自动驾驶汽车纸
在国内，一些坚持L4自动驾驶的公司已经不像以前那么高调了，但是越来越多关于与量产车企定点合作的消息传出。而即使是那些高举智能驾驶大旗的新品牌，在市场上似乎也落伍了。
如果说一两年前自动驾驶高歌猛进，现在这个行业似乎正处于一个矛盾的十字路口。
一方面是已经喊好的“商业前夜”，各个城市都有NOA的视频屏幕。如果不谈自动驾驶能力，卖车似乎不值得。
另一方面，没有一家企业敢在终端市场亮出高级辅助驾驶的可选率，而一向被认为智能辅助驾驶较弱的比亚迪却杀入四方。
复杂的行业变化背后的趋势是什么？
地平线创始人兼首席执行官余凯在2023年中国电动汽车百人会上发出了这样的声音。在经历了技术飞速发展的巅峰之后，行业开始需要回归商业本质。而商业的本质是什么？其实企业创造价值，传递价值，获得价值，就是有人愿意为产品买单。
回归商业本质:高级辅助驾驶创造价值。余凯认为，自动驾驶应该回归商业本质，高级辅助驾驶的价值正在被越来越多的用户认可。
一组数据显示，现阶段消费者对智能驾驶技术的核心需求是缓解驾驶疲劳，而用户认可高速驾驶辅助驾驶的最重要因素是“让驾驶更轻松”。
不久前，地平线在《征途5》的NOA试驾会上讨论了一个话题:对于用户来说，计算能力和芯片的迭代带来的感知是什么？
理想的车主“大D有态度”的意思是:“最直观的感知就是显示界面更清晰，能告诉我车子能感知周围多少东西。另一方面，在处理突发问题时，最好主动变道避让。”
前者是为了给用户更多的信心，后者是为了让用户更愿意使用辅助驾驶功能。
余凯还谈到了自己的经历:“去年，我有一次从山东回京，排队站了5个小时。当时开的是一辆李ONE，全程很轻松，不用我一直踩油门。这和以前没有辅助驾驶时的感觉不一样。”
所以，从商业角度来说，现阶段自动驾驶的核心意义是让用户的驾驶更容易，满足用户的价值需求，才能获得商业回报。
这正是Horizon试图做的事情。
不久前，《汽车公司》体验了搭载地平线征途5的理想L8的高速NOA功能。可以负责任的说，相比早期的驾驶辅助系统，无论是整体的驾驶效率，还是变道的逻辑，以及对驾驶员更主观的信心和安全感，都有了很大的提升。
根据Xpeng汽车发布的数据，今年春运期间，高速NGP里程占用户总里程的比例达到3.25%，相比4个月前国庆期间的1.38%有了大幅提升。不少新动力品牌用户也在社交媒体上表达了对高级辅助驾驶功能的认可。
相比日欧，辅助驾驶功能更多的是由安全法规驱动，比如AEB、ACC、车道保持、紧急自动刹车等功能都在发挥积极安全的作用。
中国市场对辅助驾驶的期待是以安全为基础，以更好的用户体验和用户价值为驱动。智能电动车在市场上越来越取代传统的BBA豪华车，高速NOA也在快速进入量产，就是证明。
在余凯看来，这是中国汽车工业变道超车的机会。
没有焦虑，NOA自动驾驶行业应该如何应对这样的机遇和需求？
余凯认为，去年是L2+高速NOA的量产元年，今年会有一些头部企业开始在市区投放NOA，但是从技术方面来说，大概需要三年的时间才能有一个不错的进展。
事实上，目前的高级辅助驾驶军备竞赛似乎与用户体验的提升不成正比。就像对于大多数用户来说，基于摄像头感知的辅助驾驶似乎和激光雷达加持的系统没有太大区别。
因此，余凯呼吁业界不要对自动驾驶过于焦虑，因为该行业发展没有那么快。到2025年，在合理的性价比下，高速NOA将实现如丝般顺畅的体验，同时，还需要相当大的投资才能让城市NOA可用。
其实技术的发展和用户体验的提升从来都是相辅相成，相互促进的，自动驾驶的发展也是如此。
当NGP首次在小鹏普及时，一位研究人员曾说，“更多的用户可以使用它”是开发该系统过程中非常重要的考虑因素。
这个原理今天依然如此，就像“飞轮效应”的开始一样。？
NOA在城市地区的发展还有很长的路要走，但在数据采集、场景采集、反馈研发等方面有很大的价值，用户使用场景的不断拓展也能让更多用户有机会和条件使用高级辅助驾驶功能。
做高速NOA是为了让用户体验接近极致，让用户对高级辅助驾驶建立信任和依赖，同时更好的理解高级辅助驾驶的价值和使用边界。
地平线:用算法优化，逼近用户体验上限。在余凯看来，目前几十top到几百top甚至1000Tops都是高速NOA，差别不是太大，所以行业内还有很多工作要做。
这也是地平线努力的方向。
地平线认为，在给定的计算能力下，需要不断优化软件算法，用更多的数据不断逼近用户体验的上限。“我相信再过几年，我们会达到这个水平，大概几百顶，市区的NOA也可以做得很好。”余凯说。
在不久前的全球顶级人工智能计算机视觉CVPR大会上，地平线作为第一作者提出了基于Transformer的端到端自动驾驶算法框架，这篇论文从9000多篇论文中脱颖而出，入选TOP12最佳论文。
这就是地平线的算法的前瞻性研发。首次使用神经网络对箭体轨迹进行端到端的监测、跟踪和预测，并且是由前到后用简单的结构完成的。传统的方式是把它们打包，切割成很多模块，然后独立出来。
这意味着地平线有可能用端到端的大规模数据来训练整个自动驾驶系统。
基于对算法的理解，地平线将算法的前瞻性研究注入到芯片架构的设计开发中，这也是地平线自研的核心计算架构——BPU(Brain Processing Unit，大脑处理单元)。
在旅程5中，使用了第三代BPU架构——贝叶斯架构，可以高效地支持变压器计算。与竞争芯片相比，Horizon可以以更低的功耗完成更高效的计算。
更高的计算能力和效率使Horizon能够以更大的数据和更大的模型在无监督的情况下学习人类的驾驶尝试，“就像你从大量无监督、无标签和铺天盖地的自然文本中学习一样。”余凯说。
具体来说，通过给出当前的交通环境、导航地图和一个驾驶员的驾驶行为历史，让机器学习预测他下一步的驾驶动作。
实验数据也证明，当模型的参数规模增大时，测试损失会相应减小，即参数越多，系统越智能。
依托强大的生态，地平线可以帮助OEM厂商实现梦想，地平线一直致力于构建智能驾驶和机器人计算的软硬件生态。在行业内，canoe智航已经获得了一家知名汽车厂的量产项目，该项目基于单一旅程5构建的城市NOA方案，而马骁智航和文远智行等自动驾驶公司也在地平线芯片上开发了软件方案。
芯片行业的时间窗口很窄，窗口期不选择一家芯片技术先锋公司，而是选择一个发展最快的生态，就像安卓和苹果活了下来，而windows phone输了。因此，地平线生态建设的目的是让更多的合作伙伴参与进来，* * *把蛋糕做大，通过软硬协同的技术平台和灵活开放的商业合作模式，与上下游合作伙伴一起实现全产业链的顺畅运行、升级和繁荣。
地平线取得的商业进展也是肉眼可见的。目前已量产50多款，前挂载点超过120款，已出货车辆规格自动驾驶芯片近300万片。征途5也成为业界唯一一款计算能力超过100 tops的量产芯片，并在理想L8上加载交付，还与奥迪ag达成战略合作。
从汽车公司的角度来看，在余凯看来，未来10年自动驾驶的发展就像“人骑着马”，可以实现自动驾驶，但人和车辆也要配合，最终责任还是在驾驶员身上。
事实上，虽然部分车企已经落地了L3级自动驾驶功能，但也可以看到其非常严格的使用条件，这与“让更多人使用”是天然的矛盾。
但无论是怎样的取舍和选择，以人为本都应该是核心。
人是一切技术发展的最终受益者，也是这些技术发展的买单者。自动驾驶前面的路不是一蹴而就的。在这个过程中，如何平衡技术和市场需求的关系，如何让它们相互促进，可能是整个行业都要不断思考的话题。
目前来看，专注于用户价值可能是自动驾驶行业更务实可行的选择。
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