- “与智驾共处，再也不必紧张，而是敢于放松。这应该是所有智驾的共同目标。”
撰文｜翟文婷
未来90分钟，我将驾驶一辆奇瑞旗下的iCar，从北京蓝色港湾附近的一个停车场出发，穿过东三环附近的三里屯闹市区，最终回到这里。
有一点需要说明的是，我坐在驾驶位上，但是全程交给智能驾驶，这套解决方案是地平线HSD V2.0。
坐在驾舱，奇瑞这个「方盒子」前脸实在太高了，我几乎把座椅调到最高，还是感觉对前面的距离有点拿不准。我问随车的安全员，行车过程中什么情况下会需要我手动接管。他说，几乎不需要。我将车开出停车场，智驾正式接管。
HSD（Horizon SuperDrive）是地平线基于征程J6P，打造的全场景辅助驾驶系统，是当前市场性价比很高的一套解决方案。
V2.0 版本是一个月前才升级的，最大特点是基于底层的世界模型+端到端强化学习，这套智驾已经掌握了基本的「人情世故」，能够读懂现实道路环境，给出接近人的驾驶体验。
在确定没有路口的直行道上，我们这辆车子自然提速起来，但完全没有瞬间加速的那种推背感。
在穿过三元桥的使馆区，非红绿灯路口，左前方有位路人要穿行，车子竟然提前减速，礼让行人。类似的情况，在此后1个多小时的行程中，不断出现，有行人穿过马路时，向我挥手致意，他们一定觉得我是位礼貌有加的女司机。
甚至有一次，信号灯由红转绿，我们刚起步前行时，一辆两轮电动车突然从斜前方窜出，车子也及时给出让行处理。
这种「预判能力」就是HSD V2.0 最明显的一个变化。
在此之前，行业里其他大多数技术栈的特点是人为定义规则，你可以理解是技术人员通过代码规则的界定，手把手教智驾系统在不同情况下如何开车，最终通过不同模块组合在一起。
但是这有个问题，在模块自身领域，跑起来都没问题，不同模块的连接处，总是容易卡壳出问题。表现出来就是，智驾有时候表现得机械、被动。
HSD V2.0引入世界模型和强化学习，以优秀人类司机真实道路驾驶数据为训练基础，智驾系统在虚拟物理世界中不断强化学习自主「试错」与「成长」，最终从「被动响应场景」升级为「主动预判世界」。这就是端到端的魔力。
之前端到端能力不成熟，一方面受限于大模型自身发展水平，另一方面则是缺乏有效有质数据。目前地平线是自采数据，一批驾驶习惯和性能良好的专车水平司机组成的车队，负责日常数据收集。如果从市场采买，处理数据的成本反而可能更高，也不一定数据有效。
很快我们已经沿着东三环辅路，即将右转进入白家庄路的时候，车子又在自觉等待所有方向的行人穿过。如果是我自己日常驾驶，很有可能会压一小段实线，快速右转。
同车的地平线产品经理跟我说，端到端一开始就是这样的处理方式，智驾首先计算怎么走距离最短，效率最大，就会出现压线等情况，现实世界可能就是违章。
但是有个问题，用户对智驾犯错的容忍度天然低，人自己驾车违章似乎在所难免，智驾违章也要用户负责的时候，这就不能被接受了。
说话间，我们来到一个即将左转的路口，但是左转车道停了一辆工程故障车，且后方几米处，摆好三角架。我们都很想知道智驾会做如何反应，几秒后，车子很自然地停在故障车后。尽管是绿灯，我们无法前行。
经过跟产品经理的交流，我们知道，智驾大概率是识别到了三角架，但是显然它没有读出其中的现实意义是不能前进。这时候我第一次手动接管驾驶，也是全程唯一一次。
产品经理解释，这种数据量比较小的长尾场景，目前HSD的确不是全部都能覆盖到。但是之后他们会在世界模型中模拟各种类似的场景给智驾学习，数据量越多，训练效果越好。只是还有个问题，怎么复测训练的结果？这个可能也是产品团队要面对的。
目前，HSD智驾正常行驶每两到三天，可能会遇到手动接管一次。他们希望不断延长手动接管的间隔时间。当达到智驾每行驶5000公里才需要手动接管一次，不仅代表智驾技术水平的提升，商业化会有更多想象空间。
除了预判避险礼让，这趟智驾还展现出途中多点腾挪掉头功能，狭窄街道，D档R档切换快速丝滑。
也就是说，基于全新的博弈决策与低时延架构，HSD V2.0能够更精准地理解交通流意图，跟车、变道、礼让、路口通行等关键决策都得到优化，变道更果断、红绿灯响应更及时、复杂路口更从容，智驾体验在效率、舒适与安全之间取得更优平衡。
除了城市日常高频通勤，HSD V2.0也经得起复杂路况的考验。自主进出ETC/人工通道，在漫游模式下通过拨杆实现灵活转向与变道，并在导航终点自主判断道路条件完成靠边停靠。甚至泊入方式也相比之前更灵活。
我们所了解到的是，截至2025年底，地平线HSD已获得国内外多达10家车企品牌、超20款车型的定点合作，2026年下半年到2027年将会迎来量产上车的爆发期。他们预期未来三至五年，能达成千万量产目标，更多平价车型也能配备HSD。
如果有一天，你觉得智驾有点「无聊」，反而应该欣慰。本质上是智驾在通勤高频场景中，开始照顾到你的情绪。与智驾共处，再也不必紧张，而是敢于放松。这应该是所有智驾的共同目标。
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