地平线生态野心可行否?丨煮酒南山定智驾

东汉末年许昌青梅亭,曹操以酒论英雄,实则亮明定天下的野心。

如今深圳南山国际会议中心,地平线摆下的两天盛会,恰是智驾界的当代青梅煮酒——可不只是单纯秀肌肉,而是宣告要做物理世界AI的话事人,定双赛道生态规则。

深圳南山寸土寸金,国际会议中心被承包两天,中汽协秘书长主旨发言、合资/ 自主车企副总裁扎堆,甚至机器人产业链巨头站台。

这场高规格活动,难免让人联想到GTC大会,也让地平线的野心尽显无遗。

英伟达做了一个好生意,它的壁垒是通用算力搭配CUDA生态。地平线的壁垒是本土化场景数据搭配分级开放模式。但前者靠高毛利芯片+生态服务费赚钱,地平线当前营收仍依赖芯片销售,未来生态服务费占比多少?这决定了它的盟主地位能否持续。

地平线机器人(9660.HK)是国内头部智能芯片与解决方案提供商,核心业务面向智能汽车、消费级机器人,主力产品为征程系列智能驾驶芯片、HSD全场景智驾方案及地瓜机器人计算平台。

与过去两年相比,地平线的叙事逻辑已有升级:彼时靠车型阵列证明芯片好用,背后是2023年仍依赖芯片销售,仍有业务结构单一的忧虑。

如今汽车与机器人同台、高频提生态,核心是2025年上半年解决方案业务同比增长250%、授权服务达7.38亿,从卖硬件到卖生态的转型有了财务支撑。

余凯半个多小时的演讲里,我听到了不下40次提到“生态”。这从不是供应链里埋头干活的“打工人”会关心的话题,而是盟主的心迹流露。

以前地平线只卖“铲子”,现在直接给整套“盖房子方案”,连施工队都配齐,中小车企不用从头造轮子,就能快速拥有高阶智驾能力。

它推出的HSD Together 模式,核心是分级开放:白盒授权开放算法和接口,方便车企做深度定制;黑盒授权直接给成品,降低车企成本。此外,地平线提出了HSD Together模式,提供配套、增值服务。

和华为ADS的“深度绑定车企”不同,地平线不强制硬件配套;相较于车企的自研闭环,HSD 对中小车企更友好,可以使得他们低成本入门,这是其模式核心差异。

地平线觉得,用了四年,这局攒成了,生态有雏形了。

地平线此前就和大陆集团成立智驾大陆、与大众合资CARIZON,这种绑定巨头的操作,既锁定了长期订单,又借Tier1的渠道触达全球车企,试图形成“芯片-算法-生态”的闭环。

在花生看来,地平线有点想当物理世界AI的话事人,不管是车还是机器人,都用它的技术基座。

在余凯口中,对于10万元级以下汽车来说,这套体系能够救他们于智能化不够的困境于水火。

这样来看,地平线在干的事儿就是技术突破+工程落地+生态分摊成本。这样的好处是,作为全套产业链的关键主导者,通过“越量产越聪明”的正向循环,让数据反哺算法迭代。

这正是地平线这场盛会的核心叙事逻辑。如上的故事make sense,那就办一场大会秀肌肉,让人相信自己的实力。逻辑自洽且效果显著,舆论好评如潮。

不过,一周过去了,伴随对地平线的观察,花生产生了四点疑惑:

01. 低价智驾,安全会不会打折扣?

造10万级车型的车企对成本的敏感度极高。要知道,智驾安全冗余直接关联传感器数量、算力储备,此前曾有低价车型为成本削减传感器的案例,这让市场对10万级城区NOA的安全底线天然存疑。

02. 开放得越狠,越怕“教会徒弟饿死师傅”?

HSD Together模式开放基座模型,甚至白盒授权,短期能快速扩大生态,但长期来看,核心技术会不会被复制模仿?内卷当道,车企内部竞争也十分凶狠,这种看似荒诞的事儿变得屡见不鲜。

03. 采用同样方案的车企,如何避免彼此“撞脸”?

众多伙伴都基于地平线的基座模型开发方案,未来不同品牌的智驾体验会不会趋同?

同车企肯定不甘心只做“组装厂”,不会轻易放弃自研,这会是地平线理想中的生态稳定性。

这不,比亚迪的天神之眼,通过地平线芯片搭配自研算法的混合模式,体现了他不会放弃算法自研;还有理想汽车自研智驾芯片M100已于今年一季度样片回片,迈过量产前的关键阶段。

04. 两边作战,资源会不会被摊薄?

一边是智驾要驶入工程优化深水区,需要持续砸钱打磨算法;一边要抢机器人赛道的蛋糕。

地平线连年“增收不增利”,主要原因之一在于高额的研发投入。报告期内,地平线研发开支达到23亿元,较上年同期的14.2亿元增长62%。

在这一点上,花生听到了两派声音,有一派觉得研发投入太多了:有人觉得研发投入对盈利的转化速度不够快;有人觉得伴随机器人的成长,研发投入会越来越高,挤占盈利。

还有一派觉得研发投入太少:半年23亿,看似不少,但分摊到两条赛道后,每块都不算充裕,想两边同时保持领先,难度不小。

针对这四个问题,会后花生和地平线相关人士进行了多次、深入的沟通,得到了不少输入,篇幅有限,只针对如上四个问题,以地平线的答复为基础,融合花生自己的理解,尝试自问自答:

01. 安全底线:地平线称可通过征程6M芯片软硬件协同满足国标,通过自研算法,能够把算力压榨到极限,从而实现高性价比产品的规模化普及;

02. 技术保护:HSD Together只是模型接口的开放,车企可以基于地平线的基座模型做一些定制开发,然而底层基座模型的研发和训练仍然是地平线自身的核心竞争力。而且,智驾是个高度且高速迭代的技术产品,偷一时没多大用处,没有元技术不会持续更新,很快会过时;

03. 体验趋同:地平线将智驾定义为新时代的自动挡,通过黑白盒分级授权给车企差异化空间,头部车企按需自研,中小车企可直接复用方案,给后者一个追赶头部企业的机会。

04. 费用摊销:地平线认为,智驾和机器人两个场景技术可以复用,成本可以摊销;伴随自研智驾落地,后续从探索性研发转入工程阶段,投入会减少;在提升资金利用率的同时,仍会重资产研发,投入下一代芯片。

综上所述,如上的沟通依然更多建立在逻辑推演的框架下,这是个仁者见仁、智者见智的时刻,不同的倾向会给出不同的答案。

还有一些,则体现出了“生态盟主”在权责边界上的困扰:比如,安全顾虑的核心矛盾在下游。在汽车厂,在10万级的汽车成本控制压力下,传感器冗余能否保障?在消费者中,低价位车型用户场景更复杂,安全意识参差不齐。

坦率说,安全是系统性的,全产业链的责任缺口,不合适一个企业去承担。只是,当一个企业成为生态领导者的时候,业内会对他有更多期待。

基于长时间的沟通,花生选择buy in这个故事,一起等等看。

那么,地平线理想中的智驾落地到底还有多远?

未来三年是苦日子,不会有新的理论突破,只能在现有系统上极致优化。”地平线副总裁兼首席架构师苏箐很坦诚,这位前华为智驾负责人坦言自己仍然倍感抑郁:HSD虽然量产,但离人类司机的水平还有差距,比如水坑避让、卡车会车博弈等细节,系统还在学习之中。他甚至透露,一次算法迭代的成本可能高达10亿,且成功率未知。

这种焦虑并非空穴来风。余凯说“AI的本质是逼近世界真相”,但物理世界的复杂远超数字世界。

就像我此前在深圳体验一家RoboTaxi时遇到的情况:车辆能应对主干道通勤,却无法驶入蛇口那一大片城中村,为了吃一口烧鹅,车辆把我停在村口的黄线边,让我穿过隔离带走了600米;刹车偶尔顿挫、因谨慎驾驶导致耗时增加,这些“长尾问题”,正是当前智驾技术难以回避的现实。

这也是今年9月,地平线增发时,花生最大的疑惑所在,上市一年,三轮融资。地平线难免陷入“刚上市就圈钱”“账上80亿还缺钱”“Robotaxi烧钱无底洞”的三连问。当时最大的疑惑是,这么大的资金规模,这么着急进入,会不会冒进了?时至今日,这一问题至今仍无标准答案。

从业务逻辑看,地平线的高投入与扩张,本质是生态样板未成熟前的被迫自研。在行业信任不足时,得亲自验证技术落地可行性,进而吸引车企与产业链跟进;同时,作为高研发依赖型企业,其频繁融资(上市一年增资三轮)也反映出对赛道窗口期的深深焦虑,需储备充足资金应对长周期研发。

这种无边界扩张也让产业界与投资人产生困惑:地平线的核心业务边界究竟在哪?高投入能否转化为持续竞争力?

对如上问题给出不同的答案的人,会做出不同的选择。还是那句话,花生决定,此刻不多说了,选择一起等等看。

让少数人的尖端技术,成为多数人的日常。”这是余凯在演讲中反复强调的一句话,颇有领袖风范。恰如盗火者,把高端科技带入寻常百姓家,这确实切中了行业痛点与用户需求。

美好的愿景,还得跨过前面说的那些鸿沟。

伴随企业发展,后发优势变少了,在无人区的探索上变多了。这条道路上,地平线既要平衡开放与保护,又要兼顾成本与安全,还要应对巨头竞争与生态隐忧,前路看似光明,还得步步为营。


文 | 李皙寅·花生

编辑 | 黑松


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