在 2025 年 6 月 14 日舉辦的第十七屆軒轅汽車藍皮書論壇上，地平線創始人兼 CEO 余凱博士與主持人賈可、卓馭科技 CEO 沈邵劼圍繞智能輔助駕駛平權、技術標準及行業生態等核心議題展開深度對話，為行業發展提供了兼具前瞻性與落地性的思考。
從技術內卷回歸用戶價值
余凱在對話中揭示了一個行業矛盾：盡管智能駕駛成為輿論熱點，但徐長明主任的數據顯示，10 萬以下車型的智能輔助駕駛滲透率僅 10% 多，20 萬以上車型也不過 24%，消費者購車時首要關注的仍是外觀、空間與安全等基礎要素。這一現象如同 " 家長聚會熱議孩子的興趣班，卻忽視數理化基礎 "，反映出行業存在 " 技術敘事與用戶需求脫節 " 的問題。他強調，平權的本質不是參數堆砌，而是讓用戶感受到 " 功能有用、使用安心 " —— 例如避免系統誤判導致的 " 駕駛驚悚感 "。
沈邵劼進一步指出，10 萬以下用戶更關注基礎出行需求，高價位車型用戶對智駕的興趣本質上是 " 有閑錢嘗試 "，這表明行業尚未將功能做到 " 全民安心 " 的程度。
針對平權的量化標準，沈邵劼以國家組合輔助駕駛強標為例，解析了技術門檻的突破性：新標準要求系統在 120km/h 時速下處理 50cm×50cm 的紙箱這類通用障礙物，而非傳統的雪糕筒。這一要求的嚴苛性在于，紙箱代表無固定形態的突發障礙，需系統同時具備高動態感知與緊急制動能力。此外，標準中的 V Max 參數要求取 " 各類障礙物處理速度的最小值 "，例如若系統處理紙箱的極限速度為 40km/h，則其最高運行速度只能標注 40km/h，這徹底改變了過去 " 分場景宣傳 " 的模糊表述。
余凱作為標準設立組唯二供應商代表，強調這種 " 鐵軌式規范 " 能推動行業高效發展 —— 正如火車因鐵軌約束而突破汽車時速限制，嚴格標準將倒逼技術從 " 粗放宣傳 " 轉向 " 真實落地 "。
10 萬以下車型如何實現智駕平權？
當被問及 10 萬以下車型的平權可行性時，余凱提出 " 分階段推進 " 思路：當下更現實的目標是 2-3 年內實現 10 萬以上車型智駕標配，而 10 萬以下市場需要技術與產業協同迭代。沈邵劼則以卓馭科技的 " 中算力方案 " 為例，指出傳統低算力一體機已無法滿足強標要求，而中算力平臺通過優化算法（如祖傳雙目技術）與硬件協同，有望在一年內突破成本瓶頸。他特別提到，強標對 L2 系統的橫縱向控制能力提出硬性要求，這意味著部分僅具備車道保持功能的 L1 級系統將被淘汰，倒逼行業技術升級。
地平線作為全球唯一覆蓋低中高算力的供應商，其征程系列芯片已為不同價位車型提供底層支持，例如征程 3 芯片可滿足 10 萬級車型的基礎智駕需求，征程 5 則支撐城市 NOA 等高階功能。
關于 L3 自動駕駛的落地周期，余凱預測 " 有體感的 L3 產品可能在 2-3 年內推出 "，但強調需對 " 車廠負責的固定 ODD 場景 " 保持敬畏。
沈邵劼以數據支撐這一判斷：人類駕駛的碰撞事故率約 1 萬小時一次，致命事故間隔更長，而當前輔助駕駛系統的城區接管率已達百公里級，高速接管率達千公里級，結合端到端模型、增強學習等技術，接管率正以 " 除 10 倍 " 的速度下降。他舉例，基于模仿學習的算法能讓系統快速習得人類駕駛的決策邏輯，VLA（視覺語言模型）則提升了復雜場景的理解能力，當系統達到 "1 萬公里接管一次 " 的水平時，L3 將具備商業化基礎。兩人均認為，AI 大模型的突破使技術迭代進入 " 一日千里 " 的階段，加速了這一進程。
行業洗牌：80% 車企將依賴第三方
余凱提出 "80% 車企將依賴第三方合作 " 的判斷，以通用 Cruise 投入 200 億美金關閉、福特 Argo 數十億美金打水漂為例，說明垂直自研的高風險。他指出，汽車產業正從 " 垂直整合 " 走向 " 專業化分工 "，如同個人電腦與智能手機行業的演進 —— 主機廠應聚焦品牌與用戶運營，而技術研發交給專業供應商。地平線作為二級供應商，已與博世、電裝等國際 Tier1 達成深度合作，例如博世在中國的輔助駕駛方案全面采用地平線芯片與技術。沈邵劼補充，供應商需具備 " 兜底能力 "：作為集成商，需解決從傳感器到算法的全鏈條問題，同時保持合作模式的靈活性 —— 卓馭科技既提供軟硬一體的 turn key 方案，也支持純軟件合作，甚至與客戶開展 " 代碼級聯合開發 "，派團隊入駐客戶現場協同攻堅。
面對 " 地大華魔 " 等業界陣營的討論，余凱透露地平線 2024 年研發投入接近 50 億，在芯片領域已形成 "1-2 家 " 的收斂格局，其 " 樣板房 " 模式（即自主打造解決方案賦能合作伙伴）確保芯片價值最大化。他強調，英偉達的成功不僅在于芯片，更在于 CUDA 生態的支撐，這也是地平線堅持 " 芯片 + 軟件工具鏈 " 雙輪驅動的原因。沈邵劼則指出，智能駕駛的競爭本質是 " 技術與產品力的競爭 "，盡管整車市場存在價格內卷，但智駕領域仍需回歸技術突破 —— 例如卓馭科技通過雙目視覺方案在通用障礙物處理上的先發優勢，正是對強標需求的前瞻響應。
對話尾聲，余凱與沈邵劼均將人生關鍵決策錨定在 " 押注汽車智能駕駛 "：前者于 2019 年 "All in 汽車 "，后者 2020 年從無人機領域全面轉向汽車。這種戰略抉擇背后，是對 " 汽車作為機器人最大應用場景 " 的共識。在地平線的布局中，從芯片到算法、從乘用車到商用車的全場景覆蓋，正推動智能駕駛從 " 高端配置 " 向 " 國民功能 " 演進，而強標落地與生態分工的深化，或將加速這一變革的到來。
