2025年4月18日，地平線在上海舉行2025年度產(chǎn)品發(fā)布會，發(fā)布其城區(qū)輔助駕駛系統(tǒng)——地平線HSD（Horizon SuperDrive）和征程6P、6H芯片。
地平線創(chuàng)始人余凱，曾在第三季《我有嘉賓》節(jié)目中與嘉賓商學(xué)創(chuàng)辦人吳婷對談，也是嘉賓派第8季學(xué)員。他對技術(shù)、對創(chuàng)業(yè)一向有深刻、獨特的思考，而且樂于分享。
此次地平線發(fā)布會上，奇瑞集團董事長尹同躍也說到：“前不久電動汽車百人會上，很多人都發(fā)表了講話，余凱的講話是反響最好的，因為有扎實的技術(shù)，有扎實的內(nèi)容和非常獨特的觀點�！�
這一次，余凱在發(fā)布產(chǎn)品的同時，也帶來了兩條戰(zhàn)略思考方法論和五條“反共識”思考，涉及智能駕駛、人工智能、競爭策略、商業(yè)第一性原理等等。以下為演講內(nèi)容精編版，Enjoy~

各位嘉賓、各位朋友，感謝大家光臨地平線2025產(chǎn)品發(fā)布會。

我想先跟大家分享一下地平線是誰，我們十年前為什么要出發(fā)。好多人好奇，公司的名字為什么叫地平線？你看港股叫地平線機器人。十年前創(chuàng)立時我們給公司起名字叫Horizon Robotics，小小的公司名字實際上蘊含著大大的野心，我們想做未來機器人無處不在時代的基礎(chǔ)設(shè)施，就是它的計算平臺。

什么叫計算平臺？我從事計算行業(yè)、人工智能行業(yè)30年，也算一個老兵，計算平臺很簡單就是芯片+操作系統(tǒng)。地平線我們想做機器人時代的芯片+操作系統(tǒng)。歷史上什么樣的公司做芯片跟操作系統(tǒng)？在個人電腦時代， 1975年、76年成立了兩家公司，一個叫蘋果，一個叫微軟。那時還有一家公司叫Intel，三家公司開啟了全人類的PC時代。今天我們每人手上都有一部手機，手機計算平臺ARM、高通，包括Google的安卓，也包括蘋果，他們奠定了全人類在移動時代的操作系統(tǒng)。現(xiàn)在還有人工智能，英偉達以一己之力撐起了人工智能的計算平臺，他們的共性是什么呢？這些公司不僅掙了錢，他們還推動了全人類科技文明的進步。

我這么想，中國在過去20年、30年，毫無疑問經(jīng)濟建設(shè)取得了舉世矚目的成就，中國有很多非常掙錢的公司。站在當(dāng)下這樣的關(guān)口，朝未來看，中國并不缺任何一家掙錢的公司，一家公司當(dāng)然要掙錢，但是我覺得中國缺什么呢？一個全新的公司，不僅僅掙錢，更重要推動全人類科技文明的進步，地平線就想做這樣一家公司。

1、戰(zhàn)略思考方法論

在商業(yè)合作過程中，我們要做很多的選擇。有的選擇比如說基于報價、競爭，這些都是看得見的東西。但是有的選擇因為是創(chuàng)新，所以是硝煙彌漫的戰(zhàn)場，在看不清時就需要有一個戰(zhàn)略方法論去支撐你，幫助你做選擇。很多時候選擇并不是取，而是舍。對于地平線來講，我們戰(zhàn)略思考框架的核心是什么呢？不是教我們怎么贏，而是教我們怎樣不要輸。主要的兩條，經(jīng)過10年創(chuàng)業(yè)總結(jié)下來的：

第一條，公司內(nèi)部在選擇一件事做不做的時候，我們要在沒有競爭的地方競爭。

比如說10年前人工智能軟件算法創(chuàng)業(yè)是大熱門，地平線帶著濃濃軟件算法的基因，我們反而在思考搞芯片是不是更有意思，是不是更加有護城河，是不是有更高的競爭壁壘，盡管那時大部分人都看不懂我們的玩法。那個時候還有行業(yè)大佬跟我講：余博士你做芯片要做主戰(zhàn)場。我說什么是主戰(zhàn)場？他說你要做手機芯片，手機是大產(chǎn)業(yè)。我當(dāng)然想我才不干呢，那是2015年，我認為移動互聯(lián)網(wǎng)基本格局已經(jīng)差不多了，就像一個球賽快要臨近尾聲了，這個時候沖進球場，我連撿球都不配，我覺得這戰(zhàn)略布局是不對的。

有人說余博士你要搞云計算。2012年英偉達人工智能計算是全世界最大的，我當(dāng)時在百度負責(zé)人工智能。2015年7月14日地平線正式注冊成立的時候，那天英偉達只是一家市值107億美金的公司，很多人都不知道，但是我知道，2015年CUDA云計算上的生態(tài)我認為是沒有辦法去競爭的。我說no，我們選擇機器人芯片。

這個聽下來真的是拍腦袋，天方夜譚，那時連這個市場都沒有，但是現(xiàn)在想起這個選擇，在沒有競爭的地方競爭，其實是一個基本的選擇。后來我們做了很多非常傻的事情，也犯了很多錯誤，但是現(xiàn)在地平線還能夠活著，其實源于當(dāng)年基本的選擇。

要么是另辟蹊徑，要么當(dāng)一個戰(zhàn)場已經(jīng)很清晰的時候——智能駕駛計算這個戰(zhàn)場已經(jīng)非常清晰，有清晰的市場目標(biāo)、清晰的需求、清晰的客戶。地平線要做的是什么事情呢？不惜一切代價以10打1，我們要把所有的精力、所有的帶寬、所有研發(fā)力量，包括所有管理重心都聚焦在一個戰(zhàn)場以10打1，戰(zhàn)略的本質(zhì)是不賭，在沒有競爭的地方競爭。

還有另一條反復(fù)運用的戰(zhàn)略思考方法論，不要在懸崖邊跳舞。

地平線在這件事情上也是有一點奇怪的，我們從來不冒險。比如說我們的財務(wù)管理，賬上一直有非常充分和健康的現(xiàn)金流，這一點在創(chuàng)業(yè)公司里是極其罕見的。2019年我們選擇戰(zhàn)略聚焦，把汽車以外的其他業(yè)務(wù)都砍掉或者壓縮，外面連篇的報道說地平線不行了，沒有錢了，實際上當(dāng)時我們賬上還有30多億現(xiàn)金。

要克制平衡，不要在懸崖邊跳舞。我特別欣賞查理·芒格講說的——“如果我知道在哪里死，就不會到那里去�！甭犉饋砥降瓱o奇甚至有點無聊，但是其實充滿人生智慧。對于企業(yè)來說我們要考慮生門和死門，很多企業(yè)80%或者90%、100%的精力考慮機會，要打哪里，不顧一切地去抓生門，地平線永遠是80%的精力考慮死門在哪里，我們會死在哪里，我們就避免去那里。巴菲特有一句話說“投資的真諦是不虧錢”，這個聽下來好無聊，但我覺得這才是長久企業(yè)的經(jīng)營之道。

那基于這樣的戰(zhàn)略，我們不斷思考自己的商業(yè)切口在什么地方。2019年，那時我內(nèi)心非常痛苦，覺得諸事不順，有的時候整晚整晚睡不著覺，我們這么好的技術(shù)為什么沒有客戶呢？在我們進入的所有領(lǐng)域，包括當(dāng)時還搞過智能玩具、智能電器，一開始想賦能萬物恨不得把所有設(shè)備都智能化，但是沒有一個業(yè)務(wù)是走得很順的。

我們經(jīng)歷半年多的反復(fù)戰(zhàn)略討論，到2019年11月突然有點頓悟，突然開始明白商業(yè)的第一性原理，不是我有什么，不是我能做什么，不是我有什么NB的技術(shù)，而首先是客戶是誰，我們的客戶到底是誰，我們的客戶究竟是誰。我作為科學(xué)家創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)業(yè)五年突然明白這個問題的時候，我已經(jīng)跟很多的科學(xué)家創(chuàng)業(yè)脫開了好幾個身位。

我的客戶需求和痛點到底是什么？還有什么難以被復(fù)制的方式去高效滿足用戶需求和解決他的痛點？把這三個問題放一起：客戶是誰？他們的問題痛點是什么？我有什么高效方式解決他們的痛點和需求？這三個問題，第一個問題比第二個重要，第二個問題比第三個重要。想明白了這三個問題，地平線就從科學(xué)家過家家變成了一個真正的創(chuàng)業(yè)團隊。

2、軟硬結(jié)合

關(guān)于技術(shù)的選擇。這是2017年地平線第一次產(chǎn)品發(fā)布會時我的一張PPT，那時我的身材可能比現(xiàn)在稍微好點，發(fā)量也比現(xiàn)在多點。但有的東西是不變的——我們骨子里面的技術(shù)信仰就是軟硬結(jié)合。

軟硬結(jié)合這件事情全世界真正去做的公司非常少，我PPT里引用天才的計算機科學(xué)家Alan Kay的一句話：“你要真正認真對待你的軟件，你就要做你的硬件�！边@句話他說出來以后沒人能懂。全世界真正信仰他的一個人，就是喬布斯，蘋果是真正信仰軟硬結(jié)合的，后來喬布斯也把Alan Kay請到了蘋果。還有一家公司——特斯拉相信軟硬結(jié)合。

地平線從2015年Day One我們骨子里面就是軟硬結(jié)合。像我自己從第一天鬼使神差說要做芯片，那時我做了20年的人工智能算法，雖然知道我的代碼在某個不知名的機房的服務(wù)器的芯片上運行，但我手都沒有摸過這種芯片。創(chuàng)業(yè)兩年的時候，可以是說求仙問道弄明白怎么搞芯片的，我現(xiàn)在還在學(xué)習(xí)，幸虧我們的團隊非常強，非常厲害。地平線的芯片有世界級的設(shè)計團隊。

我最近在看一本書，我相信很多人也在讀——《The Thinking Machine》，講英偉達的故事。里面有一個章節(jié)專門講，他們整個計算推理性能一部分貢獻來自于硬件，也有很大一部分貢獻來自于軟件。如果講硬件結(jié)構(gòu)英偉達跟AMD沒有什么不同，但是黃仁勛講他掌握了無與倫比的科技生態(tài)，英偉達是一家有強大軟件生態(tài)的公司。

下面我給大家稍微上一點技術(shù)課，為什么軟件硬件要深刻結(jié)合？看任何一代平臺，無論早年大型機、PC，還是現(xiàn)在的服務(wù)器、人工技能計算。每一代計算平臺隨著時間推移，它的計算性能一定會不斷上漲。

但是對于每一代計算平臺，其實用戶有一個需求期望。用戶需求的期望在那里，但是他說不清道不明。比如說在1990年代你問用戶對于PC的需求到底是什么？他說不清楚的。但是今天我問各位，如果你的個人電腦沒有摔壞，你估計都找不到理由要換電腦。為什么？因為現(xiàn)在個人電腦的性能已經(jīng)超過了你的需求，所以超過用戶需求的那根線，我們叫性能過剩。移動手機的情況差不多。最近因為三疊屏讓我覺得有意思所以我買了，要不然我也沒有什么理由換手機。所以現(xiàn)在手機性能也過剩了。

產(chǎn)業(yè)發(fā)展總是從一開始性能不足走到性能過剩，當(dāng)性能不足的時候軟件硬件深度結(jié)合和聯(lián)合優(yōu)化，可以讓整個系統(tǒng)的效能取得相對競爭優(yōu)勢。歷史上比比皆是，屢屢發(fā)生。

在PC時代，軟件能力強大如微軟，硬件能力強大如Intel，他們兩家都是要一對一排他性地組成所謂的Wintel的。在移動時代，Android和ARM組成了AA聯(lián)盟，也是一對一排他性的。為什么？因為軟件跟硬件要深度優(yōu)化。到了人工智能時代，英偉達跟它自己，歷史上有可能是兩家公司做，有可能是一家公司做。但是不變的是什么？是軟件跟硬件的深度結(jié)合。

所以地平線一直在思考，智駕的本質(zhì)是什么？其實智駕的本質(zhì)更加極端，它甚至不是一個百花齊放的應(yīng)用平臺。比如說像Windows上面有這么多工作、娛樂的應(yīng)用，智駕就一個應(yīng)用——把車開好。所以它是一個面向單一任務(wù)的計算系統(tǒng)，當(dāng)然它恐怕也是有史以來最復(fù)雜的計算系統(tǒng)。我這里把航天飛機與每天的出行做比較，航天飛機開在天上是不會碰到外賣小哥的，可是我們的自動駕駛穿行在人流車流這樣的復(fù)雜路況里，各種可能性都會出現(xiàn)，它難以用確定性的公式F=MA、E=MC2來描述，是有史以來最復(fù)雜的計算系統(tǒng)。

人類對于自動駕駛有沒有什么說不清道不明，擺在他面前不知道需求的那條線呢？當(dāng)然是有，就是L5級自動駕駛，在這個需求被滿足或者被過剩之前，智能駕駛一定要走軟硬結(jié)合的路線，這是地平線在過去10年里少數(shù)做對的幾件事情之一。

地平線從來不是單純的芯片公司，我們是芯片公司里最懂軟件算法的，我們是軟件算法公司里最懂芯片的，我們是軟件算法加芯片里最懂車規(guī)的，以及最懂車規(guī)級質(zhì)量安全的。所以我們是一個“芯片+軟件”系統(tǒng)級智駕技術(shù)公司。

今年是地平線創(chuàng)業(yè)的第10年，去年是我們歷史上第一次，獲得了中國所有輔助駕駛市場份額的第一名。33.97%的市場份額，簡而言之，去年整個中國市場推出的每三臺帶有輔助駕駛的智能車，就有一臺搭載地平線的計算方案。

3、反共識思考一：智能駕駛的本質(zhì)

每次跟大家分享，我一定要講一些反共識觀點，或者挑戰(zhàn)大家習(xí)以為常的一些觀點，我覺得我有責(zé)任和義務(wù)不浪費大家的時間。什么意思呢？反共識不求絕對正確，但是也許可以促進大家的思考和整個行業(yè)的討論，讓我們共同逼近真相。

第一個，智能駕駛的本質(zhì)到底是什么？它帶來的是什么價值，是功能價值，還是情緒價值？與之關(guān)聯(lián)的問題，智能駕駛是智能汽車的靈魂嗎？

我們來回顧和比較一下手機時代發(fā)生過的故事。手機有一個很重要的功能，毫無疑問是——通訊，如果沒有通訊不叫手機，叫掌上玩具。這里面核心的技術(shù)就是基帶芯片，大家有沒有想過，基帶通訊這樣一個很重要的功能，它跟用戶是誰沒有關(guān)系。它跟你是男人、女人、老人、小孩、中國人、日本人、印度人、德國人沒有任何關(guān)系。它要保證通訊的流暢穩(wěn)定，在高樓大廈密集的城區(qū)，在地廣人稀的農(nóng)村，在不同基站要保持通訊穩(wěn)定、流暢。用戶體驗跟用戶是男人、女人、老人、小孩沒有任何關(guān)系。

手機有另外一個重要功能就是拍照，拍照這件事情，手機廠商基本都是各異的。為什么？它沒有標(biāo)準。它跟目標(biāo)用戶是誰相關(guān)。我拍照的喜好是清湯寡水，自自然然。但是我的聯(lián)合創(chuàng)始人黃暢，他拍照可能喜歡濃墨重彩。這個愛好不一樣，也不能講哪個好哪個不好，沒有統(tǒng)一標(biāo)準。你面對的用戶是誰，你打造的品牌是什么，要充分地差異化。

我們來看智能駕駛，智能駕駛更像手機的基帶。大家想一想，智能駕駛核心是什么？從A到B，第一安全不能出事故。第二要足夠舒適，因為你是送人不是送貨。第三是要足夠快速，要足夠便捷。大家在大城市打拼討生活都不容易，上班慢了會被老板罵。

所以無論你是誰，無論你是男人、女人，老人、小孩，中國人、印度人、德國人，智能駕駛功能要求都是一樣，跟用戶是誰沒有關(guān)系。它是重要的，但是不帶來情緒價值，沒有辦法說智能駕駛開出林志玲的風(fēng)格，或者開出郭德綱的風(fēng)格。所以它就像手機的基帶，一個重要的，還是收斂的功能價值。

智能座艙就難說了，智能座艙里面的音樂、香氛、燈光，比如說給老板坐的MPV一定要有豪華感，如果是家庭用車一定要溫馨、安全、舒適，這是完全不一樣的，沒有一個固定標(biāo)準，完全看你的用戶是誰。

所以你看很有意思，類比手機時代的基帶，2009年3G推出來，讓傳圖片變得很隨意，可以拍照，可以分享。所以那個時候本地生活，像外賣、移動電商在3G時代都起來了，更多是功能價值。4G時代差不多從2013年開始，視頻流變得無限流暢，后面抖音出來了，TikTok出來了，還有很多手游出現(xiàn)了。所以實際上功能價值的推進釋放了情緒價值的可能。

我們進一步來看推論，對于智能駕駛來講，它如果不斷地往前推進，假設(shè)我們實現(xiàn)了L3，那可能某一些ODD（Operational Design Domain，運行設(shè)計域）情況下可以實現(xiàn)完全智能駕駛，司機不用負責(zé)任。在上班通勤當(dāng)中，如果你進入這樣一個智能駕駛的狀態(tài)，我可以開視頻會議，我可以跟同事們在視頻會議里面去吵架了，他們不只是聽到我的聲音，還能看到我的表情，對不對？

如果是L4、L5的話，那就不一樣，你可以躺著坐著了，你可以在里面打游戲，你可以在里面看電影，可以禮拜五下午在海淀下班，上了車打游戲、看電影、睡覺，第二天早上在青島的海邊看日出。

所以我想智能駕駛雖然重要，但是跟汽車品牌沒有關(guān)系，因為它主要是基礎(chǔ)能力、基礎(chǔ)設(shè)施，但是未來它會釋放無限情緒價值的可能。這是我的一個看法，智能駕駛重要但是又不是那么一回事，智能駕駛不會幫助你定義品牌。

4、反共識思考二：AI時代的產(chǎn)品邏輯

我們今天講人工智能，大家都在講人工智能很重要，我們要搞流量，要搞用戶。如果沒有流量，沒有用戶，我們的產(chǎn)品搞不定，我們會失敗。真的是這樣嗎？我覺得現(xiàn)在很多人搞人工智能產(chǎn)品都順著當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品邏輯的慣性。

我們看一下互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的本質(zhì)邏輯，它本質(zhì)是連接，比如說搜索鏈接人與信息，電商鏈接人與商品，鏈接人與人就是社交，鏈接人與視頻就是抖音、快手。所有的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都圍繞一件事情，通過算法怎么揣摩這個人的喜好、偏好是什么？他到底愛好看什么樣的片子。

所以互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品邏輯就是得用戶者得天下，得流量者得天下。因為用戶流量可以讓他們更好地理解這些用戶的喜好。所以我說互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品邏輯一言以蔽之，就是洞見人間煙火。它沒有說超越人，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品邏輯沒有一件事情是說超越人，超越人就把這個事情搞黃了。

AI時代的產(chǎn)品邏輯呢？我們千萬不要順著慣性去走。要知道移動時代來的時候，PC時代的王者根本搞不懂移動時代發(fā)生什么事情了。現(xiàn)在AI時代的玩家如果順著互聯(lián)網(wǎng)邏輯去考慮當(dāng)下，恐怕又是大錯特錯。我們看三個例子，AlphaGo下圍棋、DeepSeek大模型、智能駕駛。

AlphaGo一開始是學(xué)習(xí)人類習(xí)慣的數(shù)據(jù)，后來發(fā)現(xiàn)有一個更NB的方法，叫Alpha Zero。所謂的Alpha Zero就是從零開始，不需要人類歷史上任何的下棋數(shù)據(jù)，哪怕你是棋圣，這個數(shù)據(jù)也不學(xué)習(xí)。為什么？因為不值得。Alpha Zero完全從零通過強化學(xué)習(xí)，左右互搏，不斷在虛擬世界里提升棋藝，后面Alpha Zero達到的棋藝水平，人類已經(jīng)沒有資格評判它是幾段，遠超九段水平。如果想象方寸棋盤上有一個神，Alpha Zero基本找到了這個神，它逼近了棋盤的真理。

我們看大語言模型，每個人都在談DeepSeek，DeepSeek真的很了不起。大家有沒有想過一件事情，DeepSeek橫空出世的時候是一個沒有產(chǎn)品、沒有流量的公司，它完全通過強化學(xué)習(xí)，邏輯推理，數(shù)學(xué)演算能夠打敗絕大部分人的數(shù)學(xué)水平，甚至是博士生的數(shù)學(xué)水平，沒有任何的流量數(shù)據(jù)。你看OpenAI，你覺得OpenAI會去學(xué)習(xí)這些流量數(shù)據(jù)嗎？大部分用戶跟OpenAI之間的交互，他的問題和他的回答其實根本不值得學(xué)習(xí)，為什么呢？還不如OpenAI自問自答的質(zhì)量高。

所以大語言模型的目標(biāo)不是去達到人類水平，是遠超人類水平。它實際上要逼近什么？逼近世界的真相。什么是世界的真相？比如說數(shù)學(xué)跟邏輯。這個世界都不存在的時候，當(dāng)宇宙大爆炸沒有發(fā)生的時候，那個時候數(shù)學(xué)邏輯就已經(jīng)存在了，這個是世界背后的真相。人工智能其實是在逼近世界背后的真相。

這里想給大家提一個暴論，習(xí)以為常是真的嗎？是正確的嗎？順著互聯(lián)網(wǎng)慣性來思考人工智能是對的嗎？我提供這個觀點不一定是求正確，但是至少大家可以思考。我認為AI時代，人類的行為數(shù)據(jù)沒有價值。地平線在過去從事智能駕駛其實也發(fā)現(xiàn)，99%的人類司機的駕駛行為是不值得學(xué)習(xí)的，因為他們開得真的不好，他們剎車剎得真的很重，他們很多時候拐彎我覺得不夠優(yōu)雅。有一個很有趣的采訪，是瑞典還是哪個北歐國家，80%的司機認為自己開得比平均水平好。這是不是很扯？

最近特斯拉也釋放出一些新聞端倪，特斯拉實際上不是靠用戶數(shù)據(jù)，是靠自己專門的車隊來搜集數(shù)據(jù)的，再加上更重要的什么呢？在虛擬世界的仿真，虛擬世界的強化學(xué)習(xí)。強化學(xué)習(xí)對于智能駕駛的突破是非常重要的。

所以對于智能駕駛來說，目標(biāo)不是跟人開車一樣安全，是要做得遠比人類安全。不是跟人開車一樣舒適，是要做到遠比人類開車更加舒適。所以智能駕駛的目標(biāo)其實不是洞見人間煙火，而是逼近駕駛之神，我認為這個目標(biāo)最終是可以實現(xiàn)的。我自己悲觀估計、客觀估計可能10年，樂觀估計可能5年，但是要持續(xù)努力。

這讓我想到了愛因斯坦。大家知道嗎？愛因斯坦是從來不做實驗的。他推導(dǎo)出狹義相對論跟廣義相對論，從16歲開始通過什么？思想實驗。他完全是在虛擬世界里面推導(dǎo)的。你看看，逼近世界的真相有可能不是從人間煙火，而可能是從純粹理性的邏輯推導(dǎo)。

所以我們在思考，AI革命可能是人類歷史上最后一次科技革命。為什么是最后一次？因為靠AI逼近世界真相了。去年諾貝爾獎，物理學(xué)獎已經(jīng)開始跟AI相關(guān)了，生物醫(yī)學(xué)獎也跟AI相關(guān)，也有可能諾貝爾獎越來越多跟AI相關(guān)，去年只是開始并不是絕版。

5、反共識思考三：技術(shù)變革時期的制勝戰(zhàn)略

第三個我的思考，我們看歷史上總會有一個階段，十倍速關(guān)鍵技術(shù)的快速變化。因為十倍速關(guān)鍵技術(shù)快速變化，導(dǎo)致了整個產(chǎn)業(yè)格局的天翻地覆。

套用馬克思主義經(jīng)濟學(xué)，生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系，因為十倍生產(chǎn)力的變化，導(dǎo)致原來的莊家下牌桌了，以前牌桌上的無名小卒現(xiàn)在成為行業(yè)內(nèi)的頂尖人物，這個比比皆是。新能源車某種意義就是，中國汽車市占率的變化，咱們自主品牌以前不到50%，去年年底70%。因為一個關(guān)鍵技術(shù)的10倍速變化，有的跟上了有的沒有跟上，所以牌桌上的莊家跟玩家一下子就反轉(zhuǎn)了。

我給大家分享一下個人電腦時代發(fā)生了什么事情。差不多在1986年，那時英特爾跟微軟實際是給IBM做小弟的，那個時候IBM是巨無霸。IBM 286電腦當(dāng)時取得了輝煌成功，英特爾想推出更高性能的處理器386，IBM不支持，IBM說我覺得我的PC性能夠用。英特爾跟微軟在外面偷偷摸摸支持了康柏、戴爾、惠普一堆的公司。

IBM市場地位從1986年開始一直往下。286、386、486、586、奔騰，如果對1990年代有印象的話，大家就知道那段歷史，整個改變了產(chǎn)業(yè)的格局。其實x86處理器就是一個10倍速的技術(shù)變量，所有廠商唯一要做的事情就是以高打低，以快打慢，如果你慢了你就被淘汰了。

智能手機時代也是一樣的，在1G、2G的時代，摩托羅拉、諾基亞、飛利浦、西門子、愛立信、NEC、松下，大家都記得這些品牌，那時他們都自研基帶的。后來德州儀器搞了一波，然后高通又掀起一波，再加上聯(lián)發(fā)科，他們在3G、4G、5G時代持續(xù)領(lǐng)先。

凡是跟上的手機廠商現(xiàn)在都活得挺好的，那些沒有跟上的、曾經(jīng)的王者現(xiàn)在都已經(jīng)下牌桌了。所以移動通信技術(shù)的基帶其實是一個時代變量，是10倍速變化的技術(shù)要素。這個時候所有手機廠商要跟進的就是以高打低，以快打慢。

我剛才已經(jīng)講了，智能駕駛就像智能汽車的基帶。從今年開始智駕平權(quán)，基礎(chǔ)配置變成100T算力的L2輔助駕駛。它一定會往前發(fā)展，2-3年以后可能會出現(xiàn)L3，L3整個算力大概要500—1000T，比如說現(xiàn)在Thor基本上在這個范圍，地平線要推出的新一代產(chǎn)品就在這個范圍。L4可能2030年一直到2035年，我們認為一直會到5000T的算力。

為什么說5000T，也不是完全拍腦袋，因為人類大腦就是5000T算力，智能駕駛要實現(xiàn)安全性，我覺得至少要達到這樣的計算性能。所以未來10年其實自動駕駛的軟件跟硬件也是一個10倍速變化的技術(shù)要素，這個時候?qū)τ谥鳈C廠來講，我的建議是無論自研還是第三方合作都只是招式，重要的是求勝，以高打低，以快打慢。

6、反共識思考四：技術(shù)“平權(quán)陷阱”

端到端、BEV、Transformer、VLM、VLA，這兩年我們聽這些技術(shù)名詞比比皆是，熱熱鬧鬧�？墒俏腋蠹曳窒硪幌�，這些先進技術(shù)的進步有可能不會給你帶來任何的紅利，反而有可能給你帶來某些陷阱，我叫它技術(shù)平權(quán)的陷阱。

我給大家舉一個例子，上小學(xué)媽媽或者老師教你做“雞兔同籠”問題，籠子里有這么多腦袋有這么多腿，問有多少雞多少兔子，那時候只有班上最聰明的小朋友才能求解，真厲害，可以搞奧數(shù)了。人總要長大，到了初中一年級，老師教了你一個更NB的技術(shù)叫二元一次方程組，這時候班上最差的學(xué)生都可以求解了。所以更NB的技術(shù)不會給你帶來機會，但是讓好學(xué)生變得跟差學(xué)生一樣了，你沒有優(yōu)勢了，這是不是一個很糟糕的事情呢？

其實你看過去的歷史比比皆是。比如說語音識別，在深度學(xué)習(xí)之前，做語音識別是HMM，隱馬可夫模型，基于高斯混合模型，那個時候世界上語音識別能做得很牛的沒幾個人，一個手可以數(shù)得過來。后來深度學(xué)習(xí)出來了，現(xiàn)在做語音識別20人、30人的團隊基本能做得跟頂級團隊水平差不多，那個時候很NB的學(xué)生現(xiàn)在變得不NB了。

人臉識別也是一樣的。2012年之前，就是AlexNet出來之前，人臉識別包括自動駕駛里面的行人檢測，其實就跟magic一樣，是一個神奇的東西，全世界只有少數(shù)幾個團隊可以把它做好。后來AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一出來，就發(fā)現(xiàn)全世界的人都可以做得不錯了。Okay, what’s your differentiation?

我跟你講，沒有任何差異化的商業(yè)是不值得做的，特別在中國。任何一件事情，如果你能做，其他一百家公司也可以做，那肯定是非常慘烈、血淋淋的競爭，在中國聰明的人非常多。所以這些先進的技術(shù)很有可能把你帶入某一個技術(shù)平權(quán)陷阱，并不是給你帶來任何差異化的優(yōu)勢。

什么是差異化的優(yōu)勢？這也是2015年創(chuàng)業(yè)的時候我在思考的，雖然我覺得地平線算法一直應(yīng)該是挺牛的，因為我們有這個基因，但是我深刻思考到，光靠算法很難構(gòu)建商業(yè)的護城河，我很有可能進入一個領(lǐng)域，七七八八一堆團隊陷入同質(zhì)化競爭，所以那個時候說要在沒有競爭的地方競爭，從算法搞到芯片，從芯片搞到算法，從算法+芯片搞到車規(guī)，這讓我們一直很有差異化的競爭壁壘和護城河。

所以真正的差異化不是那些寫進教科書的炫酷技術(shù)。真正的技術(shù)護城河是十年如一日的苦活、臟活、累活，是說不清道不明的經(jīng)驗積累，以及為此打造的體系化的研發(fā)文化和流程。

比如說耐得寂寞，愿意干苦活、臟活、累活。自動駕駛其實是完美適合這一點的，如果我們相信酷炫的VLA、VLM、端到端、Transformer就覺得把事情搞定了。對不起，你錯了。你還是有很多case你解不了，你還是需要苦活、臟活、累活，你還是需要時間積累，你還是需要有芯片的算力，還是需要對車規(guī)的質(zhì)量流程有敬畏之心，并且為此打造相應(yīng)組織流程和文化。

7、反共識思考五：高階智駕的基礎(chǔ)

最后我想再分享一個反共識，我們怎么走向L3、L4、L5。我們認為L3、L4、L5這些高級別的智能駕駛，它們的前提是足夠好的L2全場景輔助駕駛。

我們來看一下部分車企對于L3的定義，天氣晴朗，光線良好，有霧不行，暗光不行，車道線要清晰，這個不行，那個不行。這個產(chǎn)品定義是非常反人類的，這種ODD定義的邊界對于用戶來講模糊不清。不像紅綠燈，大家知道紅綠燈是非常天才級的設(shè)計，清晰，紅色就是紅色，綠色就是綠色。什么叫天氣晴朗？什么叫光線良好？早上上班有的時候起點霧你覺得看不清，我覺得看得挺清的。這種不清晰模糊的ODD，用戶突然一下子要接管，要七秒鐘后接管，他要怎么接管？這種情況所謂的L3實際上只是自嗨而已，用戶沒有辦法真正地去使用。

所以我們對于L3的思考其實就是一個簡單的公式，它就是一個清晰的有限的ODD邊界里面L4的能力，加上L2全場景的輔助駕駛。

什么叫清晰的ODD？比如說上海的延安路立交、北京的四環(huán)。如果我說在北京四環(huán)實現(xiàn)了L4級的自動駕駛能力，這個ODD邊界對每個用戶來講是非常清晰的，車進入四環(huán)的時候，說我們正在進入L4級的自動駕駛區(qū)域，離開四環(huán)的時候，車提醒用戶我們正在離開L4級的自動駕駛區(qū)域。然后回到了L2的輔助駕駛狀態(tài)，你是可以提前8秒鐘或者10秒鐘提醒用戶的，充足的時間，清晰的ODD邊界。

我只是舉一個例子，我的意思是說我們一定要定義非常清晰的ODD邊界，在邊界里面，我們來看是不是可以實現(xiàn)真正的自動駕駛，出了邊界之外我們退回到L2級的輔助駕駛。怎么實現(xiàn)呢？第一步必須要有海量的L2全場景輔助駕駛系統(tǒng)的部署。我們要有百萬輛車、千萬輛車在各種路況、各種天氣下它是L2級的輔助駕駛。在這個前提之上，我們?nèi)ゲ杉Ａ康臄?shù)據(jù)——這個數(shù)據(jù)不是為了訓(xùn)練，實際上是驗證。因為畢竟是關(guān)系到人的生命，我不能拍腦袋說你足夠安全。如果我有足夠的數(shù)據(jù)跟車輛去驗證，我才能夠通向第三步：基于大量L2級輔助駕駛的車，統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，在清晰的ODD，比如說北京四環(huán)，它有足夠超越人的安全性，達到了L4級的等級。然后我再加上必要的冗余，我覺得這才是真正的可行的L3路徑。所以L3、L4、L5，我認為它的前提是足夠好的全場景L2輔助駕駛。

行百里者半九十，我們說一千道一萬還是為了一個目標(biāo)和使命——智能駕駛用戶價值的兌現(xiàn)。我想我們還是得回歸冷靜，雖然里面這么喧囂，但是地平線還是更愿意做狂飆中的冷靜者，悲觀中的篤定者，還是要繼續(xù)前行。

怎么打造“人人愛用的智能駕駛技術(shù)產(chǎn)品”是擺在我們面前的問題。第一個是算力很重要，算力是整個信息社會、信息產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。我們一定要不斷設(shè)計最先進的處理器跟架構(gòu)去拉高體驗的上限。除了硬件，算法決定了我們有多大的能力，去逼近算力給我們能夠體現(xiàn)的可能的上限。所以算法決定了體驗的兌現(xiàn)，地平線在這一塊其實一直都是行業(yè)里的引領(lǐng)者。

所有這些把它連接在一起指向什么東西呢？指向今天晚上真正要推出來最重磅級的產(chǎn)品，Horizon SuperDrive?，地平線城區(qū)輔助駕駛系統(tǒng)。我們要打造既有類人體驗，又真正讓用戶信任的，但是在安全上面要遠超人的城區(qū)輔助駕駛產(chǎn)品。

哈佛商學(xué)院教授David Maister有一本書《The Trusted Advisor》，在這本書里他提出一個“Trust Equation”，他說“在世界越來越‘瘋狂’當(dāng)下，信任反而比以往任何時候都更加重要”。我想這句話也跟各位共勉。

翻譯到如果對于自動駕駛用戶的信任度，來自于四個指標(biāo)，第一個指標(biāo)是安心度，怎么有這種防御性的駕駛策略，讓他覺得車是可以相信，是可靠的。第二個是專業(yè)度，也就是說作為車的本身是不是高效舒適的通行。第三是親密度，人跟車之間親密的關(guān)系。有一個扣分項，這個扣分項是夸大度，在車型宣傳方面要實事求是，行勝于言，不要過分地夸大，和實際有偏差。

所有的技術(shù)不是為了讓機器更強大，是要讓人更強大，讓人更自由。你可以在車上面，在堵車環(huán)境里面可以有選擇不開車的自由。推而廣之，未來計算平臺可以賦能所有機器人，可以讓人有免除繁重體力勞動的自由。最終的價值與意義——讓機器的歸機器，讓人的歸人。我相信我們持續(xù)的努力，我們希望我們的努力，值得這樣的信賴，把智駕交給地平線，把生活還給自己。謝謝大家！

演講 | 余凱 嘉賓派第8季學(xué)員、地平線創(chuàng)始人
出品 | 嘉賓商學(xué)