地平线公开高阶智驾源代码：中国版FSD本土化量产的背后逻辑

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2025-12-16

综合报道

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量产「中国版 FSD」后，地平线为何公开高阶智驾的「灵魂代码」？

siqi 2025/12/16

摘要

地平线开放高阶智驾「灵魂代码」：自动驾驶迎来「安卓时刻」。

2025 年，自动驾驶行业迎来了关键的「跨越之年」。

年初，特斯拉正式向中国车主推送了 FSD 功能。国内智驾玩家们在继续激烈「内战」的同时，还要面临这个全球最强对手之一的正面竞争。

因此，那些愿意在智能化上尝鲜的先锋车主，可以体验到越来越好用的智能辅助驾驶功能——虽然这需要付出不菲的成本：要么花 6.4 万元订阅特斯拉 FSD 的软件服务；要么置换一辆近两年上新的、配备高阶辅助驾驶的新车，现阶段往往价格在 20 万元以上。

所以，无论是行业里其他玩家，还是更多大众消费者，都期待着智能辅助驾驶在「技术向高」之后，可以尽快走向「人人可享」的新阶段。

年底，地平线 HSD 高阶智能驾驶正式量产，并率先搭载在深蓝 L06、奇瑞星途 ET5 两款新车上交付上市。这标志着可用且好用的城区辅助驾驶，正式进入了 15 万元以下的区间。

对汽车行业来说，在 HSD 量产前，高阶辅助驾驶方案全部都以被封装好的「标准化产品」形态存在。

而一直强调「生态合作」的地平线，进一步推出了覆盖产品开发全周期的算法服务模式，包括：数据服务与艾迪 SaaS 平台、专业的算法适配工程与咨询服务，以及最核心的基座模型授权。这种全新的模式，实际上也给生态伙伴们提供了「丰俭由人」的多种灵活选择。

在地平线的生态伙伴列表里，既包括长安、奇瑞这样直接面对消费者的主机厂；也包括日本电装、大众 Carizon、博世等头部 Tier1 供应商。

地平线给这套软硬一体的合作模式，起了一个听起来就充满无限可能的名字：「HSD Together」。

一家后摩尔定律时代的「非典型芯片公司」

作为一家主要面向 B 端的技术公司，公众过往对地平线的了解大多来自「芯片」。这是地平线前 10 年最主要的业务之一。到 2025 年 8 月，地平线征程家族芯片累计出货量突破了 1000 万套，市占率超过 33%，位列行业第一。

但其实，地平线从成立那天起就没有按照传统「芯片企业」的逻辑规划自己的成长路径。

这来源于他们在创业之初的 2016 年对芯片行业的一个超前判断：如果只依赖于摩尔定律——即：通过优化芯片的设计和制造工艺，来不断提升晶体管密度，继而提升芯片性能，这个方法论很可能在机器人时代里难以为继。

也就是说，地平线需要在摩尔定律之外，再找到一条更好的解题思路。

在地平线看来：机器人时代，提高单位功耗的有效率计算数据，是提升芯片性能的关键。因此，「软硬结合」成为了工作的重点。这需要既在硬件层面持续优化芯片架构，也要在软件层面涌现出优秀顶尖的算法，还要设计出能够高效分配资源的编译器，以在有限的物理空间里压榨出更高的算力利用率。

如果把芯片计算视为一场交响乐演出，那么神经网络处理器（BPU）代表着乐团，算法代表着作曲，而编译器则在乐队里扮演着指挥家的角色。

芯片计算过程中，BPU、编译器、算法各自的职责分工 | 图片来源：地平线

与此同时，地平线在第一个 10 年里，重点聚焦在智能汽车领域，将其视为「机器人时代」里第一个大规模落地应用的场景。用创始人余凯的话说：「如果做不到自动驾驶，恐怕就无法在机器人时代占据一席之地」。

因此，聚焦在自动驾驶领域的地平线，在芯片设计上和英伟达等芯片巨头走了一条差异化道路。相比对手追求的「极致通用性」的思路，地平线每一代芯片的 BPU 架构和编译器，都为了自动驾驶这个具体场景，进行了特定优化：

第一代 BPU 架构「伯努利」：核心应用场景是高速 ADAS，技术重点是做好目标检测和感知计算第二代 BPU 架构「贝叶斯」：核心应用场景拓展到高速 NOA，技术重点也从「检测」进化到「预测」第三代 BPU 架构「纳什」：核心应用场景是打通城区 NOA，因此对「复杂博弈」和「交互式决策」进行了运算优化

12 月 8 日，在地平线第一届技术生态大会上，余凯介绍了第四代 BPU 架构「黎曼」以及第四代编译器「天工开物 4.0」的性能提升：比起当前架构，可以提供 10 倍以上的算力，支持 10 倍以上的算子，且能效提升 5 倍。

更重要的是，余凯透露采用「黎曼」架构的征程 7 系列芯片，在性能、算力方面将直接对标特斯拉下一代自动驾驶芯片 AI5，并且将和 AI5 同步推出。

这家成立 10 年的非典型芯片公司，通过前十年的积累，已经在自动驾驶领域里坐上了全球头号技术玩家的牌桌。

「比开放更开放」的中国版 FSD

除了技术实力外，商业运营是所有芯片企业面临的另一重关键考验。毕竟芯片行业技术门槛高、前期投入大，企业必须获得持续健康的收益回报，才能支撑起长期稳定的研发运转。

但智驾芯片不同于成熟的消费电子芯片，它的价值并不完全由「硬参数」、「性价比」决定，还取决于基于芯片的研发「兑现效率」。

在智驾领域，随着用户需求不断拉高，车企当前面临的最大痛点是：拥有大算力芯片选择，但缺乏转化为好用高阶功能的能力和效率。

所以，芯片厂商在提供「顶级食材」的基础上，不妨再亲自下场烹饪出「示范菜品」，展示自家芯片在极限场景下的能力上限。正是基于对这一行业痛点的预判，地平线做出了战略调整。

2024 年，余凯洞察到下一个阶段市场需求的变化。他认为，无论是用户还是车企，对智能驾驶的需求一定会从基础的 ADAS 功能演进到全场景辅助驾驶。因此，地平线一面为此设计新的芯片架构，另一面在「算法」层面大力投入研发资源，启动了后来的 HSD 项目，决定亲自下场「打样」。

两年后， AI 大模型全面进入智能驾驶研发流程的阶段。特斯拉推出了「端到端」的 FSD V12 版本，向行业证明了智能驾驶在 AI 加持下「上限」将大幅提升。但与此同时，行业里面临着一个新的难点：AI 加入后，研发难度其实更高了。

在第一届地平线技术生态大会上，余凯这样形容自动驾驶「基座模型」面临的挑战：

一个基座模型的训练，至少需要几十亿的训练成本。而 AI 时代的技术突破又极具偶发性和非连续性，往往来源于极少数顶尖人才的「灵光乍现」，而非资源「线性积累」。

这也是很长一段时间里，好用可用的智能驾驶始终没有大面积普及的关键原因之一。

余凯讲述新一代智驾模型研发中行业面临的挑战 | 图片来源：地平线

今年 11 月，历时四年，地平线 HSD 正式完成量产上市。HSD 采用和特斯拉 FSD 相同的一段式端到端架构，可以实现「Video in，Control out」的能力。上市之后，HSD 的技术实力得到了行业的广泛认可，被称作「中国 FSD」。地平线也正式跻身城区辅助驾驶领域的头部玩家。

而对于地平线这家始终强调打造智能驾驶生态的企业来说，HSD 的量产还有另一层更重要的意义：

和过往智能驾驶行业里常见的「黑盒交付」不同，地平线将模型能力拆分成了多层结构，推出了全新更开放的商业模式。

在这套模式里，地平线不仅延续了征程 2 到征程 5 时代提出的「SoC+算法 IP 授权+硬件参考设计」模式，还可以提供覆盖产品开发全周期的算法服务（HSD Together），包括：数据服务与艾迪 SaaS 平台、专业的算法适配工程与咨询服务、以及最核心的基座模型授权。用余凯的话说，HSD 训练过程中的 know-how 和经验，都可以为合作伙伴所用。

在全新的商业模式下，地平线的「生态伙伴们」既可以是主机厂，也包括汽车产业链中的其他 Tier1 企业。前一种模式的合作成果已经在深蓝 L06 和奇瑞星途 ET5 上量产交付；而在后一种模式中，大众 Carizon 将会基于地平线第四代 BPU，设计算力在 500-700TOPS 之间的下一代智驾计算平台。

余凯将这套「中国版 FSD」背后对应的商业模式形容为：

「比开放更开放」。

走向「剩下的 50%」

现在，让我们把视线从地平线一家公司切换到整个行业以及消费者视角：地平线 HSD 的量产和全新商业模式的提出，还有怎样的意义？

首先，在芯片领域里，以往大算力高性能的芯片选择不多。现在，地平线征程 6 系列的旗舰芯片 J6P 算力已经达到了 560T，对于生态伙伴来说，选择自然更丰富了。

其次，在全新的合作模式下，买家们不仅可以买到算力（芯片），还可以买到一整套的算法服务。而且，关键的模型算法可以以「白盒」形式交付。这显然可以让过往只能接受「黑盒」交付，担心失去「灵魂」的主机厂更安心。

更重要的是，这种「白盒」交付和合作的模式，可以帮助合作伙伴们在训练环节里少踩坑、少做不必要的随机试验。地平线表示，这套全新的合作模式在人力、算力、时间三个维度上，可以节约和提效超过 90%。