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（来源：智东西）

智东西

作者 ｜ Janson

编辑 ｜ 志豪

余凯官宣下一代BPU架构“叫板”马斯克，直接冲上热搜榜。

智东西12月10日消息，日前，余凯在地平线首届技术生态大会上做了近2小时的主题汇报。

从发布第四代BPU“黎曼”到剧透“征程7”比肩特斯拉AI5再到论述构建物理世界基座模型，地平线展现了一种新的行业解题思路：通过极致的软硬结合与开放的生态协作，打破技术垄断与成本壁垒。

消息一出，相关词条直接冲上热搜榜，大家对这些技术的期待可见一斑。

现在的智能车圈和机器人圈，各个玩家或多或少都有点“特斯拉焦虑症”。马斯克左手一个FSD，右手一个擎天柱（Optimus），把软硬一体的门槛筑得相当高。

对于绝大多数企业来说，想完全复刻特斯拉那套“既造躯壳又造灵魂”的路子，不仅烧钱，还不一定有产出。

在这个节骨眼上，地平线打出的这套组合拳可以说是一个很务实的选择，类似做“不造车的特斯拉”。

通俗点来讲，企业负责去造车、造机器人，而计算硬件、算法、大模型，地平线搞定。

地平线不跟车企抢生意，而是要做那个能在后面递子弹的人。就像PC时代的英特尔与微软（Wintel）联盟，地平线致力于成为智能时代的底层基础设施。

截至目前，地平线征程家族出货量已突破1000万套，连接了全球超40家车企品牌。在中国自主品牌辅助驾驶计算方案市场，地平线的份额高达32.4%，稳居第一。

这个比例可以用一个相当直观的例子来说明，现在随便去路上拦三辆搭载辅助驾驶的车，很大概率其中就有一台使用了地平线的方案。

不难看出，这次大会与其说是秀肌肉，不如说是给行业吃定心丸。当下，地平线已经给大伙儿铺好了一条通往通用智能的路。

一、地平线用“通用大脑”重构物理世界 定义智能计算的“新摩尔定律”

在长达两小时的主题汇报中，地平线创始人余凯博士抛出了一个令行业深思的观点：“为什么通用GPU并非最优解？”

他指出，在物理世界的AI计算中，通用型硬件往往面临算力利用率低、功耗过高的瓶颈。

在智能驾驶与机器人产业加速融合的今天，竞争也已经从表层的硬件比拼，悄然转向了底层计算效率的博弈。

对于物理世界的智能设备而言，谁能以更低的功耗、更高效的架构处理海量并发数据，谁就掌握了通往未来的钥匙。

正是基于对这一终局的预判，地平线在成立的第十个年头，正式推出了其第四代BPU架构——“黎曼”，试图用一套全新的架构语言，为物理世界的智能计算定义“新摩尔定律”。

毕竟，“架构设计决定了AI的上限”。

地平线所坚持的，正是通过专用的BPU架构，为机器人时代的计算寻找那个“最大公约数”——既要满足从感知到决策的复杂计算，又要极致地压榨每一份算力的效能。

此次发布的第四代BPU架构以数学家黎曼命名，寓意着向高维数据处理与统一智能框架的致敬，展现出了针对物理世界AI特性的“暴力美学”。

相比前代，黎曼架构关键算子的算力性能提升了10倍，高精度算子的支持数量增加了超10倍。

更为关键的突破在于“效率”二字上。黎曼架构实现了从Tensor到Vector的全浮点计算支持，这一技术细节解决了过去专用处理器在灵活性上的短板。

同时，面向大语言模型（LLM）的优化设计，使其能效提升了5倍，让大模型在车端和边缘端的落地成为可能。

新架构发布后，余凯在现场直接“剧透”了地平线的下一代旗舰——征程7。

他明确表示，征程7将与特斯拉的下一代人工智能平台AI5处于同一代际，并在性能表现上实现全面比肩。

二、汽车应用拒绝空心化 从“软硬结合”到“人人可享”

此前，在智驾战局中，算力往往被视为唯一的衡量标准，但在地平线看来，这是一种误读，硬件和软件不应该分离。

余凯曾直言：“地平线从来不是单纯的芯片公司，我们是芯片公司里面最懂软件算法的，我们是软件算法公司里面最懂芯片的”。

这种“软硬结合”的理念，或许在L5级自动驾驶真正到来之前，通往终局的唯一路径。

如何将BPU“黎曼”的极致性能转化为车端的实际体验？地平线给出了一个比喻。

如果说BPU计算架构是“超一流的交响乐团”，那么连接硬件与算法的编译器，就是那位“杰出的指挥家”。

在此次会议中，地平线还发布了新一代编译器天工开物OpenExplorer 4.0，正是为了榨干硬件的每一分潜能而生。

它具有“更高精度、更快效率”的特点，通过动态决定量化方案和自动化混合精度搜索，寻找精度与速度的最佳平衡点。

这意味着，开发者无需在性能与功耗之间做艰难的取舍，编译器这位“指挥家”已经自动完成了最优的调度。

而在硬件架构与编译器工具链之外，地平线展示了更为宏大的技术图景——构建“物理世界的基座模型”。

地平线认为，智驾基础模型是物理世界基础模型的开端 。不同于数字世界的大语言模型，物理世界的基座模型面临着更为严苛的挑战，它需要解决的是对物理环境的精准感知、预测与决策 。

地平线的智驾基础模型拥有极强的泛化能力与广泛的适配性：

在方案适配层面，模型能实现软硬件平台的“快速映射”，无论是不同的传感器组合还是域控制器方案，都能快速部署。

在区域适配层面，模型仅需少量样本即可适配不同国家，综合考虑当地的道路结构、法律法规甚至独特的路权习惯。

而在车型适配层面，模型能快速满足从乘用车到商用车，甚至Robotaxi等不同车型的特定需求。

正是基于这种强大的底层适配能力，地平线不仅仅是在卖产品，更是在构建一种全新的量产范式——“HSD Together”。

通过做好底软融合，让BPU、编译器与基础模型三者高效协同，地平线不仅实现了算法效率的最优解 ，更让高阶智驾的量产实现了“工业化流水线”般的质变。

在过去，高阶城市NOA往往是30万以上豪华车型的专属，目前，HSD方案已成功在星途ET5、深蓝L06等车型上落地，将高阶智驾体验带入了15万元级的市场区间。

然而，15万元还不是极限，余凯在大会现场宣布，基于单征程 6M的城区辅助驾驶即将量产上车，城区辅助驾驶即将普惠到10万元国民车型。

三、做好开放生态 做大朋友圈

然而，要真正杀入体量巨大的10万级“国民车”市场，实现智能驾驶的全面普惠，仅靠地平线的一己之力显然远远不够。

面对碎片化的市场需求和复杂的交付挑战，地平线选择把围墙拆掉，把朋友搞得多多的。

地平线深知，想要成为行业的底层基础设施，必须构建起一个繁荣的生态系统。

为此，地平线确立了“开放共赢、全维利他”的生态理念，构建了分别围绕BPU、征程系列硬件、HSD方案的开放生态森林体系。

通过提供从IP授权到硬件方案、再到全栈方案的灵活合作模式，地平线让不同能力的合作伙伴都能在生态中找到自己的位置，共同推动智能驾驶技术的落地与普及。

曾经，博世（Bosch）、大陆（Continental）等这些国际Tier 1巨头拥有极其封闭和严苛的供应链体系，但在智能化的浪潮下，它们不约而同地选择了地平线。这是对地平线技术实力的背书，也是对其开放生态价值的认可。

博世基于单颗征程6M打造了中阶智能辅助驾驶方案，仅在2025年上半年就已拿下了包括捷途、东风、北汽在内的五家车企十余款车型的定点。

另一大巨头大陆集团（通过智驾大陆）基于单颗征程6M研发的“繁星HCT Astra”方案，凭借高性价比优势，已成功获得某头部主机厂的定点合作，并将于2026年实现量产。

这种“软硬结合+开放生态”的打法，像极了PC时代的“Wintel”联盟（Windows+Intel）。在那个时代，Wintel通过标准化的底层软硬件，支撑起了全球数以万计的PC品牌。

如今，地平线正致力于成为智能汽车与机器人时代的“Wintel” ，通过提供共通的AI大脑，赋能全产业。

四、布局通用智能 从“车轮上的机器人”到“具身智能”

在余凯的定义中，智能汽车本质上就是“长了轮子的机器人”，智能驾驶与智能机器人并非割裂的两个赛道，而是同源核心技术孕育的共生体。

当全栈技术在对安全要求极高的车端得到验证后，地平线开始向更广泛的机器人领域进行“技术溢出”，便成了水到渠成的战略延伸。

为了打破机器人从专用到通用的壁垒，地平线在本次大会上重磅发布且开源了面向物理世界的具身智能模型——具身智能大脑HoloBrain和小脑HoloMotion。

地平线将HoloBrain比作机器人的大脑，负责“理解”与“规划”。它不仅能接受通用的自然语言指令，还能理解通用的物理环境，并灵巧地规划出完成任务的步骤。

如果说大脑决定“做什么”，小脑则决定“怎么动”。HoloMotion赋予了机器人运动智能。区别于传统算法，它支持单个策略模型做出任意动作。

未来，HoloMotion还将支持“任意指令、任意地形、任意本体”的适配，彻底解决机器人运动控制的难题。

技术布局之外，地平线在机器人领域的商业版图也已成型。

数据显示，地平线已是中国最大的消费类机器人计算平台。地瓜机器人作为其业务载体，在过去一年实现出货量同比增长180%，客户数量同比增长200%的成绩。

通过开源“双脑”模型和提供标准化的开发板，地平线让所有开发者都能低门槛地制造机器人。这种“底层统一、上层百花齐放”的模式，正在推动机器人产业从碎片化探索走向规模化繁荣。

结语：做物理世界的“最大公约数”

征程6系列“上市即卖爆”，半年出货量翻倍，离不开生态伙伴们的支持，同时也证明了地平线“开放生态”的生命力。

随着BPU黎曼和具身智能基座模型的发布，地平线正在消除智能化的门槛。未来，无论是车还是机器人，其背后可能都跳动着同一个“地平线方案”。

这也将是中国科技企业对物理世界智能化给出的终极答案。