拥有用户的驾驶行为数据，曾经是车企的核心优势。但 AI 时代的新技术正在挑战这一点。

地平线 HSD 智驾系统的发布会上，创始人余凯说：在 AI 时代，99% 的用户行为数据不值得学习。

他的理由是，大部分人类司机的驾驶技术和习惯并不好。比如刹车太急、拐弯不够从容。

“人工智能产品要超越人的水平，不是以人的水平作为目标。”在与《云见 Insight》等媒体的交流会上，余凯进一步解释了这一点。

在 AI 行业，机器学习的训练范式早已从模仿学习人类，转变为自主的强化学习。

谷歌的 AlphaGo 通过模仿人类下棋，打败了世界围棋冠军。而完全自主学习、自博弈产生的 AlphaZero 不仅棋艺更胜一筹，还具备很好的泛化性。

大语言模型 ChatGPT、DeepSeek 做出了同样的尝试。DeepSeek-R1-Zero 完全摒弃了监督微调，表现出了极强的自主推理能力。

自动驾驶行业的最新技术趋势，是将世界模型（World Models）与强化学习深度融合。蔚来、小鹏、理想都在研发世界模型。在不久前的一次分享会上，小鹏表示，其其正在自研 72B 超大参数的基座模型，经过预训练、强化学习， “蒸馏”为一个较小的额模型，再部署到车端。

在新的技术趋势下，余凯认为，人类司机的数据不再是智能驾驶技术的核心壁垒。

特斯拉拥有全世界最多的用户驾驶数据，但同样是用自己组建的车队数据，加上在虚拟世界仿真、强化学习进行模型训练。理想智驾负责人郎咸朋也曾提到，理想从全部用户数据中挑选了 3% 的 “老司机”，只用这部分数据进行训练。

如果真实的用户数据不再是自动驾驶的核心要素，那么车企的数据优势可能也会不复存在。取而代之的，是模型的能力和精度。

最近 2 年，从基于规则的智驾，到端到端、VLA、世界模型，智能驾驶行业的技术快速变化。前人积累的先发优势，在技术创新和范式更改中被抹平。

这场终将收敛到少数玩家的排位赛，现在还看不到尽头。但余凯认为，有一点始终不会变：

“真正的技术护城河，是十年如一日的苦活、脏活、累活，说不清道不明的经验积累，以及体系化的研发文化和流程。”

以下是地平线创始人、CEO 余凯接受《云见 Insight》等媒体采访的内容整理：

顶级玩家不依赖人类司机

提问：你说 99% 的人类数据不值得学习，新的数据解决办法是什么？地平线是怎么考虑的？

余凯：在大模型发展中，学习历史资料文献很重要，但用户行为数据不重要。在智能驾驶领域也是同样道理，99% 的司机驾驶行为，像刹车、拐弯、换道等，体验并不好。据我了解，特斯拉有自己专有的车队，专门训练司机提供训练数据，不是从普通用户获取数据，并且还通过强化学习在仿真平台训练。

我们的看法和特斯拉类似。人工智能产品的目标是超越人类水平，和抖音了解用户喜好、逼近用户水平的逻辑不同。

未来仿真可能最重要，因为在仿真世界模拟各种场景效率比在真实世界高很多，比如一些现实中很少见的场景，在仿真世界可以大量模拟。仿真平台生成的数据更干净、高效，就像 Alpha Zero 在仿真平台左右互搏，棋艺远超人类，下棋方法也是人类历史上没有的。

强化学习很重要。我们在强化学习方面发表了很多论文，并且会把强化学习应用到我们的系统中。

与其花大力气筛选数据，不如只用黄金数据训练。特斯拉用专门车队训练司机获取数据，同时结合虚拟世界仿真。现在智能驾驶领域的顶级玩家已经不依赖司机数据学习了。

提问：有 L4 公司 2021 年甚至更早就在做强化学习范式。这是不是意味着，技术范式转变后，以自动驾驶为终极目标的 L4 公司反而更有优势了？

余凯：那些 L4 公司整个系统成本太高，产品出发点和我们面向乘用车消费者的不一样。

提问：地平线在双系统、世界模型方面是怎么做的？

余凯：我们认为强化学习博弈才是系统 2，而不是把大语言模型加进去，就是系统 2。大语言模型能提升智能驾驶的认知能力，但不是真正的交互式博弈。

我们的长期技术架构是双系统，强化学习的交互式博弈会不断反过来增强系统。司机开车时，老司机很多操作变成习惯，类似系统 1，系统 2 很多功能熟练后也会变成系统 1，但长期来看两个架构都会存在。

我们一直在做世界模型，像 HMI 能生成美轮美奂的界面，把传感器数据生成周边动静态模型，就是基于世界模型实现的。

我们部署了 7 万张卡，在算力方面投入很大。

提问：现在 AI 领域讨论大模型的 scaling law 放缓，随着算力和数据达到一定规模，边际效应会越来越低。自动驾驶随着算力提升，是否会出现这种情况？

余凯：Scaling law 在智能驾驶领域才刚开始，没到头。目前增加算力、扩大网络规模和参数规模，能明显提升效果。比如特斯拉 FSD 不同算力版本，体验差异很大。未来 10 年自动驾驶仍需持续提升算力，但到一定程度会放缓。

我认为 L3 要实现全场景辅助驾驶，做得足够好后，算力提升可能会放缓。之后还会有很多细节工作要做，就像移动通信基带，做好很难，苹果想自己做基带，追了高通近 10 年才快追上。自动驾驶要在各种工况、路况下做到完美很难，从 90 分提升到 100 分非常艰难。

L3 保守派

提问：昨天发布会提到 “以高打低、以快打慢”。现在高阶不能提了，这对智能化战局有什么影响？

余凯：“以高打低、以快打慢” 的策略不变。人类走向 L5 级智能驾驶的趋势不会改变，现在没到 L3 ，就还是辅助驾驶。相关规范对行业是好事，之前行业竞争焦虑导致大家动作变形，回归正常轨道能让行业发展更快。

提问：计算机行业可以根据配置、性能选择产品，但汽车时代用户不知道怎么选，不清楚什么是更好、更值得选的。

余凯：以前是这样，现在情况在改变。以前高速辅助驾驶让用户触达智能驾驶场景的机会很少。去 4S 店体验智能驾驶，店员说要开 40 分钟到高速，很多人就放弃了，所以智能驾驶对老百姓来说只是卖车时的一个配置说明，无法真正体验。但城区辅助驾驶出现后就不一样了，在 4S 店门口或日常通勤就能体验，好不好立马能感受出来。

以前汽车配置像天窗，有或没有对消费者影响不大，现在城区辅助驾驶成为撬动市场的拐点，老百姓会关注它好不好。

提问：现在很多车企和供应商主动推出 L3，地平线有没有规划？

余凯：我们会配合车企。我认为 L3 的基础是有足够好的城区辅助驾驶，但目前城区辅助驾驶还需要努力提升，并且要有足够的部署，通过实际运营统计数据确保安全。所以我对这件事没有特别积极，先看车企的行动，我们先把当下的城区辅助驾驶做好。

关于 L3 我在行业里算保守的，一直被行业推着走，对行业有敬畏之心。之前在百人会发言时，我就呼吁大家冷静，扎扎实实做好辅助驾驶。现在大家都说要实现 L3，我也只能跟着推进。

提问：地平线 HSD 有双 J6M、双 J6P 和单 J6P 三个硬件版本，想提问这三个版本的时间节奏以及为何设置三个版本？

余凯：如果只站在我个人角度，我个人肯定希望只卖双 J6P，但每个车厂对产品的理解和定位不同。我认为行业趋势是向高算力发展，城区辅助驾驶会成为标配，我认为行业趋势是向高算力发展，城区辅助驾驶会成为标配，预计三年内会在 10 万级别的车型上普及。

单 J6P 和双 J6P 性能更强，双 J6M 有成本优势。人工智能系统中，参数越多、模型越大效果越好，用户最终会选择大算力产品。就像基带发展，3G 时代只有高端机使用，到 4G 时低端机也普及了。我认为未来 2 - 3 年自动驾驶会迎来 4G Moment，只要城区辅助驾驶足够好。

提问：今年有几家公司推出可插换芯片系统，华为建了 2000 多平米的工厂，大疆也有类似系统。但可插拔芯片面临组装无法满足车规级的提问题。比如地平线如果跟奇瑞合作，是奇瑞建工厂来做吗？

余凯：那肯定的。

提问：要是和吉利等其他公司合作，也需要建可插拔工厂吗？地平线服务多家车企，是否有其他方案？

余凯：是否专门建工厂还不确定，车企现有产线或许可以利用。

提问：这种可插拔芯片模式会成为行业主流吗？

余凯：这是新出现的情况，很难说是否会成为模式。但从用户价值看，很有必要。未来 10 年自动驾驶变化大，每三年换辆车成本高，但换一台车载计算机更可行，对用户有价值，不过未来还需摸索。

提问：地平线和蔚来萤火虫合作是基于 J5，而不是最新的 J6 产品。地平线和蔚来最早什么时候开始接触合作的？

余凯：应该不止一年了，2023 年我们开展合作并对外公布过。当时定点是 J5，因为当时 J6 还没出来。

L5 之前软硬一体

提问：过去大家认为你们是芯片公司，现在提出做智驾公司，是否意味着身份转变？

余凯：地平线的商业本质一直没变，过去几年给主机厂提供的不仅有芯片，还有大量软件工具链和开发工具，这也是地平线在自动驾驶芯片公司中脱颖而出的原因。懂软件的芯片公司很关键，没有软件生态的芯片公司发展艰难。

从商业模式看，我们还是二级供应商。昨天很多一级供应商和我们交流密切，分工很清晰。地平线交付了 200 多万辆车，大多通过合作伙伴完成。我们要把精力放在核心技术和平台级研发上，和一级供应商合作，让它们负责车型适配和交付，地平线专注于提升芯片和 HSD 技术，推动城区辅助驾驶、L3、L4、L5 的发展。

提问：昨天发布会上说，在 L5 级自动驾驶实现前，智驾是软硬结合路线，为什么是 L5？

余凯：L4 虽然可以闭眼不看路况，但还不能在车上睡觉，需求没有完全满足。到 L5 时，在车上能睡觉，基本没有其他需求了。那时不存在软硬分离，软硬结合的成本和效率是最高的，就是单一任务的计算系统。

提问：你还提到，智能驾驶正处于 10 倍速变革时期，地平线如何在技术快速变革中保持战略的灵活性和前瞻性？

余凯：对我们来说，速度至关重要。历史上 10 倍速技术变革期一般是 10 年，前 5 年最为关键，基本能确定行业格局。地平线的战略就是追求速度，以高打低、以快打慢，最快速度推进技术进步。

提问：你很早就提出地平线要做 AI 时代的 Wintel，Wintel 到底指什么？对英伟达来说可能是芯片 + CUDA，对今天的地平线来说是芯片 + 智驾方案，对特斯拉来说是 FSD + 整车。在自动驾驶行业，AI 时代的 Wintel 是什么？

余凯：汽车可能是人类历史上第一个真正的 AI 应用领域，如果存在整车操作系统，应该是以 AI 为主的操作系统，它不仅管自动驾驶，还能管控车内所有设备。车载大脑就是全新的操作系统，肯定不是安卓，安卓在车上只是附属，不是核心。

提问：英伟达凭借大规模算子和丰富工具链，让 CUDA 生态占据垄断地位。地平线怎么帮助主机厂和开发者解决迁移难题？

余凯：在服务器或数据中心的人工智能计算领域，很难赶上 CUDA 生态，目前没有公司能做到。英伟达面向的应用场景太广泛，需求多样，其它公司很难跟上。地平线的战略是在没有竞争的地方竞争，聚焦智能驾驶和机器人领域，这两个领域应用相对聚焦，算子也相对聚焦。我们从窄门切入，就像当年英伟达从图形计算切入，避开英特尔的通用计算，说不定在自动驾驶和机器人领域能开拓出大市场。

很多芯片公司打不开市场，就是因为没有工具链和软件生态。比如做 SOC、平台和手机，很大程度上依赖安卓。在 AI 领域，英伟达的 CUDA 生态是闭源的，其他公司没有，只能自己开发。只有硬件能力没有软件能力的芯片公司很难生存。

提问：现在头部车企都喜欢自研芯片，当像蔚来、小鹏等客户开始自研芯片时，地平线的策略是什么？是部分车型合作还是其他方式？

余凯：一些车企自研芯片会改变市场格局，消费市场可能会发生变化，但这对我们没什么影响，因为我们原本也没占据那部分市场。目前来看，行业趋势正走向软硬结合。

这些车企老大都是我的好朋友，他们要自研芯片，我都会支持。他们有很大梦想才会选择创业，希望成为乔布斯、马斯克那样的人，这值得鼓励。从产业终局看，虽然有 20% 的企业可能成功自研芯片，但 80% 还是会回到产业协同、协作。PC 产业就是例子，早年垂直自研芯片的 PC 厂家大多倒闭了。我相信市场会有地平线的生存空间，我们要做好自己的工作。

提问：地平线和奇瑞、大众、大陆等都有深入合作，在出海方面有什么规划？哪种方式适合地平线？

余凯：我们一直相信合作共赢，出海面临法规、数据等复杂提问题，还是要和合作伙伴一起推进，尊重产业规律。

机器人处于淘金时代

提问：你怎么看地平线短期、长期 5 - 10 年的业务变化？

余凯：我觉得 3 - 5 年内，地平线要把智能驾驶方向做起来，汽车业务市场规模至少做到几十亿美金。机器人业务现在发展还为时尚早，起码还需要 5 年培育期。现在的机器人，比如扫地机太简单，人形机器人离真正实用还比较远。我们希望 5 - 10 年把机器人业务做起来。

5 年后，可能出现拐点，比如让人形机器人在很多应用场景里真正发挥作用。现在自动驾驶已出现拐点，机器人还没有。

提问：地平线在机器人 “大脑” 方面有什么突破规划或布局？

余凯：我们的逻辑是提供机器人时代的基础设施。目前机器人还没有突破性应用，需要长期培育生态。就像当年库克没看到苹果产品爆发式应用，但英伟达提前布局相关生态。我们希望地瓜计算芯片和平台成为所有机器人开发的首选，至于未来哪家企业能在机器人领域爆发很难预测，我们要做的就是做好 “大脑”，也就是操作系统和芯片。

提问：目前在智驾和机器人这两块业务的投入和产出情况如何？

余凯：机器人业务投入大概占 1/20。今年机器人业务收入大概占 1/100，目前主要是招采招工、卖工具，处于机器人行业的 “淘金时代”。（转载自云见Insight）