对话地平线吕鹏：智驾行业已进入淘汰赛尾声，L3商用需一步一个脚印

车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ 颐圣
编辑 ｜ 志豪

车东西10月26日消息，日前，地平线副总裁吕鹏在中国汽车工程学会年会期间接受了包括车东西在内的多家媒体群访，围绕智能驾驶行业的激烈竞争、技术路线、安全理念及市场格局等热点问题分享了深入见解。

吕鹏指出，智能驾驶行业正处在AI带来的重塑过程中，同时也面临“内卷”。

他强调，地平线致力于做“外卷型企业”，将竞争焦点从价格转向用户体验、品质和技术边界，避免行业陷入“劣币驱逐良币”的恶性循环。他判断，智驾行业已进入淘汰赛尾声，未来3到5年，市场格局将高度收敛。

▲地平线副总裁吕鹏

在技术路线方面，吕鹏表示地平线坚定选择从L2走向L4的“渐进式”演进路线，认为这相比传统的Robotaxi模式更能平衡性能提升与区域扩展。

他重点谈及“端到端”技术，称其是实现驾驶“直觉系统”的关键，并认为目前行业内真正实现者凤毛麟角。对于行业关注的L3，他认为有意义的L3必须建立在特定区域（ODD）内具备L4级别能力的基础之上，而非通过限制功能来实现。

在安全与数据层面，吕鹏强调安全是产品开发的第一要义，不仅包括“物理安全”，也包括“心理安全”。

吕鹏将地平线的核心优势归纳为AI基因、千万级的量产经验以及“软硬结合”带来的研发效率 ，并重申地平线视汽车为第一个大规模商业化的机器人。

以下是本次采访的实录，车东西在不改变原意的基础上进行摘编：

一、战略重点是产品技术 坚定端到端路线

在回应车东西有关“三年脱手、五年脱眼”战略布局的提问时，吕鹏指出重中之重是产品技术，必须实现“物理安全”和“心理安全”的双重攻坚，并使系统能力高度“类人”乃至超人。

地平线的做法是技术驱动的Scale Up与Scale Out并进，一方面通过迭代以端到端为核心的大模型提升系统上限，使其具备“老司机”般的推理泛化能力以应对长尾场景；

另一方面拓展ODD以确保系统在更广泛条件下运行，并利用大规模量产形成“数据飞wheel”反哺L4的成熟。

要达到“脱眼”水平，系统性能需在当前基础上提升“两个数量级”（100倍），而算力终局他推测在4000-5000T是合理水平，接近人脑。

在技术路线选择上，吕鹏明确表示地平线更接近特斯拉的渐进式路线（L2走向L4），而非Waymo的路线。

他用“爬珠峰可以从南坡走也可以从北坡走”作比，Waymo虽然在特定区域性能好，但“很难扩展出其他区域”，而特斯拉的路线能同时实现“性能提升”和“区域扩展”，迭代速度快，因此地平线坚定选择此路线，并将规模化量产经验赋能给Robotaxi运营商。

他预言，随着技术成熟，真正的市场在乘用车，汽车将成为个性化的“第三空间”，降低人们对共享打车的依赖。

▲地平线的部分客户清单

对于技术的核心，吕鹏直言，目前行业偏“营销驱动”，都讲“端到端”，但真正做到的“凤毛麟角”，大多数是两段式或加规则的，通过观察“方向盘是否频繁乱晃”即可判断真伪。他强调端到端之所以重要，是因为它复刻了人类驾驶时占95%的“直觉系统”（一个快速的直觉模型），这是驾驶的基座能力，好比“会开车的不认字的人”一定比“不会开车的博士”开得好。

只有在这个“直觉系统”扎实打通后，才能去解决剩下5%的认知推理问题，这也是特斯拉的真正强项。

在用户安全教育层面，吕鹏重申了“物理安全”和“心理安全”并重，智驾系统的“类人性”和“丝滑度”至关重要，因为“诡异”的驾驶动作会吓到驾驶员和周边车辆。

他呼吁行业要“大度”，正视技术并非完美无缺，杜绝“过度的夸张、过度的宣传”，因为这会带来更严重的交通事故他。

二、打破行业内卷 智驾行业进入淘汰赛尾声

在回应地平线如何在安全可靠的量产方面积累经验时，吕鹏强调安全是第一要义，并将其分解为芯片硬件和软件两个维度。

他说，地平线通过从征程2到征程6的迭代，已积累了深厚的车规级经验，并通过了ISO 26262、21434、21448、8800及ASPICE等一系列国际权威认证，其独创的“全域安全开发体系”更是实现了多项国际标准的立体化融合。

▲地平线征程系列主要产品

面对行业“反内卷”的问题，吕鹏认为，行业正处在AI重塑期，关键在于实现高质量发展，必须从营销驱动转向产品力驱动，真正好的智驾产品应如“自动挡”般丝滑且“无聊”。

地平线要做“外卷型”企业，卷用户体验、品质和边界，而非陷入低价竞争，他强调在性能质量、成本和迭代速度中需做取舍，避免“劣币驱逐良币”。

谈及智驾企业扎堆港股的现象，吕鹏将其归因于香港资本市场流动性的提升以及资本对智能化赛道巨大潜力的认可，他认为企业需要“弹药储备”以应对通往L4/L5的漫长坡道，并明确表示这不是泡沫，因为智能驾驶是一个已有“真金白银”市场需求和确定性规模的领域，不同于尚待验证的机器人市场。

在探讨智能驾驶出海时，他指出了三大关键点：必须满足各区域市场的合规性要求，要认识到海外消费者对智能化的需求相比中国有3-5年的时间差，并且要追求高质量出海以建立长期品牌口碑，他还列举了地平线已助力7家中国车企超25款车型出海、获得日本企业定点以及与大众、博世等国际巨头合作的实例。

对于“2026年格局将定，只剩两三家”的说法，吕鹏表示认同智驾行业已进入“尾声的淘汰赛”，因其对人才、资金和商业闭环的要求极高，新玩家已难有机会；他预测，尤其是在L4、L5级别实现后，市场将极度收敛，这个过程可能需要三到五年，届时决胜的关键将是产品力而非价格。

在回应关于布局具身智能作为“第二曲线”的问题时，吕鹏澄清了地平线的核心逻辑，即“车也是机器人”，公司90%以上的精力仍聚焦于汽车这一机器人“第一个要打穿”的大规模商业化场景，其在汽车领域积累的能力和芯片平台（如地瓜机器人）可以水到渠成地为未来布局。

三、阐述四大维度核心优势 L3商用需一步一个脚印

在阐述地平线的核心优势时，吕鹏将其归纳为四大维度。

首先是深厚的“AI基因”，创始团队背景使其在内部能孕育出色的AI产品；

其次是“工程产品化”，即过去交付超千万辆车所沉淀下的文化、流程和体系经验；

第三，也是最关键的，是“软硬结合”，他举例指出，传统模式下芯片流片到软件可用需近一年，而地平线凭借软硬协同，在芯片设计时即有算法原型，芯片返回后“若干个小时”即可上车运行，实现了“小时级别对年级别”的速度优势，这种Know-how使芯片对生态伙伴极具吸引力，避免其充当“小白鼠”；

第四则是AI范式下的重资本投入。他指出，这些优势共同打造了其真正一段式端到端的HSD系统，能实现毫秒级响应和“智能涌现”。

针对数据是否为瓶颈的问题，吕鹏提出了一个“反共识”观点：现阶段数据并非最重要，模型架构的突破更为根本，许多企业未实现端到端，根源即在于此。

他更强调“高质量数据”，直言“99%的用户数据是不值得学习的”，并用“80%的司机都觉得自己开得比一般人好”来比喻，指出只有少数优质司机的数据才关键，而对于稀疏的长尾问题，则需借助世界模型仿真来生成数据。

谈及行业架构何时完善，吕鹏认为这取决于公司是否具备“AI基因”以吸引顶级人才，并强调这是一场“长跑”，最终跑者不会很多。

对于2028年实现L3的观点，他给出了地平线的核心定义：L3必须建立在L4级别的能力之上，即在清晰的ODD（如北京四环）内具备L4能力，区域外则是L2+。

“能力不足靠限制来补”的L3逻辑消费者不买账，真正的L3需达到十万甚至百万公里的无接管水平以实现责任转移，而2028年这个节点，是基于目前性能若能每年提升10倍，届时或可达到验证L3所需的公里数。

地平线希望产业“一步一步做扎实”，让消费者获得真实的产品收益而非宣传。