今年的辅助驾驶行业，很多人都能感觉到一个明显的变化：过去大家讨论的是“能不能上车”“城市 NOA 能不能跑”，而到 2025 年，越来越多人成了“实际体验者”，开始纠结“拐弯自然不自然”“跟车稳不稳”“路线敢不敢给”。

在地平线技术生态大会上，能清楚看到这种行业气氛的转向：从炫配置、卷参数，正式走到“怎么规模化落地”“怎么让更多车用得起、用得稳”。如果说过去几年是各家在单点突破，那么现在更像是所有细节都在向“规模化”这条核心逻辑靠拢。

2025 年，行业真的到了分水岭

今年有一个共识不断被提到：2025 是辅助驾驶从技术突破走向规模化的关键年份。城区 NOA 能否真正普及，已经不再是概念问题，而是成本、工程、体验、政策四条线要一起过关的现实问题。

很多企业的判断也都指向同一条趋势：主流车型的城区辅助驾驶渗透率正在加速，而且不只是在 20 万以上的车型里扩张，在 10–20 万区间，也出现了明显跨越式增长。更关键的是，真正让用户愿意“常开”的，也不再是炫技，而是稳定、自然、可靠。

这次大会的气氛就是“务实”二字。不是在讨论“有没有”，而是“怎么让更多车做到”。

地平线把大会主题定成“向高同行”，重点其实不在“高”，而在“同行”

这次大会的关键词，是“同行”。为什么要强调同行？因为行业的矛盾很清晰：

高阶辅助驾驶不是难做，而是难“普及”。不是没企业能做，而是大多数企业承担不起“每年上百亿的模型训练”“几十上百人的端到端团队”等这种成本。

地平线提出“向高同行”，本质上是把自己的技术路线从“树立上限”转向“开放共建”。

简单讲，就是把已经跑通的全栈能力拆成可共创的服务模块，开放给更多车企和 Tier-1，一起把“不可复制的大模型能力”变成“能规模化套用的工程体系”。

这意味着技术供应商不再只做“卖芯片的人”，而是彻底站到“把体验变成产业共同资产”的位置。

技术底座的更新，比看上去影响要大得多

今年地平线更新了第四代 BPU 架构“黎曼”(Riemann)，并同步带来新一代 AI 驱动编译器。

一句话概括，就是：

过去靠堆算力解决的问题，现在靠体系效率解决。

黎曼架构的核心并不是“算力数字更大”，而是让端到端模型在真实车端运行的效率更高、精度更高、功耗更低。对车企来说，这类提升直接等于“单车成本下降”“低阶芯片也能跑更强体验”。

编译器进入“AI 驱动优化”也是一个关键节点。传统编译器优化一个大模型可能需要几个小时，如今缩到几分钟，对产品节奏的加速非常实际。

行业为什么在 2025 年开始真正出现“成本拐点”？这类底层效率的提升，就是重要原因之一。

真正让行业动容的，不是旗舰方案，而是“10 万级也能上城区辅助驾驶”

大会上有一个信息被很多企业关注：

基于单颗征程 6M 的城区辅助驾驶方案，即将量产落地。

为什么这句话很关键？

因为这意味着：城区 NOA 不再是 20–30 万车的专属；较低成本、较低功耗的平台，也能获得“稳定、拟人”的端到端体验；行业真正从“炫配置”走向“规模化普惠”。

对于中国这个十万级家用车占大盘的市场，这个意义比任何一次“旗舰体验突破”都更现实。

大会上也公布了首批合作伙伴：博世、卓驭、轻舟、电装等，都将基于这个方案量产。

这本质上说明一件事：

智能驾驶要走向全民化，不能再靠高性能芯片不断拉高成本，而需要靠底层效率和开放生态。

车企的态度明显变了：从“采购”变成“共研”

这次参加大会的整车厂阵容非常完整，包括奇瑞、一汽奔腾、深蓝、长城等。

从几位高层发言里，能清楚看到行业心态的改变。

一汽奔腾的思路：要打的就是“国民级好用”

一汽奔腾宣布将基于 HSD 与征程 6P，共同打造全场景城区辅助驾驶系统。

而他们强调的是“好用”三个字，而不是“高阶”。

这是一个典型国民品牌的真实需求：用户要的是稳定、自然、可信赖，而不是炫技。

奇瑞 iCAR 强调的是“体验先行”

iCAR 提到一句话很典型：“辅助驾驶最终拼的是体验，而不是堆配置。”

这说明新一代年轻品牌把辅助驾驶看成品牌体验的核心，而不是选配。

深蓝 L06 的成功，让行业看到“快且稳”的可能

深蓝提到 L06 在极短周期内把端到端方案跑通并量产，说明端到端不是“不落地”，而是需要协同的工程体系。

这类量产案例正在消除行业过去对端到端的疑虑。

为什么“生态”突然这么重要？

过去大家说生态，更多是“营销概念”。今年开始，生态变成了纯工程问题。

因为要让辅助驾驶真正进入规模化，需要：成本可控的计算平台；标准化数据体系；高效的模型迭代工具链；多方共研的质量体系；全行业复用的经验库；单靠一家企业，已经不可能。

这次大会之所以被看成“分水岭”，就在于：产业链第一次在一个场合里公开表达了同一个态度：智能驾驶必须靠协同，而不是单点英雄主义。

从国际巨头到本土新势力，大家在谈的都是“如何一起降低门槛”。

从汽车到机器人，物理 AI 正在跨界融合

大会上另一个值得关注的方向是：物理 AI 正在从车，扩展到机器人。

从云鲸的扫地机器人，到 Insta360 的全景无人机，再到地瓜机器人平台的教育体系，机器人产业也开始复用智能驾驶的大量技术能力。

包括这次发布的具身智能模型 HoloMotion 和 HoloBrain，也能看到机器人逐步从“预设动作”走向“自主理解与决策”。

这意味着一个简单而深远的判断：车端的物理 AI 技术，会在未来十年成为跨行业基础设施。

行业正在经历“技术去神化”，回到可规模落地的现实路径

过去几年，辅助驾驶行业经历了太多争议：到底要不要做高阶？端到端靠不靠谱？激光雷达是不是必选项？成本降不降得下来？

2025 年开始，讨论的重心终于回到了“用户、成本、工程”三个最基本的出发点。

这次大会给出的方向：真正改变行业的，是规模化；真正决定规模化的，是工程体系；工程体系能否跑通，靠的是生态协作。

科技行业常说一句话：“真正的突破，不是某一家做得更强，而是整个行业因为协作获得效率跃迁。”在智能驾驶这个赛道上，这句话开始变得越来越真。