当前，我国汽车产业高速发展，尤其是汽车智能化方面，势头十分迅猛。而作为汽车智能化的组成部分，车辆的辅助驾驶成为近年来各家车企发力的主要方向。虽然在一众车企的努力下，车辆辅助驾驶在技术层面取得了不错的成绩，可当前城区NOA仍旧存在很多问题，比如城区NOA的成本颇高，并且使用场景有限，驾驶体验也有待提升，用户并不能完全享受到城区NOA带来的价值。

当然，这一问题并非无解，或许当以往追求高算力、高性能的Tier1们转变市场策略，将竞争焦点立足于智能驾驶方案的性价比与体验感，一切将豁然开朗。与此同时，智能驾驶的用户体验感是由软件和算法决定的。这也就说，未来高阶智驾的竞争也将聚焦于算力、模型和数据。

从长期看，在软硬一体的大趋势下，智能化赛道不再只衡量玩家“一只手”的能力，头部玩家只有挖掘软硬协同的全栈技术能力，才能真正构建起竞争壁垒。那么如何构建软硬协同的全栈技术能力呢？在这一方面，智能驾驶计算方案的提供商地平线（Horizon Robotics）早有准备。

立足于智驾赛道多年，地平线（Horizon Robotics）一直坚持软硬件协同优化的产品设计理念，其产品解决方案不仅具有高算力、低功耗、低延迟等优势，生产成本也大大降低，让大规模采用成为可能。以地平线（Horizon Robotics）即将发布的全新一代征程®6车载智能计算方案为例，地平线（Horizon Robotics）征程®6P拥有高集成度、高算力、高效率、高处理能力、高接入能力以及高安全等六大产品优势，实现了CPU、BPU、GPU、MCU“四芯合一”，以高集成度提升系统性价比，降低部署难度。值得注意的是，在高算力和效率优势的加持下，地平线征程6旗舰专为新一代城区高阶智驾而来，是地平线（Horizon Robotics）的前瞻算法、硬件计算设施、工程化量产“跨三域”能力的集大成者。地平线（Horizon Robotics）官方表示，地平线征程6旗舰或可满足未来3~5年的智能驾驶发展需求，企业自身对该载智能计算方案性能的信心可见一斑。在性能以及先进算法上，地平线征程®6车载智能计算方案也是基于BPU纳什架构打造，支持智能驾驶先进算法，支持客户算子自定义，开发更加灵活。

此外在技术储备上，地平线（Horizon Robotics）也有着深厚的优势。目前，研究界第一个端到端的自动驾驶大模型——通用框架UniAD，为自动驾驶技术与产业的发展提供了新的方法与思路，而论文的第一作者以及其他4位研究员均来自地平线（Horizon Robotics）。众所周知，端到端自动驾驶的优势在于通过一个模型实现了多种模型的功能，研发人员只需要针对这一个模型进行整体训练、调整优化，即可实现性能上的提升，从而更好地集中资源，实现功能聚焦。此外，端到端架构在输入传感器信号后可以直接输出车控信号，不仅降低了级联误差的概率，也提升了系统性能的上限，整体潜力极大。而UniAD模型的优势在于第一次将检测、跟踪、建图、轨迹预测，占据栅格预测以及规划，整合到一个基于Transformer的端到端网络框架下，并将各项任务通过token的形式在特征层面，按照感知-预测-决策的流程进行深度融合，实现了自动驾驶系统算法性能的全面提升。

当然，不同于Demo演示只需在某时间段内的特定场景中维持正常运行，量产交付级别的智能驾驶解决方案必须要在复杂路况下保证持续的、全天候的、高可靠性的稳定运行。针对这一问题，地平线（Horizon Robotics）也将计划打造高阶智驾样板间，不仅要在场景通过率和通勤效率上拔高行业标准，其行为的拟人也要做到优雅不怂、从容笃定。

结合以上内容不难看出，地平线（Horizon Robotics）已然成功梳理了自身实现高阶智驾发展正确路径，成为了推进高阶智驾量产落地的重要力量。

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