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機(jī)器人賽道火熱的當(dāng)下，整個行業(yè)都在鉚足勁，爭奪量產(chǎn)級商業(yè)化機(jī)器人的首個落地者席位，自動駕駛與機(jī)器人的探索邊界正在模糊，小鵬與特斯拉也從智駕切入了機(jī)器人賽道。
同樣橫跨智駕與具身智能的地平線選了另一條更小眾但更寬敞的路：它不造車和機(jī)器人的硬件軀體，而是將目光聚焦到：能驅(qū)動智能硬件的AI大腦。
這一戰(zhàn)略選擇，也在地平線上周落幕的首屆技術(shù)生態(tài)大會上得到了印證。大會的主題定為“向高，同行”，地平線給出更深層次的解釋為：要從「向高而行」走向「向高同行」，通過推動底層計(jì)算技術(shù)向更高性能演進(jìn)，以及搭建一個開放的通用型機(jī)器人計(jì)算平臺，和行業(yè)玩家一同前進(jìn)，加速生態(tài)進(jìn)入智能汽車和通用機(jī)器人時代，打造機(jī)器人時代的Wintel。
成為機(jī)器人時代的Wintel，并非臨時的賽道選擇。早在成立之初，地平線就錨定了“為未來無處不在的機(jī)器人提供計(jì)算平臺”的方向，這也正是“地平線機(jī)器人”這一名稱的由來。
個人電腦時代前，不同架構(gòu)計(jì)算機(jī)需適配專屬操作系統(tǒng)，軟硬件割裂嚴(yán)重，用戶與開發(fā)者苦不堪言。英特爾憑借處理器技術(shù)、微軟依托Windows系統(tǒng)組成Wintel聯(lián)盟，以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)打破兼容壁壘，吸引海量廠商與開發(fā)者參與，最終占據(jù)全球PC市場超80%核心份額。
移動互聯(lián)網(wǎng)時代，Arm架構(gòu)以低功耗優(yōu)勢適配移動設(shè)備需求，谷歌Android系統(tǒng)則降低開發(fā)門檻，二者組成的生態(tài)打破了PC時代的技術(shù)壟斷，支撐起全球99%的智能手機(jī)發(fā)展，更催生出App生態(tài)、物聯(lián)網(wǎng)等全新產(chǎn)業(yè)形態(tài)。
在這些過往的歷史背后，可以看到一個清晰的軌跡：時代的真正變革，都始于一個能讓全行業(yè)共贏的基座底座。
余凱認(rèn)為，汽車自動駕駛賽道已經(jīng)臨近交卷，但機(jī)器人賽道則是剛剛開始，自動駕駛是單個賽道，可以分出名次，但是機(jī)器人的應(yīng)用場景是一萬條賽道，有很多種可能的成功。
從趨勢來看，具身賽道爆發(fā)的浪潮正在重演過去的Wintel聯(lián)盟，未來智能競爭的核心，并非某個孤立的硬件形態(tài)，而是能串聯(lián)并驅(qū)動無數(shù)軀殼的底層“機(jī)器大腦”。
這場跨越智能駕駛到具身智能的浪潮，從終端科技企業(yè)蔓延到了產(chǎn)業(yè)鏈上游的供應(yīng)商企業(yè)。
同樣以汽車自動駕駛方案商起家、覆蓋智能駕駛與具身智能、自研軟硬件、平臺化生態(tài)的多重耦合，讓地平線成了最像特斯拉的一家供應(yīng)商。
在技術(shù)路徑研發(fā)上，地平線與特斯拉堅(jiān)定自研“芯片+算法”的選擇多有不謀而合。特斯拉自研FSD芯片適配自身算法需求，地平線則通過自研征程芯片與算法軟硬結(jié)合打造了HSD方案，HSD智駕系統(tǒng)在擬人感與流暢度上的亮眼表現(xiàn)，更是讓其被稱為中國版的FSD。
戰(zhàn)略布局上的趨同同樣明顯，特斯拉將智能駕駛技術(shù)快速復(fù)用到Optimus機(jī)器人身上。而在上周的地平線技術(shù)生態(tài)大會上，余凱也拋出過一個觀點(diǎn)：不論機(jī)器人亦或是各類具身智能，最終都需要一個通用的、適用于物理世界的AI基座模型。如果做不好自動駕駛，恐怕就無法在機(jī)器人時代占據(jù)一席之地。
在他看來，智能駕駛大模型是物理AI基座以及具身智能的開端，而這一點(diǎn)在地平線的創(chuàng)立之初埋下過伏筆。
余凱回憶，在十年前地平線創(chuàng)立之初，公司就被命名為地平線機(jī)器人（Horizon Robotics），并在創(chuàng)立之初就立志要做“機(jī)器人大腦”。起初，規(guī)劃了兩條并行賽道：一個是汽車自動駕駛；另外一個是車規(guī)級系統(tǒng)之外各類機(jī)器人的豐富應(yīng)用場景。
盡管后來收縮戰(zhàn)線，全力聚焦在汽車自動駕駛上，但地平線做機(jī)器人的夢想從未熄滅，地平線內(nèi)部也始終保留著一支小團(tuán)隊(duì)深耕機(jī)器人技術(shù)。現(xiàn)如今，地平線已經(jīng)成為中國最大的消費(fèi)類機(jī)器人計(jì)算平臺，連接著超100家上下游合作伙伴與10萬余名開發(fā)者。
當(dāng)下，以一個技術(shù)基座賦能汽車、機(jī)器人乃至更多物理AI場景，進(jìn)而衍生生態(tài)，已成為眾多頭部科技企業(yè)的共識。同時，這種技術(shù)同源的底層關(guān)聯(lián)，也注定了深耕智駕的玩家會自然延伸至具身智能領(lǐng)域的敘事走向。
特斯拉如此，小鵬如此，十年前就錨定了機(jī)器人賽道的地平線機(jī)器人亦是如此。盡管各家在這個過程中各有差異，但最終都走向具身智能的步伐也稱得上是一場科技圈共識的殊途同歸。
但剝開技術(shù)路徑的相似性，兩者的核心定位又各有自身特色，特斯拉的技術(shù)閉環(huán)最終指向「芯片-整車-機(jī)器人」的全鏈條掌控，并追求更趨封閉的生態(tài)模式，本質(zhì)是對自身核心能力的深度強(qiáng)化與壁壘鞏固。
地平線則明確是要做生態(tài)的技術(shù)底座，更像是供應(yīng)商界不造車、不造機(jī)器人的特斯拉。
“不做終端、只做底座”的定位選擇，讓地平線必須回答一個比特斯拉更復(fù)雜的問題：當(dāng)具身智能呈現(xiàn)出“一萬條場景賽道”的分散性時，如何為萬種機(jī)器人提供穩(wěn)定、高效、通用的技術(shù)底座？
地平線要提供的不能只是一個腦子本體，必須是一個高效的腦子，并且要有足夠冗余的技術(shù)領(lǐng)先空間保證各類賽道的快速迭代。
地平線在技術(shù)生態(tài)大會上給出的答案是：從「軟硬一體」的路徑選擇，到「BPU+編譯器+基座模型」的鐵三角搭建。
“沒有芯片的操作系統(tǒng)是空中樓閣，脫離操作系統(tǒng)的芯片是一堆廢鐵”，智駕史的教訓(xùn)讓地平線從創(chuàng)業(yè)之初就認(rèn)準(zhǔn)了軟硬結(jié)合的路徑。
在自動駕駛進(jìn)入交卷期，地平線交出了城區(qū)輔助駕駛系統(tǒng)(HSD)的量產(chǎn)答案后，余凱依舊認(rèn)為，在L5級自動駕駛需求被滿足之前，智能駕駛一定是軟硬結(jié)合路線，才能帶來更高系統(tǒng)效率。
這個邏輯，同樣被地平線復(fù)用在機(jī)器人領(lǐng)域，通過“BPU計(jì)算IP+編譯器+基座模型”三大支柱構(gòu)成大腦能力的底層技術(shù)基座。可以完成擁有高算力到高效使用算力，最后完成場景化的完整AI計(jì)算閉環(huán)，余凱稱之為——智能計(jì)算“新摩爾定律”。
如果把AI計(jì)算比作一曲交響樂，BPU是「交響樂團(tuán)」，編譯器是「指揮」，基座模型則是「通用曲譜」，地平線的自研芯片，則是讓樂隊(duì)穩(wěn)定發(fā)揮的熟悉舞臺。
作為算力引擎，地平線的BPU已經(jīng)迭代至第四代。
第一代伯努利架構(gòu)主要攻堅(jiān)定點(diǎn)計(jì)算，可支撐芯片在ADAS領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)低功耗高效運(yùn)行，并應(yīng)用于征程2、征程3芯片。第二代的貝葉斯架構(gòu)聚焦預(yù)測能力，可支撐高速NOA場景，應(yīng)用于征程5芯片。第三代納什架構(gòu)引入博弈決策應(yīng)對城區(qū)復(fù)雜路況的智駕難點(diǎn)，并推動征程6在12個月內(nèi)實(shí)現(xiàn)百萬級出貨量。
生態(tài)大會披露的第四代黎曼架構(gòu)則更聚焦通用智能，通過算子利用率優(yōu)化讓核心性能提10倍，高精度算子支持?jǐn)?shù)量增加10倍，能效比提升5倍，能適配更高算力需求的具身智能產(chǎn)品。
余凱將「黎曼架構(gòu)」稱為地平線走向通用機(jī)器人計(jì)算的終極架構(gòu)，黎曼架構(gòu)將搭載于征程7，對標(biāo)特斯拉的下一代AI5芯片。
硬件決定算力上限，編譯器則是讓算力高效的關(guān)鍵。
算力空轉(zhuǎn)早已是AI行業(yè)揮之不去的共性痛點(diǎn)。有不少車企花大成本搭載了數(shù)百TOPS算力的芯片，但在實(shí)際運(yùn)行城區(qū)NOA功能時，硬件利用率不足一半。
機(jī)器人領(lǐng)域更甚，工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)動控制算法往往只用到芯片算力的三成，剩余算力要么因指令調(diào)度混亂閑置，要么被冗余的計(jì)算流程消耗。
這種“硬件堆得狠，實(shí)際用得笨”的現(xiàn)狀，更深層的問題在于編譯環(huán)節(jié)的天然瓶頸：多數(shù)通用編譯器首次執(zhí)行算法時，需耗費(fèi)大量時間進(jìn)行編譯與緩存。而當(dāng)編譯器完成適配時，復(fù)雜場景的計(jì)算需求又早已發(fā)生變化。
針對傳統(tǒng)編譯器的瓶頸，地平線引入了AI驅(qū)動的優(yōu)化策略，天工開物OpenExplorer4.0版本，強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化編譯，編譯速度從小時級縮短至分鐘級，性能提升20%。同時，地平線自有的軟硬協(xié)同的調(diào)度能力，可以把空轉(zhuǎn)的算力真正用在刀刃上，HSD系統(tǒng)的決策延遲從300ms（毫秒）壓到160ms。
具身智能基座模型則是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人產(chǎn)品能力輸出的橋梁，地平線近期發(fā)布的HoloBrain（大腦）和HoloMotion（小腦）是最新的落地成果。
HoloMotion針對運(yùn)動控制，可以適配任意動作、地形，在S100/S600芯片上以50赫茲高幀率運(yùn)行，讓機(jī)器人爬坡、轉(zhuǎn)彎更穩(wěn)。目前，地平線的HoloMotion已在GitHub開源，并獲得斯坦福、清華等機(jī)構(gòu)的使用。
HoloBrain則負(fù)責(zé)更深度的思考和學(xué)習(xí)，基于「大規(guī)模人類數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練+VLA模型空間感知增強(qiáng)+世界模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)」的架構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)媲美人類的空間感知能力與精細(xì)操作水平。
三大技術(shù)支柱的最終融合，指向地平線正以更強(qiáng)大、更通用的計(jì)算底座，從智能汽車邁向機(jī)器人時代，構(gòu)建屬于機(jī)器人的Wintel式生態(tài)。
地平線選擇開源核心技術(shù)大腦，既是對“成為機(jī)器人時代Wintel”初心的踐行，也藏著其在智能駕駛賽道沉淀出的產(chǎn)業(yè)思考。
在過去的智能駕駛研發(fā)中，余凱意識到：單純燒錢投入高昂的訓(xùn)練成本，未必能換來理想結(jié)果。
在智能汽車賽道上，自研一度成為車企的執(zhí)念。從智駕芯片到算法系統(tǒng)，不少主機(jī)廠試圖構(gòu)建全鏈路閉環(huán)。
有行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，即便是頭部車企，獨(dú)立完成高階智駕系統(tǒng)開發(fā)的周期平均超過1年甚至更久，且研發(fā)投入是生態(tài)合作模式的3倍以上。更現(xiàn)實(shí)的是，真正能實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地并盈利的自研案例寥寥無幾，多數(shù)投入最終陷入"研發(fā)-落后-再研發(fā)"的循環(huán)。
一汽奔騰副總經(jīng)理?xiàng)钆d龍?jiān)诖髸系母锌溃骸肮淌胤忾]體系無異于刻舟求劍，在智能化浪潮下，協(xié)同才是時代必然。”
香港大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院助理教授李弘揚(yáng)拋出相似觀點(diǎn)：開源不是最終目的，而是生態(tài)共建。
共鳴之下，地平線推出了HSD Together模式。
跳出了傳統(tǒng)賣芯片附贈參考算法的淺層合作框架，升級為全棧式算法服務(wù)體系。地平線將自身投入巨額研發(fā)打造、且經(jīng)過市場驗(yàn)證的全場景智駕系統(tǒng)（HSD）作為成熟"樣板間"，向合作伙伴開放。提供白盒或黑盒授權(quán)，開放范圍甚至涵蓋最核心的基座模型。
余凱將HSD Together模式形容為：該模式就像前面有一匹好馬，地平線會扶客戶上馬，甚至陪客戶走一段路。
而在機(jī)器人賽道，自研執(zhí)念的代價變得更加沉重。
與汽車單一場景不同，機(jī)器人涵蓋家庭服務(wù)、工業(yè)制造、醫(yī)療輔助等數(shù)十個品類，若每個企業(yè)都從頭搭建底層架構(gòu)，不僅會重復(fù)消耗行業(yè)資源，更會錯失通用機(jī)器人浪潮的窗口期。
并且，人工智能時代的技術(shù)突破邏輯已完全不同于傳統(tǒng)軟件時代——傳統(tǒng)軟件研發(fā)更像標(biāo)準(zhǔn)化工程，進(jìn)度、結(jié)果都可預(yù)見管理，而AI技術(shù)突破卻帶著偶發(fā)性、間歇性的特質(zhì)，很多技術(shù)突破可能只是幾個工程師在算法參數(shù)或模型結(jié)構(gòu)上的靈光一現(xiàn)。
加之如今模型迭代速度已提速到以月為單位，行業(yè)整體節(jié)奏不斷加快，單家企業(yè)要靠自身覆蓋所有場景的研發(fā)需求，既不現(xiàn)實(shí)也難以跟上迭代步伐。
機(jī)器人行業(yè)的現(xiàn)實(shí)研發(fā)困境也更為突出：應(yīng)用場景高度碎片化，從家庭掃地到戶外割草，從工業(yè)搬運(yùn)到服務(wù)家庭，每個場景的需求都截然不同。
多數(shù)企業(yè)都面臨數(shù)據(jù)短缺、開發(fā)工具及環(huán)境匱乏的不同困境，一家做割草機(jī)器人的初創(chuàng)公司，可能連不同地形的障礙物數(shù)據(jù)都湊不齊。研發(fā)四足機(jī)器人的團(tuán)隊(duì)，往往要花數(shù)月時間搭建開發(fā)框架。
這些碎片化的難題，單靠一家企業(yè)自身從0到1的突破，需要耗費(fèi)大量的時間和成本。
而一個可通用的底層方案，會帶來效率大幅提升，加速生態(tài)成型。基于這種思考，地平線推出具身智能開源模型和HSD Together模式，同時，明確其生態(tài)定位：無論在智能駕駛時代亦或是機(jī)器人時代，地平線都選擇只造兵器不打仗。
地平線旗下地瓜機(jī)器人CEO王叢認(rèn)為，具身智能行業(yè)終將走向場景多元、生態(tài)各異的方向，注定不會是一個寡頭壟斷的市場。
而生態(tài)模式的分野也正源于此，一種是特斯拉式的"帝國模式"，以閉環(huán)生態(tài)掌控從芯片到整車的全鏈條，用極致管控定義單一品類的終極體驗(yàn)。
另一種則是地平線選擇的生態(tài)模式，不做最高的那棵樹，而是成為生態(tài)生長的土壤。二者究竟孰優(yōu)孰劣，在AI智能時代，或許沒有唯一的答案，所謂"不造車、不造機(jī)器人的特斯拉"，是地平線選擇跳出產(chǎn)品競爭擁抱生態(tài)的一種答案。
在如今的具身智能B端、C端以及工業(yè)具身等明星企業(yè)中，地平線土壤上生長起來的具身智能故事正在繁衍。
張玉峰曾任地平線智能汽車事業(yè)部總裁，今年8月離開地平線后創(chuàng)辦了聚焦于B端工業(yè)場景的無界動力。地平線智能駕駛總裁余軼南，2024年離開地平線后，創(chuàng)辦了聚焦C端機(jī)器人產(chǎn)品的維他動力。
在首屆技術(shù)生態(tài)大會上，余軼南、張玉峰等創(chuàng)始人受邀再回地平線，對機(jī)器人賽道創(chuàng)業(yè)做了分享。
維他動力CEO 余軼南
有前地平線人向雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))坦言，“余凱是一個戰(zhàn)略型的創(chuàng)業(yè)者，這是與很多創(chuàng)業(yè)者最根本的不同，他的視角沒有局限在未來的五年要做什么，而是圍繞一個機(jī)遇可以把盤子做多大。”
更長遠(yuǎn)來看，基于生態(tài)的理念，地平線可以快速培育出一個“地平線系”，提升具身智能產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同效率，最終達(dá)成地平線的生態(tài)賦能者定位。
在這次生態(tài)大會上，有一位業(yè)者向雷峰網(wǎng)傳達(dá)了一個非常有意思的論點(diǎn)：如果百度是中國自動駕駛的黃埔軍校，那么，地平線或許就是未來中國PhysicalAI的黃埔軍校。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)
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