地平线副总裁泼冷水：自动驾驶的“苦日子”和“真未来”

地平线副总裁泼冷水：自动驾驶的“苦日子”和“真未来”

最近在2025地平线技术生态大会上，地平线副总裁兼首席架构师苏箐的一席话，给火热的自动驾驶行业泼了一盆“理性的冷水”。他直言，未来三年行业将进入“极致优化期”，大家“别太嗨，又进入苦日子的阶段了”。这番话背后，是一个技术老兵对行业现状的深刻洞察和对未来的审慎判断。

苏箐毫不避讳地指出，自动驾驶是“智力、体力与肉体的双重压榨”。外行人可能觉得，人一年就能学会开车，机器能有多难？但核心痛点在于，现实世界不会给机器划“考试范围”（ODD），它必须处理所有极端、奇葩的场景，无处可逃。更根本的矛盾在于人类与机器能力的“正交”：对人类来说与生俱来的感知和决策能力，如判断一个水坑要不要绕，对机器却难如登天。

在2024年之前，整个行业其实只完成了“一半的革命”。深度学习技术只重构了“感知”部分，让车能“看”懂周围。而“看”懂之后该怎么走（规控），却仍依赖工程师预设的繁多规则。这种“数据驱动”加“规则驱动”的混合模式，就像用最新引擎却套着老旧变速箱，系统能力上限很低，行为僵硬，离“像人一样开车”差距甚远。

苏箐将特斯拉FSD V12版本的出现，视为行业的关键分水岭。它的核心价值不在于是否“天下第一”，而在于它用实践成功验证了“端到端”全数据驱动这条技术路径的可行性。这好比在原子弹研发初期，第一次核裂变实验成功，其伟大意义在于证明了“原子弹能被造出来”这个根本可能性，而不在于当量大小。

“端到端”意味着从感知到决策控制，全部交由一个庞大的神经网络通过学习海量人类驾驶数据来完成。它革掉了传统规控规则的命，让系统有可能真正表现出接近人类的驾驶逻辑和流畅性。这给一度陷入瓶颈的行业点亮了最关键的灯塔。

未来三年：为何是“苦日子”和“极致优化”？

既然范式已经打通，是否意味着爆发式创新即将来临？苏箐给出了否定的判断，这盆“冷水”由此而来。

他认为，未来三到五年，行业将进入“极致优化期”，而非新的理论突破期。原因有二：首先，当前以深度学习为核心的AI技术，在一些领域（如大语言模型）已隐约触及 Scaling Law 的天花板。其次，物理世界的技术突破遵循“理论突破应用突破”的长周期规律，下一次基础理论的革新信号尚未出现，即便出现，转化为应用也还需漫长时日。

因此，接下来将是工程师们的“苦日子”：在已被验证的“端到端”范式内，进行漫长、枯燥却至关重要的“极致优化”。这包括：

疯狂堆算力与扩模型：遵循计算机工业的本质，持续提升芯片算力和模型容量，为更智能的系统提供基础燃料。

填坑无数的工程打磨：处理海量的长尾难题（Corner Case），如夜间施工、暴雨天气、罕见交通参与者的行为预测等，让系统从“可用”到“好用”再到“可靠”。

推动L2普及与L4落地：一方面，让城市领航辅助驾驶（Urban L2）像“自动挡”一样，从高端车快速普及到10万级国民车型，体验趋同。另一方面，利用新范式极强的泛化能力，用同一套方法论打通L2与L4（高度自动驾驶），大幅降低L4的部署成本。

苏箐的冷静判断，恰恰与地平线CEO余凯“将最好用的智驾杀入10万级国民车”的激昂宣言形成了理性与野心的统一。他们的路线图很清晰：在“端到端”新范式带来的技术红利期内，通过开放的合作模式（如HSD Together），快速将已验证的高阶智驾能力“白菜化”，普惠大众市场。同时，在统一的架构下重投L4研发，用乘用车量产数据反哺，攀登全自动驾驶的高峰。

苏箐的“冷水”，泼掉的是行业对短期再次出现颠覆性理论突破的幻想，呼唤的是对工程化、商业化艰巨性的敬畏。自动驾驶正从一个追逐炫酷概念的“青春期”，步入一个需要扎实优化、降低成本、大规模交付价值的“成年期”。

这个“苦日子”，其实是任何一项伟大技术走向成熟必然经历的“深蹲期”。对于消费者而言，这或许意味着，我们即将用更合理的价格，买到体验真正质变的智能汽车。而这，正是所有“苦日子”的价值所在。