余凯灵魂拷问如何让10万级国民车拥抱高阶智驾
2025地平线技术生态大会，地平线创始人兼CEO余凯的一句“10万级的国民车，难道就配不上好用的城区辅助驾驶吗”，成为整场大会最具冲击力的灵魂拷问。这句带着“愤怒”的诘问背后，是地平线以技术普惠重构行业格局的决心。
会上，余凯宣布，地平线M芯片的城区辅助驾驶即将量产上车，将高阶城区辅助驾驶体验首次下沉至10万元级国民车型。
很多创新驱动力来自于向往，也有很多创新驱动力来自愤怒。余凯在现场抛出的灵魂拷问并非空穴来风。
从2025年前三季度乘用车市场价格带分布来看，20万以上车型仅占30%市场份额，13万以下的国民车型却占据50%的绝对主流市场，13万-20万区间为20%。但在2024年及之前，20万以上的高端车型中，高阶城区智驾方案少不了英伟达、华为的影子。而13万以下的主流消费群体，根本无缘体验城区NOA这类能大幅提升驾驶安全性和舒适性的技术。
这种“高端专属”的现状，是传统高阶智驾方案需要大算力芯片、多传感器融合和高昂的算法训练成本，导致技术门槛和成本居高不下，形成了智能驾驶的 “阶层鸿沟”。
余凯提到，为什么今天大会的主题，从“向高而行”走向“向高同行”，是要从突破上限、树立标杆，到赋能行业、普惠大众。地平线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。
而底气，来自地平线已经完成的行业普惠突破。2025年11月，地平线与长安、奇瑞合作推出的深蓝L06、星途 ET5，将城区NOA功能下探至13万-15万价格带，两款车型两周内HSD系统激活量就突破12000辆，用户反馈远超预期。地平线万级市场的最后一道壁垒。
两种合作模式，地平线系列的中算力芯片，征程J6M凭借纳什架构的底层优势，实现了算力与功耗的平衡。而且余凯也谈到，征程6从发布一开始就打破了地平线的量产速度的纪录，量产的交付第一年就超过了百万级出货量，所以这也是地平线到目前为止最成功的一代产品。
在大会现场，地平线M的城区辅助驾驶实测视频。在深圳繁忙主干道、复杂路口、施工路段等场景下，系统可实现防御性减速、窄道通行、汇入主道等丝滑操作，其每公里接管数达到了行业领先水平。
而为了让单颗征程6M的城区智驾方案快速落地，地平线推出了两种合作模式，构建起开放的产业生态：
HSD Together 算法服务模式：地平线会开放训练好的基座模型（支持白盒/黑盒授权），会派地平线的专家跟工程师去加入，去做算法的tune in、适配，并且提供这里面工程和咨询服务。这样可帮助合作伙伴实现人力、算力成本下降90%，研发周期提效90%。首批合作方包括电装、大众合资公司 CARIZON、HCT 等企业，实现了从技术到量产的全链路赋能。
此外，余凯正式发布第四代BPU架构并命名为黎曼（致敬数学家黎曼）。他透露，第四代BPU黎曼将搭载于征程7系列芯片。“征程7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。”
而第四代BPU黎曼，通过高维数据降维提升模型效率，优化算法和架构，具备算力更强（关键算子算力性能提升10倍）、效率更高（Tensor→Vector 全浮点计算支持）、算子更丰富（高精度算子支持数量增加超10倍）、能效更优（面向大语言模型优化设计，能效提升5倍）的核心优势。
同时，地平线发布第四代编译器天工开物OpenExplorer 4.0，其核心是靠AI来优化代码编译流程。原来编译可能要花几小时，现在可以缩到几分钟，还能让模型性能再提20%。
从“向高而行”的技术突破，到“向高同行”的生态普惠，地平线正在完成从“技术挑战者”到“行业赋能者 的蜕变。
可以说，地平线的十年创业史，是不断挑战技术极限的历程。从软件团队跨界做芯片，到征程2挑战 Mobileye；从2021年征程3实现高速NOA量产，到2024年征程6P 以560T算力登顶全球自动驾驶芯片；再到2025年HSD全场景NOA量产，地平线用“七八个月实现新芯片+新软件栈量产”的速度，刷新了行业纪录。截至目前，征程系列芯片量产已超千万颗，其中征程6系列更是仅用12个月就实现百万级出货，远超征程3的36个月和征程5的24个月。
除了智能驾驶，地平线的普惠理念还延伸到了具身智能领域。其子公司地瓜机器人已推出超100款消费类智能产品，覆盖扫地机、割草机、网球陪练机器人、泳池清理机器人等场景，甚至将芯片方案搭载到影石Antigravity 全景无人机上，实现了“地上走、水里游、天上飞”的全场景覆盖。
会上，地平线也正式发布了智能开源的、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。
同时，地平线还构建了机器人开发者生态，汇聚20多个国家的10万开发者，与500多所院校合作培育人才，从12岁的少年极客到70多岁的海外开发者，都能基于其RDK开发板实现创新，而 HoloMotion 和 HoloBrain 两大开源基座模型，更是为具身智能的技术普及提供了底层支撑。
