虽然完全的 L5 级自动驾驶短期还无法商用，但包含辅助驾驶和智能座舱的智能汽车的相关技术正逐步量产上车。

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历经过去几年汽车智能化的快速发展，智能座舱已进入快速渗透期。高工智能汽车研究院数据显示，2022 年 1-6 月中国市场（不含进出口）乘用车新车中，智能车机（含联网、OTA 功能）上险量为 385.43 万辆，同比增长 27.41%，前装搭载率为 48.71%。

在提升消费者智驾体验的同时，自动驾驶、智能座舱正在加速改变人与车之间的关系。未来智能汽车还将向人机共驾的方向拓展，这对底层计算平台和感知算法能力提出了更高的要求。在高性能汽车 AI 芯片领域，除了英伟达、高通等国际玩家之外，中国市场还涌现出一批以地平线为代表的后起之秀。

地平线认为，全场景的整车智能是实现人机共驾最佳路径。相比其他玩家，地平线将依托对中国场景更深入的理解，前瞻性地深度融合业界领先的软件算法和芯片设计能力，面向行业提供面向全场景整车智能的技术和解决方案，从最底层的“征程”系列智能驾驶芯片，到 AI 算法、工具链平台，以及量产级的自动驾驶解决方案、人机交互解决方案等，开放协同产业玩家加速整车智能时代的到来。

以计算能力为前提的感知融合

人机共驾的舒适与安全，倚赖于人机间安全信任关系的建立，这种关系的建立需要全面的感知能力和更统一的计算能力，这涉及到计算平台对大规模神经网络的高度支持。当前在整车领域，面向自动驾驶和面向智能座舱 IVI 的芯片依旧是两颗，但随着人机共驾时代的到来，AI 算力会越来越集中。单颗芯片的大部分算力会分配到自动驾驶域中，并同时满足座舱交互及车内外联动的需求，实现人机共驾的安全可信任，这就是全场景整车智能的概念。

为了适应这些面向自动驾驶和智能座舱交互的需求，地平线在芯片设计中秉持“从软件中来，到软件中去”的设计理念，在芯片设计之初就会考虑到自动驾驶和智能交互应用中需要承载的计算任务，以及在芯片从设计到量产中间间隔的两三年中主流的算法架构会有哪些变化，需要如何在芯片中实现针对这些架构的高效计算等重要参考因素。通过用软件来引导整个芯片的设计思维，地平线最终使得芯片在智能驾驶场景中实现了更加高效的计算。

地平线最新的征程 5 以及下一代征程 6 芯片构成的中央计算平台，能够满足自动驾驶和智能座舱的全场景计算需求，支持多传感器的感知融合、预测、规划，在保障高等级自动驾驶同时实现车内外高效联动。同时，征程系列芯片构成的大算力平台兼备高安全规格的专属域且满足信息安全，能避免因公域干扰造成的驾驶安全事故，规避有可能的远程攻击者对车辆发出操控指令词，从而实现更安全的出行。

另一个层面，在自动驾驶中，人机交互是帮助驾乘人员建立对自动驾驶信任感的重要环节。更好的人机交互设计能让驾驶者更清晰的知道实时的自动驾驶状态信息，比如建议驾驶员何时可以进入自动驾驶状态，何时需要退出，自动驾驶策略的调整时机，以及对驾驶员的疲劳状态监测和报警等，从而构建驾驶员和自动驾驶系统之间的合作边界和信任感。

这就对舱内感知的功能安全等级和性能指标提出了更高的要求，这种对驾驶员状态、指令的获取，需要快速、低延迟、高精准性的技术解决方案，从而让驾驶环节的反馈更为及时，保证安全的操控。单一模态的语音或手势难以满足，多模态的融合判断、预测，才能更好的实现安全保障。

地平线首创前融合多模语音方案，通过对驾驶员语音和唇语、视线、手势的融合感知，进行识别和理解，从而实现自然的、快速响应、高精准性的对话式主动交互，极大的降低了误检率（尤其是车控和驾驶命令尤为关键）。该方案借助地平线征程系列高算力计算平台支撑，可以拓展到多路并发语音交互。进一步地，融合整车感知和场景理解能力，巧妙自然的实现对于行车场景的现实世界到虚拟数字世界的交互映射，带来无限的出行服务可能。

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