地平线HSD V2.0实车体验：一段式端到端的“二次进化”
2026/08/10 10:19阅读量 2
地平线HSD V2.0智驾系统在实车体验中展现显著能力升级：在一段式端到端架构基础上引入世界模型与强化学习双引擎，实现无接管里程提升56%、响应延时下降20%、交互博弈能力提升167%。系统在窄路腾挪掉头、避让救护车、潮汐车道识别等复杂场景中表现接近人类司机，并强调围绕高频通勤场景的“松弛感”体验。
事件概述
地平线HSD V2.0智驾系统在实车体验中展示了显著能力升级。体验路线约12-14公里，覆盖园区、城市支路、主干道及三里屯商圈等复杂路况。该系统在一段式端到端架构基础上引入“世界模型+端到端强化学习”双引擎，使系统在虚拟物理世界中通过强化学习自主试错，并结合真实驾驶数据和合成场景数据补齐长尾场景短板。
核心指标
- 无接管里程提升56%
- 系统响应延时下降20%
- 交互博弈能力提升167%
关键场景表现
- 窄路掉头：在空间不足时，系统可在D挡和R挡间丝滑切换，多次动态腾挪完成掉头，挡位切换和轨迹规划由同一模型实时决策，主动预判空间余量。
- 社会常识：系统能识别避让救护车，理解其紧急状态并预判轨迹，做出合理让行；还能在水坑前减速、路口预判行人意图提前礼让。
- 道路语义识别：VLM模型可实时理解潮汐车道、分时段公交车道等标识牌内容，提前变道避让，不依赖高精地图预先标注。
- 人车混行博弈：面对横穿行人、外卖电动车，系统表现有分寸的礼让——该减速时减速，空间足够时果断通过。
产品定位
HSD V2.0不追求极端场景炫技，而是围绕用户每天约40分钟通勤的高频场景，打磨跟车、转弯、加速的顺滑自然体验，目标是让用户“越用越松弛，越开越放心”。泊车方面，系统支持侧方、斜列、极窄车位等各类车位，行泊一体指标全面提升。
架构意义
一段式端到端并非终点，而是可持续自进化的框架：世界模型补充长尾场景，强化学习提升博弈能力，真实路测数据反哺训练，形成正向飞轮。