说到智能驾驶时，人们总绕不开一个怪圈：好像只有掏20万以上买车的人，才有资格享受城区NOA的便利。
但你有没有想过，占据中国车市半壁江山的10万级国民车，承载的是更多家庭的出行需求。这些车主每天同样要面对早晚高峰的拥堵，同样需要在窄巷里小心翼翼会车，他们难道就不配拥有能减轻通勤压力的智能驾驶？
地平线前不久那场技术生态大会，或许给出了打破这种“智驾阶级论”的答案。
就在整个行业都在纠结“技术先突破还是规模先起来”时，地平线创始人余凯抛出了一个更根本的思路：不做单个企业的“技术供应商”，要做整个行业的“基建队”。从“向高而行”到“向高同行”的转身，藏着智能技术真正落地的密码。
技术的终极价值，从来不是刷新参数榜单，而是让普通人用得上。
十年选择，探索未知从来不是孤军奋战
2015年7月14日有两件事值得记一笔：“新视野号（New Horizons）”探测器飞掠冥王星，把人类的视线拉向太阳系边缘；地平线在北京中关村正式注册成立，名字里同样带着“Horizon”（地平线）。
这巧合像个隐喻，探索未知从来不是孤军奋战。
余凯在演讲里说，地平线走了十年才想明白：技术突破不该是孤芳自赏的标杆，得变成能养活整个行业的生态。这话听着有点虚，但放在行业里一对照就很实在。
回顾计算平台的演进史，每个时代都有“基建狂魔”。
PC时代靠微软系统+Intel芯片，移动互联网时代靠Arm架构+Android系统。没有哪家公司能单靠自己撑起一个时代，都是靠开放的生态把蛋糕做大。现在我们站在从数字智能迈向物理智能的拐点，智能汽车只是开端，更广阔的通用机器人浪潮即将到来。
地平线的选择很明确，不做“本体”，既不造车，也不做机器人品牌，要当“机器人时代的Wintel”。
这意味着它要甘居产业基座，把自己变成“土壤”而不是“大树”。允许合作伙伴在上面开花结果，甚至竞争对手都能来用它的技术。
这种“全维利他”的生态信仰，不是喊口号，而是有数据佐证：征程6芯片出货百万只用了12个月，比征程3快了整整两年；从征程2到征程6，五年时间累计出货量就突破1000万套。
为什么要坚持开放？
余凯的答案很直白：物理智能的世界太大了，汽车、机器人、无人机……靠一家公司造不完所有东西。就像当年Intel不造电脑，微软不做手机，却定义了整个时代。地平线要做的，就是用开放生态把技术门槛拉低，让更多企业能参与到智能时代的建设中。
用数学解码世界的“三驾马车”
有人会问：凭什么地平线能当“土壤”？
答案藏在它的三大技术支柱里。余凯的比喻很形象：这就像一场交响乐，BPU计算是一流的交响乐团，编译器是杰出的指挥，而算法则是优秀的作曲。三者协同，才能奏出智能计算的乐章。
先看BPU芯片这个“乐团”。2016年的时候，传统摩尔定律已经显露疲态，晶体管堆叠不再带来线性增长的性能红利。地平线当时就提出了“智能计算新摩尔定律”：计算的发展要靠专用架构、算法与系统的协同优化，而不是单纯依赖工艺演进。
十年后的今天，这个判断被验证了。从伯努利到黎曼，地平线BPU的性能提升了1000倍，比传统摩尔定律跑得还快。
每一代BPU架构的命名都藏着技术逻辑，本质上是一部“用数学写进架构”的编年史。最早的伯努利架构，主打概率计算，解决ADAS场景里“看见”的问题。
给每个像素标上0到1的概率，判断是不是车辆、行人，在有限制程下实现了低功耗感知。到了贝叶斯架构，聚焦高速NOA的预测需求，毕竟道路不是静止的，要靠贝叶斯推断预判车辆行人的运动轨迹。再到纳什架构，应对城区复杂的博弈场景，谁先走谁让谁，靠“纳什均衡”理论实现实时响应，这也让征程6成了最成功的一代芯片，首年出货就超百万。
现在发布的第四代黎曼架构更狠，直接瞄准了通用机器人时代。它的核心思想是“向量计算与张量计算协同”，简单说就是让芯片既有“全局视野”又懂“局部变化”。道路形态、车辆姿态这些物理量本质是向量，黎曼架构让芯片能理解这种“几何直觉”，关键算子算力直接涨10倍，高精度算子支持数量超10倍，还能让大语言模型能效提升5倍。
这意味着什么？以前要多颗芯片才能搞定的城区NOA，现在单颗征程6M就够了，成本直接砍半。
再看编译器这个“指挥”。如果说BPU是乐团，编译器就是让乐团高效演奏的指挥。地平线的编译器已经迭代到第四代，天工开物4.0把编译时间从小时级压到分钟级，模型性能还提了20%。
更关键的是它进入了“AI驱动编译”时代，能靠机器学习自我优化，相当于给技术迭代装了加速器。对车企来说，这意味着不用等半年才能升级系统，按月迭代成了可能。
最后是算法这个“乐谱”。基座模型的出现给AI带来了范式转移，从专用走向通用，还能打破信息孤岛实现模态融合。地平线的基座模型打通了汽车和机器人的场景。
汽车的感知数据能反哺机器人，让扫地机更懂避障；机器人的运动逻辑能优化自动驾驶，让车辆在复杂路况更灵活。这种跨场景协同，正是物理智能落地的关键。
这三大支柱拧成一股绳，才让“10万级智驾”从空想变现实。毕竟技术再好，不能落地都是白搭，地平线这套组合拳，刚好打在了行业“成本高、迭代慢”的痛点上。
要让车企少花90%的冤枉钱
光有技术不够，还得有让大家愿意用的玩法。地平线的商业模式进化史，简直是智驾行业的缩影，每一步都踩在了行业痛点上。
最早是征程2到征程5时代，用“芯片+算法IP授权+硬件参考设计”的模式，帮伙伴快速做ADAS功能。这时候的核心是“快速落地”，让行业先用上智能驾驶的基础功能。
到了征程6P与HSD时代，地平线亲自下场做全栈方案，相当于盖了个“样板间”，捅破了性能天花板，证明技术路线能走通。
现在发布的HSD Together算法服务模式，是更开放的一步。
把“样板间”的图纸和施工队都借给伙伴用。在这个模式里，合作伙伴负责自己擅长的：系统集成、车型适配、功能定制、硬件交付；地平线则提供全周期“算法服务”，包括数据服务、算法适配咨询，还有最核心的基座模型授权。
余凯算过一笔账：用这套模式，车企的人力投入、算力消耗、上市周期能全降90%。这对中小车企来说是救命的。
因为不是每家企业都能一年砸几十亿搞研发，也不是每家都能招到顶级AI人才。但有了地平线的成熟基座，它们就能把精力放在品牌和用户需求上，快速推出有竞争力的产品。
已经有车企尝到了甜头，星途ET5和深蓝L06搭了HSD系统，上市两周激活量就破1.2万辆，而深蓝L06才卖13万多，直接把城区智驾拉进15万以内市场。现在更狠，基于单颗征程6M的城区辅助驾驶方案要量产，10万级车也能用上城区NOA了。
余凯在大会上抛了个直击行业的问题：“占据中国市场半壁江山的10万级国民车，难道就不配拥有好用的城区辅助驾驶吗？”这个问题戳中了很多人的心声。
要知道，10万级车承载的是刚工作的年轻人、三口之家的首辆车，他们对通勤便利的需求比谁都迫切。地平线的解决方案，正是要打破这最后一道“智驾平权”的藩篱。
征程6家族的布局也能看出这套逻辑，6B/L主打主动安全，生命周期定点量超1000万；6E/M做普惠城区智驾，首年出货超百万；6H/P瞄准全场景辅助驾驶，意向车型超20款。从低到高全面覆盖，就是要让不同价位的车都能用上合适的智能技术。
从汽车到机器人的无界延伸
如果你以为地平线只盯着汽车，那就太小看它了。
余凯在大会上放了个大招：地平线已经是中国最大的消费类机器人计算平台，旗下地瓜机器人上市产品超100款，连接着超100家合作伙伴与10万余名开发者。
地瓜机器人的生态有多繁荣？
从家里的云鲸扫地机器人，到能提供情绪价值的机器狗，再到影石的全景无人机，地上跑的、天上飞的都有它的影子。更关键的是，地瓜机器人的旭日系列芯片在消费级市场已经出货超500万片，还完成了1亿美元A轮融资，被高瓴这些资本看好。
这次大会发布的两大开源模型，更是给机器人智能提了级。HoloMotion是“小脑”，管运动智能，让机器人“学会像人一样行动”，单个模型就能支撑多地形复杂运动控制。以前扫地机卡沙发底、机器狗爬不上楼梯的问题，可能很快就成历史。
HoloBrain是“大脑”，负责空间感知和操作，能听懂通用指令并规划动作，比如让机器人“拿杯水过来”，它能自己找到杯子、规划路线、完成抓取。
这些技术不是实验室里的花架子，已经在孵化新物种了。地瓜机器人现在赋能了200多家中小创客，孵化出近百种智能机器人，从高尔夫机器人到泳池机器人，每年还在以100%的速度增长。这就是开放生态的力量：不是自己造所有东西，而是让更多人能用技术创造东西。
地平线还在培养“未来玩家”，地瓜机器人已经和500多所大中小学合作。余凯分享的两个开发者故事很打动人：一个12岁的小孩，破格进入清华AIR-地瓜机器人强化营，造出了世界上最小的平衡轮足机器人；还有位国外的高龄开发者François MOCQ，用它的套件实现了创新梦。这两个跨越年龄的故事证明，好的技术生态不该有门槛，只要有热情就能参与。
从汽车到机器人，地平线的布局逻辑很清晰：用一套技术底座打通所有物理智能场景。就像微软的系统既能装在电脑也能装在手机，这种跨场景能力才是真正的护城河。当汽车的感知技术能帮机器人更懂环境，机器人的运动逻辑能让汽车更灵活，整个生态的价值就会指数级增长。
写在最后
“让少数人的尖端，成为多数人的日常。” 余凯的这句话戳中了技术普惠的本质。
智能驾驶不该是富人的玩具，机器人也不该是实验室的展品。地平线的尝试证明，技术突破和商业成功可以不矛盾。
通过开放生态降低门槛，让车企有钱赚，让用户用得起，行业才能真正繁荣。现在10万级智驾的藩篱已经被打破，未来会不会有5万级的解决方案？谁也说不准。
但可以肯定的是，当更多企业像地平线这样放下“独食思维”，甘当“基建队”，智能时代的到来只会更快。毕竟技术的终极意义，从来不是刷新参数，而是让每个人的生活变得更好。地平线用十年证明：最好的技术，从来不是用来仰望的，而是要踩在脚下，变成日常。
