12月8日，在2025地平線技術(shù)生態(tài)大會上，長城汽車技術(shù)中心副總經(jīng)理姜海鵬圍繞無人駕駛的發(fā)展趨勢、技術(shù)價值與行業(yè)走向做了分享。

姜海鵬，長城汽車技術(shù)中心副總經(jīng)理，圖片來源：地平線截圖

他認為，當前智能駕駛發(fā)展呈現(xiàn)三大關(guān)鍵趨勢，其中2028年將成為L4級規(guī)?；涞嘏c技術(shù)比拼的關(guān)鍵拐點。面對僅剩三年的窗口期，車企必須明確自身路徑——是堅持自研，還是轉(zhuǎn)向合作代工。

人機共駕比人駕安全6倍

在討論無人駕駛未來之前，姜海鵬先提及了一個問題：主機廠為何要投入巨大資源發(fā)展智駕？

其實，大家的最終目的不約而同——不僅是出于技術(shù)競賽或營銷標簽考量，而是要切實解決用戶出行痛點、提升行車安全。只是技術(shù)從成長到成熟是需要時間的，在這過程中時長會伴隨著“智駕不安全”的爭議。

姜海鵬并未回避這一矛盾，他指出，安全與否不能一概而論，取決于技術(shù)發(fā)展階段與車企的產(chǎn)品態(tài)度。他強調(diào)“技術(shù)向善”應(yīng)是行業(yè)的共同底線。

圖片來源：地平線截圖

姜海鵬坦言，主機廠在推進智能駕駛技術(shù)時承受著巨大壓力。一是來自技術(shù)快速迭代的競爭壓力，另外也有來自事故輿情可能引發(fā)的公眾信任危機。

因此，持續(xù)公開真實、可靠的安全數(shù)據(jù)，建立行業(yè)公認的評價體系，成為推動智駕健康發(fā)展的緊迫任務(wù)。他呼吁產(chǎn)業(yè)鏈各方共同努力，通過客觀數(shù)據(jù)證明智能駕駛對交通安全的正向價值。

關(guān)于智能技術(shù)進步對駕駛安全的提升，現(xiàn)有數(shù)據(jù)可提供佐證：結(jié)合保險公司、中汽中心等多方統(tǒng)計，傳統(tǒng)人工駕駛平均每48萬公里發(fā)生一起事故，而搭載高階輔助駕駛系統(tǒng)的車輛，在“人機共駕”模式下，事故間隔里程可達280萬公里。這意味著，現(xiàn)階段的人機共駕系統(tǒng)相比純?nèi)斯ゑ{駛，安全性提升了約6倍。

再以長城汽車為例，姜海鵬透露，隨著城市NOA（領(lǐng)航輔助駕駛系統(tǒng)）功能的推廣，長城汽車的用戶激活率持續(xù)攀升。這都說明輔助駕駛正在真實場景中發(fā)揮效用。在AI算法和系統(tǒng)級芯片助力下，整個汽車行業(yè)L2級輔助駕駛滲透率較去年大幅提升，目前已突破60%。

2028年是拐點

在明確輔助駕駛的安全價值后，未來技術(shù)將如何演進？為此，姜海鵬剖析了當前行業(yè)兩大主流技術(shù)路線——以特斯拉為代表的“輕傳感器、重算法和模型”路線，以Waymo為代表的“強感知、重冗余”路線。

圖片來源：地平線截圖

這兩條路線長期被視為競爭關(guān)系。Waymo依賴激光雷達、多傳感器融合和高精地圖，其系統(tǒng)在封閉或限定區(qū)域中已經(jīng)展現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性。同時也在持續(xù)進行技術(shù)降本，例如探索“兩段式”或“一段式”系統(tǒng)架構(gòu)，旨在降低單車成本。

特斯拉不依賴大量外部傳感器，而是依靠龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模與端到端模型能力，通過持續(xù)學(xué)習(xí)解決長尾難題。數(shù)據(jù)顯示，特斯拉在V12至V14的版本迭代中，危險接管里程提升了15倍，證明其依靠模型與數(shù)據(jù)迭代的路徑同樣在快速逼近安全自動駕駛的目標。

盡管選擇的技術(shù)路線不同，但目的“殊途同歸”：共同指向L4級無人駕駛這一終極目標。那么，“同歸”的關(guān)鍵節(jié)點在何時？姜海鵬預(yù)測：2028年將是智能駕駛實現(xiàn)規(guī)?；黄频募夹g(shù)拐點。

端到端大模型的進展支撐了其觀點。姜海鵬透露，目前已有不少公司在云端計算平臺跑通了真正的端到端模型（亦稱VLA大模型），其體驗相比現(xiàn)有系統(tǒng)有10至20倍的提升，已“無限接近無人駕駛”體驗。根據(jù)長城汽車測算，2026年將是高速L3級普及的節(jié)點，2027年將進入城區(qū)L3級別量產(chǎn)階段。

然而，從云端到車端仍存在一道關(guān)鍵鴻溝：算力瓶頸。為此，產(chǎn)業(yè)鏈正在積極攻關(guān)下一代計算平臺。包括地平線、英偉達、特斯拉在內(nèi)的廠商，已將下一代芯片的算力目標瞄準2000 TOPS量級。

圖片來源，蓋世汽車

姜海鵬預(yù)測，一旦此級別算力平臺在車端落地，目前只能在云端體驗的先進模型能力將得以在車輛上實現(xiàn)，從而觸發(fā)技術(shù)能力的躍遷。在他看來，單從技術(shù)演進節(jié)奏來看，2028年左右L4級將具備落地可行性，整體算力有望突破1000 TOPS。但是，無人駕駛不僅是技術(shù)問題，還涉及法規(guī)與交通體系的協(xié)同等。

技術(shù)拐點的到來也意味著商業(yè)模式的清晰化。姜海鵬以Waymo和特斯拉為例，展望了技術(shù)跑通后的盈利前景。

Waymo測算數(shù)據(jù)顯示，當其車隊規(guī)模達到2萬臺時，即可實現(xiàn)盈虧平衡。目前，其每周可提供15萬次的付費出行服務(wù)，訂單量較年初提升了三倍左右。同時，單車成本也在持續(xù)下降。可見，Waymo無人駕駛出行服務(wù)模式已在美國驗證了商業(yè)可行性。

特斯拉無人出租車（Robotaxi）的測算更為宏大：若車隊規(guī)模達到100萬臺，每英里出行成本就可降至約0.2美元。據(jù)此推測，到2035年，特斯拉僅在出行服務(wù)領(lǐng)域的年收入潛力可能高達759億美元，遠超其整車銷售利潤。

可以預(yù)見的是，一旦跨過技術(shù)和法規(guī)門檻，L4的普及不再只是試點與示范，還可能成為行業(yè)共同邁向量產(chǎn)階段的節(jié)點。

車企做選擇的時候到了

隨著拐點臨近，姜海鵬認為，留給主機廠在智能化領(lǐng)域轉(zhuǎn)型的時間只剩三年。這三年將決定企業(yè)在下一階段競爭中的地位。當前，車企已到了必須做出關(guān)鍵選擇的時刻。

如果想要繼續(xù)留在牌桌上，他認為，車企必須要在智駕硬件領(lǐng)域“有所作為”。若想在未來向市場提供高性價比的智駕平臺，“只靠算法是不夠的”。單一算法優(yōu)勢難以構(gòu)筑長期壁壘，車企需要加大在硬件領(lǐng)域的投入，實現(xiàn)軟硬件協(xié)同優(yōu)化。這將成為降本增效、提升產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵。

圖片來源：地平線截圖

他以自研專用芯片（NPU架構(gòu)）舉例，通過測試該芯片計算效率可達90%以上，而使用通用GPU架構(gòu)，效率往往只能發(fā)揮40%左右，無法達到降本和釋放性能潛力的目的。而這正是地平線這樣軟硬件一體的企業(yè)，能夠在激烈競爭中快速脫穎而出、匯聚行業(yè)勢能的核心原因。

更深層次的選擇，還將涉及商業(yè)模式的重塑。姜海鵬借用“生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系”的邏輯來解釋：當2028年前后自動駕駛技術(shù)（生產(chǎn)力）實現(xiàn)關(guān)鍵突破，與之匹配的商業(yè)模式（生產(chǎn)關(guān)系）必將發(fā)生根本性變革。

圖片來源：地平線截圖

屆時，主機廠將面臨一個問題：是自研還是轉(zhuǎn)為代工，或是轉(zhuǎn)型為擁有車隊并自主運營出行服務(wù)的科技公司？實際上，Waymo與特斯拉在無人駕駛領(lǐng)域的布局給了其他車企參考價值。即當無人駕駛車隊達到一定規(guī)模，其產(chǎn)生的服務(wù)性收入可能遠超整車銷售的利潤。

在談及誰能留在牌桌上時，姜海鵬以地平線為例，半開玩笑地表示，“地平線肯定能活到2028年”。由這也反映出，在即將到來的競爭周期中，能夠保持長期演進能力的供應(yīng)商，將成為產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

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