智驾天梯榜年度黑马解析：地平线凭什么实现超越？

来源：第一电动网

作者｜李艳娇

在1月31日的2025智驾天梯榜年度盛典上，地平线一举斩获“天梯榜年度黑马”大奖。

仅参与1次智驾大赛、2轮测试的地平线，何以摘得这一重磅殊荣？为客观评判其智驾技术实力，本文将从场景、效率、安全、总得分四大核心维度展开解析。

值得注意的是，智驾天梯榜四大年度榜单的评选，设有 “累计测试满6次且累计上榜满6次” 的准入门槛，地平线因未达标准暂未纳入排名。而若打破这一限制将其计入榜单，整体排名格局将发生何种变动？地平线又将跻身怎样的位次？

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场景：超越季军小鹏，逼近亚军理想

场景维度的比拼中，特斯拉以满分30分的亮眼表现展现出顶尖的场景泛化能力，毫无悬念摘得2025年度场景榜总冠军；理想凭借28.68的平均分斩获亚军，小鹏（激光雷达版本）则以27.88分位列季军。

地平线在该维度的表现同样亮眼，其温州站场景得分达28.33分——其中搭载HSD 1.0版本的星途ET5在温州站大赛中实现零失分，仅第一电动去年9月26日对大众ID.4的测试中被扣5分。

若将地平线纳入场景榜总排名，其分数将超越小鹏（激光雷达版本），跻身年度场景榜第三名，硬核实力不容小觑。

安全：超越小米，距离冠军华为还有差距

华为乾坤智驾以45.5分的平均分斩获2025年度安全榜第一，Momenta、理想分别以42.90分、41.1分的平均得分获得第二和第三名。

地平线在2026年1月获得38.33分，主要失分点是星途ET5在温州大赛中出现了三次避让行为，扣了15分；同时在去年9月26日的媒体测试中，大众ID.4出现了2次避让行为，扣了10分。

若将地平线纳入场景榜总排名，其分数已经超过小米，位居安全榜第7，整体安全行为表现处于中等水平，与冠军华为还有较大差距。

效率：超越华为，实力凸显

智驾天梯榜2025年度效率榜中，华为乾坤智驾以23.95分拿到效率榜榜首，小鹏以23分位居第二，Momenta平均得分22.93分，位居第三。

地平线在温州站赛事中，效率单项被扣 4分；回溯2025年9月北京路线的2次智驾评测，其曾交出1次效率零扣分、1次仅扣2分的亮眼答卷。综合这3次测试数据来看，地平线的效率表现已跻身优秀梯队，当前以不足3次的有效成绩取得28分的效率均分，已超越华为。

不过，该成绩的含金量仍需时间检验，其效率实力是否名副其实，有待后续赛事的进一步验证。

总得分：98.26分超越华为，黑马实至名归

华为智驾乾坤以96.10分夺得智驾天梯榜总榜冠军，Momenta、理想分别以96分和95.27分获得亚军和季军。

未列入榜单的地平线成绩达到了98.26分，这个成绩已经超越冠军华为。虽然仅有2026年1月的成绩（基于3次测试数据），但凭借HSD一段式端到端地平线首次上榜便超越华为，智驾天梯榜年度黑马实至名归。

地平线HSD一段式端到端强在哪里？

地平线智能驾驶资深产品总监刘文尧在“智驾大赛天梯榜2025年度论坛”上，发表演讲时总结了HSD一段式端到端的优点。

刘文尧认为，地平线HSD一段式端到端架构，相比行业主流的混合式架构（两段式端到端/横纵向分离设计），核心优势集中在控车体验、系统性能、场景适配、用户信任四大维度，而这些优势的核心来源，是其“传感器输入→单一模型→直接输出横纵向融合控车轨迹”的极简架构设计。

系统性能更优：从根源解决时延与信息损耗问题

该架构摒弃了混合架构中感知后处理、横纵向模型拼接、轨迹优化等冗余模块，通过单一模型完成从感知到控车的全链路处理，大幅降低系统时延，确保系统响应速度，可高效适配城区复杂路况的突发场景应对，为辅助驾驶的流畅体验奠定基础。

同时，其无需人工规则介入，避免了混合架构中模块间依赖人工规则交互导致的关键路况信息丢失问题，让数据在模型内全链路流转、保留完整路况信息，助力模型做出更精准的决策。

控车体验更拟人：彻底解决横纵向“打架”问题

不同于混合架构横纵向分离的设计，HSD架构实现横纵向融合控制，如同人类“一个大脑同时控制手和脚”，消除横纵向控制的割裂感，避免复杂场景下出现控制冲突，显著提升控车丝滑度。

加之模型直接输出融合控车轨迹，可精准调控方向盘摆动幅度、油门/刹车踩放力度，操作更细腻柔和，摆脱机械生硬的控车感受，无限接近人类老司机的驾驶水准。

场景适配能力更强：泛化性与通用驾驶能力双提升

相较于混合架构“新增场景需开发新模块”的局限，HSD一段式端到端依托数据驱动的模型迭代，可自主学习适配各类未见过的随机场景，无需受限于预设规则和场景库，在城区无保护左转、人车混行等复杂路况下的适配能力更突出。

极简架构还为漫游自主寻路模式提供技术支撑，即便在无需导航信息、无明显车道线的非结构化道路（如林间小道、乡村道路），也能实现自主行驶，且漫游模式与导航模式（NLA）通行能力基本一致，实现全场景连续驾驶、无功能降级。

用户体验更友好：建立核心的使用信任感

模型通过学习海量人类驾驶数据，具备主动风险预判能力，可提前规避高风险驾驶场景（如远离大型车、提前减速避让横穿行人），贴合用户对安全驾驶的核心预期，而非单纯被动应对突发情况。

此外，拟人化控车让用户的驾驶预期与车辆实际操作高度匹配，有效降低使用过程中的焦虑与恐慌感，帮助用户逐步建立对智驾系统的信任感，提升长期使用意愿。

地平线虽然目前仅有温州站一站赛事成绩，但在场景适配、通行效率维度的表现已十分亮眼，甚至在效率分项与总榜排名上反超了赛事冠军华为乾崑智驾。

从温州站智驾大赛的细节来看，搭载地平线HSD的星途ET5在NOA场景适配环节实现零扣分，展现出端到端架构对复杂路况的适配潜力；但在NOA安全维度出现3次避让决策问题引发人工接管，还存在2次走错车道的违章行为，NOA效率维度也因2次变道失败导致接管，这直接暴露地平线HSD在交通规则精细化识别、合规执行层面的明显短板，也是其2026年技术迭代亟需攻克的核心课题。

无论如何，随着地平线HSD一段式端到端方案迈入大规模量产上车阶段，地平线与华为的智驾较量，将从单一赛事的技术比拼，升级为全栈技术路线、规模化落地能力、生态布局广度的全方位对决，更将成为2026年中国智驾行业从L2+向L3跨越关键期。