在國內，壹些堅持L4自動駕駛的公司已經不像以前那麽高調了，但是越來越多關於與量產車企定點合作的消息傳出。而即使是那些高舉智能駕駛大旗的新品牌，在市場上似乎也落伍了。
如果說壹兩年前自動駕駛高歌猛進，現在這個行業似乎正處於壹個矛盾的十字路口。
壹方面是已經喊好的“商業前夜”，各個城市都有NOA的視頻屏幕。如果不談自動駕駛能力，賣車似乎不值得。
另壹方面，沒有壹家企業敢在終端市場亮出高級輔助駕駛的可選率，而壹向被認為智能輔助駕駛較弱的比亞迪卻殺入四方。
復雜的行業變化背後的趨勢是什麽？
地平線創始人兼首席執行官余凱在2023年中國電動汽車百人會上發出了這樣的聲音。在經歷了技術飛速發展的巔峰之後，行業開始需要回歸商業本質。而商業的本質是什麽？其實企業創造價值，傳遞價值，獲得價值，就是有人願意為產品買單。
回歸商業本質:高級輔助駕駛創造價值。余凱認為，自動駕駛應該回歸商業本質，高級輔助駕駛的價值正在被越來越多的用戶認可。
壹組數據顯示，現階段消費者對智能駕駛技術的核心需求是緩解駕駛疲勞，而用戶認可高速駕駛輔助駕駛的最重要因素是“讓駕駛更輕松”。
不久前，地平線在《征途5》的NOA試駕會上討論了壹個話題:對於用戶來說，計算能力和芯片的叠代帶來的感知是什麽？
理想的車主“大D有態度”的意思是:“最直觀的感知就是顯示界面更清晰，能告訴我車子能感知周圍多少東西。另壹方面，在處理突發問題時，最好主動變道避讓。”
前者是為了給用戶更多的信心，後者是為了讓用戶更願意使用輔助駕駛功能。
余凱還談到了自己的經歷:“去年，我有壹次從山東回京，排隊站了5個小時。當時開的是壹輛李ONE，全程很輕松，不用我壹直踩油門。這和以前沒有輔助駕駛時的感覺不壹樣。”
所以，從商業角度來說，現階段自動駕駛的核心意義是讓用戶的駕駛更容易，滿足用戶的價值需求，才能獲得商業回報。
這正是Horizon試圖做的事情。
不久前，《汽車公司》體驗了搭載地平線征途5的理想L8的高速NOA功能。可以負責任的說，相比早期的駕駛輔助系統，無論是整體的駕駛效率，還是變道的邏輯，以及對駕駛員更主觀的信心和安全感，都有了很大的提升。
根據Xpeng汽車發布的數據，今年春運期間，高速NGP裏程占用戶總裏程的比例達到3.25%，相比4個月前國慶期間的1.38%有了大幅提升。不少新動力品牌用戶也在社交媒體上表達了對高級輔助駕駛功能的認可。
相比日歐，輔助駕駛功能更多的是由安全法規驅動，比如AEB、ACC、車道保持、緊急自動剎車等功能都在發揮積極安全的作用。
中國市場對輔助駕駛的期待是以安全為基礎，以更好的用戶體驗和用戶價值為驅動。智能電動車在市場上越來越取代傳統的BBA豪華車，高速NOA也在快速進入量產，就是證明。
在余凱看來，這是中國汽車工業變道超車的機會。
沒有焦慮，NOA自動駕駛行業應該如何應對這樣的機遇和需求？
余凱認為，去年是L2+高速NOA的量產元年，今年會有壹些頭部企業開始在市區投放NOA，但是從技術方面來說，大概需要三年的時間才能有壹個不錯的進展。
事實上，目前的高級輔助駕駛軍備競賽似乎與用戶體驗的提升不成正比。就像對於大多數用戶來說，基於攝像頭感知的輔助駕駛似乎和激光雷達加持的系統沒有太大區別。
因此，余凱呼籲業界不要對自動駕駛過於焦慮，因為該行業發展沒有那麽快。到2025年，在合理的性價比下，高速NOA將實現如絲般順暢的體驗，同時，還需要相當大的投資才能讓城市NOA可用。
其實技術的發展和用戶體驗的提升從來都是相輔相成，相互促進的，自動駕駛的發展也是如此。
當NGP首次在小鵬普及時，壹位研究人員曾說，“更多的用戶可以使用它”是開發該系統過程中非常重要的考慮因素。
這個原理今天依然如此，就像“飛輪效應”的開始壹樣。？
NOA在城市地區的發展還有很長的路要走，但在數據采集、場景采集、反饋研發等方面有很大的價值，用戶使用場景的不斷拓展也能讓更多用戶有機會和條件使用高級輔助駕駛功能。
做高速NOA是為了讓用戶體驗接近極致，讓用戶對高級輔助駕駛建立信任和依賴，同時更好的理解高級輔助駕駛的價值和使用邊界。
地平線:用算法優化，逼近用戶體驗上限。在余凱看來，目前幾十top到幾百top甚至1000Tops都是高速NOA，差別不是太大，所以行業內還有很多工作要做。
這也是地平線努力的方向。
地平線認為，在給定的計算能力下，需要不斷優化軟件算法，用更多的數據不斷逼近用戶體驗的上限。“我相信再過幾年，我們會達到這個水平，大概幾百頂，市區的NOA也可以做得很好。”余凱說。
在不久前的全球頂級人工智能計算機視覺CVPR大會上，地平線作為第壹作者提出了基於Transformer的端到端自動駕駛算法框架，這篇論文從9000多篇論文中脫穎而出，入選TOP12最佳論文。
這就是地平線的算法的前瞻性研發。首次使用神經網絡對箭體軌跡進行端到端的監測、跟蹤和預測，並且是由前到後用簡單的結構完成的。傳統的方式是把它們打包，切割成很多模塊，然後獨立出來。
這意味著地平線有可能用端到端的大規模數據來訓練整個自動駕駛系統。
基於對算法的理解，地平線將算法的前瞻性研究註入到芯片架構的設計開發中，這也是地平線自研的核心計算架構——BPU(Brain Processing Unit，大腦處理單元)。
在旅程5中，使用了第三代BPU架構——貝葉斯架構，可以高效地支持變壓器計算。與競爭芯片相比，Horizon可以以更低的功耗完成更高效的計算。
更高的計算能力和效率使Horizon能夠以更大的數據和更大的模型在無監督的情況下學習人類的駕駛嘗試，“就像妳從大量無監督、無標簽和鋪天蓋地的自然文本中學習壹樣。”余凱說。
具體來說，通過給出當前的交通環境、導航地圖和壹個駕駛員的駕駛行為歷史，讓機器學習預測他下壹步的駕駛動作。
實驗數據也證明，當模型的參數規模增大時，測試損失會相應減小，即參數越多，系統越智能。
依托強大的生態，地平線可以幫助OEM廠商實現夢想，地平線壹直致力於構建智能駕駛和機器人計算的軟硬件生態。在行業內，canoe智航已經獲得了壹家知名汽車廠的量產項目，該項目基於單壹旅程5構建的城市NOA方案，而馬驍智航和文遠智行等自動駕駛公司也在地平線芯片上開發了軟件方案。
芯片行業的時間窗口很窄，窗口期不選擇壹家芯片技術先鋒公司，而是選擇壹個發展最快的生態，就像安卓和蘋果活了下來，而windows phone輸了。因此，地平線生態建設的目的是讓更多的合作夥伴參與進來，* * *把蛋糕做大，通過軟硬協同的技術平臺和靈活開放的商業合作模式，與上下遊合作夥伴壹起實現全產業鏈的順暢運行、升級和繁榮。
地平線取得的商業進展也是肉眼可見的。目前已量產50多款，前掛載點超過120款，已出貨車輛規格自動駕駛芯片近300萬片。征途5也成為業界唯壹壹款計算能力超過100 tops的量產芯片，並在理想L8上加載交付，還與奧迪ag達成戰略合作。
從汽車公司的角度來看，在余凱看來，未來10年自動駕駛的發展就像“人騎著馬”，可以實現自動駕駛，但人和車輛也要配合，最終責任還是在駕駛員身上。
事實上，雖然部分車企已經落地了L3級自動駕駛功能，但也可以看到其非常嚴格的使用條件，這與“讓更多人使用”是天然的矛盾。
但無論是怎樣的取舍和選擇，以人為本都應該是核心。
人是壹切技術發展的最終受益者，也是這些技術發展的買單者。自動駕駛前面的路不是壹蹴而就的。在這個過程中，如何平衡技術和市場需求的關系，如何讓它們相互促進，可能是整個行業都要不斷思考的話題。
目前來看，專註於用戶價值可能是自動駕駛行業更務實可行的選擇。
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