当前智能驾驶赛道正处于技术迭代与商业落地的关键期，头部企业的战略选择不仅影响自身发展，更折射出行业演变逻辑。
小鹏汽车CEO何小鹏也曾提出“自动驾驶能力三要素”理论：算力、算法、数据三者的乘积决定智能驾驶水平。
地平线作为智能驾驶产业重要参与者，其对这三大要素的理解与布局，不仅影响着自身的发展轨迹，更折射出整个行业的演进方向。
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7月15日，2025智能汽车新质发展论坛在长春召开，盖世汽车等媒体针对智能驾驶算力、算法和数据等维度与地平线副总裁、战略部&智驾产品规划与市场部负责人吕鹏进行展开交流。通过对地平线副总裁吕鹏采访内容的深度剖析，我们或许得以窥见智驾产业的竞争内核与未来走向。
图片来源： 2025新能源智能汽车新质发展论坛
“地平线本质是软件公司”
算力是智能驾驶技术落地的基础支撑，其发展呈现出“竞赛”与“适配”并存的特点。
当前，智驾芯片领域算力竞赛愈演愈烈。
英伟达专为自动驾驶汽车设计的系统级芯片Orin，单颗算力达254TOPS。该芯片支持L2+至L5级自动驾驶系统，通过可扩展架构满足高阶自动驾驶、自动泊车、智能驾驶舱等多系统并行算力需求。截至2025年，Orin已成为中国车企高端车型的主流配置，应用于小鹏G9、理想L9等车型。
DRIVE Thor是英伟达于2022年发布的集中式车载计算平台，定位为整合自动驾驶、智能座舱及车载信息娱乐功能的集成化系统级芯片（SoC），可实现最高2000TOPS AI 算力以及2000 TFLOPS浮点算力，可以将包括自动驾驶和辅助驾驶、泊车、驾乘人员监控、数字仪表板、车载信息娱乐（IVI）、后座娱乐功能等智能功能，统一整合到单个架构中，从而提高效率并降低整体系统的运行能耗，计划于2025年投入量产。
据悉，该芯片主要应用于吉利集团极氪品牌，支持从L2+级辅助驾驶到L5级全自动驾驶的功能升级。
今年6月，海外汽车媒体Not A Tesla App爆料，特斯拉下一代全自动驾驶（FSD）芯片AI 5已正式进入量产阶段，预计算力达到2000-2500TOPS（万亿次运算/秒），较AI 4提升4-5倍。此消息被接连报道，韩国ML.co网站消息同样显示，特斯拉AI 5芯片算力有望达到2000~2500TOPS。
理论上来讲，L2级任务如自动泊车、城市NOA需数十至数百TOPS支撑，而L3及以上级别则需突破1000TOPS门槛，以满足端到端模型实时推理需求。
对比来看，英伟达与特斯拉已然在L2大范围应用的基础上，将芯片算力推到了L3+以上级别。
正如中国百人会副理事长兼秘书长张永伟所言，当前更高等级自动驾驶进入了虽然没有产业化但研发竞争激烈的阶段。
对此，吕鹏强调，地平线坚持软硬协同的发展模式，通过软件定义芯片，让算力能够被高效利用。“地平线本质是软件公司，我们以软件定义芯片可以发挥更好的效能。”吕鹏说道。
吕鹏认为，从行业角度来看，大算力是未来的发展趋势。“过去宣传（芯片）多少算力，很多是营销驱动，因为软件能力没跟上，现在大家软件的能力跟上，在于已经发展到了端到端，本身就需要更大的算力，整体上对于车企整体都有一定的经营的挑战。”吕鹏说道。
但吕鹏也指出，电池成本的下降、舱驾一体技术的发展以及摩尔定律的持续作用，将为大算力芯片的成本优化提供空间。
“人工智能需要积累真正有价值的、高效的数据”
算法是智能驾驶的 “大脑”，是连接算力与数据的核心桥梁，其优劣直接决定了智驾系统的性能。吕鹏认为，算法的迭代需要以强大的算力为支撑，同时依赖高质量的数据进行训练和优化。
图片来源：地平线官网截图
吕鹏表示：“AI的方式里，数据是很重要，但是数据在驾驶里，如果用了大量消费者的数据，大概率学出来的是中等或者中等偏下的能力，因为很多人开车习惯不好，大家都认为是好司机，但真正的好司机没有这么多。”
吕鹏认为，人工智能需要积累真正有价值的、高效的数据，甚至是专家的数据。
“地平线有专门的数据采集，更好的数据才能训练出更好的模型，不会让模型学习到不好的行为。同时在有很多场景里，强化学习的作用很重要，强化学习就是不再依赖于真实的数据，而是给它好的行为，这些都可以更好地解决数据问题。”吕鹏说道。
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