在人类探索史的坐标上，2015年7月14日本可只是一段关于宇宙的注脚——美国“新视野号”飞掠冥王星、触及太阳系的视野极限。
同一天，北京中关村出现了另一种形式的“边界突破”，一家名为地平线的公司正式注册成立，而这个带着“地平线”之意的名字，与人类对远方、未知和极限的追问形成奇妙的共振。
这一巧合后来被余凯视为某种“技术命运”，因为从那一刻起，地平线在中国智能产业的叙事中就被写进了一段与探索精神高度同构的篇章。
这种精神也贯穿着地平线此后十年不断向上、向远、向深的攀登轨迹，它既是自我要求，也是一代中国科技企业在全球智能浪潮中必须面对的时代命题。
地平线在2025年于深圳召开首届技术生态大会，以“向高同行”作为主题时，技术与时代的双重脉络在此汇聚。
01 12000辆的意义
2025年最值得记录的行业事件之一，是首搭地平线 HSD（Horizon SuperDrive）系统的深蓝L06与星途ET5，在上市短短两周内便达到超过 12000辆的城区NOA激活量。
这不仅是一组数字，而是中国智能驾驶从“能用”阶段迈向“好用”阶段的象征性突破，因为这代表着高阶辅助驾驶能力第一次以主流价格的方式进入普通消费者的生活。
在城市交通最复杂、变量最多的场景中，“丝滑”“稳定”“可依赖”成为真实用户使用后的共识，而这恰恰是自动驾驶从实验室走向规模化普及的关键检验点。
这件事的重要性在于，它真正打破了过去行业的隐性分界——曾经只有二三十万元以上的车型才能获得可用、可落地的城区NOA，而地平线用一颗国产芯片、一套国产算法，把这一能力带到了十五万元级的市场，使城区智驾第一次具备“国民功能”的可及性，并正式将“技术-价格-体验”三角关系重塑为“体验优先、成本可控、普惠为本”的新结构。
更深层的变革则来自余凯在大会上提出的新目标——基于单颗征程 6M，实现真正意义上的“十万元级国民 NOA”。
这是一次把普惠逻辑推到极限的位置，因为它意味着中国市场占比最大的国民车，也将拥有曾经只有豪车才具备的能力。
当博世、大陆、电装、轻舟、CARIZON等国内外Tier-1全部加入“单6M城区辅助驾驶”的合作阵列后，行业第一次看到了一条实现智能驾驶彻底普惠的清晰路线，而地平线在这条路线上的位置，是能力提供者、成本降低者，也是加速普及的“技术引力中心”。
可以说，12000辆只是一个开始，而真正被改写的是中国智能驾驶产业的价格带结构、技术扩散速度与竞争格局边界；一次普惠化的突破，往往比十次技术跃迁更能改变行业轨迹。
在演讲中余凯说：“当一个功能在短时间里进入一万多人的日常，它就不是功能，它是共识。”
就在行业被这12000辆震动的同时，地平线副总裁、首席架构师苏箐也在大会上给这一数字赋予了更深意义——他回望了AD技术研发的漫长与艰难，并直言：“智能驾驶开发是一条智力与肉体都要被磨炼的道路，今天所有能走到这里的团队，都值得被致敬。”
当用户愿意每天打开HSD，当城区NOA在真实道路中被广泛激活，这背后不仅是产品工程成熟，也是行业二十年技术积累第一次被大众用户真实验证，而苏箐将其形容为“真正的分水岭”。
02 6M的破局
在谈到单颗6M就能支撑城区NOA时，余凯说：“智能驾驶的真正平权，就是让十万元的车开得像五十万元的车一样聪明。”
苏箐则从技术路径角度进一步强调了这一突破的意义：“过去几年性能主干遇到上限瓶颈，产业资源被迫横向扩散做功能拓展；但从2024年开始，这个瓶颈被撬开，未来会重新回到能力的纵深主航道。”
6M的意义不只在于算力压制成本，而在于它把行业过去无法逾越的门槛压到了普惠区间；它是一次“结构性破局”。
当行业重新从“功能横展”回到“能力深挖”，6M就成为这一周期的标志节点。
让技术不断攀升是一种能力，但让技术向下扎根是一种使命。余凯在台上说：“如果一项技术永远停留在高端，它就不能叫产业，只能叫样板。”
十万元级NOA的提出，正是在这种观念下诞生的。
但这一段，苏箐补充了另一层意义——他指出行业在2024年发生的“底层式重构”让智能驾驶真正进入可普惠化阶段。
他强调：“过去两年大家以为技术到瓶颈了，其实2024年是一次重构式变革；深度学习的潜力第一次成为现实，它像核裂变一样，从理论走向工程。”
当深度学习范式成熟之时，原先需要高成本硬件堆叠才能支撑的场景，如今能够被轻量化模型、编译器优化与架构效率共同托举，使技术下沉第一次具备底层条件；换言之，普惠不是策略，而是技术必然带来的结果。
03 黎曼发布，架构跃迁
地平线在大会上发布的第四代BPU架构“黎曼”，其重要性远远超出一代芯片性能迭代的范畴，它更像是一次把数学、工程与 AI 底层规律重新缝合的架构级跃迁。
余凯在演讲中形容：“黎曼不是延续，而是通向通用机器人计算的终极架构。”
这句话并非夸饰，而是点出了智能驾驶未来十年真正的技术主航道——当深度学习进入物理世界，计算不再是单纯的算力堆叠，而是如何用数学把真实世界的复杂性压缩进一个能够高效运行的计算体系。
黎曼以“黎曼流形”命名，意味着它借鉴了数学中处理高维空间与曲率结构的思想，将自动驾驶所面对的巨大状态空间、决策空间与物理约束，通过新的算子体系和新的数据流组织方法折叠为可高效推理的结构，使模型在面对城市道路的动态博弈时，可以以更稳定、更低延迟、更高能效的方式运行。
其关键算子性能提升十倍，高精度算子数量扩大十倍，并首次全面支持全浮点计算，让过去只能在云端训练的大模型能力真正有机会压缩到车端实时运行。
苏箐从工程视角做出了更本质的判断：“性能主干的上限真正被突破，才会让产业从横向功能扩展回到能力纵深的主航道。”
黎曼架构正是这一突破的源头，它让系统具备持续scaling的能力，让每一代模型都能以十倍算力对应十倍参数规模的方式自然进化。更重要的是，它让AD与机器人在底层架构上第一次站到了同一条轨道上——同一套计算范式、同一套编译工具链、同一套模型结构，这种“底座统一性”将决定未来十年的演进效率。
因此，黎曼的意义不仅在于算力与效率的跃升，也不仅是为大模型提供新的运行土壤，而在于它标志着物理智能正式进入了“数学驱动的工程时代”。
在这个时代，智能驾驶与具身智能不再是两条路线，而是一套底层逻辑下的两个场景；智能不再依赖更大的堆料，而依赖更深的理解；技术创新不再只是一代产品的差异点，而成为整个产业向上、向外持续扩展的基础设施。
04 机器人前夜
余凯在演讲中说：“自动驾驶只是物理AI的序章，真正的篇章是机器人。”
HoloMotion、HoloBrain的出现，使机器人第一次具备“小脑—大脑”双模型底座。
而在这一段，苏箐的判断与余凯形成呼应：
“随着L2城区大规模落地、L3 作为短暂过渡、低成本可扩张的L4最终形成闭环，一条完整的 AD 产业路线正在浮出水面。”
这意味着汽车与机器人最终将在同一技术范式下走向融合——L4将以乘用车与Robotaxi双形态落地，而具身智能将以同样模型结构与工具链延伸到家庭、工厂、园区。
机器人时代不是另起炉灶，而是自动驾驶的自然延展。
当被问到未来三年的智能驾驶体验会走向哪里时，苏箐给出了一个几乎带有“承诺”性质的预期——“未来两三年，HSD在体验上会发生质的飞跃；我们希望有一天，把一辆L4级的车，以用户几乎无感的方式、以同样的价格交到他们手里。”
余凯则从更宏观的角度点出了这件事的真正意义：“技术的终点不是展台，而是普通人的一天。”
这是两位技术领军者分别从“工程实现”与“价值落地”两侧给出的回答，它们共同勾勒出智能下沉的未来样貌。
当能力不再稀缺，当体验不再昂贵，当模型能力通过统一范式持续scaling，当工程体系成为工业母机，当城市道路与家庭场景被同一套物理智能所理解与执行，智能技术将不再是“行业亮点”，而是“社会基础设施”。
而那时，智能驾驶的叙事将不再是“科技向上突破”，而是“科技回到生活”。
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