“我们用软硬结合的技术实力推动智能驾驶从‘可用’到‘好用’最后到‘爱用’。最主要的是通过端到端的技术，通过深度学习人类的驾驶行为和拟人的体验带来心理安全，更加拟人、更像老司机。通过交互博弈，通过举一反三处理极限的场景，更好的适应客观世界的复杂性，能够做到每时每刻。”在7月12日举行的2024中国汽车论坛上，地平线总裁陈黎明做了主题为《产研向高而行，解锁高阶智驾新思路》的演讲。

地平线总裁陈黎明

陈黎明说到，地平线要通过自己的产品BPU，自己的芯片，提升性能，同时降低成本，使得高阶自动驾驶更快的普及到每个驾驶员，使得每个人都可以用得起。

同时，关于全行业的高阶智驾的发展，他也提出了自己的观点：即“2025年，自动驾驶将迎来ChatGPT时刻”；“真正‘好用’的智驾2.0的系统，要提供拟人化的智驾体验；智驾系统要做到‘好用’，要解决‘Scale Out’和‘Scale Up’难题”等。

陈黎明表示，2025年自动驾驶将迎来ChatGPT时刻。ChatGPT时刻不光是整个的性能，最关键的是产品的体验，是产品的可用性与好用性。当下的城区NOA大部分还处于可用阶段，还没有达到好用的阶段。主要的问题还是在于：怂通行效率低，体验接管；莽行为不拟人，安全接管；急快速开城导致可用性下降，通过率低。

地平线认为，真正“好用”的智驾2.0的系统，要提供拟人化的智驾体验，不仅仅要保障人们的物理安全，更重要的是心理安全。用户亟需好用的城区NOA 2.0系统，需要实现通行效率、驾驶拟人、场景通过率的全面突破。再进一步，要打造用户爱用的智驾系统3.0，普惠每个人，让智驾飞入寻常百姓家，陪伴用户每刻、每程。

而智驾系统要做到“好用”，要解决“Scale Out”和“Scale Up”难题。所谓scale up，在特定、固定、受控的小ODD范围内实现性能最优，能够处理很多复杂的场景。但是在广泛的场景应用里面，系统性能却无法保持，出现我们讲的怂、鲁莽这些行为，使得整个自动驾驶的应用还受限于一些相对小的范围，在大范围上体验不好。我们追求的目标，是要实现在一个能够scale up更好的上限，同时在所有的地方都能够开。

要解决这个问题核心的要素就是四个：算法、算力、数据、工程能力。算法是决定了整个系统的性能的上限，然后算力和数据是决定了技术迭代速度。工程能力决定了整个量产化的规模和用户的体验。

但值得关注的是，从规则驱动到数据驱动，技术迭代的“跷跷板效应”无法全面提升系统能力。算法上，有基于规则的和数据驱动的两种开发范式，也是业内常说的软件1.0和软件2.0。软件1.0基于大量人工规则，系统上限低，下限可控；软件2.0，数据驱动的端到端系统，实现信息无损传递，系统上限高，而下限不可控。当前技术迭代的“跷跷板效应”，无论是rule-based，还是数据驱动的端到端系统，单一都无法全面提升系统能力，不得不在系统上限的提升和系统下限的保障二者之间做取舍。

为此，地平线采用端到端与交互博弈，实现“Scale Out”和“Scale Up”的最优解。在感知端，地平线采用“三网合一”端到端，能够把传感器信息、包括地图、导航信息都作为一个输入源输入到一个模型中进行训练推理。同时，基于感知端到端的优势，不仅可以输出动静态目标信息，还能输出高维特征级信息，实现信息的无损传递，从而提升感知端的系统上限，带来对于世界的认知能力和系统性能的全面提升。接着无损信息输入到下游的规控，规控里面有基于神经网络的模块，也有少量基于规则的部分做安全兜底，既能提升系统上限，也能确保系统下限。整个系统基于动静态推理与数据训练，实现场景认知与理解，提升场景泛化能力，从而实现全域可开。

地平线2016年提出的“智能计算的新摩尔定律”，为智能芯片设计与性能提升指明方向，定义智能计算最优解。地平线很早就意识到，如果能够把软件通过硬件实现，能够让系统性能大大提升，从而能够让整体的系统成本大幅降低，所以当时提出了智能计算的新摩尔定律。

“新摩尔定律”的公式很简单，是一个简单的乘法。把单位成本下的计算性能作为目标，把这个目标分解成三个因子：1.第一个因子就是大家耳熟能详的TOPS per dollar，花每块钱能买多少算力，这是经典的理论峰值计算效率，通常来讲要靠两件事情来做到，第一个就是摩尔定律，第二就是创新型的硬件架构设计；2.第二个指标是叫Utilization rate（有效利用率），有了计算资源，怎么样充分利用？涉及到编译器、Runtime、中间件、操作系统的优化，软硬件协同，充分提升计算利用率；3.算法效率，每TOPS算力上能实现的算法效率。

地平线“三项全能”——在硬件的架构、软件中间层的优化、算法的创新上，软硬协同，极致优化，永远以更低的成本去获得更高的计算性能。

而且，地平线BPU历经三代迭代，随着自动驾驶的技术演进而持续进化。基于对算法趋势与应用场景的前瞻判断，BPU为行业领先的主流算法设计，最大化能效、算法性能、灵活性。

• 伯努利架构实现从浮点到定点计算的演进，面向ADAS场景，实现高性能低功耗的感知计算；

• 贝叶斯架构实现从感知到预测的支持，面向高速NOA，实现感知到预测的高效计算；

• 纳什架构实现从感知、预测到决策的支持，面向全场景NOA，高效支持交互式博弈。

地平线的软硬结合方案，超越摩尔定律。从最新一代纳什回顾第一代BPU架构伯努利，在过去六年的时间里面，BPU整个计算性能提升了246倍，对于Transformer提升的性能超过了27倍。在同一个时期如果对比摩尔定律18个月提升一倍的情况，它六年时间一共提升了16倍，通过软件和硬件的优化，远超摩尔定律提升的速度。

可以看到的是，地平线用软硬结合技术，推动智驾“好用”更“爱用”。首先，让驾驶的行为Human-like（拟人化），这个技术典型就是通过端到端，深度学习人类驾驶行为。而进一步要推动自动驾驶不仅仅在简单的case里面能丝滑地处理问题，它更要能在复杂的case里面，通过自己的思考去举一反三地处理极限场景，应对客观世界的复杂性。这就能进一步推动整个智能驾驶从拟人化到anytime、anywhere，就是“每刻”“每程”。这需要交互博弈技术，更复杂的一种决策行为。

另外，到达“爱用”，整个系统必须成本可控，让每个人都可以享受到。地平线提供的解法就是要通过软件、硬件的联合优化，让整个系统成本不断降低，这就是地平线一直在做的BPU计算架构。

通过技术的积累，地平线在今年4月发布了两款产品——一个是征程6系列的硬件产品，一个是Horizon SuperDrive™️， 全场景智驾解决方案。地平线希望在软件、算法研究还有先进的芯片基础上打造一个“样板间”，用先进技术打造“优雅从容”的拟人化系统，实现全场景无差别的高阶智驾。

陈黎明最后说到，基于领先的软硬件产品和技术，地平线产品也得到了主机厂的认可。目前已是首家且每年均为最大的提供前装量产ADAS和AD解决方案的中国公司；客户范围包括了前十大中国OEM；目前已经累计500万片芯片出货，累计斩获230余个量产定点车型，有超过110款车型实现了量产，推向了消费者，行驶在中国的大地上，并且已经安全陪伴用户行驶了百亿公里里程。