顶尖算法+顶尖架构，地平线敲开高阶智驾终局的大门

从高速NOA到城区NOA，中国高阶智能驾驶市场掀起了新一轮的“血腥”拼杀。

一方面，各大车企开始不仅比拼城市NOA的“开城”速度和数量，还有城市NOA落地到车端后的真实表现。

另一方面，伴随着高阶智能驾驶的不断下沉，各大智驾供应商纷纷卷入了“价格战”的漩涡，“没有最低，只有更低”成为了核心卖点。

在这背后，NOA的大规模量产已经来到了关键节点。谁能够更快拓宽高阶智能驾驶的覆盖面，并且将智驾体验做到好用，谁就抢得了未来自动驾驶时代的话语权。

地平线认为，城区NOA即将告别单纯追求开城规模的时代，继而进入到以提升日活跃用户数与实用体验为核心指标的用户粘性竞争时代。

然而，在这一过程中，高阶智能驾驶技术的规模化量产还面临着成本、规模及用户体验三重关卡，导致以城市NOA为代表的高阶智能驾驶产品尚达不到真正“可用”标准，距离“好用”及“爱用”的终局目标相差甚远。

4月24日，地平线发布了聚焦拟人化体验突破的SuperDrive，搭配征程6系列产品打造出软硬结合的高阶智能驾驶系统，可以让真正好用的城区NOA方案加速规模化量产落地。这或是敲开高阶智驾终局大门的最优方案。

在地平线看来，智能驾驶系统将经历可用（智能驾驶系统1.0时代）、好用（智能驾驶系统2.0时代）到爱用（智能驾驶系统3.0时代）三个发展阶段。

目前，大多数车企的城市NOA尚处于起步阶段，或适应场景有限，或驾驶体验不佳，很难称得上好用，甚至是达不到可用的状态。

“好用的智能驾驶系统在于提供拟人化的驾驶体验，不仅保证行驶的物理安全，还要给驾驶员提供心理的安全感。”地平线创始人兼CEO余凯博士表示，而要迈入智能驾驶系统3.0，达到“爱用”状态，在提供拟人化的同时，还要实现科技平权，做到高阶智能驾驶的普惠大众化。

根据《高工智能汽车》了解，传统智能驾驶系统几乎采用的都是分离式模块化的架构设计而成，按照感知、预测、规划分为三个独立的模块，各个模块都需要进行单独的训练和优化，处于下游的规则模块往往还需要工程师编写大量代码去制定行驶规则，所以传统智能驾驶系统很难做到“拟人化”。

高阶智能驾驶从高速场景拓展到城区场景，道路复杂程度呈指数级提升，各种corner case层出不穷。靠人工书写规则的分离式模块化架构，显然已经无法满足全场景高阶智能驾驶的开发需求。

更重要的是，分离式模块化架构的模块与模块之间还存在“梯度断开”的现象，即模块与模块之间进行信息传递会出现缺失的现象。一旦某个独立模块出现偏差，就会导致整套系统执行错误。

与之形成明显对比的是，端到端模型将感知、预测、规划三个模型融合为一体，研发人员只需要针对一个模型进行整体训练、调整与优化，解决了模块化架构存在的所有“痛点”。

与此同时，基于海量数据驱动的端到端模型，AI能够自主学习人类的驾驶模式，这是驱动高阶智驾从“可用”迈向“好用”的核心关键。

自特斯拉发布了基于端到端的FSD以来，国内包括小鹏、理想、蔚来等主机厂以及毫末智行、元戎启行等方案提供商都在加速端到端的技术落地。

可以看到，端到端已经成为了下一代智能驾驶系统最为重要的技术路线。

然而，端到端的研发投入巨大，且技术复杂度极高，很难一触而就。目前，国内大部分企业都是采用分离式的端到端方案，将感知和规控分为两个神经网络，未来再逐步将感知和规控整合到一个神经网络。

地平线是业界最早布局端到端技术的智驾科技公司，目前已经推出了行业首个且多项任务达到最佳SOTA性能的自动驾驶端到端UniAD，荣获CVPR 2023最佳论文。

在这其中，地平线推出的行业领先的自动驾驶感知端到端算法Sparse4D是迈向长时序稀疏化3D目标检测的系列算法，是完全端到端的感知系统。由于搭建了纯稀疏的融合感知框架，Sparse4D可以让感知算法效率和精度更高，并且在感知效果和推理速度上，实现了对稠密BEV算法的超越。

与此同时，地平线还推出了基于蒙特卡洛树搜索的自动驾驶端到端深度学习算法，大幅提升智驾系统在复杂交通环境中的交互式博弈能力。

基于上述顶尖软件算法“三板斧”，地平线实现了感知层端到端大模型的部署，并且在预测、规控环节实现了数据驱动的交互博弈，可以让整个智能驾驶系统更拟人。

“单点的算法突破或者算力性能突破，都不是高阶智能驾驶达到‘好用’的关键。”地平线创始人兼CEO余凯博士表示，充分发挥硬件和软件的协同效应，并以极致开放打造极致效率，才是抵达高阶智驾终局的最佳路径。

因此，地平线沿袭一贯的“软硬结合”方式，在打造顶尖软件算法的同时，还打造了BPU专用智能计算架构，目前已经迭代到了专为大参数Transformer而生、并原生支持交互博弈蒙特卡洛树搜索的BPU纳什架构。

基于顶尖软件算法和顶级计算架构的结合，可以大幅提升了端到端应用效率。以地平线基于征程6旗舰版开发的全场景智能驾驶解决方案SuperDrive为例，SuperDrive最大的优势在于可以运用动态、静态、Occupancy三网合一的感知端到端架构，以及数据驱动的交互博弈，任何道路环境下都能兼顾场景通过率、通行效率和行为拟人。

比如在城市场景典型的拥堵汇流、无保护左转、礼让骑行人、拥堵换道等城区复杂场景下，SuperDrive拥有明显更拟人的行驶轨迹，可以为用户带来优雅不怂、从容笃定的智能驾驶体验。

据了解，动态、静态、Occupancy三网合一的感知端到端架构可以精准还原客观物理世界。在此架构下遮挡准召率提升70%，动态代码行数降低90%，网络负载降低50%，有效解决了当前行业感知架构时延高、规则多、负载重的问题。

而数据驱动的交互博弈可带来更拟人的最优解，使得SuperDrive像老司机一样灵活处理复杂交通流，在拥堵场景下变道成功率提升50%，路口通过率提升67%。

目前，地平线宣布已经与均联智行、零束科技达成合作，打造量产级的SuperDrive域控制器方案。据了解，SuperDrive将于2024年第二季度与多家顶级Tier1和汽车品牌达成合作，预计第四季度推出标准版量产方案，并将于2025年第三季度实现首款量产合作车型交付。

现阶段，高阶智能驾驶市场竞争已经趋于白热化，各大供应商纷纷比拼规模化量产与降本的速度，以及如何在有限的成本下实现更好的功能体验。

“智驾产品‘卷’价值和‘卷’价格的本质还是效率瓶颈日益突出，解题的关键在于计算底座的重构。”地平线认为，基于统一硬件架构、工具链和软件栈的计算方案将是终极答案。

因此，地平线推出了兼顾性能体验和量产效率的征程6系列智能驾驶计算方案，包括征程6B、征程6L、征程6E、征程6M、征程6H、征程6P，算力在10+TOPS-560TOPS之间，在高性能的前提下，具备极致性价比优势。

比如基于征程6P的面向全场景NOA的高阶方案，硬件系统成本可以做到1万元以下，较业内降低50%；而基于征程6E/M的中阶方案，硬件系统成本（基于7V3R方案）则可以做到5000 元以内，较业内降低40%。

值得一提的是，征程6系列计算方案采用平台化的设计，拥有统一的软硬件架构，可以满足车企的低、中、高阶智能驾驶的差异化开发需求。余凯表示，采用征程6系列的方案，车企可以用一套开发模式覆盖低、中、高阶智能驾驶的研发和工程落地，可以极大缩短开发时间和成本。

为什么地平线能够做端到端，并且可以推动高阶智驾进入“平权”时代？

在这背后，地平线拥有中国最大规模智驾系统量产经验，截至目前地平线征程家族累计出货量超过500万片，与全球超过30家车企达成了前装量产合作，合作的量产车型超过110款。

根据《高工智能汽车研究院》发布的2023年中国市场乘用车前装标配NOA计算方案市场份额排行榜显示，英伟达和地平线两家头部供应商合计占比达到了84.48%。在这其中，地平线全年市场份额达到了35.49%，是市场份额增幅最大的计算方案供应商。

与此同时，在2023年中国前视一体机市场，地平线也以23.65%的市场占有率跻身第二，与Mobileye共同占据超五成市场份额。

很显然，伴随着征程6系列计算平台的推出，以及顶级软件算法的持续迭代，地平线将助力更多车型打造越级的智能驾驶体验，加速智驾平权时代的带来。