地平线机器人的优势体现在哪？

软硬一体构筑性价比壁垒，生态卡位+产业协同筑牢身位优势。

1. 软硬一体：软硬协同构建核心优势，开放 IP 授权力争成为车规界的 ARM

坚持“软硬结合，协同优化”路径，基于自身算法深度协同提供性价比产品。公 司坚持 AI 芯片的本质不是硬件，而是软硬结合的载体以及应用场景决定算法、 算法定义芯片的理念。在芯片的设计之初，地平线会充分考虑算法演进可能带来 的新计算需求，通过算法、芯片仿真工具链，把各种计算需求带来的架构影响量 化到计算性能、芯片面积成本、预计功耗等维度，并以此作为 AI 计算架构设计 与迭代的指导依据。

软件生态对标英伟达，支撑持续演进迭代的用户生态，充分挖掘芯片算力。公司 以针对自动驾驶场景算法和需求专门设计的定制化芯片为基础，不断优化迭代自 身软件体系，支撑持续演进迭代的用户生态，保证芯片的配套开发设施完备，最 大限度的为开发者利用芯片算力提供支持。地平线对标英伟达 CUDA 及 DriveOS/Works、DGX、Ommiverse 生态，提供云端开发工具及仿真平台艾迪，与 天工开物形成完整的开发平台，加速面向智能驾驶、智能交互、车内娱乐应用等 各种各样的解决方案开发。

基于芯片打造操作系统，开放 IP 授权生态共创力争成为车规界的 ARM。对标 PC 时代，Intel 与 Windows 组成 Wintel 联盟；智能手机时代，安卓与 ARM 之间组成 双 A 联盟；人工智能时代，英伟达 GPU 架构与自身操作系统 CUDA 紧密耦合，软 件与硬件的高度协同是保证高效计算的关键。基于此，在地平线的征程芯片之上， 公司在 2021 年提出打造开源的实时操作系统 Together OS，既可支持目前主流 的 Linux 、QNX、安卓、阿里 OS、鸿蒙等操作系统，同时在 Together OS 上，地 平线芯片可以支持各种各样的应用软件。公司可提供各种开发工具、工具链以及 云端的训练，包括数据管理及仿真平台，并且公司开放自身 BPU IP 授权，提升 车企的差异化竞争力，加快研发创新的速度，力争成为车规界的 ARM。

2.生态卡位：纳什架构引领 BPU 全方位升级，HSD 抢滩高阶方案市场化供应

纳什架构专为大参数 Transformer 设计，软硬结合性能提升速度超越摩尔定律， 最高可支持 1000Tops 算力。自动驾驶行业对于算法的要求在不断改变，自 2015 年公司成立以来，地平线 BPU 架构也处于持续迭代过程。以地平线最新一代的 BPU 纳什架构与第一代 BPU 伯努利架构对比，BPU 的计算性能提升 246 倍，对于 Transformer 提升的性能超过 27 倍。对比 18 个月性能提升一倍的摩尔定律，地 平线 BPU 性能六年内一共提升 16 倍，地平线通过软硬结合的优化能力对性能的 提升远超摩尔定律的提升速度。根据地平线 CTO 黄畅博士所述，纳什架构能够支 持在单颗SoC芯片上进行千亿参数级GPT模型的推理，可以支持单颗芯片在5nm、 7nm 工艺基础上达到最高 1000TOPS 的算力，满足未来城区自动驾驶的需求。

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。2016 年，地平线针对当时轻量级、高效能的算法等学 术界前沿研究成果，推出第一代伯努利架构，支持当时业界的主流轻量级网 络 MobileNet、EficientNet，并在硬件、软件层面进行了深度优化。

贝叶斯架构——实现从感知到预测的支持，面向高速 NOA 实现高效计算。 2018 年，地平线推出贝叶斯架构，在 Warping、Vector、Softmax 优化等方 面进行了增强，使得整体架构更好地支持 LSTM、BEV、Transformer 等前沿 优秀算法，主要针对需要解决时间和空间的融合、多传感器的融合、对未来 的预测等场景。

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。2023 年，地平线推出纳什架构，主要面对从高速走向城区的自 动驾驶场景，可适应越来越多的复杂交互规划算法，以及大量动态目标相互 之间的持续博弈、不断争夺的路权等博弈情景。纳什架构结合了类 GPT 超大 规模参数模型以及大规模的蒙特卡洛树搜索，专为大参数量 Transformer、 大规模交互式博弈而设计。

J6 系列芯片全面升级，CPU/MCU/带宽等性能全面提升。对比地平线 J5 产品规控 环节缺少 AI 算力，征程 6 系列实现了 CPU 算力的大幅提升，征程 5 的 CPU 是 8 核心 Cortex-A55，算力约为 25-30K DMIPS，J6 系列中除了 ADAS 产品征程 6B， J6E/M/P 的 CPU 算力都大幅度提高，目前已公布的中高阶芯片性能如下：

征程 6E：地平线面向中阶智驾市场推出的极致体验高速 NOA 最优解，提供 80Tops AI 算力与 100 KDMIPS CPU 算力;

征程 6M：支持轻量级城区 NOA 与记忆行车功能，可提供 128TOPS AI 算力与 137K DMIPS CPU 算力；

征程 6P：针对全场景 NOA，提供 560TOPS AI 算力，配备 18 核的 Arm CortexA78E CPU，提供 410K DMIPS 算力，并且自研 SOC 总线，提供高效数据传输 通路。

公司布局 L2~L2++智驾全生态方案，中低阶芯片具备量产验证优势，高阶基于 J6P 的 HSD 解决方案卡位国产高阶方案市场化供应。ADAS 芯片方面，公司 J2/J3 出 货量超 600 万台，具备量产出货优势；中高阶 J6M 芯片随比亚迪天神之眼 C、理 想 AD Pro 车型的落地放量，J6E 定点奇瑞等车企，2025 年预计实现数百万级出 货；高阶软硬一体的 HSD 方案具备国产市场化供货卡位优势，现已获得奇瑞、大 众等车企的定点。公司各版本智驾方案生态布局全面，具备量产领先的身位优势。

HSD 采用两段式端到端架构，抢滩国产高阶方案市场化供货。基于地平线 800 万 套征程家族的出货积累下的车辆纵向控制算法，地平线拥有较为丰富的纵向控制 数据库，反哺高阶智驾方案的拟人化决策模型，使得 HSD 可实现高速、城区、泊 车全场景无差别的高阶智驾。HSD 解决方案前端以异构传感器（可选装激光雷达） 与导航地图的信息作为输入，进入“静态环境 + 动态目标 + 占用格栅”三网合 一的感知世界模型，通过世界模型向下游同时输出动静态的目标信息，并用于 SR 的显示。地平线 HSD 模型可以分为大模型的高维决策和端到端的精细轨迹规划两 部分：偏认知层面的世界模型作为常识系统，依靠多模态大模型来强化场景理解 能力，擅长跨域常识和逻辑分析，作为高维决策的大脑，可直接于车端本地部署， 响应时间更加及时；偏直觉的世界模型作为实施系统，基于大规模的驾驶数据训 练，它具有强空间感知能力，擅长精准数值预测，输出具体的轨迹，类似具体规 划控制的小脑。

HSD 具备三个版本，基于 J6P 的 HSD 方案已实现定点突破，25Q3 预计实现量产上 车。公司软硬一体全栈方案 HSD 推出 HSD 300/HSD 600/HSD 1200 三个版本，分 别采用双 J6M/J6P/双 J6P 方案，提供从普惠级到高性能再到全场景的全价格段、 全性能段解决方案，打造 L2 城区辅助驾驶全家桶。目前基于 J6P 的 HSD 方案已 获得奇瑞、大众等车企多车型的定点，抢滩国产高阶方案市场化供货。HSD 系统 采用 Horizon Cell“弹夹系统”，无需重新设计主板，通过模块化硬件设计实现 “硬件可插拔、软件可升级”，系统采用标准底板+可插拔双扣板结构，支持征程 6M、6P 等多种芯片配置，满足不同车型需求。

3.产业协同：生态合作伙伴众多，助力地平线方案国内+出海双线推广

多方产业资本赋能，股权互联助力解决方案顺畅推广。公司历轮融资中获得多家 产业资本投资，包括海力士（存储）、宁德时代（电池）、舜宇光学（摄像头等光 学件）、星宇投资（车灯）等 Tier1 零部件厂商，以及广汽资本、比亚迪、长城、 一汽、奇瑞等多家主机厂，与头部 Tier1 零部件厂商与主机厂股权绑定助力公司 解决方案更加顺畅的推广，并可加深与 Tier1 和主机厂的合作关系。

与多方产业机构成立合资公司，深化与 Tier1/主机厂合作关系。主机厂端，公司 与大众、长安汽车分别成立有合资公司，推进各自自研智驾方案；Tier1 端，公 司与中科创达、大陆集团分别成立合资公司，推进业务协同及出海进程：

大众集团-酷睿程：公司与大众集团旗下软件公司 CARIAD 合作总金额达 24 亿欧元。合作包括：1）CARIAD 对地平线投资 10 亿美元，2）CARIAD 与地平 线成立合资公司酷睿程，此项投资约 13 亿欧元，推动大众在华合资品牌（一 汽大众、上汽大众、大众安徽、上汽奥迪）的差异化智驾产品落地。

长安汽车-长线智能：公司与长安汽车成立长线智能，助力长安汽车构建智 能驾驶全栈开发能力。

中科创达-聚创智行：公司与中科创达成立聚创智行合资公司，在操作系统、 中间件等领域展开合作，助力主机厂及 Tier1 打造开放的自动驾驶平台，并 作为地平线的“授权软件服务商”为客户提供算法集成与优化、软件适配与 开发等服务。

大陆集团-智驾大陆：大陆集团基于地平线 J6M 打造繁星 Astra 智驾产品， 深度优化 J6 系列计算方案，可支持大陆集团全新毫米波雷达与摄像头，实 现更优探测精度和探测距离；并基于地平线 J3/J6B 打造皓月 LUNA 前视一体 机产品。

与算法公司/域控厂商深度合作，软硬结合实现越级功能效果，减少地平线定制 化算法及市场拓展方面的资源投入。公司与轻舟智航、鉴智机器人等第三方算法 公司以及知行科技、福瑞泰克、四维图新等 Tier1 域控厂达成深度技术协同，算 法公司基于地平线征程芯片进行算法开发，Tier1 域控厂基于地平线芯片制作智 驾域控制器朝主机厂推广，有效拓展智能驾驶生态伙伴网络，显著降低公司定制 化算法开发的资源投入与人效：

轻舟智航：轻舟智航与地平线在软硬件层面的深度协同优化，基于地平线芯 片为理想交付 AD PRO 算法方案，并结合端到端 One-Model 的设计，显著减 少部署在 BPU（嵌入式 AI 处理单元）上的模型数量，实现单 J6M 上的端到端 城市 NOA；

鉴智机器人：基于地平线 J5 与 J6 系列方案，覆盖多家国际及国内头部车企 多款畅销车型的高速及城区 NOA 项目。鉴智机器人基于 J6E，通过对地平线 芯片的深度开发，采用 7V5R12U 的传感器配置架构，通过特定校正和感知算 法实现行环视鱼眼行泊功能全复用，实现业界传感器配置最简洁的中阶“越 级”方案，以中阶算力资源实现“越级”的功能效果，大幅降低 AI 算力使 用成本，域控成本整体低至 2000 元以内。2024 年 5 月，地平线作为战略投 资人参与鉴智机器人 Pre-B 轮融资，深化与合作伙伴关系。

公司服务覆盖国内大部分车企。在 2021/2022/2023/2024H1，公司的主机厂客户 群分别为 14/20/23/25 名，并累计获得 44 款、101 款、210 款及 275 款车型定点， 已 SOP 的车型累计达到 27 款、56 款、109 款及 131 款。根据灼识咨询，截至 2024H1，公司对国内 OEM 的覆盖率已达 83.3%，已有效覆盖中国大部分主机厂客 户。

深化海外 Tier1 合作，加速出海业务进程:公司与博世、大陆、电装等国际 Tier1 达成合作，基于地平线芯片产品开发一体机、域控等智能驾驶方案，推动公司出 海进程： 博世：基于 J6B 打造前视一体机以及基于 J6E/J6M 打造轻城区 NOA 域控方案。基 于地平线征程 6B 开发新一代多功能摄像头平台，拥有超过 8MP 像素，120°水平 可视范围的摄像头，识别距离最远可达 300m，计划于 2026 年年中实现量产，已 获得多家全球和中国本土知名车企的项目定点；博世基于征程 6E/M 开发的纵横 辅助驾驶升级版，融合 BEV+Transformer 及占用网络感知算法，能够实现高速高 架辅助驾驶、10 条路线的城市记忆行车辅助、记忆泊车辅助和丝滑泊车等功能， 并预计于 2025 年底部署端到端算法。 大陆：基于 J3/J6B 打造前视一体机以及基于 J6E/J6M 打造轻城区 NOA 域控方案， 成立智驾大陆合资公司。皓月 Luna 是智驾大陆基于 J3/J6B 打造的面向入门级市 场推出的 ADAS 一体机方案，支持 Transformer 等主流算法；繁星 Astra 是智驾 大陆针对用户城区出行需求打造的轻量化城区 NOA 方案，可实现全场景辅助驾驶 功能，包括城区 NOA、高速 NOA、HPA 以及 APA 等功能，并可拓展实现车位到车位 的功能，支持 11V1R 至 11V5R 的传感器灵活配置，并可接入激光雷达，已斩获多 家头部车企量产定点。 电装：电装自主研发的传感器将融合地平线征程计算方案，构建高性能、极具成 本效益的 ADAS 系统，减少对激光雷达的依赖，旨在推动高性能辅助驾驶技术的 广泛应用。 采埃孚：采埃孚计划选用 J5 及下一代芯片开发中国版“采睿星”高性能计算平 台解决方案，共同推动智能驾驶在中国及全球市场的落地与普及。

4.前瞻布局：前沿算法创新持续领先，推出 Mamba 模型性能超越 Transformer

公司前沿算法始终保持领先地位，推出 Vision Mamba 模型部分性能超越 Transformer。地平线持续深耕智能驾驶创新核心算法领域，保持对前沿算法的 预研，并不断优化迭代智驾算法，为下一代芯片架构更新奠定坚实基础。公司近 3 年国际顶会收录文章超过 40 篇，学术成果引用量超过 10 万次，全球专利申请 达到 2000 件。2020 年，公司在 Waymo 智驾算法大赛获得全球第一；2023 年，地 平线在业界首次公开发表端到端自动驾驶大模型 UniAD，获得当年 CVPR 最佳论 文；2024 年，地平线发表论文《Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model》，推出下一代通用视觉主干 模型 Vision Mamba，该模型在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割任务上 相较 Transformer 模型获得了更好的精度，且在高清分辨率图像处理上呈现出巨 大的优势。该论文获得 2024 年全球年度 AI 论文高引 TOP 3，为智驾理论创新与 技术实践提供了有力支撑。