芯耀
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2025 地平线技术生态大会上，因犀利观点备受关注的地平线副总裁兼首席架构师苏箐，在这次演讲中基于行业发展趋势给出了与过往截然不同的判断。
2021 年 7 月的世界人工智能大会上，苏箐曾谈到的特斯拉 “杀人” 论， “这几年下来，特斯拉事故率还是挺高的，而且是从杀第一个人到最近杀的人，事故类型非常像”。
而在本次大会上，他却明确表态：FSD 的 V12是2024年一个很大的分水岭事件，FSD填平了这段鸿沟 —— 从“知道知道正确方向“，到”真正把正确方向落地实现“，中间隔着巨大的鸿沟和不确定性。
Part 1、人类基础技能的机器复刻难题
苏箐认为辅助驾驶的核心难点在于复刻人类与生俱来的基础技能（如开车、煎蛋），这类技能对计算机而言难度远高于高等数学、逻辑分析等复杂任务。
本质是应对稠密物理世界中连续发生的各类 corner case、hard case，需无遗漏处理，是智力与体力的双重压榨，开发过程极度痛苦。甚至在他刚准备加入地平线时，不想再做自动驾驶了，太痛苦并且看不到希望。
那个时代的辅助驾驶（2022年），车开起来看似不错，但以真正人类司机的标准衡量，差距极大：很多case 处理不了，行为也完全不类人，只是一台靠应激反应工作的机器。
甚至到2024 年，整个行业也普遍有这种认知：能用但能不能变得像人类一样聪明、完全类人，大家都不确定。
可以说2024 年前的辅助驾驶是 “革命未完成” 状态，感知环节实现深度学习重构，规控等后续环节仍依赖规则，导致需靠高精度地图弥补静态问题，系统效果仅达 20%-30%。
2024年特斯拉FSD V12 的量产落地是辅助驾驶行业的分水岭事件，开创全栈数据驱动的端到端模式，填平了 “知道正确方向” 与 “落地实现” 的鸿沟，向从业者证明深度学习可完整覆盖感知、规控全链路，无需依赖规则补充。
也就是说，过去是 “加法逻辑”（人工稀疏叠加功能点），现在是 “减法逻辑”（从人类稠密数据中学习全集能力，再剔除无效部分），能自然泛化多场景，减少城市适配的重复打磨。
当然好处是辅助驾驶城市NOA的 L2 系统做到好用类人了（ 地平线HSD），只是新范式的第一个版本，在未来的一年会有巨大的提升，会有一个红利期（有巨大提升），系统会非常非常类人。
从几十万的车，到20 万的车，再到 10 万的车，都非常好用，突破成本极其高，但是复制成本极其低，会把 10 万的车甚至更低成本的车变得一样好用，这个时代一定会到来。
现在地平线的工程师论坛中讨论的问题，极端场景的精细化处理（如遇水坑、与卡车错车的决策），实现从 “能开” 到 “开好、开得像人” 的变化。
备注：2026年城市NOA的L2快速从高端车下探至 10 万级甚至更低成本车型，成为车辆的 “新时代自动挡”（基础必备功能），特别是新国标出来以后，所有的车企都会围绕较低成本去部署，这个渗透率会快速提升。
当然按照他的个人判断，很大概率未来三年是在现有的系统上做极致的优化，又进入苦日子的阶段了。
人工智能每二三十年会遇到天花板，当前深度学习已显现触及天花板的迹象，且下一轮理论突破的前置信号尚未出现，未来 3 年行业将聚焦现有系统的极致优化，而非新理论内核重构。
人类易陷入 “未发生时不信、发生后过度乐观” 的误区，FSD V12 带来的范式突破可能是该技术周期的高点，后续行业将回归 “苦日子”，以打磨细节为主。
Part 2、L2-L4 协同落地
L4 Robotaxi过去的在苏箐眼里是不合理的，以 Waymo 为典型案例，为了获得较好的 MPI（每千英里接管次数），需搭载超豪华传感器、依赖高精度地图（HD Map）解决静态缺陷问题，还需将 ODD（运行设计域）范围缩小，以控制 hard case（极端场景），部署过程需投入大量额外工作。
过去 L4 的发展存在明显瓶颈，依赖高成本配置和有限 ODD 区域，复制成本高且呈线性递推，无法实现规模化普及，在商业上难以落地。
2024 年前L4 的城市泛化能力弱，需在每个 ODD 区域内反复打磨，无法快速适配不同城市的复杂路况，开发效率低下。
FSD V12 带来的全栈数据驱动端到端范式，让 L4 与 L2 的方法论得以统一，无需割裂开发， 通过统一传感器配置、ODD 区域和开发范式，可极大降低 L4 的部署成本。
搞定一个复杂城市的路况后，大概率能覆盖全国的复杂城市，仅需处理极少数系统分布之外的特殊小场景，大幅节省城市适配时间。
当前方法再经过最多两到三年的优化，有极大机会将 L4 的 MPI 提升至 5 万 - 10 万的水平，保持类人驾驶特性，且能在所有区域实现自动泛化。
新方法论改变了 L4 高成本复制的现状，未来短短几年内，可以极低的部署成本和几乎无限制的区域扩张速度，落地 L4 系统。
L4 不会局限于 Robotaxi（自动驾驶出租车），将以 “乘用车 + Robotaxi” 双模式部署，满足个人用户以合理价格拥有 L4 级乘用车的需求（如作为 “大玩具”“第二空间”）。
L4 的本质是需要与人类司机比拼成本，实现了成本的数量级降低，解决了过去线性成本递推的商业痛点，为规模化落地奠定基础。
对社恐等特定人群而言，L4 级 Robotaxi 可避免与司机交流的麻烦，提供更便捷的出行体验；而 L4 级乘用车则能让个人拥有高智能驾驶体验，成为兼具实用性与独特价值的产品。
地平线将重投入 L4 节点，但不以割裂形式开发，而是打通 L2 到 L4 的技术链路，共享统一的开发范式、传感器配置和 ODD 区域。
当前开 L2 级别车的用户，三年后大概率能买到准 L4 系统的车辆，实现技术的平滑升级。未来几年内，以与现有乘用车相当的价格，向用户交付 L4 级别的车辆，且让用户在使用过程中无感过渡，这是行业深耕 20 年的核心意义所在。
苏箐这次的交流看法挺多的，也很有趣。不管是否同意，他是带着深入的思考来的。
