地平线Horizon Robotics软硬协同部署端到端量产范式，赋能高阶智驾发展
如今的汽车行业，随着智己、长安、魏牌、阿维塔等一大波车企的新车入市，新能源汽车将进入一个新的高速发展且持续内卷阶段。然而，这种内卷并非简单的市场份额或销量的争夺，而是一场关于技术革新与价值创造的深层次角逐。高阶智驾技术便是这场角逐中的关键性“命题”。这一点我们从刚刚结束的北京车展便得以看出，当下的消费者需求早已悄无声息的发生了转变，不少消费者在购车时更看重智能配置，这便意味着2024 年市场的主要方向将会是达成高阶智驾技术的广泛运用与大规模落地。
其中，以城区NOA为应用代表的高阶智驾技术，尽管从理论上来说可以给驾驶者带来一定益处，但从市场反馈情况来看，大量汽车厂商对于城市 NOA 技术的应用依然处于探索的阶段，难以全方位满足消费者对于智能驾驶的期待。因此，不管是适用场景的局限性，还是欠佳的驾驶体验，都致使这些技术未能实现用户眼中的“可用”及“好用”。
对此，地平线（Horizon Robotics）创始人兼CEO余凯博士曾提出：“一个好的智驾系统应该是提供拟人化的驾驶体验，它的系统行为需要符合用户作为司机或乘客与其他周边所有交通参与者的心理预期。"的确，唯有符合用户的“心理预期”，才能给人以足够的安全感，实现更优雅从容、可随时激活的驾驶体验，从而推动用户对智驾系统的认知不断朝着好用的方向发展。随后，再通过技术的迭代更新、成本的优化，高效的应用以及量产效率，高阶智驾体验将变得人人可享，最终达成让每个消费者真正“爱用”的目标。
端到端系统便是驱动城区NOA迈向“好用、爱用”的关键。作为国内率先并最大规模实现车规级智能车载计算方案前装量产的企业，地平线（Horizon Robotics）早在2016年便率先提出了自动驾驶端到端的演进理念；到了2022年，地平线（Horizon Robotics）又提出了自动驾驶感知端到端算法Sparse4D；2023年，地平线（Horizon Robotics）学者一作的业界首个公开发表的端到端自动驾驶大模型UniAD，还获得了CVPR 2023最佳论文；在2024年“地平线智驾科技产品发布会”上，地平线（Horizon Robotics）还发布了搭载征程®6车载智能计算方案旗舰版开发的结合端到端技术量产级全场景智能驾驶解决方案SuperDrive™，打造出了最佳的软硬件结合高阶智驾系统，致力于让好用的城区NOA方案加速规模化量产落地。
SuperDrive™主要聚焦拟人化体验突破，凭借动态、静态、OCC三网合一的端到端感知架构，通过数据驱动的交互式博弈算法，实现在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化。如此一来，就算是处于拥堵汇流、路口交互-动态Driveline、礼让骑行人、拥堵换道、城市环岛通行等城区复杂场景当中，依然能给与驾驶者优雅不畏、从容笃定的智能驾驶体验。并且，在此架构下还可以提升70％的遮挡准召率，降低90%的动态代码行数和50%的网络负载能，更高效解决了当前行业中感知架构时延高、规则多且负载重的痛点。
除此之外，地平线（Horizon Robotics）还依托出色的软硬协同能力实现了端到端的最佳量产效率，以软硬结合全栈技术理念为实现高阶智驾的量产效率提供了最优路径。
硬件方面，地平线（Horizon Robotics）新一代系列车载计算方案征程®6系列不仅具备统一的硬件架构、工具链以及软件栈，还自主设计研发了智能计算架构“BPU纳什”，给与了大参数量 Transformer 模型原生支持，提供了业内同级最强的Transformer计算性能，以赋能更先进端到端系统部署强大支撑。这一点在实际应用中，带给了车企及Tier 1供应商更高的量产效率和更低的成本。
软件方面，地平线（Horizon Robotics）通过全场景智能驾驶解决方案SuperDrive™实现了对城区复杂路况的精准感知及智能决策。同时，借由与硬件的紧密契合，软件算法也得以充分施展硬件性能，实现高效的数据处理与运算，为NOA 系统带来稳定且可靠的软件支撑。比如SuperDrive™搭配征程®6P车载智能计算方案所打造出的最佳软硬结合高阶智驾系统，便能够促使更好用的城区 NOA 方案加速规模化量产，实现人人可及。
目前，地平线（Horizon Robotics）已通过与各大车企和合作伙伴的紧密合作，将NOA系统成功应用于多款量产车型当中，并宣布SuperDrive™将于2024年第二季度与多家顶级Tier1和汽车品牌达成合作，于第四季度推出标准版量产方案，于2025年第三季度实现首款量产合作车型交付。
可以说，地平线（Horizon Robotics）这套软硬结合的高阶智驾“打法”可为整个行业的发展提供了宝贵经验与借鉴意义。期待今后，地平线（Horizon Robotics）继续凭借在技术层面的深厚功力与丰富经验，为国内高阶智驾领域发展之路做出了更好的解题方法。
