7月15日消息，今日，2025新能源智能汽車新質發(fā)展論壇在長春舉辦。

大會上，多位車企、產業(yè)鏈等方面的嘉賓共同探討了關于新能源智能汽車有關的話題。

會后，地平線副總裁、戰(zhàn)略部&智駕產品規(guī)劃與市場部負責人呂鵬和車東西在內的多家媒體進行了交流，回應了行業(yè)內“卷算力”趨勢、地平線對于商用L3看法等問題。

1、“卷算力”是趨勢 因為軟件能力提升

關于目前行業(yè)內“卷算力”的行為，以及如何平衡大算力與成本，呂鵬表示，從算力發(fā)展的角度，“卷算力”是很難被阻擋的。

因為有更大的算力，跑更大的模型，有更好的效果，這是在AI里普遍的規(guī)律。

過去宣傳有多少算力，很多是營銷驅動，因為軟件能力沒跟上。現(xiàn)在大家軟件的能力跟上了，包括發(fā)展到端到端VLA等等，本身就需要更大的算力，整體上對于車企都有一定的經(jīng)營挑戰(zhàn)。

關于平衡大算力與成本，呂鵬認為未來有兩個方面可以去緩解。一方面在電池方面，續(xù)航已經(jīng)達到了用戶的需求，大家不會追求2000公里續(xù)航，電池600公里以上對大家的日常通勤足夠用，電池產業(yè)后面會釋放更多的BOM成本，去給到智能化領域。

第二方面，包括艙駕一體的發(fā)展，包括摩爾定律的發(fā)展，都會帶來進一步的成本優(yōu)化。摩爾定律并不是新的東西一定要更便宜，可以是性能提升了但是成本不漲，這些會給行業(yè)向大算力發(fā)展帶來更多選擇。

2、商用L3要先做到L4 要從營銷驅動轉向產品力驅動

關于今年已經(jīng)有很多車企表示要商用L3，呂鵬表示，地平線對于L3的看法一直沒有變過，其認為L3是具有清晰ODD邊界下的L4能力，再加上一個全場景的L2。

把L3從營銷驅動轉向產品力驅動很重要的點是不要創(chuàng)造太多的新名詞。呂鵬認為特斯拉從來不做宣傳，但是把FSD做得很扎實，同時在座Robotaxi。

而這條路徑也是地平線比較相信的的，就是要先具備L4能力。

呂鵬表示L3最大的問題是如果能力不夠，大概率會限制很多場景，比如速度不能過多少，天氣可能也受影響，范圍也受影響，在這樣的情況下，用戶體驗大概率比現(xiàn)在的L2城際輔助駕駛差，同時要增加很多冗余。

地平線要從L2的城際輔助駕駛規(guī)模化到更好的Robotxi能力，而L3能力是其中自然而然來的，一旦具備L4的能力，加上少量的冗余，就可以做到高速L3。

3、輔助駕駛數(shù)據(jù)要積累高效的數(shù)據(jù) 強化學習十分重要

輔助駕駛的演進依賴數(shù)據(jù)的閉環(huán)，而地平線不是車企，關于怎么平衡數(shù)據(jù)的獲取和模型迭代怎么和車企進行協(xié)同，呂鵬表示，數(shù)據(jù)是很重要，但是在輔助駕駛數(shù)據(jù)中如果用了大量消費者的數(shù)據(jù)，大概率學出來是中等或者中等偏下的能力。

因為很多人開車習慣不好，有問題，大家都認為是好司機，但真正的好司機沒有這么多。

人工智能里，一方面需要積累真正有價值的高效的數(shù)據(jù)，甚至是專家的數(shù)據(jù)，地平線有專門的數(shù)據(jù)的采集，通過更好的數(shù)據(jù)才能訓練出更好的模型，不會讓模型學習到一些不好的行為。

同時在有很多場景里，強化學習的作用很重要，強化學習就是不再依賴于真實的數(shù)據(jù)，而是通過獎勵好的行為，告訴模型什么是好的行為，這種方法在整個AI的范式里已經(jīng)比較常見了，這些都可以更好地解決數(shù)據(jù)問題。

此外，地平線和很多車企有對應的量產合作，大家的數(shù)據(jù)充分共享，因為涉及到一些推送等等后面的服務，所以這些不會為整個開發(fā)造成困難。