以“5G大时代，勇闯无人区”为主题的2023世界智能驾驶峰会在北京国家会议中心成功举办。本次峰会由智驾网策划，智驾传媒与中国邮电器材集团有限公司共同承办。

今年是峰会举办的第五届，从2018年首届峰会举办至今，智能驾驶正从L2级别辅助驾驶逐渐向高级智能驾驶进化，拥有智驾功能的新车渗透率逐年增加。同时，芯片、激光雷达、高精地图、高精度定位等相关产业链也正迎来爆发式增长。

本次峰会设《智能驾驶的中国方案》、《高阶智能驾驶的落地之战》、《无人驾驶的商用车落地场景》和《智驾产业链的全球化与本土化》四大版块，汇聚100多位产学研代表共同分享、探讨行业现状与未来发展。

在论坛现场，地平线副总裁兼智能汽车事业部业务拓展负责人张宏志发表了相关演讲，以下内容为演讲全文。

张宏志：2023年已经过去将近一半了。在智能驾驶方面，很多人期待的就是上下班通勤的时候，智能驾驶能够更多地释放自己的时间。因为这是实实在在的、能够直观体验到技术带来的发展。

需要在车上把人的时间释放出来，释放出来以后人才可以再把时间用到更多的事情。一定程度上来讲，人开车这件事情是非常低价值的，因为就是A点到B点，所以人需要越来越多地把时间花在高价值的事情上。

目前主要的问题在于，用户想要得到的体验和功能，目前的产品解决方案做不到，存在巨大的Gap，需要一点一点的时间弥补，不是短时期内快马加鞭，马上就大投入，短时期内快速爆发，这是不可能的，所以需要把握的就是在什么节奏做到这一点的问题。

更麻烦的事情在于，对很多行业的从业者或者从业的公司来讲，就是穿越周期的问题，其实周期是比较痛苦的，因为是一个由时间积攒起来的，直白来讲，需要熬过当前矛盾的核心周期。

站在地平线的角度，我们会看到底问题和挑战是什么。整个复杂度来讲，其实坡度向上的增长反而是缓的。类似的工况情况下，我跑一个L2的跟车和跑在高速上的拨杆换道、主动换道，复杂度没有多大区别。什么叫做性能要求？当整个工况和外部环境变得越来越复杂，全中国的任何一个地方都可以跑一个小时无接管的智能驾驶，对性能的要求是在暴涨的。问题的复杂度并没有增长太多，但性能要求是在增长的。更麻烦的是，对安全性的要求从L2到L3一下子拔高，也就是说所有车型生命周期不能出现大的问题，这跟几万台车、十几万台车短生命周期的要求是完全不一样的。安全性的问题和性能的要求会让这件事情得到解决所天然需要的时间变长，不可能是短期一蹴而就的。

 目前整个行业OS其实还是不太成熟的，每个车厂做出来的解决方案从芯片选型到应用，相似度很低，每家硬件Tier1做出来的OS都有各自的特征，相当于大家都要重复建设，需要车厂为这件事情买单。重复造轮子普遍存在，并不是因为有足够技术路线值得尝试，而是在于相似的技术路线有很多家在重复地尝试，而这件事情会造成社会资源短时期被浪费，比较低效率，并没有解决重要的问题。整个产业的效率并不高是因为有很多接口、很多协议，没有被大家共识，大家还有很多自己特有的东西，但在同样往前走的时候对接成本会高。

另外，生态多源软件间集成以后的数据迭代成本也高，一个DEMO和一个量产，中间整个差距还是比较大的，最关键的一点就是从DEMO到量产的差距持续拉大，并没有收敛。

上图里蓝色框的这一条时间卡在2026年。电脑和手机都是单芯片，就是把整个设备驱动起来，当然车不可能是单芯片，应该是在一个硬件板上面尽量多地把整个设备、整个车上的计算都解决掉，避免多个硬件系统通过以太网和网络通信协同和调度。到现在为止，起码还有三四年的时间，所以从硬件架构的角度来看就是需要熬过这三四年。

我们可以看到越走向中央计算平台，重复性的比重越来越大，因为整个硬件和计算资源偏向集中的时候，大量数据的可获得性将会得以充足地改善，整车多个传感器和计算硬件在获取数据时，和同一个硬件相比，同一个硬件肯定更简单。要想推动计算架构的革命，需要尽量多地把计算过程做得简单，带给这些软件足够的爆发。

假设各位是一个主机厂里面负责智驾系统选择供应商的关键人，脑子里面肯定要想一个问题，就是要完成这件事情，主要的几个玩家一定要选对，端上的芯片、云上的基础设施，选择一个硬件预控，要把传感器的模组选好，然后要把几个关键模块，感知、定位、建图、规控都选好，活干完了要有大量的人力、足够多的服务，选择足够高质量的服务商。

作为主机厂，完成这件事情的主要玩家没有选错的话，只要不偷懒，不瞎折腾，基本上可以得到不错的智驾方案。每个优质的供应商和优质的玩家都很少，特别是关键的玩家，大多数不会超过5家。其实这是一个行业的协作问题，因为如果变成大家随意自由组合，中间有很大的Gap，最后就是主机厂为此付钱，就是为行业中几个关键玩家协作付出成本。

软件服务足够重要。地平线现在有50多款车型量产，120多款前装定点车型，2018年开始投入前装量产，现在征程芯片出货量超过300万片。我们有充足的痛苦过程，开发一个智驾产品需要花的钱跟这套解决方案在行业中规模化达到量产，看一看成本，其实接近1：1。

只不过大家非常容易意识到，开发出来的时候是从零到一，行业出现了新的解决方案，体验也很好。但大家默认会忽略规模化、上百个车型一步一步量产花掉了多少成本。随着时间线的延长，可以发现后面花掉的钱一点不比前面的少，所以后面需要把整个链条降本增效，软件服务需要不断变高。

地平线推出的解决方案是什么呢？首先当然是芯片，地平线需要为行业带来高效能智能驾驶计算方案。除了芯片，我们还推出三个软件开发工具，解决的问题其实是三个方面：我们需要把算法放在芯片上面，提供足够好的算法工具链和参考算法。我们需要提供足够好的云端开发过程和交付量产过程需要的各种工具，全部都是要跟效率有关，就是要持续地用工具替代人工。因为这里需要解决的很多问题是站在人工的角度，偏向经验的累积和工具的准备、以及重复问题，人越少参与效率越高。

因为是嵌入式终端，整个开发过程对专业度的要求还是很高的。为了避免重复造轮子，我们把智能驾驶开发套件源代码都开源开放给到行业，并在实际量产的过程中不断使用这套嵌入式应用开发套件，保持实时更新的状况。

下图是关于套件的介绍。集成、开发和验证的过程，本质上就是开发到交付，端到端地把端上需要用到的工具和各种代码开源开放地给到行业，减少大家在这上面重复的投入。换句话说，这件事情本身也挺难商业化的，大家都需要，但商业化也没有多大价值，所以就采取开源开放的方法，加快大家完成这件事情的效率。

 我们在这套嵌入式应用开发套件里面也引入了足够多的合作伙伴，包括IDH（Independent Design House）提供硬件参考设计，在通信协议、OTA以及信息安全等等方面引入专业的第三方软件公司，跟我们一起完成这件事情。我们也要建设足够多的开放和开源协议和接口，让大家的对接速度变得更高。

一套开发套件，Service是灵魂，是所有蛋糕上的奶油，并不是面粉。定位、建图是足够高质量的Service，包括数据闭环，可能会引入这个领域有能力的核心玩家，帮助我们解决这个问题。我们认为这是一个软件生态，重点可以解决规控问题、感知问题，也可以解决最后的功能集成问题。

站在一个足够简化的角度来讲，不同行业内角色到达主机厂量产的距离，不管是产业链条还是时间周期，最早需要介入的就是芯片和芯片上的硬件系统，后面才是算法的供应商以及软件的其它生态供应商，最后介入游戏并且最接近量产的一个环节是软件集成商。

我们认为整个产业中一层一层被集成上去，最后到达主机厂，集成为一个整体解决方案并且到达用户的过程。不管是集成模式还是商业模式，关键的是要搞清楚自己的产品和自己的价值被集成到一个更大的产品、更大的价值里面、不断持续向上被集成的这个过程。

为了完成上面这件事情，还有一个问题足够重要，就是这个行业的Knowhow还是集中在少数人。我们需要提供足够多的培训。过去数年中，地平线不断坚持建设社区。这个话题并不是多么性感的话题，我们需要足够多的培训，需要技术的普及以及社区的形式，但我认为这个问题是在产业中被忽略的问题，没有得到足够重视。大家需要不断找到更优质的人才，所以我们认为这一点很重要。

图中就是一些开发者社区图片。地平线将能够开放的文档、代码、开放的解决方案都提供给社区，让它变成一个Open的社区。

2022年，地平线至少在中国市场乘用车标配L2+NOA功能智驾域控芯片方案市场拿到不错的份额。征程 5芯片也在2022年实现前装量产，为中国自主品牌提供更丰富、可靠的大算力可选择性，目前我们也正在尽快推动更多车型的高质量交付。

最后，要感谢所有合作伙伴对地平线的信任，数年如一日地和我们一步一步走向量产。每次量产的过程都是认识朋友，不断加深友谊的过程。说实话，这个过程真的是很痛苦的，也是很泥泞的一条道路，需要和大家一起合作，更好地走到量产状态。