地平线生态野心可行否？

文 | 花生说科技

东汉末年许昌青梅亭，曹操以酒论英雄，实则亮明定天下的野心。

如今深圳南山国际会议中心，地平线摆下的两天盛会，恰是智驾界的当代青梅煮酒——可不只是单纯秀肌肉，而是宣告要做物理世界AI的话事人，定双赛道生态规则。

深圳南山寸土寸金，国际会议中心被承包两天，中汽协秘书长主旨发言、合资 / 自主车企副总裁扎堆，甚至机器人产业链巨头站台。

这场高规格活动，难免让人联想到GTC大会，也让地平线的野心尽显无遗。

英伟达做了一个好生意，它的壁垒是通用算力搭配CUDA生态。地平线的壁垒是本土化场景数据搭配分级开放模式。但前者靠高毛利芯片+生态服务费赚钱，地平线当前营收仍依赖芯片销售，未来生态服务费占比多少？这决定了它的盟主地位能否持续。

地平线机器人（9660.HK）是国内头部智能芯片与解决方案提供商，核心业务面向智能汽车、消费级机器人，主力产品为征程系列智能驾驶芯片、HSD全场景智驾方案及地瓜机器人计算平台。

与过去两年相比，地平线的叙事逻辑已有升级：彼时靠车型阵列证明芯片好用，背后是2023年仍依赖芯片销售，仍有业务结构单一的忧虑。

如今汽车与机器人同台、高频提生态，核心是2025年上半年解决方案业务同比增长250%、授权服务达7.38亿，从卖硬件到卖生态的转型有了财务支撑。

余凯半个多小时的演讲里，我听到了不下40次提到“生态”。这从不是供应链里埋头干活的 “打工人”会关心的话题，而是盟主的心迹流露。

以前地平线只卖“铲子”，现在直接给整套“盖房子方案”，连施工队都配齐，中小车企不用从头造轮子，就能快速拥有高阶智驾能力。

它推出的 HSD Together 模式，核心是分级开放：白盒授权开放算法和接口，方便车企做深度定制；黑盒授权直接给成品，降低车企成本。此外，地平线提出了HSD Together模式，提供配套、增值服务。

和华为ADS的“深度绑定车企”不同，地平线不强制硬件配套；相较于车企的自研闭环，HSD 对中小车企更友好，可以使得他们低成本入门，这是其模式核心差异。

地平线觉得，用了四年，这局攒成了，生态有雏形了。

地平线此前就和大陆集团成立智驾大陆、与大众合资CARIZON，这种绑定巨头的操作，既锁定了长期订单，又借Tier1的渠道触达全球车企，试图形成“芯片－算法－生态”的闭环。

在花生看来，地平线有点想当物理世界AI的话事人，不管是车还是机器人，都用它的技术基座。

在余凯口中，对于10万元级以下汽车来说，这套体系能够救他们于智能化不够的困境于水火。

这样来看，地平线在干的事儿就是技术突破+工程落地+生态分摊成本。这样的好处是，作为全套产业链的关键主导者，通过“越量产越聪明”的正向循环，让数据反哺算法迭代。

这正是地平线这场盛会的核心叙事逻辑。如上的故事make sense，那就办一场大会秀肌肉，让人相信自己的实力。逻辑自洽且效果显著，舆论好评如潮。

不过，一周过去了，伴随对地平线的观察，花生产生了四点疑惑：

一、低价智驾，安全会不会打折扣？造10万级车型的车企对成本的敏感度极高。要知道，智驾安全冗余直接关联传感器数量、算力储备，此前曾有低价车型为成本削减传感器的案例，这让市场对10万级城区NOA的安全底线天然存疑。

二、开放得越狠，越怕“教会徒弟饿死师傅”？HSD Together模式开放基座模型，甚至白盒授权，短期能快速扩大生态，但长期来看，核心技术会不会被复制模仿？内卷当道，车企内部竞争也十分凶狠，这种看似荒诞的事儿变得屡见不鲜。

三、采用同样方案的车企，如何避免彼此“撞脸”？众多伙伴都基于地平线的基座模型开发方案，未来不同品牌的智驾体验会不会趋同？

同车企肯定不甘心只做“组装厂”，不会轻易放弃自研，这会是地平线理想中的生态稳定性。

这不，比亚迪的天神之眼，通过地平线芯片搭配自研算法的混合模式，体现了他不会放弃算法自研；还有理想汽车自研智驾芯片M100已于今年一季度样片回片，迈过量产前的关键阶段。

四、两边作战，资源会不会被摊薄？

一边是智驾要驶入工程优化深水区，需要持续砸钱打磨算法；一边要抢机器人赛道的蛋糕。

地平线连年“增收不增利”，主要原因之一在于高额的研发投入。报告期内，地平线研发开支达到23亿元，较上年同期的14.2亿元增长62%。

在这一点上，花生听到了两派声音，有一派觉得研发投入太多了：有人觉得研发投入对盈利的转化速度不够快；有人觉得伴随机器人的成长，研发投入会越来越高，挤占盈利。

还有一派觉得研发投入太少：半年23亿，看似不少，但分摊到两条赛道后，每块都不算充裕，想两边同时保持领先，难度不小。

针对这四个问题，会后花生和地平线相关人士进行了多次、深入的沟通，得到了不少输入，篇幅有限，只针对如上四个问题，以地平线的答复为基础，融合花生自己的理解，尝试自问自答：

• 安全底线：地平线称可通过征程6M芯片软硬件协同满足国标，通过自研算法，能够把算力压榨到极限，从而实现高性价比产品的规模化普及；
• 技术保护：HSD Together只是模型接口的开放，车企可以基于地平线的基座模型做一些定制开发，然而底层基座模型的研发和训练仍然是地平线自身的核心竞争力。而且，智驾是个高度且高速迭代的技术产品，偷一时没多大用处，没有元技术不会持续更新，很快会过时；
• 体验趋同：地平线将智驾定义为新时代的自动挡，通过黑白盒分级授权给车企差异化空间，头部车企按需自研，中小车企可直接复用方案，给后者一个追赶头部企业的机会。
• 费用摊销：地平线认为，智驾和机器人两个场景技术可以复用，成本可以摊销；伴随自研智驾落地，后续从探索性研发转入工程阶段，投入会减少；在提升资金利用率的同时，仍会重资产研发，投入下一代芯片。

综上所述，如上的沟通依然更多建立在逻辑推演的框架下，这是个仁者见仁、智者见智的时刻，不同的倾向会给出不同的答案。

还有一些，则体现出了“生态盟主”在权责边界上的困扰：比如，安全顾虑的核心矛盾在下游。在汽车厂，在10 万级的汽车成本控制压力下，传感器冗余能否保障？在消费者中，低价位车型用户场景更复杂，安全意识参差不齐。

坦率说，安全是系统性的，全产业链的责任缺口，不合适一个企业去承担。只是，当一个企业成为生态领导者的时候，业内会对他有更多期待。

基于长时间的沟通，花生选择buy in 这个故事，一起等等看。

那么，地平线理想中的智驾落地到底还有多远？

“未来三年是苦日子，不会有新的理论突破，只能在现有系统上极致优化。”地平线副总裁兼首席架构师苏箐很坦诚，这位前华为智驾负责人坦言自己仍然倍感抑郁：HSD虽然量产，但离人类司机的水平还有差距，比如水坑避让、卡车会车博弈等细节，系统还在学习之中。他甚至透露，一次算法迭代的成本可能高达10亿，且成功率未知。

这种焦虑并非空穴来风。余凯说“AI的本质是逼近世界真相”，但物理世界的复杂远超数字世界。

就像我此前体验小马智行RoboTaxi时遇到的情况：车辆能应对主干道通勤，却无法驶入蛇口那一大片城中村，为了吃一口烧鹅，车辆把我停在村口的黄线边，让我穿过隔离带走了600米；刹车偶尔顿挫、因谨慎驾驶导致耗时增加，这些“长尾问题”，正是当前智驾技术难以回避的现实。

这也是今年9月，地平线增发时，花生最大的疑惑所在，上市一年，三轮融资。地平线难免陷入“刚上市就圈钱”“账上80亿还缺钱”“Robotaxi烧钱无底洞”的三连问。当时最大的疑惑是，这么大的资金规模，这么着急进入，会不会冒进了？时至今日，这一问题至今仍无标准答案。

从业务逻辑看，地平线的高投入与扩张，本质是生态样板未成熟前的被迫自研。在行业信任不足时，得亲自验证技术落地可行性，进而吸引车企与产业链跟进；同时，作为高研发依赖型企业，其频繁融资（上市一年增资三轮）也反映出对赛道窗口期的深深焦虑，需储备充足资金应对长周期研发。

这种无边界扩张也让产业界与投资人产生困惑：地平线的核心业务边界究竟在哪？高投入能否转化为持续竞争力？

对如上问题给出不同的答案的人，会做出不同的选择。还是那句话，花生决定，此刻不多说了，选择一起等等看。

“让少数人的尖端技术，成为多数人的日常。”这是余凯在演讲中反复强调的一句话，颇有领袖风范。恰如盗火者，把高端科技带入寻常百姓家，这确实切中了行业痛点与用户需求。

美好的愿景，还得跨过前面说的那些鸿沟。

伴随企业发展，后发优势变少了，在无人区的探索上变多了。这条道路上，地平线既要平衡开放与保护，又要兼顾成本与安全，还要应对巨头竞争与生态隐忧，前路看似光明，还得步步为营。