当前，中国智能驾驶产业正迎来前所未有的“十倍速发展”拐点，2025年成为行业发展的关键年份，城区领航辅助驾驶从高端车型向15万以下价格区间快速渗透，主流车企全力推动“智驾平权”浪潮。然而系统在复杂城市场景中仍面临诸多挑战，制约着行业的规模化普及。

　　在2025年中国汽车工程学会年会暨展览会上，地平线首席生态官徐健发表了题为《技术提质，合作向新——软硬协同推动智驾向高而行》的主题演讲，分享了在智能驾驶产业迎来“十倍速拐点”的关键时期，地平线如何通过软硬协同的技术路径突破当前城区领航辅助驾驶的发展瓶颈，并为整个行业带来全新的发展思路。

　　徐健在演讲中指出，2025年已成为智能驾驶发展的关键拐点，然而，目前已量产的城区NOA系统仍处于“可用”阶段，尚未达到让消费者感觉“好用”甚至“爱用”的水平。

　　“城市场景中车道线缺失、高风险车辆、复杂道路标识和不可预测的交通行为，以及交警手势、施工区域等复杂因素，给现有系统带来了严峻挑战。”徐健分析，当前系统表现出的“太怂或太莽”、运行范围受限、泛化能力弱以及高系统成本等问题，成为制约城区NOA普及的主要障碍。

　　在徐健看来，智能产业竞争的本质是“以快打慢、以高打低”。面对智能驾驶在Scale-Up(性能提升)与Scale-Out(场景拓展)方面的双重挑战，地平线通过算法、芯片、数据的全面创新实现以高打低。

　　在算法层面，2022年发布的端到端大模型UniAD已成为行业基准。在此基础上，地平线进一步推出SENNA架构，通过多模态大模型强化智驾系统的场景解决能力。“这一架构使规划位移偏差率降低40.28%，平均碰撞率降低45.45%，显著提升了系统的跨场景泛化性和可解释性。”徐健介绍到。

　　在视觉模型方面，地平线年提出的VisionMamba成为*具潜力的下一代视觉主干模型。徐健特别强调，这是业内*兼具线性复杂度与全局感受野的视觉基础模型，能有效解决Transformer在处理长序列时计算开销大的问题。“在2024年全球引用*多的AI论文前十中，中国占据三席，其中就包括VisionMamba。”

　　算法突破对芯片算力提出了更高要求，同时芯片算力也是实现以快打慢的基石。徐健重点介绍了地平线系列计算方案，特别是专为全场景智能驾驶而生的征程6P。“征程6P具备560TOPS的BPU算力和410KDMIPS的CPU算力，支持256bitDDR5存储，为70亿参数以上的视觉语言大模型上车提供了可能。”他透露，目前征程6系列已获得20多个品牌定点，赋能100多款车型，成为行业广泛采用的平台化技术底座。

　　在软硬协同的基础上，徐健进一步指出，高阶智驾的*终落地，还离不开数据驱动与系统工程能力的共同支撑。面对传统数据采集方法在长尾场景中遇到的采集效率低、成本高、覆盖度有限等瓶颈，地平线创新性地提出强化学习与世界模型融合的解决方案。世界模型生成丰富多样的仿真场景，为算法训练提供高质量数据;强化学习则通过与环境交互实现系统持续自我优化，这一技术路径为解决行业共同面临的*后10%难题提供了全新思路。

　　这一技术路径有效推动了系统性能的跃升，为自动驾驶的规模化落地提供了突破性解决方案。而技术突破的*终价值，仍需通过量产交付接受市场检验。经过十年积累，地平线构建起国内完整的安全管理与认证体系，结合高标准的研发体系，为高品质、千万量级的量产交付提供了有力保障。徐健分享了一组数据：2025年8月，地平线多个量产车型定点，正式上市车型超过200款，累计陪伴用户行驶百亿公里。“目前市场上每三台具备智能驾驶功能的车辆中，就有一台星空智能科技搭载了地平线的智驾系统。”

　　基于基于深厚的技术与量产积累，地平线今年正式推出城区辅助驾驶HSD。徐健将这套系统定义为“行业真正的一段式端到端模型”，从光子输入到线控信号输出实现超低延时，比人类驾驶员平均反应时间快42%。“这套系统在重庆复杂路况下的2小时直播中，成功应对了窄路绕行、临停车辆避让、复杂交通博弈等多种挑战，展现了出色的性能。”

　　与此同时，智能汽车的快速发展正在为机器人行业孵化技术与人才。徐建指出：“正如手机时代催生了IOT生态，智能汽车正在推动智能机器人向前发展。”他强调，目前地平线不仅是中国*大的车载智能计算平台，同样还是中国*大的消费类机器人计算平台，其地瓜机器人的产品已广泛应用于扫地机器人、四足机器狗等产品。

　　为深耕底层技术，地平线设立了三大前沿实验室，其中AGI实验室专注于前沿算法研究，机器人实验室推动具身智能在操控、移动、仿真三个方向突破，AgenticLabs则致力于多模态语言交互研究，三大实验室将推动智能汽车向智能机器人转变技术的推进。徐健特别分享了与清华大学合作的成果——HRDT(HumantoRoboticsDiffusionTransformer)算法荣获2025年RoboTwin真机赛和仿真赛双一等奖。“这一算法提供了从人到机器的新范式，通过3D手部操纵动态学习训练，在机器人上实现部署落地，展现了巨大潜力。”

　　当智能驾驶产业步入深化发展的关键阶段，“开放共赢”是产业穿越周期、实现可持续发展的高效路径。地平线的赋能者角色，通过技术共享与产业协作，推动建立健康的分工体系。这种定位不仅有助于避免重复造轮子的资源浪费，更能促进产业链各环节聚焦核心价值创新。正如徐健所言，唯有通过全行业的通力合作，才能加速突破技术瓶颈，共同构建可持续发展的智能出行生态，让更高阶的智能驾驶技术早日惠及广大消费者。