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      從“能用”到“好用”,2025 年輔助駕駛的下一個突破口在哪?

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      今年的輔助駕駛行業,很多人都能感覺到一個明顯的變化:過去大家討論的是“能不能上車”“城市 NOA 能不能跑”,而到 2025 年,越來越多人成了“實際體驗者”,開始糾結“拐彎自然不自然”“跟車穩不穩”“路線敢不敢給”。

      在地平線技術生態大會上,能清楚看到這種行業氣氛的轉向:從炫配置、卷參數,正式走到“怎么規?;涞亍薄霸趺醋尭嘬囉玫闷稹⒂玫梅€”。如果說過去幾年是各家在單點突破,那么現在更像是所有細節都在向“規?;边@條核心邏輯靠攏。



      今年有一個共識不斷被提到:2025 是輔助駕駛從技術突破走向規?;年P鍵年份。城區 NOA 能否真正普及,已經不再是概念問題,而是成本、工程、體驗、政策四條線要一起過關的現實問題。

      很多企業的判斷也都指向同一條趨勢:主流車型的城區輔助駕駛滲透率正在加速,而且不只是在 20 萬以上的車型里擴張,在 10–20 萬區間,也出現了明顯跨越式增長。更關鍵的是,真正讓用戶愿意“常開”的,也不再是炫技,而是穩定、自然、可靠。

      這次大會的氣氛就是“務實”二字。不是在討論“有沒有”,而是“怎么讓更多車做到”。



      這次大會的關鍵詞,是“同行”。為什么要強調同行?因為行業的矛盾很清晰:

      高階輔助駕駛不是難做,而是難“普及”。不是沒企業能做,而是大多數企業承擔不起“每年上百億的模型訓練”“幾十上百人的端到端團隊”等這種成本。

      地平線提出“向高同行”,本質上是把自己的技術路線從“樹立上限”轉向“開放共建”。



      簡單講,就是把已經跑通的全棧能力拆成可共創的服務模塊,開放給更多車企和 Tier-1,一起把“不可復制的大模型能力”變成“能規?;子玫墓こ腆w系”。

      這意味著技術供應商不再只做“賣芯片的人”,而是徹底站到“把體驗變成產業共同資產”的位置。



      今年地平線更新了第四代 BPU 架構“黎曼”(Riemann),并同步帶來新一代 AI 驅動編譯器。

      一句話概括,就是:

      過去靠堆算力解決的問題,現在靠體系效率解決。

      黎曼架構的核心并不是“算力數字更大”,而是讓端到端模型在真實車端運行的效率更高、精度更高、功耗更低。對車企來說,這類提升直接等于“單車成本下降”“低階芯片也能跑更強體驗”。

      編譯器進入“AI 驅動優化”也是一個關鍵節點。傳統編譯器優化一個大模型可能需要幾個小時,如今縮到幾分鐘,對產品節奏的加速非常實際。

      行業為什么在 2025 年開始真正出現“成本拐點”?這類底層效率的提升,就是重要原因之一。



      大會上有一個信息被很多企業關注:基于單顆征程 6M 的城區輔助駕駛方案,即將量產落地。

      為什么這句話很關鍵?

      因為這意味著:城區 NOA 不再是 20–30 萬車的專屬;較低成本、較低功耗的平臺,也能獲得“穩定、擬人”的端到端體驗;行業真正從“炫配置”走向“規?;栈荨?。



      對于中國這個十萬級家用車占大盤的市場,這個意義比任何一次“旗艦體驗突破”都更現實。

      大會上也公布了首批合作伙伴:博世、卓馭、輕舟、電裝等,都將基于這個方案量產。

      這本質上說明一件事:智能駕駛要走向全民化,不能再靠高性能芯片不斷拉高成本,而需要靠底層效率和開放生態。



      這次參加大會的整車廠陣容非常完整,包括奇瑞、一汽奔騰、深藍、長城等。從幾位高層發言里,能清楚看到行業心態的改變。

      一汽奔騰宣布將基于 HSD 與征程 6P,共同打造全場景城區輔助駕駛系統。

      而他們強調的是“好用”三個字,而不是“高階”。這是一個典型國民品牌的真實需求:用戶要的是穩定、自然、可信賴,而不是炫技。



      iCAR 提到一句話很典型:“輔助駕駛最終拼的是體驗,而不是堆配置。”這說明新一代年輕品牌把輔助駕駛看成品牌體驗的核心,而不是選配。



      深藍提到 L06 在極短周期內把端到端方案跑通并量產,說明端到端不是“不落地”,而是需要協同的工程體系。

      這類量產案例正在消除行業過去對端到端的疑慮。



      過去大家說生態,更多是“營銷概念”。今年開始,生態變成了純工程問題。

      因為要讓輔助駕駛真正進入規模化,需要:成本可控的計算平臺;標準化數據體系;高效的模型迭代工具鏈;多方共研的質量體系;全行業復用的經驗庫;單靠一家企業,已經不可能。

      這次大會之所以被看成“分水嶺”,就在于:產業鏈第一次在一個場合里公開表達了同一個態度:智能駕駛必須靠協同,而不是單點英雄主義。

      從國際巨頭到本土新勢力,大家在談的都是“如何一起降低門檻”。



      大會上另一個值得關注的方向是:物理 AI 正在從車,擴展到機器人。

      從云鯨的掃地機器人,到 Insta360 的全景無人機,再到地瓜機器人平臺的教育體系,機器人產業也開始復用智能駕駛的大量技術能力。

      包括這次發布的具身智能模型 HoloMotion 和 HoloBrain,也能看到機器人逐步從“預設動作”走向“自主理解與決策”。

      這意味著一個簡單而深遠的判斷:車端的物理 AI 技術,會在未來十年成為跨行業基礎設施。



      過去幾年,輔助駕駛行業經歷了太多爭議:到底要不要做高階?端到端靠不靠譜?激光雷達是不是必選項?成本降不降得下來?

      2025 年開始,討論的重心終于回到了“用戶、成本、工程”三個最基本的出發點。

      這次大會給出的方向:真正改變行業的,是規?;徽嬲龥Q定規?;模枪こ腆w系;工程體系能否跑通,靠的是生態協作。



      科技行業常說一句話:“真正的突破,不是某一家做得更強,而是整個行業因為協作獲得效率躍遷。”在智能駕駛這個賽道上,這句話開始變得越來越真。

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