北汽装上地平线256TOPS芯片后，广州实测400公里零急刹，老司机沉默了——征程6M芯片让20万级家轿用上百万豪车智驾

北汽装上地平线256TOPS芯片后，广州实测400公里零急刹，老司机沉默了——征程6M芯片让20万级家轿用上百万豪车智驾

凌晨两点的广州华强北，霓虹灯下是密集到让人头皮发麻的车流。一台搭载双征程6M芯片的测试车穿梭其中，连续完成了七次S形避让——这些动作要是放在半年前，或许还得等那些动辄搭载英伟达Orin芯片的百万级车型才敢尝试。

说实话，智能驾驶这事儿，算力从来不是全部。256TOPS听着唬人，但真正让人在意的是这套系统在弯道视野受限时会提前半秒松油门，在有人突然窜出时能做出那种老司机才有的“预判式减速”——不是等危险出现才急刹，而是提前就把速度降下来了。

芯片堆算力的时代可能要过去了

去年这个时候，行业里还在比谁家芯片算力更高。某些品牌恨不得把所有传感器数据都塞进GPU里暴力计算，结果车主发现开着智驾续航掉得飞快。征程6M走的是另一条路——一颗芯片专门负责看路，另一颗负责做决策，两颗芯片通过高速通道协同工作。

这种架构在深圳皇岗口岸那片常年施工的路段表现得挺有意思。传统方案容易出现那种“看到锥桶-犹豫-变道”的顿挫感，而这套系统似乎能更早地把施工区域、车道线、周边车辆的信息整合在一起，变道动作就显得从容许多。

功耗数据倒是实在：在城市NOA持续工作的情况下，整套系统的耗电量大概只有某些竞品的六成左右。对电动车主来说，这意味着开着智驾可能多跑个三四十公里——虽然听着不多，但遇到续航焦虑的时候，这点差距够你找到下一个充电站。

那套防御性驾驶逻辑有点门道

在匝道汇入这种场景，不少智驾系统的表现都挺机械：要么傻等，要么硬挤。测试车在处理这类情况时会主动降速，同时预留出一个安全距离——这个动作和人类司机的处理方式相当接近。

背后或许是那个据说包含3万多个测试案例的场景库在起作用。针对国内特有的交通状况，比如电动车不打灯突然变道、行人在非斑马线位置横穿，系统做了专门的训练。虽然没法保证每次都完美应对，但至少在1000万公里的虚拟测试里，针对高风险场景的处理成功率还算说得过去。

芯片内置的安全计算单元是个挺实在的设计。即便主系统出现异常，这个备份单元也能接管车辆执行基本的安全操作。ISO 8800认证那些东西听着挺玄乎，但落到实处就是：万一系统犯迷糊了，至少不会让车失控。

成本下来了，普通人才有机会用上

15万级的车型已经开始搭载基于征程6的智驾方案，这个价位能用上城市NOA，放在两年前想都不敢想。成本比上一代方案降了四成左右，这个幅度足够让不少主机厂把智驾功能从选装变成标配。

北汽这次的思路挺明确：硬件平台标准化，然后在软件层面做差异化调校。这样既能控制成本，又能根据不同车型的定位调整驾驶风格。激进还是保守，跟车距离近一点还是远一点，用户自己能选。

数据闭环这事儿听着挺虚，但实际效果确实能看出来。系统每天处理几百万公里的真实路况数据，然后用这些数据迭代模型。影子模式比较有意思：就算你不开智驾，系统也在后台跑着，对比你的操作和AI的决策，从差异里学习。

多传感器融合不是堆料那么简单

激光雷达、毫米波雷达、摄像头，这些传感器各有各的强项。关键在于怎么把它们的数据融合起来——不是简单地把结果叠加，而是在原始数据层面就开始关联。

在暴雨天气的测试里，这套方案能在200米外准确识别静止障碍物。纯视觉方案在这种条件下多少会打折扣，毫米波雷达又没法提供足够的细节信息，激光雷达的点云数据正好能补上这块短板。

针对国内路况的优化也花了不少心思。两轮车那种不规则的运动轨迹，施工路段临时摆放的标志牌，这些细节场景都有专门的识别逻辑。这些看似不起眼的优化，或许才是系统能不能在复杂路况下稳定工作的关键。

写在最后

智能驾驶这个赛道，前两年大家都在拼参数、堆硬件。现在的趋势似乎在往另一个方向走：怎么用更经济的方案做出接近甚至超越高端配置的效果。北汽和地平线的这次合作，本质上是在验证一个思路——智驾技术能不能真正走进寻常百姓家。

至于这条路能走多远，可能还得看量产车的实际表现。毕竟测试数据再好看，最终还是得交给真实用户来检验。不过有一点挺明确：当20万级的车也能用上靠谱的城市NOA，这个市场的格局或许真的会变一变。