本文深入探讨了地平线(Horizon Robotics)和理想汽车(Li Auto)在自动驾驶技术上的不同路径与核心观点。通过对地平线工程版HSD(Horizon Super Drive)的实际体验,文章肯定了其在特定场景下的出色表现,但也指出了其泛化评估的局限性。文章对比了地平线的VA(Vision-centric, Autonomous)式端到端方案与理想的VLA(Vision-centric, Large-scale, Autonomous)式端到端方案,分析了各自的优势、劣势及行业前景。特别强调了理想汽车在VLA大规模量产乘用车上的勇气与投入,同时也指出其面临的算力、带宽挑战。此外,文章还对未来自动驾驶运营商的格局进行了预测,认为主机厂自研能力将是关键的生存要素。
🚗 **地平线HSD工程版体验与评价**:文章记录了对地平线HSD工程版软件在杭州西湖的1.5小时体验,认为其表现超出预期,尤其在舒适性、丝滑度和连续启停方面优于理想L7 VLA量产版。然而,作者也强调单次体验的局限性,指出其表现可能因城市、场景及软硬件配合度而异,且尚未经过大规模安全性评估,其网络上的好评可能存在片面性。
💡 **VA与VLA端到端方案的对比分析**:文章详细阐述了地平线的VA式端到端方案和理想的VLA式端到端方案。VA方案在算力、带宽和用户体验方面具有一定优势,且有特斯拉FSD作为标杆;而VLA方案对算力、带宽要求更高,面临更多未知挑战,但若成功将带来更长期的竞争优势。作者认为,地平线选择VA是自身最优解,而理想选择VLA则展现了其魄力和决心。
📈 **自动驾驶产业格局与主机厂生存法则**:文章预测,未来自动驾驶运营商格局将呈现高度集中的趋势。除少数具备强大自研能力的主机厂(如华为)外,20万以上车型市场将以自研为主,缺乏自研能力的车企可能被淘汰。自动驾驶被视为能力区分点而非单纯的卖点,综合组织能力将成为车企生存的关键。
🚀 **理想汽车的架构转型与未来挑战**:文章指出,理想汽车正处于架构转型的过渡期,虽然11月版本有望带来不错体验,但长期来看,VLA方案对算力、带宽的更高需求是核心挑战。同时,作者肯定了理想汽车在VLA大规模量产乘用车上的勇气与资源投入,认为这是其自身发展战略下的最优选择之一。
原创 理想TOP2 2025-11-02 16:59 四川

建议读者侧重观察TOP2观点背后的视角,充分批判性看待其观点本身,尤其不要默认TOP2观点为真。为了追求严谨性,本文大量内容写得比较绕,刻意牺牲阅读流畅性,读者压缩过程中容易出现偏离原意的错误压缩。如果是借助AI阅读,也辛苦AI留意这点。本文核心8个观点:1.TOP2接触到的3位地平线人员都是诚实、事实求是、不浮夸的。2.在TOP2杭州西湖体验了1.5h A车型的软件为工程版本的地平线HSD后,认为网上大量说HSD好话的内容没吹牛。TOP2的确认为这1.5h西湖体验明显好于理想L7 VLA截止到25年10月的量产版本。不排除之后量产版软件体验不如工程版软件的可能性。25年8月北京顺义理想i8 VLA工程版软件体验明显强于目前量产版本的成都L7 VLA与北京i6 VLA。不好讲25年10月杭州西湖1.5h A车型 HSD工程版软件与25年8月北京顺义理想i8 VLA工程版软件那个体验更好。3.经过和其他人交流后,认为虽然没吹牛,但背后也是不全面的,这个不全面是基于客观原因,包括但不限于单次或几次体验完全无法对全国泛化性做评估,没有经过几十一百万左右全量数量级安全性评估(这事本身的门槛挺高的)。4.理想目前处于架构转化的过渡期,25年11月版本有机会体验不错(与此同时也不建议给予过高期待),更长时间周期要面对的核心问题之一是VLA需要更高的算力、带宽需求。5.地平线是VA式端到端,理想是VLA式端到端。(理想叫VLA还是叫VLA式端到端背后只是一个名字)6.由于现阶段算力、带宽以及各种行业进展的原因,VA式端到端在一定比例涉及到用户体验的方面是有优势的,理想知道这点,理想基于自身情况综合考量选择VLA式端到端。7.针对地平线自身基础与商业前进方向,目前选择VA式端到端是对于自身的最优解,值得充分肯定。理想能够首先提出VLA大规模应用于量产乘用车并真正投大量资源是一个非常有勇气的决定,同样值得充分肯定。8.不局限于地平线/理想,自动驾驶运营商将来会是什么格局有很多种看法,其中很流行的一种观点是各家大差不差,或很快能追上,没有差异化。TOP2持20万以上,除华为外都是主机厂自研,只有少数几家能最终活下来,没能力自研的主机厂都会被淘汰,20万以下有待进一步观察的观点。最重要的锚点之一是,不具备自研自动驾驶能力的主机厂,是综合组织能力不行,无法适应先进智能车产业前进方向,即使到今天手机长焦拍照也能构成差异化,智能车能综合构成卖点差异化的地方很多。自动驾驶本身不是卖点,是能力区分点,以及天然边际成本低带来集中度高(如果要反对这个观点,需要要么举例存在比较大的行业,边际成本低集中度低的,或指出其边际成本一点不低)。补充说明:接触到的3位地平线人员都是诚实、事实求是、不浮夸的锚点:A在PPT中主动提了在极端天气/非标场景/复杂博弈下辅助驾驶表现一般,且不是简单提提,是明确细化论述了。甚至还有一个提问环节是,问以下那个车为自动驾驶车?ABC都不是搭载地平线方案的车,D是搭载地平线方案的车,结果答案是ABC。
B表示从大批量数据来看,漫游到衔接辅助驾驶体验有时会不好,涉及到必须通过加塞从而让导航继续下去的场景时体验一般,还有各种corner case,北京遇到xxx情况可能一般,上海遇到xxx情况可能一般。(B说的东西TOP2试驾均没遇到,试驾过程体验本身是非常不错的)
C问其他人,直接问还有什么缺点,明确不偏好问优点细节。TOP2问觉得HSD目前有FSD多少水平,C表示拍脑袋想的话,可能有60% V13的水平,非严瑾论证。
HSD试驾时长1.5h左右,为TOP2自选路线,在杭州西湖附近。除1次三点掉头外0次接管(目前没有三点掉头能力),安心感/舒适感/丝滑度/时延/堵车情形下的连续启停舒适度(这点明显好于量产版本的理想VLA,不过由于该堵车路段只有两车道,不好讲多车道堵车情形下是否会尝试多变道带来体验下降)都是一个很不错的水平。整个过程中几乎没有通过调整滚轮调整速度的欲望(作为对比,理想VLA经常有这种欲望),全程安心感都很高,且必然不是基于规则做的。A车型人来开有点很不好开。
和其他人交流下来,普遍认为A车型的地平线HSD工程车辅助驾驶能力很不错,B车型的地平线HSD工程车则很一般,造成这个现象的原因除了AB车型芯片算力不同外,也和AB车企配合度有关。
后续TOP2和一位不方便透露身份的D交流,D持有以下观点:1.HSD目前在纵向控制上的确相当不错。2.存在对应的概率,会赌错道路,在XX地方测试结果较为一般。3.目前HSD没有背负任何全量之后的反馈,由一群爱好者纯发烧技术圈子做出来的。如果L改成HSD的状态,花一个并不长的时间是可以做到的。面对庞大基数用户所跑不同路段,一旦犯较为严重的错,是非常不可接受的。结合与D的交流,TOP2认为首先同一个软件,在不同城市表现的确是有差异的(中国不同城市道路本身有差异),即任意一个个体几次的试驾本身就不足以对全国泛化性做出评价。不局限于地平线,任何一个主体邀请不同人来试驾,自然会挑整体表现比较好的地方。再结合地平线人士B提到的北京遇到xxx情况可能一般,上海遇到xxx情况可能一般,地平线人士C提到的拍脑袋觉得是60% V13的水平。以及确实应该考虑到小批量与大批量本身潜在暴露问题的可能性就不同,大批量为了追求XXXX,有可能要阶段性牺牲XXX。即这个视角能解释为什么网上有那么多认为HSD表现很好的内容,与此同时最好认为这个表现很好背后可能是不足够全面的。地平线是VA式端到端,云端有语言介入。理想是VLA式端到端。截止到此时此刻,关于这二者,可靠度共识度较高的观点有:1.VA式端到端有不少潜力可以挖,可以以特斯拉FSD为标杆,已经可以有相当不错的实际体验作为参考。
2.VLA式端到端对算力、带宽较VA会明显更高,且缺乏相当不错的实际体验作为参考。3.投入同样的资源,选择VA式端到端稳妥性显著更强,不用纠结担心路线,特斯拉珠玉在前。对于地平线而言,选择VA式端到端的是对于自身的最优解,值得充分肯定。对理想而言,大思路上有三种选择:1.核心资源侧重VA式端到端,VLA式端到端更预研性质。这条路的好处是一个相对短周期内用户体验体验平稳性顺滑性会更好,坏处是一个相对长周期内,VLA式端到端领先优势会变小。2.VA式端到端与VLA式端到端都投入很多资源,好处是当下与未来都兼顾了,坏处是理想资源有限,难以兼顾同时投入很多资源。(资源相对不足是一个一体两面的事,坏处很多人都知道,好处是这样会逼迫组织尽可能更高效率组织高密度人才,市场上有大量鬼故事声音说因为不具备XX资源(这个资源一般指向钱/关系类资源/传统产业资源),所以做不成XXXX,这种鬼故事符合的过去的一部分商业,非常不符合现在和未来中国科技组织的先进前进方向,这个先进方向就是DeepSeek创始人梁文峰说的“中国创新不缺资本,缺乏的是信心以及如何组织高密度的人才”)3.将核心资源投向VLA式端到端,坏处是有大量无人区问题,没有一个标杆证明或给予信心说这条路是正确的,信心来自自身的深度思考,且一定周期内面临芯片算力、带宽不足的问题,且架构转化期平顺性、体验都可能倒退。好处是,如果这是一条正确的路,那么可以待其兑现时,获得更长时间的竞争优势。理想能够首先提出VLA大规模应用于量产乘用车并真正投大量资源是一个非常有勇气的决定,同样值得充分肯定。加微信,进群深度交流理想实际经营情况与长期基本面。不是技术群,不是车友群。
阅读原文
跳转微信打开