智駕天梯榜年度黑馬解析：地平線憑什么實現超越？

來源：第一電動網

作者｜李艷嬌

在1月31日的2025智駕天梯榜年度盛典上，地平線一舉斬獲“天梯榜年度黑馬”大獎。

僅參與1次智駕大賽、2輪測試的地平線，何以摘得這一重磅殊榮？為客觀評判其智駕技術實力，本文將從場景、效率、安全、總得分四大核心維度展開解析。

值得注意的是，智駕天梯榜四大年度榜單的評選，設有 “累計測試滿6次且累計上榜滿6次” 的準入門檻，地平線因未達標準暫未納入排名。而若打破這一限制將其計入榜單，整體排名格局將發生何種變動？地平線又將躋身怎樣的位次？

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場景：超越季軍小鵬，逼近亞軍理想

場景維度的比拼中，特斯拉以滿分30分的亮眼表現展現出頂尖的場景泛化能力，毫無懸念摘得2025年度場景榜總冠軍；理想憑借28.68的平均分斬獲亞軍，小鵬（激光雷達版本）則以27.88分位列季軍。

地平線在該維度的表現同樣亮眼，其溫州站場景得分達28.33分——其中搭載HSD 1.0版本的星途ET5在溫州站大賽中實現零失分，僅第一電動去年9月26日對大眾ID.4的測試中被扣5分。

若將地平線納入場景榜總排名，其分數將超越小鵬（激光雷達版本），躋身年度場景榜第三名，硬核實力不容小覷。

安全：超越小米，距離冠軍華為還有差距

華為乾坤智駕以45.5分的平均分斬獲2025年度安全榜第一，Momenta、理想分別以42.90分、41.1分的平均得分獲得第二和第三名。

地平線在2026年1月獲得38.33分，主要失分點是星途ET5在溫州大賽中出現了三次避讓行為，扣了15分；同時在去年9月26日的媒體測試中，大眾ID.4出現了2次避讓行為，扣了10分。

若將地平線納入場景榜總排名，其分數已經超過小米，位居安全榜第7，整體安全行為表現處于中等水平，與冠軍華為還有較大差距。

效率：超越華為，實力凸顯

智駕天梯榜2025年度效率榜中，華為乾坤智駕以23.95分拿到效率榜榜首，小鵬以23分位居第二，Momenta平均得分22.93分，位居第三。

地平線在溫州站賽事中，效率單項被扣 4分；回溯2025年9月北京路線的2次智駕評測，其曾交出1次效率零扣分、1次僅扣2分的亮眼答卷。綜合這3次測試數據來看，地平線的效率表現已躋身優秀梯隊，當前以不足3次的有效成績取得28分的效率均分，已超越華為。

不過，該成績的含金量仍需時間檢驗，其效率實力是否名副其實，有待后續賽事的進一步驗證。

總得分：98.26分超越華為，黑馬實至名歸

華為智駕乾坤以96.10分奪得智駕天梯榜總榜冠軍，Momenta、理想分別以96分和95.27分獲得亞軍和季軍。

未列入榜單的地平線成績達到了98.26分，這個成績已經超越冠軍華為。雖然僅有2026年1月的成績（基于3次測試數據），但憑借HSD一段式端到端地平線首次上榜便超越華為，智駕天梯榜年度黑馬實至名歸。

地平線HSD一段式端到端強在哪里？

地平線智能駕駛資深產品總監劉文堯在“智駕大賽天梯榜2025年度論壇”上，發表演講時總結了HSD一段式端到端的優點。

劉文堯認為，地平線HSD一段式端到端架構，相比行業主流的混合式架構（兩段式端到端/橫縱向分離設計），核心優勢集中在控車體驗、系統性能、場景適配、用戶信任四大維度，而這些優勢的核心來源，是其“傳感器輸入→單一模型→直接輸出橫縱向融合控車軌跡”的極簡架構設計。

系統性能更優：從根源解決時延與信息損耗問題

該架構摒棄了混合架構中感知后處理、橫縱向模型拼接、軌跡優化等冗余模塊，通過單一模型完成從感知到控車的全鏈路處理，大幅降低系統時延，確保系統響應速度，可高效適配城區復雜路況的突發場景應對，為輔助駕駛的流暢體驗奠定基礎。

同時，其無需人工規則介入，避免了混合架構中模塊間依賴人工規則交互導致的關鍵路況信息丟失問題，讓數據在模型內全鏈路流轉、保留完整路況信息，助力模型做出更精準的決策。

控車體驗更擬人：徹底解決橫縱向“打架”問題

不同于混合架構橫縱向分離的設計，HSD架構實現橫縱向融合控制，如同人類“一個大腦同時控制手和腳”，消除橫縱向控制的割裂感，避免復雜場景下出現控制沖突，顯著提升控車絲滑度。

加之模型直接輸出融合控車軌跡，可精準調控方向盤擺動幅度、油門/剎車踩放力度，操作更細膩柔和，擺脫機械生硬的控車感受，無限接近人類老司機的駕駛水準。

場景適配能力更強：泛化性與通用駕駛能力雙提升

相較于混合架構“新增場景需開發新模塊”的局限，HSD一段式端到端依托數據驅動的模型迭代，可自主學習適配各類未見過的隨機場景，無需受限于預設規則和場景庫，在城區無保護左轉、人車混行等復雜路況下的適配能力更突出。

極簡架構還為漫游自主尋路模式提供技術支撐，即便在無需導航信息、無明顯車道線的非結構化道路（如林間小道、鄉村道路），也能實現自主行駛，且漫游模式與導航模式（NLA）通行能力基本一致，實現全場景連續駕駛、無功能降級。

用戶體驗更友好：建立核心的使用信任感

模型通過學習海量人類駕駛數據，具備主動風險預判能力，可提前規避高風險駕駛場景（如遠離大型車、提前減速避讓橫穿行人），貼合用戶對安全駕駛的核心預期，而非單純被動應對突發情況。

此外，擬人化控車讓用戶的駕駛預期與車輛實際操作高度匹配，有效降低使用過程中的焦慮與恐慌感，幫助用戶逐步建立對智駕系統的信任感，提升長期使用意愿。

地平線雖然目前僅有溫州站一站賽事成績，但在場景適配、通行效率維度的表現已十分亮眼，甚至在效率分項與總榜排名上反超了賽事冠軍華為乾崑智駕。

從溫州站智駕大賽的細節來看，搭載地平線HSD的星途ET5在NOA場景適配環節實現零扣分，展現出端到端架構對復雜路況的適配潛力；但在NOA安全維度出現3次避讓決策問題引發人工接管，還存在2次走錯車道的違章行為，NOA效率維度也因2次變道失敗導致接管，這直接暴露地平線HSD在交通規則精細化識別、合規執行層面的明顯短板，也是其2026年技術迭代亟需攻克的核心課題。

無論如何，隨著地平線HSD一段式端到端方案邁入大規模量產上車階段，地平線與華為的智駕較量，將從單一賽事的技術比拼，升級為全棧技術路線、規模化落地能力、生態布局廣度的全方位對決，更將成為2026年中國智駕行業從L2+向L3跨越關鍵期。