路径也就越来越清楚，目标也越来越清楚。那么往后，我认为很有机会在中国智能汽车这样一个难得的产业发展窗口期去诞生世界级的Windows、世界级的操作系统公司，世界级的芯片公司。
而讲到“杀手级”的应用，那第一个“杀手级”的应用就是智能驾驶。下面我想分析一下中国过去几年以及未来的趋势。比如辅助驾驶的装配率、渗透率越来越高，去年已经超过50%，那么毫无疑问，随着技术的不断演进，消费者会越来越享受到智能驾驶带来的安全和便捷，所以装备率朝着100%去演进是必然。同时，我们可以看到高等级的NOA，在高阶智驾市场，这些年也是在不断演进。
比如20万到30万价格区间内，高阶NOA的装备率在去年已经上升了，所以这个行业只会越来越卷。
那么好消息是什么呢？行业对高性能芯片的需求会越来越大，这对我们显然是好消息。那对于消费者来讲，则会获得越来越多科技平权带来的价值。但同时，我们也要看到今天实际上的高阶自动驾驶，比如NOA仍旧存在很多问题，消费者并没有完全享受到它带来的价值，一方面是成本很高，另一方面是在各种各样的使用场景下，它的表现并不尽如人意。
技术对于用户的价值，我们可以按照三个层次去展开，第一个就是要可用，第二个则是要好用，第三个就是要爱用。当下，我们以高速NOA为例，现在可能已经做到了从可用到好用。从我们日常的体验可以发现，在高速以及封闭的城区道路，比如高架桥和城市环线，实际上基本上可以做到全程无接管，所以现在的高速NOA可以说已做经到好用，或者说刚到好用的阶段，但是否做到了让客户爱用，我看未必，而至于城区NOA，现在恐怕连可用都是一个问题。
目前的城区NOA，在闹市区100公里的时速内接管10次都有可能。所以，城区NOA到目前为止还只是刚刚开始，但我们既要对它的未来保持信心，也要对它的现状持有客观冷静的认识，只有这样才能指导我们去不断地把技术做到可用，从可用变成好用，从好用变成真正的消费者爱用。
那么讲一下，在不好用的地方，如果讲可用的话，其实主要是成本？是开城的速度，是接管率，但是讲好用这件事情就复杂了。比如说我开车去上班，如果是我开的话，各种游刃有余的换道、加塞肯定更快。但是如果是自动驾驶的话可能会更加的保守，那效率可能就会低，我可能就不耐烦或等不及。所以好用这件事情，它有更加复杂的要求。
另外一点，我们再看过去在智能驾驶的技术开发其实有两个思路，第一个思路是什么呢？就是扩大它的场景规模，让它在各种各样的场景规模都可以用，但是导致的结果就是整个的智能化水平偏低，最典型的就是过去像Mobileye这样的辅助驾驶，另外一种是让它追求无人驾驶，所以它自动驾驶的水平是极高的。
可是它会限定在一个领域，比如说某一个区域，这其实就是过去Robotaxi这样的一个路，还是说它实际上也在扩大到更广的这种领域，不是在一个定义的区域里面。所以现在真正追求的目标是什么呢？是通向全场景的高阶自动驾驶，也就是说它的自动驾驶水平，它的上限要足够高。同时它的整个的ODD，它的运营的领域要足够的宽。我看到是中国目前很多的主机厂都在追求的目标，包括地平线也在支撑我们的合作伙伴达到这样一个目标。
那什么是真正有竞争力的下一代的自动驾驶系统，我们通过三个维度来看，第一个维度是叫标准的场景通过率；第二个是通勤效率，第三个是行为拟人，行为方面让人觉得舒服，让人觉得是拟人的。我们可以看到最里面的蓝色三角是当前技术状况，他比较去强调场景的通过率，在通勤的效率方面也不是那么强，在行为的拟人方面更差，他经常显得非常的僵硬。
对于用户来讲这种感受体验并不是那么好，所以怎么样去打造，我们提出来叫“优雅不怂、从容笃定”的拟人化的系统，实际上是下一代自动驾驶系统要追求的目标。可以说我们目前感受到高阶自动驾驶，实际上在安全性方面不是太大问题。刚才何小鹏也讲了，安全性的实验数据实际上是比人开整体的事故率还是要低。下面一步怎么样“优雅不怂，从容笃定”？
从地平线角度来讲，我们从芯片到操作系统，也会在它的“杀手级”的应用，就是高阶的自动驾驶，我们会打造样板间。所谓样板间就是地平线会打造全栈的软件方案，并且让这个软件方案可以在一些关键的车型上面去量产落地，这样的话其实让地平线大量的Tier1的合作伙伴可以受到我们有利的支持，让他们在量产的时候覆盖更多的车型，复制到更多的车型的时候，整个交付效率会更高，所以地平线还是定义为我们自己是一个Tier2二级供应商，但是我们全栈的软件能力去支撑我们的合作伙伴去完成交付。
在背后支撑我们的实际上是，地平线在软件算法方面具有世界级的创新研发能力。比如说这个是地平线的研究员，去年发表的UniAD在整个行业里面产生了巨大的影响，并且在世界顶级的计算机视觉的学术会议上面获得了最佳论文奖。从9000多篇的论文中脱颖而出，可以说是在整个行业里面产生很大的影响力，因为它是在研究界，第一个端到端的自动驾驶大模型。
同时我们最近提出了Sparse4D的算法，去弥补传统的dense的BEV的算法的不足，那么这样的一个框架，这样的一个稀疏的自动驾驶的感知计算的框架，那我们在一系列的公开数据集上面的话，都获得了排行榜的第一。所以我们的软件的这些算法的创新能力去支撑我们，第一个去不断地去设计创新的芯片的架构，使得我们芯片的硬件架构是能够高效地去支持新一代的软件算法。同时的话我们软件算法的全栈的研发，也会去支持我们的合作伙伴更快、多快、好省地去开发他们高阶的软件自动驾驶系统。
最后，我想总结下，地平线还是继续征程与共、合作共赢，用我们全栈的技术去打造最开放的创新生态。所以还是那句话，只有大家都好才是真的好，谢谢大家。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
