地平线副总裁兼首席架构师苏箐：将来每代产品将十倍晋升，同一范式贯通L2-L4

第二点，它遗留下来两个问题，第一，无图和有图背后是什么？背后是这个技巧范式只解决了动态问题，没有解决静态问题，所以须要用地图补一补；第二，它革命革了一半，全部体系里面只有前半截是数据驱动的，后半截是规矩的。我们都知道一个办法论重构，重构到一半的时刻，它的后果可不是一半，它的后果可能是 20%、30%，你须要把后面的那一半革命完成，才能迎来全部新的时代。这就是全部端到端的意义地点。

12月8日，在智能驾驶从“能用”的贸易化冲破迈向“好用”的范围化普及这一关键阶段，以“向高同业”为主题的2025首届地平线技巧生态大年夜会（Horizon Together 2025）于深圳应势召开。会上，地平线副总裁兼首席架构师苏箐深刻分析了主动驾驶行业的近况与将来趋势。

他指出，尽管HSD体系已实现量产，但行业仍面对智力和体力的双重挑衅，尤其是处理复杂路况和极端场景的才能。苏箐高度评价FSD V12版本的重要意义，认为其开创了主动驾驶的新范式，填平了技巧偏向与落地实现之间的鸿沟。

以下为苏箐的演讲正文内容：   

苏箐：起首，感谢大年夜家来听我说这些不必定有效的话。

大年夜家都知道上个月我们HSD才方才量产，包含我在内，根本上全部团队都还在工程模式，没有切换到所谓的思惟模式，所以今天讲的很多器械可能比较零碎，但确切是这几年在过程中的一些实其实在的感悟，看看对大年夜家有没有效。

我特意放了这个小图标，假如大年夜家看以前年我们的产品活动，我当时讲了很多，但本年实其实在做的过程中，固然整体路径清楚，但也能看到前方还有更难的问题 —— 你知道这些问题肯定能解决，但今天该怎么解，还没有谜底。所以坦白地说，我其实有点无话可说，确切是在如许的状况里。

我算是刚从 SOP 的压力中抽身，所以在讲本身的器械之前，想先对行业里所有从事这项工作的同仁们致敬、感激。为什么？从行业外看，主动驾驶似乎很简单：任何人学一年驾驶就能开好车，但对计算机来说，情况几乎是反向的 —— 越是人类以难堪的事（比如高等数学、逻辑分析），计算机越轻易；越是人类与生俱来的根本技能，计算机越难控制。开车已经很接近这种根本技能了，再比如在家煎个荷包蛋，从某种角度说，对计算机而言难度极高。所以绝大年夜多半行业外的人，很难解得主动驾驶团队面对的艰苦和压力。但我们干了这么多年，太清楚了：这是智力和体力的双重压榨，过程极端苦楚。SOP 的时光节点就在那边，办法论摆在前面，车辆在路上天天都邑碰到各类 corner case、hard case，我们没有选择的余地，所有 case 都必须处理 —— 这是稠密的物理世界里持续产生的事，这就是这个行业最苦楚的处所。

我们回头看以前几年的变更，很有意思。讲个小插曲：我刚预备参加地平线时，跟余凯博士聊过几回，当时明白跟他说，我不想再做主动驾驶了 —— 一是太苦楚，二是看不到欲望。那个时代的主动驾驶，车开起来看似不错，但以真正人类司机的标准衡量，差距极大年夜：很多 case 处理不了，行动也完全不类人，只是一台靠应激反响工作的机械。两三年前是如许，甚至到 2023、2024 年，全部行业也广泛有这种认知：它能用，但能不克不及变得像人类一样聪慧、完全类人，大年夜家都不肯定 —— 这就是我当时的心态。

为什么说这是一个分水岭事宜？举一个例子，在原子时代，第一个发明核裂变是可能的，并且是能释放能量的，是德国科学家，当时这个实验成果出来今后，全世界所有从事量子物理的科学家们都认为是弗成能的，然则敏捷的实验复现证实这个不雅点是对的，是有成果的，然后又花了 N 年的时光，造出了第一颗原枪弹。什么意思呢？大年夜家会发明深度进修和神经收集就像当初的核裂变实验一样，它告诉你这个范式是可能的，能干什么。然则这个范式什么时刻、以什么情势可以或许在主动驾驶里面，能把主动驾驶做到多好，在第一人做到之前，没有人知道 yes or no，也不知道百分比，而 V12 让大年夜家看到了这个欲望。奥本海默最重要的是证清楚明了原枪弹是可以造出来的。

从 CMU 第一个车队，到斯坦福的车队，再到 Waymo 的车队，实现了技巧的跨越。CMU 车队当时是强依附非视觉传感器的，那个时代还没有所谓的机械进修技巧，那时刻还不是深度进修，大年夜量都是靠人工写代码写出来的，所以这是第一代；斯坦福车队我记得在第二次比赛就实现了超出，这是因为斯坦福车队引入了机械进修的技巧，到 Google 的时刻，获得了进一步发扬光大年夜。这些背后是什么呢？你会看到以前的主动驾驶，在 2023、2024 年之前有两个问题，第一个问题就是深度进修技巧只重构了感知部分，而在感知之后的部分，几乎照样规矩时代的，它是一个革命革到一半的器械，这是第一点。

但这件工作异常难，为什么难？第一，感知技巧成长了异常多年才完全搞定命据驱动，而规控这个器械的全部理论是不成熟的，我认为我们本身开辟下来，到今天也是不成熟的，导致很多团队都 try 过，一轮须要花十几亿、几十亿这么多资金，然后这时刻要不要接着 try 呢？大年夜多半团队因为精力和钱的问题可能没有再持续 try 了，你假如还可以的话就持续 try，但它是异常不收敛的，任何一个噪声就会导致全部体系废掉落，所以异常艰苦。这就是全部范式改变的巨大年夜意义地点。

我们可以看一下这种变更对将来意味着什么？这个很关键，因为以前的汗青已经是事实。

第一个，大年夜家比来都很嗨，一段式也搞定了，各类混乱无章的概念都跑出来了，是不是今后会进入一个大年夜成长时代？坦白说，我要浇点冷水，人类是很奇怪的一种动物，人类在工作未产生时，完全不信赖它会产生；但当工作产生后，又会认为它会持续产生，其实这两种情况都纰谬。大年夜多半时刻你看到它第一次产生，它是必定会的，然则产生完了之后，它就是全部时代或者是这个 cycle 的高点，它很可能是最后一波。大年夜家归去看一下原子时代，我记得昔时这件工作搞定今后，大年夜家很冲动，全世界都很冲动，认为这个器械会改变一切，但说实话，也就那回事。

为什么我老是提原子时代这件事？我小我感到，对全部物理世界或者对人类来说，只有两件工作是重要的，一个是能源，一个是信息的变更或者计算，因为只有这两个器械是改变世界和制造世界的本质，其他的工作都是在这两个器械上面递增出来的一些从属产品，所以我们刚才说的原子时代就是能源，而人工智能或者 AGI 是信息。

这种重构会不会是一种常态？我们认为大年夜概率不会。为什么呢？我们可以看到 2023、2024 年产生的此次变革，有两个前提前提：

第一，人工智能大年夜概每二三十年会有一个轮回，大年夜家干了这么多年，发明它照样有天花板的，咱们再来过，二十年之后再会。我们今朝模糊约约会看到这一代的深度进修技巧，有一点碰着这个天花板的可能性了，我不克不及说必定是，然则有这种可能性，因为从大年夜说话模型和其他范畴的进展来看有这种可能性。

第二，全部 AD 以前革命革了一半，但此次是真革完了，已经是一段式革完的。假如我们欲望再有这种巨大年夜的内核重构，那就不是把深度进修从体系的一半平推到 100%，而是要改变内核的理论。我们都知道全部物理世界的演进，都是先有理论冲破，然后到应用冲破，就这么赓续轮回。但我们如今其实很不幸的是，还没有看到下一个理论冲破的前置旌旗灯号出现，这个器械出现今后，可能还须要 5 年、10 年、20 年才能变成应用的冲破，所以我小我断定，很大年夜概率将来三年是在现有的体系上做极致的优化，而不是一种理论内核的重构，所以大年夜家别太嗨，又进入苦日子的阶段了。

第二个问题是，FSD、HSD 如许的体系出现的时刻，对全部家当的路线意味着什么？这是我小我的看法。

起首照样回到三年以前我跟余凯博士的聊天过程，我终于又看到欲望了，我认为我们十分艰苦能用新技巧把城市的 L2 做到好用类人了。今天大年夜家看到的 HSD，其实只是一个新范式的第一个版本，我可以负义务地说，在将来的一年会有巨大年夜的晋升，因为新范式晋升今后会有一个红利期，有巨大年夜晋升，这个体系会异常异常类人。如许的话，我们终于有机会把吹了这么多年的牛 —— 城区的 L2 放到车上了，我认为余凯博士昨天有一个比方异常好，它是新时代的主动挡。特别对，它是一辆车应当有的根本的器械，不是一个情感价值，车为什么须要人去开？不须要，它可以本身开，人去监管一下，帮它一下就可以了。

我们认为 Urban L2 会迎来一个巨大年夜的成长红利期，红利期的意思就是从几十万的车，到 20 万的车，再到 10 万的车，都异常好用。就像大年夜家不会碰着 10 万级车辆的主动挡不如 30 万、50 万的好用，不会如许的，这就是计算机工业的好处，它的冲破成本极其高，然则复制成本极其低。你今天看到再复杂的计算机，只要给它几年的时光，它就会跟白菜一样，它会把 10 万的车甚至更低成本的车变得一样好用，这个时代必定会到来。

第二，L2 跟 L4 是完全不一样的世界，L4 就拿 Waymo 来做典范案例，它为了拿到很好的 MPI，须要做很多很多其他额外的工作，比如搭载超豪华的传感器，比如用异常好的 HD Map 去解决静态缺点问题，须要把 ODD 画得比较小，让全部 hard case 可控等，要做很多很多如许的工作，还要做很多其他辛苦的工作，把体系安排上去。这种办法你如果放到全部平坦的世界，这么玩显然是不 work 的，所以大年夜家都知道这件工作是有问题的。然则新的范式到来今后，我们能看到办法论终于同一了，我们能看到当前的办法再做最多两到三年的工作，就有极大年夜的机会把 MPI 干到 5 万、10 万的程度，同时还能保持类人，并且还能保持在所有的区域里面是可以主动泛化的。

我们本身此次开辟过程照样挺快的，有一个环节跟以前比省了很多时光，就是各个城市的泛化，我们很高兴地发明，新的办法论落地后，我们在绝大年夜多半城市测试后天然没有问题，只有极少数异常异常奇怪的、在全部体系分布之外的很小场景须要处理，这让这个过程省了很多时光，这对 L4 是个极大年夜的好消息，我再也不须要在每一个 ODD 里面反复打磨了。我在搞定一个复杂城市的时刻，大年夜概率就搞定了全部国度的复杂城市，效力一下就上去了。因为 robotaxi 讲得再好，L4 讲得再好，本质是须要跟人类司机去比成本的，这是一切贸易本质的泉源。所以你在上面做所有高成本复制的时刻，不是数量级降低成本的，而是一种线性递推的办法，这在贸易上都是不 work 的。我们看到新办法论改变了这一点，导致的成果就是在将来短短几年内，用同样的开辟范式，不只在 L2 上面能极大年夜带来新的体验，同时能以极低的安排成本和几乎无穷制的安排区域扩大速度，落地一个 L4 体系。并且它会以乘用车和 robotaxi 的双模式去安排，我一向不合意为什么 robotaxi 就只能是 robotaxi 呢？我也想用 L4 驾驶一辆乘用车，为什么不克不及？我认为每小我都想用合理价格买一辆如许的车。无论是大年夜玩具也好，是第二空间也好，照样小我能拥有的一个最贵的机械也好，它有本身独特的价值地点。其实我本身是比较社恐的，我是不肯意坐出租车的，还要跟司机讲两句话，感到好烦，所以 robotaxi 对我来说是最好了。

另一个附带性的变更是什么呢？我们看到在 2023、2024 年以前，大年夜家都认为天花板就在那了，上不去了，那么大年夜家就开端干别的一件工作，因为饭还得吃、工资还得发、工作还得做，就开端在这个空间里面做各类碎片功能，往上拼。我们可以把它想象成在一个二维空间里面把这个空间填满，以什么方法把它填满？2024 年之前大年夜家的设法主意是这棵树已经种下去了，长这么高了，我再种一棵树，再种一棵树，各类奇奇怪怪的做法。而 2024 年之后不如许了，我们就种一棵树，让这棵树越来越高、数据量越来越大年夜，你会很欣喜地发明在你不知道的时刻它长出了新的才能。我们本身的车在这之前还从来没有做过靠边泊车的功能，然则我们测试团队有一天很有意思，在跑老一个车道的时刻，想试一下再过一个边道会怎么样，发明这辆车本身变道变以前了。这就是新的办法论和数据驱动的魅力，因为它从人类的稠密数据里面会学到一切才能，无论是好的照样坏的，当然我们须要把坏的处理掉落，这就是新的办法论跟以前不一样的处所，以前的办法论你可以认为是加法，是人一个一个稀少的才能点往上加。而新的办法论是减法，你须要把人类全集的所稀有据里面，把不须要的减掉落，这就是两个办法论本质的不合。

这至少会导致我们从如今开端会有两种完全不合的产品思路，一种是以前那种持续拼各类平行功能，一种是像我们和 FSD 如许，去把这棵树种得越来越大年夜，越来越深，我们毫不去做一些零碎的功能，我要让这些功能慢慢给它时光，在这棵树上本身长出来。假如今天还没有到那个时光，我就选择不做它。这是我们的立场。

下一步我们应当做什么呢？这个其实也是我们本身将来一两年要做的工作，照样回到刚才那个根本假设，就是我们认为 AI 和 AGI 的基本理论在将来三到五年可能不会有全新的冲破，可能是进入一个演进和优化的阶段，这是一个大年夜的前提。有几件工作照样可以做的。

他猜测，将来三年将是主动驾驶体系优化的关键期，而非理论内核的重构期，时代行业将聚焦于现有体系的极致优化。同时，他强调新办法论将推动L2级主动驾驶的普及，并有望以低成本实现L4级体系的广泛安排，开启主动驾驶的双模式时代。

第一个工作，在大年夜模型范畴，大年夜家模糊约约会碰着Scaling Law的天花板，然则今天还没有产生，应当说方才开端。我们后面每一代芯片和每一代产品会保持十倍算力晋升、十倍模型容量，在这个模型往上叠。大年夜家必定要记住，计算机工业的本质就是玩命堆算力，切切不要问一个问题就是“它有没有效？你需不须要？”，假如各位想问这个问题的时刻，你就回家把你的手机、计算机拿出来看看，你需不须要那个处理器，必定是须要的，因为芯片工业本质上是印刷工业，是不要钱的，只要给它时光。那么玩命堆算力，就是计算机工业里面最重要的基因和逻辑，任何时刻都不要违背这件工作，只要违背这件工作就被汗青镌汰了，因为它不要钱。所以我们只要简单且持续的保持十倍晋升。

第二个工作，我们会重投入 L4 这个节点，但不是以割裂的情势做这件事，而是以同一的开辟范式、同一的传感器设备、同一的 ODD 区域去打通 L2 到 L4，我想大年夜家可能已经不会在意这个概念了，你如今开的是 L2 的车，三年后买到的车已经是准 L4体系了，是高概率会产生的。

第三个我最想强调的一点是，无论这个技巧和行业千变万化，这种工作永远会产生，其实你能应对这件工作的时刻，第一步不要应激，每几个月我们就忽然说以前都纰谬，我们全改，这是纰谬的。你须要做的工作是把你本身公司的工程才能和组织才能赓续强化，强化再强化，只有一个稳定的能承载这个工程的公司组织，才能应对一切变更，有新技巧的时刻能快速导入它，新技巧导入之后看到一堆爆发的问题，你能有集团军的作战才能把它祛除掉落，并且持续地去打磨那些难的问题，所以一个好的工程才能和一个好的组织才能，是一个公司至关重要的成长基座，我称之为工业母机，在应对全部不肯定的世界的时刻，这是独一能肯定的，并且应当持续投入的工作。

2024 年产生了一个很大年夜的分水岭事宜，我们得提一下。就是 FSD 的 V12，它异常异常关键，我知道如今舆论吵得凶，争辩 FSD 是不是最强的，但这个问题不重要。重要的是，FSD 开创了一个全新的内核范式 —— 知道偏向纰谬、知道精确偏向，与真正把精确偏向落地实现，中距离着巨大年夜的鸿沟和不肯定性，而 FSD V12 的意义，就是填平了这段鸿沟。

有人问我如今还抑郁吗？坦白说，还挺抑郁的，为什么呢？前段时光确切被量产压得不可，时光很紧，并且新范式不像大年夜家看得这么美好，新范式会有新范式的问题，这么短的时光要解决掉落。我们的工程团队确切异常辛苦，也异常给力，这么短的时光内把这么多问题都解决掉落了，我认为固然我骂了他们很多，日常平凡给他们很大年夜压力，然则照样很感激他们，他们是业内很了不得的一帮人。

第二，我们能看到应对这么多变更的时刻，还有很多工作须要做。今天大年夜家可能试过 HSD 了，认为还不错，然则它已经达到人类司机的程度了吗？我认为显然没有。我们公司本身内部的论坛里面，大年夜家已经不再评论辩论绕行、选路这件工作了，他们在评论辩论后面有一个水坑，你该怎么办？评论辩论一些很奇奇怪怪的 case，昨天还有人在论坛里发了一个消息说，前面一个卡车跟你错车的时刻，你是应当鸣笛等它照样应当绕以前？在评论辩论这种问题。我刚开端看到这种问题是有点末路火的，饭还没吃饱就开端想其余了，然则想想看这是一个功德情，大年夜家认为体系的才能已经由关了，开端以人类的设法主意从新对待这个体系了，这是我们将来两到三年应当聚焦的。但这些问题极其难，我们知道有欲望看到它被解决，但怎么解决，我今天还没有异常清楚的谜底，但这件工作是我应当去做的。

但为什么我还比较焦炙呢？坦白说因为做这件工作成本异常高，做一轮实验可能十个亿，还不必定成功，这种工作是很恐怖的，然则必须要做。

第二个问题，就是我对近况知足吗？接下来的筹划是什么？

坦白说很难说知足照样不知足，你要说 SOP 的表示是不是达到我的根本预期，我认为算是，然则我认为我们本身做主动驾驶的这帮人本质的目标是做一个能替代人类司机的机械，这才是我们所有工作的意义，不然这件工作没有意义。从这个维度来讲，我认为还有很多很多工作须要去做。

将来的筹划，我们欲望在将来两到三年，让大年夜家看到 HSD 这套乘用车体系体验有一个巨大年夜的进步，有一个质的飞跃，这是必定会产生的。第二，我欲望在将来几年我们能把一个 L4 级其余车以同样的价格在用户无感的情况下送到你的手上，这是我们期望对行业能做到的，固然很难，然则我认为这是我们所有人辛苦了这 20 年做这一行的意义地点。

感谢大年夜家！

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