2026中国汽车论坛【技术领袖峰会】丨卢游：智能驾驶赋能国际化车企

2026年7月21日-23日，2026中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛由中国汽车工业协会主办，以“新开局，新机遇，新征程——共绘汽车产业高质量发展新蓝图”为主题，由“1场闭门峰会、1个大会论坛、1场技术领袖峰会、13个主题专题论坛、N场行业发布”等16场会议和若干配套活动构成，各场会议围绕汽车行业热点重点话题，探索方向，引领未来。其中，在7月22日下午举办的“【技术领袖峰会】第八届全球汽车技术发展领袖峰会”上，智驾新程（neueHCT）产品与市场总经理卢游发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

感谢大家，也感谢炳锋会长、竺总。很高兴今天有机会在这里，代表智驾新程做分享，和各位展开交流。

我们是一家比较新的公司，成立时间比较短，到现在只有两年，是地平线跟欧摩威集团组建的合资公司，主营业务为智能驾驶产品。和地平线过往十年智驾业务最大的区别在于，我们会投入更多精力开拓海外市场。大量海外客户，还有国内车企出海车型，都希望搭载中国最新的智驾方案。国内智驾技术、科技成果逐步向外输出，正是在这样的背景下，我们成立这家公司，目标就是把国内成熟技术推向海外。

我们主要股东为地平线、欧摩威集团，同时引入外部投资机构，中金保时捷这类产业投资方也参与其中。非常感谢，短短两年时间内，我们收获行业一定程度的认可，也感谢各位的支持。成立两年以来，我们持续打磨两代产品。公司刚成立时，J6芯片尚未获取，我们从 J3产品起步。2024至 2025年，落地多款 J3方案，同时基于 J6M开发高速、城区智驾方案。 截至今年，定点项目已经超过 50款车型，年内将有 20余款基于J6B和J6M的方案实现量产。

产品层面，现阶段主要依托地平线芯片，方案覆盖一体机、入门级行泊一体方案域控制器、高阶智能辅助驾驶方案域控制器等多条产品线，相关车型将于今年陆续在国内、海外落地。结合彭总刚才提到的算力发展趋势，我们从产品技术角度看法一致。目前行业虽然已经推出城区智驾方案，但在使用体验、新增功能、ODD覆盖范围、安全性等方面，仍然存在巨大提升空间，更高算力必然是中高阶产品未来发展方向。从整车成本视角考虑，我们不会无限制追求算力提升，而是针对不同功能等级进行分层布局。我们十几 TOPS算力的产品已经实现量产，同时布局一两百 TOPS以及更高算力平台，包含下一代芯片、舱架一体芯片，均纳入后续方案规划。

入门级皓月HCT Luna产品主要基于 J6B开发；HCT Astra系列依托 J6M打造中高阶方案；第七代地平线芯片、舱架一体芯片，用于后续更大算力产品规划。两年时间我们取得较快进展，后续还将推出更多产品方案，持续推进国内外落地。谈及后续产品方案，首要前提是安全，多位领导刚才也提到，安全是汽车产品的根本，首先要保障用户安全。在此基础上，如何为用户创造更好的价值，同时帮助整车企业优化成本，都是核心问题。

智驾新程的新一代方案已经将一段式端到端算法部署到一百多 TOPS的芯片平台。行业内高阶产品算力最高可达两三千 TOPS，但我们依旧投入大量资源，致力于在中等算力平台打造接近高阶水平的体验与安全能力，这是我们重点关注的两大方向。

刚才大家多次提到物理 AI，汽车行业此前很少提及这个概念，但相关领域的研发已经持续很久。最早依靠单摄像头神经网络实现感知，一定程度上已经脱离纯粹软件 AI，开始对接物理世界。 如今行业普遍把两段式端到端视作传统方案，一段式端到端逐步走向量产，模型与数据占据方案主导地位，结合传感器、物理信息，最终控制车辆在物理世界运行。汽车行业正快速把物理 AI理念落地量产，交付给终端用户。

我们正在一百多 TOPS算力平台上，依靠一段式端到端软件算法架构落地物理 AI。基于 J6M的这套方案，体验、安全水平已经能够对标两百、三百 TOPS级别方案。这套端到端算法架构，在延迟控制、驾乘平顺性、防御性驾驶策略上，依托数据驱动实现天然优化。该方案支持单风扇硬件配置，也是目前唯一一套可以在油车上不增加额外成本即可落地的城区智驾方案，能够提供和电车一致的体验与安全性。不得不承认，它并非算力最高、体验和安全性最优的方案，但属于现阶段综合平衡效果最好的方案。所以我们持续投入资源，在这一平台迭代最新软件算法，适配更多车型。

软件算法层面，模仿学习已经进入量产阶段。不少企业在此基础上推进强化学习，拓展学习数据源，不再单纯依靠监督学习提前生产数据，同时获取直接环境反馈。一段式模型开始逐步理解物理信息，方案不只是模仿人类驾驶行为，还能够识别外部动静态环境，模仿行为、理解环境并且校准操作逻辑。我们的方案从模仿人类驾驶起步，进一步理解场景中采取相应操作的内在逻辑，输出更优行驶路径，这也是物理 AI落地在智驾领域的核心价值。

搭载这套算法之后，系统在各类 ODD场景下能力持续优化。以往规则方案、两段式方案在部分场景表现尚可，但用户期待车辆能够适应更多路况。基于物理 AI的一段式方案落地，结合人类行为学习、环境理解与车辆控制优化，在人流密集闹市区、异形路口等复杂动态、静态场景，能够实现前代方案难以达到的驾驶表现，同时习得人类防御性驾驶策略。

举个例子，斑马线前方存在车辆遮挡，人类驾驶员会先减速避让，确认安全后再通行。规则方案很难灵活处理，要么所有斑马线统一减速，要么直接通行。依靠数据驱动，系统可以结合物理环境理解、人类驾驶行为学习，在不同场景做出差异化操作。相比传统规则方案、两段式方案，AI原生方案在安全性上实现明显提升，同时不会在所有斑马线场景一概减速影响驾乘体验。

我们在国内多个城市开展方案泛化测试，例如重庆山城，山路众多、人车混行，道路布局不像上海横平竖直，环境更加复杂。一段式方案没有针对重庆单独训练，却在复杂动态、静态路况下展现良好泛化能力。这也印证了这套方案能够更快适配全球各地环境。我们特意挑选近似欧洲小路、鹅卵石路面等训练样本较少的场景开展测试，把车辆运往欧洲及其他地区实地路测。大部分情况下，性能下滑并非模型本身问题，主要是缺少当地驾驶员行为习惯数据。这类问题不存在重大技术阻碍，核心是投入时间完成适配，学习不同地区驾驶习惯、交通法规、红绿灯规则。具备物理 AI能力的方案，除了提升体验与安全性，天然拥有跨区域泛化优势。

文广总刚才提到，量产智驾方案之外还有更多应用场景。我们最初认为乘用车量产是最大主流市场，需要优先攻克。在此基础上，还有大量细分市场值得拓展。包含两轮车市场，国内、东南亚、欧美需求各不相同，国内以电动两轮车为主，美国、欧洲大排量摩托车保有量大。乘用车成熟的安全辅助功能，前向预警、ACC、BSD、BSL等，同样可以解决两轮车安全痛点。 乘用车 L2 +技术还可以复用至无人物流小车，一段式方案搭配原有两段式、规则体系形成冗余，实现低速园区、公共道路 L4功能。这类小车行驶车速更低，车内没有驾乘人员，底层技术能够复用。有意思的是，这类场景安全约束更加保守，驾乘体验可以适度让步，存在较多可以取舍调整的指标，但底层技术具备通用性，可以服务更多用户。我们不只是停留在构想阶段，已经有客户提出需求，相关量产项目正在推进。

母公司欧摩威集团，也是我们拓展海外的重要合作伙伴。我们计划把中国智驾技术推向全球，欧摩威集团提供关键助力。今年乘用车方案将在欧洲、南美、澳新陆续量产，高阶方案本地化适配工作同步启动，欧摩威投入大量本地工程团队协同开发，帮助我们更快拓展区域市场。

目前已有众多车企选定我们方案，定点车型超过 50款，从今年开始陆续量产，到年底预计有 20余款车型落地。两年时间取得这样的进展，也说明中国智驾技术方案已经跻身全球成熟技术梯队。

感谢资方认可与支持，两年时间我们交出阶段性答卷，同时感谢客户、行业协会以及各位同仁的支持。以上就是我的分享，谢谢大家。

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）