作者 / 張祥威

編輯 /王德芙

出品 / 汽車之心

智慧汽車時代，晶片廠商的歷史機遇。

4 月 19 日，地平線首席生態官徐健在上海車展上表示，智慧汽車這一顛覆式創新的發展新趨勢，將由智慧駕駛與車載智慧互動聯動所帶來的整車智慧驅動，不斷提升駕乘體驗，最終實現人機共駕。

這天，地平線的全場景整車智慧方案正式釋出，它包含兩套解決方案，分別是：

Horizon Matrix解決方案，主打自動駕駛。

Horizon Halo解決方案，主打車載智慧互動。

這兩套解決方案均已透過量產驗證。

其中，Horizon Matrix 提供了全系列自動駕駛解決方案，包括：

Horizon Matrix Mono 輔助駕駛解決方案

Horizon Matrix Polit 領航駕駛解決方案

Horizon Matrix FSD 全自動駕駛解決方案

可以理解為，地平線提供的是一整套 L1 到 L4 的自動駕駛解決方案，這套方案有 4 個特點：高性價比、高可靠性、算力利用率高和合作方式靈活。

1、地平線版 NOA 首次開放試駕

上海車展的第一天，地平線開放了公司首次 Pilot 領航駕駛的試乘活動。

在上海嘉定高架的一段道路上，汽車之心試乘了地平線自動駕駛功能體驗汽車，這輛車搭載了地平線的 Horizon Matrix Pilot 方案。

雖然這套方案屬於後裝工程樣車，但它的實際表現不遜於市面上已經量產的領航輔助駕駛功能。

Horizon Matrix Pilot，是基於地平線征程3的智慧駕駛解決方案，屬於 L2+ 級別。

它搭載的感知方案為6V5R，也就是 6 個攝像頭和 5 個毫米波雷達。

6 個攝像頭分別為：

1 個 800 萬畫素的前視攝像頭

1 個後視

4 個側視

攝像頭可以實現 360 度最遠達 250 米的感知覆蓋。

與特斯拉現有的 Autopilot 方案比較，地平線這個方案的不同點在於，採用了一個 800 萬畫素的前視攝像頭，而特斯拉採用了 3 顆前視攝像頭。

由於這個 800 萬畫素前視攝像頭具備120 度的水平視場角，所以可以實現更大範圍及更高精度的視覺感知。

據瞭解，地平線的這套方案集成了基於視覺的高精度定位演算法，可以在沒有高精度定位盒子的情況下，實現車道級的定位精度。

長安UNI-T

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未上市

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另外，地平線在方案中採用了高精地圖，而特斯拉的方案則只是使用了一些簡單的導航地圖以及 ADAS 地圖，並結合攝像頭進行感知融合。

我們的試駕車輛搭載了地平線征程 3晶片的Horizon Matrix Pilot 的領航輔助駕駛解決方案，該方案可以滿足被動散熱的設計，這意味著系統層面更高的可靠性，並且能完美的滿足燃油車型更加苛刻的散熱條件。

征程3的等效算力為5 TOPS，整體方案AI算力介於10 - 30TOPS 之間，同時該方案針對中國路況做了專門的訓練，透過資料挑選和演算法調優，在安全性和駕駛體驗方面對自動變道與超車、隧道通行、大麴率彎道通行、匝道匯入、匝道匯出、城區道路通行等複雜路況實現更好的支援。

試乘過程中，地平線這套系統的感知識別和車輛控制已經相當穩定。

整體感受是，地平線的自動變道超車的過程比較平順，變道前對周邊資訊的識別比較靈敏，甚至可以對突然加塞的車輛進行反應。

在進入大麴率彎道行駛時，車輛可以進行自動減速，會在進入匝道前平滑降速到 40 公里/小時，也就是匝道內行駛的最高限速。

地平線的工作人員透露，這套系統可以應對曲率半徑 70 米的彎道，這是因為前向攝像頭的 120 度視場角，可以實現對大麴率彎道的車道線的完整監測。

匯入、匯出匝道時，地平線也基本上可以順利完成任務。

不過，在一次出匝道匯入主幹道時，由於後方車輛逼近，系統自動退出了 Pilot 功能，只能人工接管一次。

再次啟動後，最終順利完成匯入主幹道。

試乘過程中，汽車之心還體驗了地平線的人機共駕方案，這是其對於自動駕駛的創新試驗。

所謂人機共駕，就是由駕駛員和自動駕駛系統共同完成操作。

地平線會在系統中設定觸發條件，我們當天體驗的場景為：

前方車輛大卡車行駛緩慢時，在判斷左側後方車輛距離符合變道條件後，系統會觸發自動超車功能，並詢問駕駛員是否進行自動變道，在得到駕駛員的確認指令，並判斷周邊環境可以自動變道後，系統會控制車輛進行自動變道和超車。

據地平線工程師透露，除了當天體驗的前方卡車場景外，地平線內部已經完成了近百個人機共駕場景功能的開發。

這種透過語音輸出指令與機器共同完成自動駕駛的互動方式，是目前比較新穎的自動駕駛互動模式。

2、地平線如何進行自動駕駛落地？

地平線開放 Matrix Pilot 試乘的背後，這家公司對於自動駕駛落地方案的思考更值得關注。

地平線定位Tier 2，其自動駕駛方案具備高性價比、算力利用率高、合作方式開放等特點。

高性價比體現在，自動駕駛系統的感測器相對簡單。

舉個例子，Pilot 採用了 6 個攝像頭、5 個毫米波雷達，這套方案中，除了攝像頭和毫米波雷達外，最重要是使用了地平線高能效的晶片。

地平線的晶片算力利用率很高，從而能充分將物理算力轉化為感知等關鍵自動駕駛技術的效能輸出。「由於晶片算力的高效，地平線的自動駕駛解決方案成本可以做到市面上的方案成本的一半。」

合作方式靈活指的是，地平線選擇了開放生態合作的模式。

實際上，Mobileye曾因為不夠開放，導致蔚來、理想等新造車公司放棄了與其合作，轉而與更加開放的英偉達進行合作。

那麼，地平線的開放合作到了什麼程度呢？

地平線副總裁兼智慧駕駛產品線總經理張玉峰表示，地平線除了提供高效能的汽車智慧晶片和後期支援服務外，還有選擇地將成熟的演算法參考設計，甚至量產級演算法開放給一些主機廠。

與此同時，因為地平線的晶片足夠開放，還可將開發工具和軟體能力開放出來，靈活支援主機廠打造具有差異化的汽車智慧應用。

靈活性指的是，地平線的合作方式比較多樣。據汽車之心瞭解，地平線對外有三種合作方式：

第一種，是類似英偉達，僅向客戶提供晶片硬體。

第二種，是根據客戶需要，向客戶提供包含晶片、演算法在內的完整解決方案。

第三種，是與客戶進行合作，由地平線提供晶片和工具鏈，協同客戶去開發、打磨感知演算法，打造完整解決方案。

除了自動駕駛，地平線還在智慧座艙領域打造了 Horizon Halo 車載智慧互動解決方案。

基於地平線征程 2 打造的 Horizon Halo 2，正以月度為頻次迭代演算法。

目前，Horizon Halo 2釋出了兒童模式和手勢控制，接下來還將推出老人模式、聲紋識別、多情緒識別等功能應用。

基於地平線征程3打造的智慧座艙解決方案，基於征程 3 提高 5 TOPS 的 AI 算力，多達 6 路攝像頭的接入能力，並支援更多的 MIC 接入，可支援對前排與後排、車內與車外、視覺與語音的全方位感知互動， Horizon Halo 3 的演算法模型現已有上百個演算法模型。

除了主流的自動駕駛功能，地平線還提出了人機共駕概念，是基於其擁有車外視覺感知、車內視覺感知、車內語音感知的三重能力，形成車內外聯動解決方案。

透過車內外聯動解決方案，可以讓系統主動告知或者詢問使用者自動駕駛下一步策略，進而使人建立更好的心理安全，更懂機器的決策與執行邏輯。同時還能建立人機互信，打造智慧化、人性化的駕乘體驗。

當然，人機共駕仍需要解決觸發條件定義、機器操作執行效率等問題，比如在車流量比較大時，語音輸出指令如何能夠被迅速響應，從而不會錯過操作時機等等。

3、敲開車企量產的大門

地平線的智慧座艙和自動駕駛方案並非懸在空中，而是已經進入量產交付階段。

截至目前，地平線已經發布了征程 2、征程3 晶片。

其中，基於征程 2，地平線開發了一系列智慧座艙技術。

目前，征程的產品方案已經搭載在了包括長安

UNI-T

（配置

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、長安 UNI-K、嵐圖

FREE

、江淮汽車思皓 QX、廣汽傳祺

GS4

（配置

|詢價）

Plus、上汽大通 MAXUS MIFA 概念車等車型。

總的來說，地平線的合作方已經包括奧迪、比亞迪、長安汽車、長城汽車、東風汽車、廣汽集團、紅旗、江汽集團、理想汽車、奇瑞汽車、上汽集團等主機廠，以及德賽西威、東軟睿馳、大陸集團、Freetech、佛吉亞、華陽、亞太、英博超算等 Tier 1。

根據地平線公佈的資料，其目前已實現量產和定點的自動駕駛車型達二十多個。

隨著大算力晶片產的釋出，地平線正在加快自動駕駛賽道佈局的節奏。

基於征程系列，地平線開發了 3 種自動駕駛解決方案。比如：

基於征程 2 可實現ADAS 輔助駕駛

基於征程 3，系統可以實現L2+ 和 Pilot 領航輔助駕駛功能

基於算力更高的征程 5，系統可以實現FSD 全自動駕駛功能

按照地平線的時間表，Pilot 3會在明年量產上車，征程 5晶片會在今年正式釋出，基於征程 5 的 FSD 明年年底量產，算力介於200-500 TOPS之間。

這套方案可支援 12 路攝像頭方案，可選用鐳射雷達，實現點到點無接管自動駕駛、城區泊車和自動喚車，全場景覆蓋的自動駕駛。

實際上，晶片供應商涉足自動駕駛並不新鮮，英偉達、Mobileye 均已佈局多年，但對於國產晶片供應商來說，地平線大步邁入自動駕駛，意味著國內汽車市場對於高級別自動駕駛的市場需求和技術條件均已經成熟。

地平線方面提到，希望其自動駕駛方案可以服務各個價位的車型。

接下來，除了已經官宣的的車型，還會有更多搭載征程系列晶片產品的車型亮相。

面對 Mobileye 和英偉達兩位重量級晶片選手，地平線的高性價比、算力利用率高和合作方式靈活等優勢，直接切中了自動駕駛行業的痛點。

隨著更多量產車型的亮相，地平線將進入自動駕駛競爭的核心戰場。

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