地平线HSD V2.0发布 世界模型×强化学习重构端到端上限

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网易汽车6月29日报道 地平线正式发布全场景辅助驾驶系统HSD V2.0版本。作为HSD自发布以来规模最大的一次OTA升级，新版本宣称基于"世界模型+端到端强化学习"双引擎驱动架构进行底层迭代，涵盖模型、体验、行车、泊车、安全及SR（场景渲染）六大维度进化，新增18项功能、优化25项体验，主打"任意点到点，全维防碰撞"能力定位。

首批搭载HSD V2.0的车型为奇瑞iCAR V27，将于6月30日起分批次向用户推送OTA升级，其余合作车型的推送计划以各车企官方公告为准。

此次HSD V2.0的升级并非功能的简单叠加，而是基于世界模型+端到端强化学习的模型升级，对智驾体验、行泊能力、全维避险、交互个性化的全维提升，实现底层驾驶能力的全方位跃升。

具体而言，在智驾体验层面，车辆在驾驶博弈中收放自如，带给用户平顺无感的乘坐感受，同时行泊指标全面提升。其中，行车能力上，HSD V2.0打通了点到点智驾全流程能力，兼顾日常高频通勤，也经得起复杂路况的考验。泊车方面，系统做到了“有空就能泊”，应对各类复杂车位时更加游刃有余，避障能力同步增强。安全维度上，HSD V2.0构建了全目标、全方向、全时速、全天候、全场景的主动避险能力，安全防线大幅拓宽。此外，本次升级还为车机带来了AI随心定制专属驾驶SR皮肤，让智驾视觉体验焕然一新。

更深层次来看，作为端到端的中国标杆，地平线HSD始终致力于采用—个端到端模型实现全场景通行能力。V2.0版本通过工具链持续提升征程6P芯片的计算效率，进一步深化了世界模型+端到端强化学习的双引擎驱动架构，进而带来高一致性、高拟人性、高泛化性的全场景体验。

并且，依托端到端AEB风险网络模型架构升级，HSD V2.0在主动安全领域的提升同样显著。V2.0将原本服务于NOA领航辅助的Occupancy Network (OCC) 网络，全面延伸至AEB（自动紧急制动）、AES（自动紧急转向）、AMAP（加速踏板防误踩）等主动安全场景，共享统一底座模型，并结合高精度合成场景数据持续增强长尾场景训练，不断提升模型泛化能力。这使得主动安全系统不再依赖传统的“白名单”识别逻辑，能够更妥善应对各类异形障碍物场景，风险感知与决策能力得到根本性增强。

随着高阶辅助驾驶技术演进，行业对于“端到端”架构的探索正逐步深入。地平线将HSD V2.0的推出定义为端到端技术的“二次进化”。区别于早期端到端方案主要解决传统模块化架构信息传递损耗的问题，HSD V2.0尝试引入世界模型（World Model）与端到端强化学习，旨在提升系统对复杂交通环境的逻辑推理与动态预判能力。官方称，这一架构升级有助于模型加强对物理空间、动态行为及潜在风险的综合认知，推动智驾系统从“感知-决策”的被动响应模式，让智驾从“被动响应场景”升级为“主动预判世界”。

业内观点认为，端到端技术的竞争焦点正在发生转移。上半场是架构革新的从0到1的落地能力，下半场则是对端到端范式认知理解深度，迭代效率，和大规模工程化落地能力的考验，持续进化能力已然成为端到端高阶智驾的核心壁垒。

据介绍，地平线HSD V2.0构建了一套基于物理世界基座模型的迭代机制。该机制以真实路测中的人类驾驶数据为基础，结合世界模型生成的高精度合成数据（尤其是长尾场景数据）进行强化学习训练。理论上，这种“数据闭环”有助于系统具备类似智能体的自主学习能力，促进行车、泊车及主动安全等功能的一体化协同发展。

相较于行业内常见的分功能模块迭代策略，地平线方面强调HSD V2.0的核心思路在于打造一个可扩展、自适应的统一技术底座。通过世界模型的时空建模能力，期望逐步缩小机器驾驶与人类驾驶在行为逻辑上的差异，为L2++级辅助驾驶系统的持续优化提供技术路径。

HSD系统的市场渗透率与用户活跃度数据，为其技术落地表现提供了量化参考。据地平线披露，在其提供HSD作为选装配置的车型中，用户选装率达到77%；系统累计行驶里程中，由HSD主导的智驾里程占比接近50%。其中，搭载基于HSD打造的“猎鹰（参数丨图片）700”方案的iCAR V27车型，智驾功能开启率高达85.14%。

在系统响应性能方面，地平线称HSD凭借软硬件协同优化，其从环境感知到执行控制的端到端时延较行业对标产品缩短34%。这一指标直接影响车辆在复杂场景下的反应速度，也是衡量智驾系统性能上限的关键参数之一。

上述能力的构建，依托于地平线长期的研发投入。官方资料显示，该公司成立十一年来，近三年在CVPR、ICCV、ECCV等计算机视觉领域国际顶会发表论文50余篇，相关学术引用量超过10万次，全球专利申请总量逾2000件。目前，地平线设有通用AI、具身智能、智能体及声学四大实验室，支撑其底层技术研发。

行业分析指出，端到端架构的应用改变了传统智驾依赖人工编写规则的逻辑，转由数据驱动模型训练，理论上提升了系统的上限与泛化能力。地平线方面表示，未来将继续依托现有的技术研发体系，不断迭代，持续交付高安全、高性能的智驾解决方案。