12月8日至9日，地平线HorizonRobotics在深圳前海国际会议中心举办“2025地平线技术生态大会”，大会以“向高・同行”为主题，系统展示了其在智能驾驶、计算架构、开发者生态与具身智能等领域的最新突破与战略布局。

12月9日，地平线副总裁兼首席架构师苏箐在“向高同行，共建智能汽车开放协同新生态”主题论坛上发表演讲，分享了他在智能驾驶领域多年的实践感悟与行业思考。

首先，苏箐向所有深耕智能驾驶行业的AD开发团队致以诚挚敬意。他坦言，开发智能驾驶技术绝非易事，这条道路上布满了智力与肉体的双重磨炼。在行业外的人看来，开车是只需一年就能熟练掌握的基本技能，但对计算机而言，这类人类与生俱来的能力反而最难攻克。物理世界是稠密连续的，智能驾驶系统必须处理所有可能出现的场景，没有选择的余地，这让从业者始终面临着巨大的压力与挑战。苏箐回忆，自己早年甚至曾对自动驾驶失去希望，觉得它虽可用，但离人类司机的智能水平差距甚远，更像一台只会应激反应的机器。

苏箐指出，2024年是智能驾驶发展的真正分水岭。以FSDV12成熟为标志，智能驾驶迎来了从内在底层技术范式到外部用户感知体验的全面“重构”。这一重构的意义，堪比从发现核裂变释放能量到第一颗核裂变工程化产品的实现——深度学习的潜力首次真正变为现实，彻底打破了旧有的技术边界与想象局限。此次重构的核心，是智能驾驶技术内核完成了从rule-based（规则驱动）到data-driven（数据驱动）的关键一跃，本质上是深度学习领域近年来积累的全部技术功力的集中释放与兑现，实现了从量变到质变的突破。

不过，苏箐判断，未来三年这类重构式变化大概率不会成为常态。他解释，物理世界的演进遵循“理论突破引领应用突破”的规律，此次重构是将深度学习从系统的一半推广至全流程，而要实现下一次同等规模的内核重构，必须等待AI/AGI领域的全新理论突破。目前，这一代深度学习技术已隐隐出现触碰天花板的迹象，且尚未看到下一次理论革命的前置信号，因此未来三年行业将进入现有系统的极致优化阶段。

新范式的到来，也打通了过去泾渭分明的L2与L4“两个世界”，苏箐由此揭示了一条清晰的AD产业发展路线：先经历城区L2系统大规模普及的关键节点，再经过L3的短暂过渡，最终将迎来极低成本部署、可快速区域扩张的L4阶段，届时智能驾驶将以乘用车和Robotaxi双形态落地。他强调，计算机工业的特性决定了核心技术突破成本极高但复制成本极低，就像自动挡的普及一样，未来无论是10万级还是几十万级的车辆，都能拥有同样好用的智能驾驶系统。而新的技术方法论也让车辆具备了强大的城市泛化能力，搞定一个复杂城市的适配，便大致能覆盖全国的复杂城市，极大提升了部署效率。

在行业发展逻辑上，苏箐认为2024、2025年之后将发生深刻转变。过去几年，由于城区出行性能主干上限提升遇阻，产业资源投入和竞争焦点一度横向外溢，转向碎片化功能的拼接。而随着性能主干上限的进一步提升，产业将重回顶级产品纵向纵深发展轨道，推动智能驾驶从“功能拓展”回归“能力纵深”。

他形象地比喻，过去是“种更多的树”来填满空间，未来则是把“同一棵树”培育得更粗、更高、更深。这种转变的魅力在于，系统能从人类稠密数据中自然习得各类能力——地平线的测试团队曾发现，未专门开发过靠边停车功能的车辆，竟能自主完成该操作，这正是数据驱动的优势，它无需逐一叠加功能点，而是通过筛选数据“剪掉”不需要的部分，保留有用能力。

面对未来3-5年AI/AGI理论可能无全新突破的假设，苏箐明确了地平线的三大核心行动方向：一是坚持ScalingLaw（规模定律），推动每代AD产品实现10倍算力提升，支撑10倍参数规模的系统进化；二是以统一的底层技术范式，重投入城区L2与L4两大关键节点，实现技术协同反哺；三是持续强化工程体系与组织能力建设，他强调，HSD的实践已证明，强大的工程能力和组织能力是应对技术变化、实现技术落地的“工业母机”。

苏箐也坦诚分享了当前的压力与焦虑：新范式虽带来突破，但仍有诸多难题待解，公司内部已开始讨论“遇到水坑该如何应对”“与卡车错车时该等还是绕”这类接近人类司机判断标准的复杂场景，这些问题极其棘手，且每一轮实验都可能耗费巨额成本却未必成功。但他同时表示，做自动驾驶的本质目的，是打造能替代人类司机的机器，这也是所有从业者20年坚守的意义。

最后，苏箐给出了明确的发展目标：未来两到三年，HSD城区辅助驾驶系统的体验将实现质的飞跃；未来几年，期望能把达到L4级别安全标准的车辆，以用户熟悉的价格、在用户无感的情况下送到消费者手中。“虽然很难，但这是我们所有人辛苦20年做AD技术的意义所在。”