2025年地平线机器人研究报告：端到端向下沉市场普及成燎原之势，地平线软硬一体构筑坚实壁垒

软硬一体的智驾解决方案商，研发实力雄厚，产业资源丰富

市场领先的自动驾驶解决方案提供商

近十年积淀奠定地平线机器人自动驾驶解决方案的市场领先地位。2015 年余凯博士创立地平线并专 注于边缘人工智能芯片领域。2016 年地平线发布第一代 BPU 智能计算架构。2017 年地平线发布第 一代处理硬件——征程。2019 年地平线发布中国首款车载智能计算方案——征程 2，次年搭载征程 2 的 Horizon Mono 量产首发。2021 年理想 one 搭载征程 3 的 Horizon Mono 量产首发，同年地平线 处理硬件累计交付量达到 100 万套。2022 年搭载征程 3 的 Horizon Pilot 和搭载征程 5 的 Horizon Pilot 分别在荣威 RX5 和理想 L8 Pro 上量产首发。2023 年地平线推出新一代智能驾驶加速引擎——“BPU 纳什”，同年地平线和大众旗下 CARIAD 成立合资公司酷睿程 CARIZON。2024 年 3 月地平线征程 系列计算解决方案累计出货量突破 500 万套，同年 4 月地平线发布全新一代征程 6 系列计算解决方 案和 Horizon SuperDrive 全场景智驾解决方案。2024 年 11 月地平线征程系列计算解决方案累计出货 量突破 700 万套。

软硬件一体化解决方案全方位覆盖智能驾驶全阶应用。地平线采取软硬件协同的开发理念，并提供 全面的高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案组合，即 Horizon Mono、Horizon Pilot、Horizon SuperDrive。Horizon Mono 是主动安全高级辅助驾驶解决方案，嵌入 J3 或 J5 或 J6B，可以额外实现 自动紧急制动、智能大灯、自适应巡航控制、交通拥堵辅助等功能。Horizon Pilot 是高速领航辅助驾 驶解决方案，嵌入 J3 或 J5 或 J6E/M，可以额外实现自动上/下匝道、交通拥堵时自动汇入/汇出、自 动变道、高速公路自动驾驶等功能。Horizon SuperDrive 是高阶自动驾驶解决方案，嵌入 J6P，面向 所有城市、高速公路、泊车场景等各种复杂路况，可以额外实现绕障、柔和制动、动态速度控制、 无保护左转等功能。地平线的高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案基于全面的技术栈，包括用于 驾驶功能的算法和架构、底层处理硬件、促进软件开发和定制的各种工具（天工开物、踏歌、艾迪）。 地平线为客户提供灵活合作的商业模式和开放易用的开发工具，帮助生态合作伙伴加速高阶自动驾 驶解决方案的大规模应用。

地平线已经覆盖主流的品牌、OEM 和一级供应商客户。截至 2024 年 10 月，地平线的软硬件一体 的解决方案已经获得 27 家 OEM（42 个 OEM 品牌）采用，装备在超过 285 款车型上，这些车型的 价格范围介于约 86800 元至 429800 元。十大中国 OEM 均已选择地平线的解决方案用于乘用车型的 量产。

业内领先的技术研发团队

地平线拥有全球顶级的创始和高管团队，并汇聚数千名算法、软件、硬件等各领域的优秀人才。地 平线创始人和董事长余凯为南京大学电子科学与工程系学士和硕士，并获德国慕尼黑大学计算机系 博士学位，历任西门子中央研究院高级研究科学家、美国 NEC 高级研究员及部门主管、百度深度学 习研究院常务副院长、百度研究院执行院长，在深度学习领域拥有深厚背景。地平线联合创始人和 首席技术官黄畅为清华大学计算机科学与技术学士、硕士和博士。黄畅博士历任美国 NEC 研究员、 百度集团首席架构师，作为计算机工程领域的顶尖研究员，其学术引用超过 2 万次，并拥有超过 80 项国际专利。截至 2024 年底，地平线官网披露公司智驾软硬件方向研发人员超过 1500 人，海内外 硕博人才比例超过 70%，具备智驾量产经验员工占比超过 80%，全球知识产权布局超过 1900 项。

地平线自动驾驶算法荣获全球顶尖学术会议认可。ECCV（European Conference on Computer Vision）、ICCV（International Conference on Computer Vision）、CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）并称为计算机视觉领域的“三大顶会”。2023 年 6 月地平线学者 一作《Planning-oriented Autonomous Driving》荣获 CVPR 论文奖，论文提出“感知决策一体化” 的自动驾驶通用大模型 UniAD，建立了以全局任务为目标的自动驾驶大模型结构，为行业发展 提供了新的方法和思路。2024 年 7 月地平线两篇论文《Lane GAP：用于在线车道图构建的连续 性路径建模》和《OSP：基于点集表征的占据网格预测》入选 ECCV 2024，标志着公司自动驾驶 算法技术取得新突破。

产业链背景股东有望为公司赋能资源

产业链背景股东资源丰富，有望为公司发展赋能。地平线机器人港股上市后，公司管理层团队余凯 博士、黄畅博士、陶斐雯女士分别直接或间接持股 13.30%、3.00%、1.30%；公司通过三个员工持股 平台（Pirates Gold、Pirates Silver、Pirates Bronze）共计持股 11.09%，来激励员工的积极性并帮助公 司实现长期发展；上汽集团为公司最大的外部股东，共计持股 7.87%；大众汽车旗下 CARIAD 共计 持股 2.07%，此外 CARIAD 和地平线还合资成立了酷睿程，结合双方的优势赋能智能汽车供应链； 地平线其它产业链股东还包括 SK Hynix、CATL、比亚迪等等。

乘智驾东风，营收高增，净利润减亏

地平线营业收入实现较快增长，毛利率保持相对稳定。2021/2022/2023/2024H1 地平线机器人的营业 收入分别达到 4.67/9.06/15.52/9.35 亿元，同比均实现较快增长。汽车产品解决方案业务为地平线向 OEM 和一级供应商销售和交付硬件（结合专有算法和软件）而产生。汽车授权和服务业务为地平线 向客户提供算法、BPU、软件等技术支持而产生。随着智能驾驶渗透率的提升和客户需求的增长， 地平线汽车产品的销量，以及授权和服务的合同数量均实现同步增长，叠加 Horizon Mono 向 Horizon Pilot 和 Horizon SuperDrive 升级，公司营业收入亦实现较快增长。2021/2022/2023/2024H1 地平线机 器人的毛利率分别达到 70.9%/69.3%/70.5%/79.0%，基本保持在较高区间。汽车产品毛利率在 2021/2022/2023/2024H1 期间呈现持续下降的趋势，系 1）2023/2024H1 公司战略性降低汽车产品解 决方案的平均售价；2）2022 年汽车供应链产能短缺推高了公司的采购成本，致使 2023 年的已售存 货成本偏高。汽车授权和服务毛利率在 2021/2022/2023/2024H1 期间基本呈现稳定的趋势，这也是授 权和服务行业的一个典型特征。

研发费用率有所下降，净利润亏损有所收窄。2021/2022/2023/2024H1 地平线机器人的研发费用分别 为 11.44/18.80/23.66/14.20 亿元，考虑到自动驾驶行业的快速发展和公司研发团队高学历的特点，我 们预计地平线的研发费用绝对值预计会持续保持增长趋势。2021/2022/2023/2024H1 地平线机器人的 研发费用率分别为 245%/208%/153%/152%，我们预计地平线的营业收入增速较研发费用增速会更快， 对 应 的 研 发 费 用 率 会 持 续 下 降 。 2021/2022/2023/2024H1 地 平 线 机 器 人 的 净 利 润 分 别 为 -20.64/-87.20/-67.39/-50.98 亿元，呈现亏损状态。目前地平线机器人尚处于快速发展期，前期资源投 入较高，规模效应尚未完全释放，且优先股和其它金融负债的公允价值变动对净利润扰动较大。总 体而言，随着地平线营业收入的增长，其净利润亏损有缩窄趋势。

端到端开启高阶智驾元年，全球智驾市场向万亿进发

神经网络算法引领端到端自动驾驶趋势升级

通常 L0/L1/L2 级可以提供辅助驾驶支持功能，L3/L4/L5 级可以提供高级别的自动驾驶。国际汽车 工程协会（SAE）将自动驾驶技术分为 L0/L1/L2/L3/L4/L5 共六个等级。L0 级（无自动化）完全由 人类驾驶员操作，汽车只负责执行命令而不进行驾驭干预。L1 级（驾驶支援）是自动系统有时候能 辅助驾驶员完成部分驾驶任务。L2 级（部分自动化）是自动系统能够完成部分驾驶任务，但是人类 驾驶员需要监控驾驶环境并随时准备接管。目前大部分车企均已达到 L2 级自动驾驶水平。L3 级（有 条件自动化）是自动系统几乎可以独立完成全部驾驶操作，但是人类驾驶员仍然需要保持注意力集 中，以应对人工智能无法解决的情况。L4 级（高度自动化）和 L5（完全自动化）是自动系统可以 独立完成全部驾驶操作，区别在于 L4 级仅适用于部分场景（如城区、高速公路等）而 L5 级适用于 全部场景。

早在汽车问世不久之后，发明家们就开始致力于发展自动驾驶技术。经过多年发展，ACC、LCC、 NOA、BEV 等技术从理论走向成熟，并推动辅助驾驶向自动驾驶逐步过渡。 ACC（Adaptive Cruise Control）自适应巡航控制系统可以通过毫米波雷达感知前车车距，并自动调 整车速。ACC 技术起源于航空技术，二十一世纪后在丰田、奥迪、特斯拉等车企的推广下逐步普及。 LCC（Lane Centering Control）车道居中辅助功能在 ACC 的基础上增加了摄像头识别道路标线功能， 能让车辆沿着车道线行驶，部分 LCC 还具有打转向灯自动变道的功能。 NOA（Navigate on Autopilo）领航辅助驾驶在 LCC 的基础上增加了自动超越慢车功能，并可以在高 精地图的帮助下自动上下匝道切换高速。早期的 NOA 依赖高精地图提供的道路建模信息，车辆根据 GPS 定位和高精地图做匹配，车上的摄像头并不感知环境，而是识别道路标线和其它车辆。 BEV 和 OCC 的引入是辅助驾驶走向自动驾驶的关键性节点。 BEV（Bird's-Eye-View）网络鸟瞰算法图是将摄像头、毫米波雷达等传感器捕捉到的数据拼凑成一 个鸟瞰的俯视图。OCC（Occupancy Network）占用网络可以将车辆感知到的虚拟空间拆分成无数个 小方格，通过算法判断小方格是否被占用，进而将鸟瞰的俯视图演化为立体的空间图。在 BEV 和 OCC 的加持下，车辆的感知能力显著升级，可以独立实现对周边环境的建模。 2021 年特斯拉在其 AI day 大会上首次展示了 BEV + Transformer 的感知解决方案。2022 年特斯拉在 其 AI Day 大会上进一步升级 BEV + OCC + Transformer 感知能力。车辆可以在 BEV 和 OCC 技术的 帮助下，摒弃高精地图的辅助，从而实现非城区辅助驾驶等功能。 BEV + OCC + Transformer 是端到端自动驾驶的前置条件，直接促进了智能驾驶的 AI 化。

模块化的传统辅助驾驶存在诸多局限性。传统的辅助驾驶是基于模块化架构实现的，其模块具体包 括感知、预测、规划、控制等。感知模块通过超声波、摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器获 取外界环境数据；预测模块通过外界环境数据预测可能发生的路况和车辆可以行驶的路径；规划模 块通过算法找出最优路径；控制模块控制车辆的速度和方向。传统的辅助驾驶中各个模块内部均有 大量的数学公式、代码和算法规则，车辆依据预设的规则在对应情况作出最优解。传统的辅助驾驶 存在的问题包括：1）现实世界的路况非常复杂，算法规则难以穷尽所有规则，一旦遇到算法规则尚 未覆盖的场景，车辆会停在原地或作出错误决策；2）算法规则庞大到一定程度后，规则难以维护， 甚至规则和规则之间会产生冲突；3）模块和模块之间需要接口来传递数据，这会导致信息的损耗和 丢失，继而影响到安全性。 相较于模块化的传统辅助驾驶，端到端自动驾驶更高效、更轻量化。端到端的自动驾驶则是用大模 型（神经网络算法）替代传统辅助驾驶的各个模块。自动驾驶厂商预先对神经网络输入无数个人类 司机的驾驶视频，让神经网络找出画面信息和人类驾驶员决策之间的关系，进而让 AI 进行模仿。如 果 AI 执行错误，工程师会补充正确案例供神经网络重新学习。当 AI 在多轮学习、实践、反馈、调 整后达到足够智能后，工程师会用 AI 替代掉原先的感知、预测、规划、控制模块。在这种情况下， 传感器数据的输入到车控信息的输出只需要经历一个神经网络，这即是端到端自动驾驶。端到端自 动驾驶用一个神经网络处理所有的信息，AI 决策完全基于传感器的原始信息输入，避免了不同模块 之间数据传输的损耗。 端到端自动驾驶也存在部分限制：1）端到端自动驾驶基于大模型，其训练和调校难度较大；2）工 程师无法解构端到端大模型的底层原理，当 AI 遇到无法处理的场景时，工程师可以补充正确案例来 进行补充，但是新的案例数据可能会对既有的模型场景产生干扰；3）大模型意味着大算力，端到端 大模型的训练成本较高。 最理想的端到端自动驾驶是用一个模型替代所有的感知、预测、规划、控制等模块，亦被称之为 One Model 端到端。目前部分自动驾驶厂商更倾向于用神经网络模型替代原先模块中的部分。无论如何， 端到端通过让 AI 模拟人类驾驶的操作，提高了自动驾驶的上限，并加速了自动驾驶的发展。

端到端对自动驾驶技术提升有显著帮助。根据 Tesla FSD Tracker 统计的特斯拉车辆平均接管里程和 无接管行程次数数据，FSD v10/FSD v11 版本中特斯拉 FSD Overall miles 平均接管里程在 300 英里 以内，用户完全无接管行程次数占比在 50%以下，2024 年特斯拉更新 FSD v12 版本后特斯拉 FSD Overall miles 平均接管里程上升至 333 英里，用户完全无接管行程次数占比上升至 72%。 作为自动驾驶行业最重要的企业之一，特斯拉的技术路线一直备受行业关注。埃隆马斯克在 2023 年 首次提出“特斯拉 FSD v12 将会是一个端到端 AI”。2024 年特斯拉正式更新 FSD v12 版本后，舆 论对于性能正面评价占据了主流。特斯拉 FSD 的标杆作用也开始推动行业从传统模块化辅助驾驶向 端到端自动驾驶技术升级。

整车厂和智驾供应商均在积极布局端到端自动驾驶。根据辰韬资本《端到端自动驾驶行业研究报告》 的数据和 36 氪的报道：2023 年 8 月特斯拉率先推出 FSD v12 版本，成为首家量产端到端架构的车 企。其后，小鹏、蔚来、理想、小米、智己、鸿蒙智行（类主机厂）等主机厂和元戎启行、商汤绝 影、小马智行、英伟达等智驾供应商也纷纷宣布公开支持或推进端到端自动驾驶技术。

2016 年地平线率先提出了自动驾驶端到端的演进理念，并持续取得技术创新和突破。2022 年地平线 提出行业领先的自动驾驶感知端到端算法 Sparse4D。2023 年地平线学者一作发表的端到端自动驾驶 大模型 UniAD 荣获 CVPR 2023 最佳论文。在软件技术上，地平线积累了基于交互博弈的端到端深 度学习算法，大幅提升智驾系统在复杂交通环境中的通过率、安全性和舒适度。在硬件技术上，地 平线专为 Transformer 设计了新一代智能计算架构“BPU 纳什”，能够以高度的软硬件协同能力打 造业界领先的计算效率，为端到端自动驾驶提供智能计算最优解。

2024 年 4 月地平线发布搭载 J6 的 Horizon Super Driver 自动驾驶解决方案。凭借动态、静态、OCC （Occupancy 占用网络）三网合一的端到端感知架构和数据驱动的交互式博弈算法，SuperDrive 在任 何道路环境下都能兼顾场景通过率、通行效率和行为拟人，在拥堵汇流、路口交互动态 Driveline、 礼让骑行人、拥堵换道、城市环岛通行等城区复杂场景下，均能够为用户带来优雅不怂、从容笃定 的智能驾驶体验。

自动驾驶渗透率快速提升，低阶向高阶加速迭代

中国和全球自动驾驶乘用车渗透率快速提升。根据弗若斯特沙利文预估，2023 至 2028 年中国自动 驾驶乘用车销量将从 1950 万辆增长至 2720 万辆，对应的渗透率将从 74.7%上升至 93.5%；2023 至 2028 年全球自动驾驶乘用车销量将从 5050 万辆增长至 6880 万辆，对应的渗透率将从 69.8%上升至 87.9%。

低阶自动驾驶将持续向高阶自动驾驶升级并被替代。根据弗若斯特沙利文数据，2023 年中国乘用车 L1、L2、L3~L5 级自动驾驶渗透率分别为 32.6%、42.1%、0.01%，预计 2028 年中国乘用车 L1、L2、 L3~L5 级自动驾驶渗透率将分别达到 11.1%、69.9%、12.5%；2023 年全球乘用车 L1、L2、L3~L5 级自动驾驶渗透率分别为 38.8%、31.0%、0.01%，预计 2028 年全球乘用车 L1、L2、L3~L5 级自动 驾驶渗透率将分别达到 25.0%、54.3%、8.6%。

中国和全球高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案市场的增长潜力较大。一方面，随着端到端自动 驾驶的渗透，配备高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案的智能汽车销量有望持续上升；另一方面， 根据灼识咨询数据，高阶自动驾驶解决方案单车价值量是高级辅助驾驶解决方案单车价值量的十倍 以上，随着高阶自动驾驶解决方案持续迭代升级，预计未来其单车价值量会进一步增长。根据灼识 咨询数据，2023~2030 年中国高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案市场规模有望从 244 亿元增长 至 4070 亿元，CAGR 达到约 49%；2023~2030 年全球高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案市场规 模有望从 619 亿元增长至 10172 亿元，CAGR 达到约 49%。

智驾市场龙争虎斗，地平线后来居上

硬件、算法和软件是智驾产业链的核心

智能驾驶产业链自下而上包括：汽车 OEM 制造商（含整车厂）、Tier1 厂商、Tier2 厂商、上游供应 商等。Tier1 厂商主要承担模块化设计和系统集成的任务，将上游的硬件、软件、周边零部件集成为 一体。在智驾供应链中，Tier2 厂商通常扮演硬件、算法和软件解决方案供应商的角色，其中硬件供 应链也会涉及更上游的制造、封装、测试等环节。高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案在实现各 种驾驶自动化功能方面发挥着担当智能汽车大脑的关键作用。因为设计和开发驾驶自动化功能的技 术要求较高，部分 OEM 厂商也会直接和关键组件及解决方案供应商合作。

硬件、算法和软件是智驾产业链的核心。因为绝大部分新能源汽车搭载电气架构，而汽车智能化离 不开芯片和电力的支持，所以新能源汽车是汽车智能化的优秀载体。考虑到智驾解决方案是智能汽 车的核心部分，除了外采整体智驾解决方案外，部分车厂也选择自研硬件部分或算法和软件部分， 以确保自身在智驾领域的核心竞争力。

国产智驾芯片在市场和技术上对海外龙头形成追击之势

海外龙头在智驾域控领域占据绝对优势，国产厂商奋力突围。根据盖世汽车对 2024 年 1~10 月中国 智驾域控芯片市场的统计数据：英伟达 Drive Orin X 和特斯拉 FSD 两款芯片分别以 155.4 和 101.3 万颗的装机量占 39.0%和 25.4%的市场份额，两家头部厂商的技术实力和市场拓展能力在该领域具有 较大优势，并展现出显著的头部效应；华为昇腾 610 以 38.4 万颗的装机量占 9.6%的市场份额，华为 昇腾凭借 Hi 模式和鸿蒙智行模式下的问界、智界、享界和尊界成为国产厂商的代表性力量；地平线 征程 5 和征程 3 分别以 21.6 和 10.1 万颗的装机量占 5.4%和 2.5%的市场份额，征程 5 和征程 3 分别 瞄准高端和中端市场，地平线的产品策略亦取得显著成效。

从车型和配套的智驾芯片来看，特斯拉采用自研的 FSD 芯片，其 Model 3 和 Model Y 均搭载自研智 驾域控 HW 4.0，单车配备两颗 FSD 4.0。英伟达 Orin X 凭借其强大的算力和出色的性能成为中国市 场中高端车型的“标配”，根据盖世汽车研究院数据，搭载英伟达 Orin X 数量最多的品牌是蔚来、 理想和小鹏。Mobileye 旗下 EyeQ5H 主要为极氪 001 和极氪 009 提供智驾支持，而 EyeQ4H 主要为 长城系品牌和上汽通用别克品牌提供装机支持。TI 旗下的 TDA4VM 为哪吒 S、宝骏悦也、岚图追光、 极石 01 等品牌车型提供智驾支持。总体而言，特斯拉、英伟达、Mobileye、TI 在中国智驾域控芯片 市场上拥有较高的市场份额和话语权。 国产智驾芯片阵营方面，华为昇腾 610 主要配套旗下 Hi 模式和鸿蒙智行模式下的问界、智界、享界 和尊界系列车型。地平线则凭借征程 5 和征程 3 在第三方供应商中领跑。征程 5 主要搭载于理想 L6、 L7、L8、L9 的 Pro 车型上，征程 3 则先后应用于哪吒 GT、博越 L、领克 09 EM-P、荣威 RX5、腾 势 N7 等多款车型。2024 年 4 月，地平线推出征程 6 系列解决方案，且官宣了上汽集团、大众汽车 集团、比亚迪、理想汽车、广汽集团、深蓝汽车、北汽集团、奇瑞汽车、星途汽车、岚图汽车等 10 家首批量产合作车企及品牌。

地平线 J6P 硬件端算力超越英伟达 Orin-X。目前 Orin-X 作为英伟达主力智驾芯片产品，单颗芯片 综合算力达到 254Tops，其在中国中高端车型市场上占据重要地位。特斯拉 FSD 芯片已经迭代至第 四代，单颗芯片综合算力达到 360Tops，亦呈现出卓越性能。国产智驾芯片方面，华为 MDC810 综 合算力达到 400Tops，已经超越英伟达 Orin-X 和特斯拉 FSD 4.0；而地平线在 2024 年 4 月发布的 J6P 综合算力达到 560Tops，已经处于国产阵营第一梯队。

地平线是 2024 年上半年中国本土 OEM 最大的高级辅助驾驶解决方案提供商。根据灼识咨询数据， 2022 年、2023 年、2024 年上半年地平线在中国本土 OEM 高级辅助驾驶解决方案市场份额分别为 3.7%、21.3%、35.9%，呈现快速上升的趋势；同一时期内，Mobileye 的市场份额相对稳定，瑞萨的 市场份额略有上升，赛灵思和 TI 则呈现下降趋势。地平线凭借自己广泛的产品线已经在中国本土 OEM 高级辅助驾驶解决方案市场居于领先地位。

云侧模型决胜千里之外，端侧软硬协同构筑核心优势

端到端模型决定智驾性能，地平线第三方供应商优势凸显

智算中心进入跑马圈地时代。端到端自动驾驶相较于传统的辅助驾驶将智驾算法进行了 AI 化，进而 转向了数据驱动。这意味着端到端智驾需要海量的数据、庞大的算力和高效的算法来训练和优化模 型。继特斯拉开启端到端智驾趋势后，各大车厂也相继跟进算力投入，智算中心进入跑马圈地时代。 根据汽车之心数据，特斯拉的 Dojo 智算中心预计到 2024 年 10 月总算力将达到 100EFLOPS，相当 于约 30 万块英伟达 A100 的算力总和。中国本土车企长安、吉利、理想、小鹏、蔚来和智驾供应商 商汤绝影、华为、毫末智行等等也都在积极跟进。

地平线规划巨量算力以支持端到端大模型。2023 年 4 月上海国际汽车展览会上，地平线 CEO 余凯 博士表示：“地平线新推出的 BEV+ Transformer 的端到端算法需要大规模的神经网络参数来支撑， 预计未来参数规模将达到百万亿级别。与此同时，海量数据和巨量模型需要更高效的基础设施。目 前（指 2022 年）地平线已经上线了 183PFLOPS 的算力，开发了具有 90%以上自动化率的 4D 标注 系统，可以实现每周 5 万+Clips 的标注能力，仿真系统可以支持每天百万公里的数据仿真能力，并 将持续提升。预计地平线目前规划的总算力将在 2022 年的基础上翻 40 倍至 7320PFLOPS。”

第三方供应商可以降低智驾供应链成本。尽管特斯拉、蔚来、小鹏、理想等新势力和长安、吉利等 老牌主机厂在积极推进自研端到端大模型，但是在汽车智能化这一赛道上，各大企业的研发实力和 发展进程参差不齐。考虑到并非所有主机厂都拥有足够的算力、数据和成熟的算法去实现端到端自 动驾驶大模型，而第三方智驾解决方案供应商则可以以较低的成本和主机厂形成供应链合作。车企 接入第三方自动驾驶供应商的产品，就能直接跳过自动驾驶开发过程中漫长的训练、测试和验证， 以量产产品抢占赛道。这种模式可以为车企节省数以亿计的研发费用。在汽车企业全面变革转型的 关键节点，企业比以往更需要资金。对于一些边缘品牌和新造车品牌，第三方自动驾驶解决方案无 疑可以显著降低成本。 地平线提供性价比解决方案，帮助智驾产品下沉到中阶市场。根据中国汽车工业协会数据，2023 年 中国 20 万以下新能源汽车车型销量约占新能源汽车总销量的 58%。20 万以下中阶新能源汽车市场 依然是中国新能源汽车市场的主力。根据 36 氪报道，2025 年汽车智驾从 20 万元以上车型向 20 万 元以下车型下沉的趋势日益明晰。在激烈的市场竞争驱动下，主机厂正在积极争取中阶智驾领域的 主导权。地平线和知行科技宣布达成合作，双方将基于地平线征程系列的 J6E 开发智驾方案，定位 10~15 万元级别的智驾车型，卡位中阶智驾渗透快速提升的前夜。地平线 J6E 单颗算力 80TOPS，可 以支持高速领航、自动泊车，以及城市记忆领航等智驾功能。根据 36 氪报道，基于地平线 J6E 芯片 的解决方案整套价格在 5000 元以下，在市场中具有一定的价格竞争力。

软硬一体实现端到端模型效果最大化

软硬件一体化有助于端到端模型最大程度的优化。根据辰韬资本、南京大学上海校友会自动驾驶分 会、九章智驾等联合编撰的《端到端自动驾驶行业研究报告》，目前以英伟达 Orin 和地平线 J6 为 代表的大算力芯片已经可以支持 BEV + Transformer 模型的部署，而行业头部玩家英伟达、华为、地 平线、蔚来、Monenta 都在逐渐走向软硬一体，针对自研模型开发更匹配的计算芯片，可以做到最 大程度的优化。 造车新势力加码自研芯片，力求实现更高的软硬件配合度。根据 36 氪报道，目前蔚来、理想、小鹏 都在积极推动旗下自研芯片神玑 NX9031、“舒马赫”、“图灵”芯片。车企自研芯片往往处于成 本、性能两方面考虑。一方面，造车新势力销量日益增长可以摊销数亿美金的芯片研发成本；另一 方面，自研芯片可以和自有算法形成更高的软硬件配合度。如特斯拉 2019 年推出的 FSD 3.0 芯片算 力只有 144Tops，但是至今依然可以支持最前沿算法“端到端”方案的落地，而像英伟达 Orin 等通 用芯片的实际使用效率只有 30%左右。因此蔚小理都在积极推进专用芯片和更强大算法的耦合。 地平线 SuperDrive 搭配 J6 可以提供软硬件一体的高阶智驾解决方案。根据雷科技报道，2024 年 4 月地平线发布的征程 6 系列芯片拥有统一的硬件架构、统一的工具链、统一的软件栈，地平线自主 设计研发了智能计算架构“BPU 纳什”，原生支持大参数量 Transformer 模型，并提供业内同级最 强的 Transformer 计算性能，为先进的端到端系统的部署提供有力支持，在与车企和 Tier1 供应商合 作中能带来更高的量产效率，同时降低成本。软件层面全场景智能驾驶解决方案 SuperDrive 实现了 对城区复杂路况的精准感知和智能决策。SuperDrive 搭配征程 6 可以打造出最佳的软硬件结合的高 阶智驾系统。

编辑：火腿肠