2026年1月31日，2025“智驾天梯榜”年度盛典重磅启幕，智驾行业顶尖专家、企业高管、投资机构代表与车主代表齐聚一堂，共赴这场年度行业盛会。

在第一电动网创始人、文远知行创始人兼CEO、博世智能驾控中国区副总裁、地平线资深产品总监、发表完精彩的演讲后，又组织了一场以当前智驾行业亟需解决什么问题？为主题的沙龙对话。

以下为各位嘉宾对话实录（略有删减）： 

庞义成：我很荣幸做今天上午场沙龙的主持人，下面有请韩旭总、文尧上台，另外我请到了我的一个老朋友，东吴证券的首席以及研究所副所长黄细里女士，我们一块儿来聊一聊，大家欢迎！

我刚刚接到同事们的通知，说今天中午开餐稍微晚一点，比我们预想的时间稍微长一点，但是我听着是非常精彩的。我先说一下为什么要请细里老师一起来参与讨论，是因为昨天晚上我们有一个小聚会，聊到了一个我觉得特别有趣的问题，资本市场现在怎么看咱们这个赛道？咱们国内的资本市场，还有港股怎么看，以及海外的资本市场怎么看，我觉得这是很有意思的一个话题。因为所有新技术的落地离不开三要素：技术本身的突破、市场，就是在座的用户们对这个技术的拥抱，愿不愿意买单，还有一个就是在用户买单的过程中资本市场怎么看，他们要把棒交到什么地方。这三个要素都非常重要。

刚才我听到三位嘉宾分享的故事里面，我觉得有一个特别感触的东西，比如说韩总分享的鬼探头的场景，我私下问他了，车身在跑着，突然左侧有一位女士从左侧窜过来，我看的时候吓了一跳，我看的时候以为是生成的，我刚才问韩老师是不是生成的，韩老师说不是，那是真的。另外文尧分享的革命之道和待行区的那两个镜头印象也是很深刻的。

我们先讨论第一个问题，过去两年里，尤其是2025年，我们解决了什么问题？以刚才的那三个极端的案例来说，一个鬼探头，一个可变车道，一个漫游，我们站在行业的角度来看，我们解决了什么问题？现在已经解决到什么程度了？

韩旭：我觉得首先以文远知行为例，文远知行其实有几个问题需要解决，我们大约两三年之前做量产，我们完全没有量产经验的，非常感谢博世，博世属于老大哥带小弟弟或者说老将带新兵的这么一个组合，我们合作两年里有很多坎坷。第一，我们解决了工程化能力的事情，这件事不是那么简单的，尤其是对于L4，所谓L4天天讲，我们都是AI出身大模型，我们一开始都是硅谷出来的，是硅谷范儿。第一次把我拉到车厂驻厂，我记得我在博世的苏州厂里驻了两周，我觉得条件有点太差了，我是硅谷的科学家，我怎么在苏州的工厂里？对我来说，中午吃饭这件事情应该是免费的，我去了自助餐随便拿的。怎么我们还要排队，博世的工程师说：“韩总，你想吃我给你刷卡买。”这事对我来说，硅谷工程师很多搞科技的人，我去了就是拿自助餐随便吃的。但是就那事做完以后，我后来发现这个工程有多不容易，刚才大宇总讲QNX，我在底下跟你交流，我深有同感，我当时跟博世说，我说大家都Linux，你能不能别折腾我们了，QNX所有的算子都要重写，内存也不够。博世说不行，这是我们德国安全的标准，你就必须这么干，真的是没办法。

庞义成：就是为了不丢包、不延时。

韩旭：不丢包、不延时，它是第一个实时操作系统。抢占多任务的意思是说我给你发一个任务过去，正常Linux回你的时候，它不一定回你，他忙就不回你了，但是QNX是到时间必须回，这个就难。刚才大宇总说的我回应一下，冰山下面的东西，你买一支笔我也买一支笔，但是我这个笔在任何时候写到笔干的那一刻都不断墨，有的笔价格是它的1/5，好的时候甩一甩写得流畅，刚下飞机的时候断墨。我的笔任何时候都不断墨，这件事就很难，博世特别善于做这个事，所以为什么大家都愿意用博世的东西，可能价格高一点，我有时候跟博世的同事说咱们打车厂的时候能不能价格低一点？但是人家的质量在这儿，我觉得这一点是非常重要的，这是第一点工程化能力。

第二个是解决数据的问题，我们常常是拿数据，从车厂拿数据对我们比较难，有时候车厂会给一些数据，但是车型不多，数据也不多，很多主流车厂会说你们技术再好又怎么样，你没有数据，数据在我手里，我不能把灵魂给你，数据在我手里，但是我今天想说的一点是数据这事过去就是说你觉得你有几颗钻石，你有钻石矿，现在我们想说的是，现在我可以人工合成钻了，那个钻石已经没有那么值钱了，这是我今天第一炸裂要告诉大家的，钻石没那么值钱了，合成数据很重要，为什么AI Model是热点，我要帮大家看这个事，现在数据驱动，有一些长尾效应的数据可能比较值钱，但是不需要那么多了，数据已经没有那么值钱了。

庞义成：文尧能不能说说你的观点？咱们地平线目前解决了什么问题？

刘文尧：我觉得其实如果从功能的体验上来说，我们不是解决了某个单点问题，而是真正在这个范式的情况下同时解决了两个问题：第一个就是体验的类人性的问题，第二个就是本身这个产品或者系统的泛化问题，这两个问题是真正在这个范式下能够在同样的频率下去解决的，黄老师做过这么多时间、这么多站的智驾大赛应该有感悟，在前老的架构下面，在某一些城市和路段，这个系统是能跑得很不错的，很类人的，但是它的泛化能力一旦出了一个相对来说比较收敛的驾驶环境，比如说最典型的就是出了上海，之前大家特别喜欢在上海跑，然后在上海周边也可以跑，但是出了这个范围，比如去到一个更加南方的城市，或者去到一个二三线的城市的时候，原先已经达成的体验就会迅速地出现回退和下降，本身系统的泛化能力可能不够，在特定的场景下或者特定的范围内、特定的城市道路下能做到不错的体验，做到媒体拍出一个片子非常好看，但是想大范围部署或者在各个场景、各个城市下办比赛的话，波动性会出来。我们在今年或者在去年做量产的时候才发现，端到端在工程上解决最大的问题就是能够在一个相对泛化的环境里面同时达到一个比较类人的驾驶体验。之前大家做智驾开发的时候就是一个新的驾驶环境类别，一个新的道路标识环境、可变车道、潮汐车道，你要做这个场景的特解，它是每个场景特解的堆砌形态，从来没有想到把特解擦掉，做一个泛化的通用能力的打造，这是我们现在这一代研发思路很重要的不一样，它的思路其实就是同时解决我们刚才说的两个问题。

我之前在别的媒体场合提到，我们最开始定义这代产品的时候我们想要达到的体验的目的就是画一个二象限的图，纵轴就是系统体验能力的上限，就是它的类人性，横轴是它的泛化能力，就是我能够在多少场景下同时达到这个类人的能力。你发现以前的系统要不然就是只偏纵轴，泛化能力不够，要么只偏横轴，泛化能力还行，但是体验能力不行，很难有到系统能力是斜上面的，就是到横轴纵轴同时做得不错的，只有现在这个泛式我们才看到了解决这个问题的可能性。

庞义成：我觉得两位说得非常好，我稍微做一个小总结，我以我的理解，不一定对，你们可以打断我，文尧说类人性，我们开过的都理解，这个车让我们非常安心，不用人操心，坐在车上大概10-15分钟你就会觉得你可以分分神了，这种体验最早在去年年初在FSDV14上体验到的，同行应该都有同感。系统泛化在任何的场景、任何的城市完全未知的情况下可以自己解决问题。刚才韩总说到的数据闭环的问题，用仿真来解决很多数据需求，我想这些都指向一个，就是一段式端到端，因为你们两家都很强调一段式端到端，韩总还强调一段式端到端一定要强调工程化的落地能力，就是安全性的强调，把今天解决掉的问题都已经提到了。但是我这里面提一个小问题，在去年10月份，那时候你们两家的量产版本还没有完全上车，10月份之前，我们做内测的时候，当时我记得文尧，咱们内部交流的时候你曾经说过一个观点，这个观点到今天仍然是我听起来是振聋发聩的，只有真正的一段式端到端才能真正地解决所谓的泛化性的问题，今天你在分享中也再次提到了。韩老师今天分享中也提到了真正的一段式端到端的问题，所以我想请两位再分别说一下你们理解的什么叫真正的一段式？这个还是有必要再廓清一下概念的。

刘文尧：我在演讲的时候一直尝试给普通用户普及一段式端到端的概念，其实端到端本质上是一个，并不是某种技术范式或者某种特定的技术，它更多像是一种方法论的代名词，以前我们智驾行业当中会把系统拆分成无数的子模块，把它拆成感知，拆成规控，规控当中可能还有无数的子场景，比如横向的会是一个子场景，然后横向还会分子类，比如绕行会是一类，这些子模块都可以说做成子模块的端到端，比如说最简单的就是感知的端到端，为什么感知会有端到端的概念？是因为最开始的时候，博世最开始做辅助驾驶的时候就是做一个前视的感知，前视的感知就只有一个摄像头，它实现的是一个最基础的辅助驾驶的能力，ACC、ICA的车道保持。后来功能复杂度提升了，出现了需要车上有多个摄像头，这个时候不同摄像头感知的结果如何做拼接？这个就是最早的非端到端的感知概念。后来出现了一个概念叫BEV，BEV的出现让多个摄像头的融合或者说叫拼接，可以从原来的需要人为规则化的，将多个单个摄像头的感知结果做拼接，演进成了可以将多个摄像头的数据直接通过端到端的方式投射到BEV的视角下做出感知结果的过程，这个就是感知端到端的雏形。但是做完感知以后，后面你的规划控制还是不同的子模块，每个子模块还是规则控制的，现在真正一段式端到端的意思就是我们原先说的端到端的方法论和范式直接把原先所有辅助驾驶领域当中分的模块全部吃掉，也就是去年讲的革命算革完了，原来只革了一半，其实是这样的一个感觉，所以我们才强调这是一段式的，因为所有的模块都被吃掉了。

庞义成：为安全兜底的规则都拿掉了？

刘文尧：那个还会有，但是我觉得未来模型能力逐渐提升以后，那个模块的作用也会越来越弱，但是它是动态的。

庞义成：韩总有没有要补充的？

韩旭：我从来都不迷信一段式端到端这个词，我在演讲里面已经说了，功夫不是说打咏春的永远比打洪拳的厉害，咏春厉害是因为叶问厉害，所以很简单，一段式端到端我不觉得是用了就好，为什么别人不用一段式端到端？我觉得应该是文远知行厉害才可以用出来一段式端到端，那么多人都想做一段式端到端，为什么别人没train出来？这里面有很多的坑，因为我自己搞技术的我知道，大家都是一段式端到端，到最后的时候这个车的模型那么小，你怎么把一个很大的模型塞进去？过去老说我要做float、double，32、float、16，最后4个bit，怎么把这个网络弄出来？里面有很多的细节，这些细节其实才是成败的决定。我特别反感一件事情，大家把技术评书化，出来一个大将拿一个大锤，这个人就是李元霸，他就肯定能把拿棍子的人打跑，技术如果这么简单的话，因为现在确实媒体有把技术娱乐化的倾向，这是我一直非常反感的。

庞义成：可能因为媒体认知能力有限，比如我。

韩旭：确实有时候隔行如隔山，但是我觉得还是很多时候懂就是懂，不懂就是不懂，要么咱们就写公式、要么咱们就写技术，否则他们是一段式端到端，所以他肯定开得好，他们是VLA，可能开得更好，过两天再来一个，其实不是这样的，就像武侠小说一样，打一个招式出来并不是。

庞义成：其实招式不重要，重要的是内力。

韩旭：重要的是把问题解决，这就是第一性原理。实际上马斯克不怎么强调一段式端到端，他是强调用AI做这些事，我们其实很多时候都是真抓实干做这件事情。我还是想说QNX那个例子，拿一个差的操作系统堆上一段式端到端也不行，有很多事情都是需要真的是，你看到的1/10冰山一角，后面巨大的冰山在做工作。infrastructure，你说我也用世界模型，如果你产生的数据模型，比如你想的小龙女是李若彤的小龙女，最后出来的数据是岳云鹏扮演的小龙女，大家都可以产生一个小龙女，你要是产生的小龙女是岳云鹏那样的，那有还不如没有。所以你说World Model，你产生出来的数据如果很差的话也没用。所以我今天想deliver message就是别迷信于名词。你做的场景都很好，有的场景为什么能过，有的场景不能过？一段式和两段式其实说白了最核心的一点就是知识的representation、knowledge presentation，一段式端到端避免了中间的knowledge presentation，因为不管你再怎么表示，在一段式、两段式切换之间的时候，那个representation总会有information lost，而一段式不需要考虑，实质就是这个，这是有一定的优势，但是我还是觉得如果你真的做得对，拿两段式端到端再加上language model，一样可以把一段式做得好，关键是看你的水平。

庞义成：韩老师的观点我稍微总结一下，您并不是反对一段式端到端这个名词，你反对的是对这个名词的迷信是吗？

韩旭：对，我一直都反对对名词的迷信。

庞义成：好的。文尧有什么要回应的吗？

刘文尧：我觉得对，我觉得韩老师讲了一个很重要的，文远从原来做Robotaxi，做科技的落地，到现在做量产，地平线一开始余博士从互联网公司或者做深度学习的研究，转到做车的量产，最主要的第一个点是把一个原来高高在上的科技行业拉到一个泥泞的量产的工程问题的世界里面，这个坑其实是非常关键的，这个其实也是我们一直想去说的。我刚才讲的时候，最后一页其实也有提，不管用什么样的新的技术范式，比如说端到端，一段式端到端后面还有新的理念会出来，比如说信息要怎么输入到端到端的模型当中，这些新的范式你把它搞懂就很难，你把它搞懂已经很难了，怎么把它落地到量产的环境里面更难。

庞义成：除了落地到工程化交付以外，还有非常关键的就是如何说给消费者听，这件事更关键。

刘文尧：而且做不出来没办法说得明白。

庞义成：有时候做出来了也不一定能说得明白，这个时候可能概念就比较重要了。

韩旭：这个我特别想回应一句，你说的这个我特别有感触，给消费者说得清楚。我就给大家讲讲，大家知道现代意义上的第一部武侠小说是哪部吗？是梁羽生写的《龙虎斗京华》，比金庸写的小说都早。梁羽生为什么写《龙虎斗京华》？是因为当时香港的两个舞狮，白鹤门和太极门两个门派之间要比场武。我之前看《龙虎斗京华》觉得荡气回肠，打得有多漂亮、有多帅，我想了很久。结果拜Youtube所赐，多年以后这个Video搞出来了，《龙虎斗京华》白鹤门对太极门，我看两方打。我一看，我说这什么白鹤门对太极门？这不是两个王八拳互殴吗？真正的武打就是这样，但是消费者看的时候，我开这个车要想象，是两回事，但是我们跟大家宣传的时候一定要评书化、演义化把我的技术说出来。有的时候我会觉得看一看就算了，如果你们去看的话，前一段时间还有一个把无人驾驶技术拍成电视剧，张瀚主演的无人驾驶电视剧，他在里面讲的东西我都忍不住要喷在屏幕上了。我特别希望大家去解读paper，看看原文，一段式端到端底下的building block到底是什么？attention model？Transformer？各种各样的model，现在各种model层出不穷，都是一段式，用不同的model可能效果差很多，但是我们却不去看这些，大家天天一段式端到端。所以我说的这些就是all in all，大家还是要看一些技术细节，如果消费者喜欢演义化，我们觉得应该交给媒体公司，你也可以写您的《龙虎斗京华》。

庞义成：我们听出来了，韩老师科学家思维和媒体人的想法确实是两条线，但是这两条线之间会产生很多碰撞。文尧是处在跨越的交界上。

刘文尧：碰撞完的结果。

庞义成：接下来请细里聊一聊，昨天晚上吃饭的时候我们聊到一个话题，这个话题我觉得挺有意思的，就是关于资本市场怎么看我们这个赛道，细里能不能先分享一下？

黄细里：我这个角色乍一看还是稍微有点突兀的，我把背景稍微给各位介绍一下，我跟庞总的第一电动网差不多有十年的交流了。

庞义成：十年多了，那个时候细里还非常年轻。

黄细里：这三年其实我们做了很多事情，跟庞总我们非常不谋而合。我自己的身份我感觉，虽然表面上看可能我是金融行业的汽车分析师，但是其实我们团队是非常资深的智驾用户，差不多我们是2023年，当时我们非常疑惑，因为我们团队从资本市场的第一波，当时的无人驾驶的，2014—2017年那一波就开始，我们一直在这个赛道里面深耕，本身我们也是非常偏，做事情是属于比较能坚守的，耐得住寂寞的团队。这三年我们针对资本市场也做了很多跟庞总一模一样的事情，虽然我们不针对To C，我们针对非常专业的To B群体。

庞义成：你们也做了大量的评测？

黄细里：非常多，我们从2023年开始，那会儿真的是担心，随时可能要给自己买一个保险，到现在完全不用了。所以对资本市场这个话题，我觉得确实我可能还是有比较多的发言权，但是我尽可能希望跟两位技术大拿能够有一些呼应的地方。

整体上我自己感觉资本市场，其实2020年到2023年借助电动汽车在国内普及的这一轮红利期，应该大家对于智驾在C端，跟着电车这样一个硬件载体普及的过程中，是提前要做硬件的预埋，尤其是自动驾驶的套件，所以在过去那三年其实大家还是非常认可这个赛道的。最近这三年我觉得大家还是保持比较多的关注，但是现在大家处在一个可能偏尴尬的阶段，很多人可能在这个阶段重心并没有完全扑在这个上面，但是我们团队为什么在坚持？我觉得这个阶段有点像电车在2019年四季度真正的以Model3国产化带来的大拐点之前的那一段，我没法准确预判，但是我感觉差不多就在那一段，整体上我觉得资本市场还是会分两类思维方式群体，一类大家还是很愿意因为相信而看见，所以愿意在这个阶段非常坚守这样一个赛道的投资机会，但是大部分我认为大家还是希望能够在不同的赛道上轮动，所以大家更多的还是要看见了，眼见为实了才会相信这个东西。

整体上我觉得资本市场到现在，可能核心就是关心两个问题：第一，因为2020年到2023年那一轮，我认为是L2或者叫L2++，无所谓哪个名词，那一轮机会大家基本上把硬件的投资机会演义得相对比较充分。接下来我们蹲守的下一轮拐点，我们一直在强调其实是到了L4，L4里面可能又会分很多场景，不管是偏B端的各类场景，还是最终会到C端这个场景，我们认为其实这个阶段更重要的是你要把它当作一个应用软件看，不能再局限于车这样一个硬件的思维方式。所以我们现在最关心的就是这个拐点，或者大部分被大家所Cue的地方，就是类似于电动车，特斯拉Model3在中国国产化那个大的拐点，对应这一轮拐点到底是在什么时间点？什么样的事件是大家认为所有人都会认同这个事情可能要来了。这个不同的人争议是非常大的，但是我认为大体上第一类因为相信而看见的人，基本上我认为大家都会觉得2028年之前一定会来，第二部分人大家会觉得可能没有那么着急，有可能要到2028年之后，这是大概的分界。

第二个问题，资本市场可能最终回答的是究竟要怎么定价和估值，这是资本市场最重要的，我觉得现在这一块其实不是争议大，而是大家不知道。就像文远、地平线我们团队也都跟踪很久了，包括资本市场，大家对这一块都用以往的，不管是过去汽车时代的这一套资本市场的定价体系来看，肯定大家是理解不了的，或者觉得似乎很贵，第二个就是以这两年资本市场最火的赛道都是在AI算力相关的，其实大家可能也会有一些困惑的地方，甚至大家可能以移动互联网时代的，像阿里、腾讯这些大厂的这套定价体系来看这个板块，其实也有一些困惑的地方。这块我们团队有一些自己的探索，我们认为最终一定是非常新的时代，而且是像之前几位领导分享里面都提到，这个东西是人类的一些闪耀时刻，我觉得这个东西在资本市场也会体现出来，一定是极少数人可能会用一套全新的定价体系去看这个事情，甚至可能是创造出一套新的思维方式的定价体系，大家才能真正理解这个公司的价值。

我觉得这两个问题现在其实是蛮重要的，如果这两个问题能想清楚，对这个赛道现在是非常愿意坚守，而且会觉得接下来三年一定是非常好的，从投资角度来看是非常非常好的时间窗口。

庞义成：我特别同意细里的观点，我先总结一下她的观点。她总结了两个观点，第一个观点，2023年之前资本市场其实对电动车非常关注，叠加着把智能化算到估值体系里了，那个时候应该是有一波行情，最近这三年大家把注意力慢慢转向了更加热门的，比如说AI、大模型、算力、机器人、飞行汽车，因为资本市场总是要往“钱”看的，需要新的故事。这是一个问题。因此，在这种环境下，好像资本市场暂时大量的钱并没有把关注点放在这个行业正在解决的非常具体的问题上，比如说刚才说的端到端，比如刚才文尧提出来的MPI从100到1000，这些在我们看来是非常重要的问题，直接影响消费体验的问题，确实暂时没有在资本市场强烈的关注之下，这是第一个有趣的现象，某种程度上，我们行业真实的进展跟资本市场的关注出现了某种背离。第二个问题，可能这种原因的造成是大家现在没有想到一个方法，怎么认知这些公司新的价值体系，怎么去看将来可能创造的确认性的收益的前景到底有多大。我觉得第二个问题可能是更核心的问题，我们不妨先从核心的问题聊起。细里老师相当于提出了这个问题，能不能请两位专家回答一下这个问题，将来你们觉得真正的价值，商业化的价值是怎么创造出来的？

韩旭：我觉得所有商业上的价值产生的原因就是以要让消费者愿意买单，就是你产生价值，什么价值？就是你帮别人解决问题，如果是服务、产品的话，你制造一些产品，他需要。价值其实最核心的一件事情就是，我们以自动驾驶为例，为什么它的价值这么高？价值高的原因是它节省的是人类的时间，大家知道车其实本身可能有品牌的价值，但是车的很多其他方面的价值会越来越不重要，为什么现在欧洲常常会说软件定义汽车这些方面？自动驾驶的价值尤为重要的一点就是随着政策的推广，如果L3普及或者L4普及，其实你付出的是钱，你买的不是自动驾驶的软件，而买的是时间，因为软件替你开车，这是最核心的价值，这也是为什么自动驾驶的价值这么高，所以分析师常常会说这个东西看不懂，其实你就把自动驾驶当作，你怎么评价人形机器人就怎么评价自动驾驶，为什么人形机器人有价值？它帮你干活，不管是在家里帮你干活还是在工厂里干活，自动驾驶就是帮你开车的机器人，就是这么简单的一件事情。所以基本上的价值就是这样的。但是其实到一定程度的时候，更核心的一个层次是说这个价值，资本市场看不懂其实有的时候也挺好，因为资本市场也不是大家意见都一致的，有的分析员看得懂，有的分析员看不懂，有的投资人看得懂，有的投资人看不懂，这就是每个投资人眼光的差别。

庞义成：韩老师觉得细里刚才提的L4会是关键的价值拐点吗？

韩旭：L4当然是，但是L4是跟市场有相关的。其实L4价值拐点现在已经出现了，我举几个数字，最简单的一点，其实已经出现了，如果你看资本市场的话，美国有一家做L4的公司叫Aurora，这家公司的运营数量你可以去查，没有过百辆级，没有太多的运营。还有一家做高阶辅助自动驾驶的公司叫Mobileye，在这之前，我三四年前去CES，Mobileye百万辆的出货量，毫无置疑的第一。但是今天你去看两家公司的市值都在百亿美元左右，一个出货量百万级的L2++、L3公司和一个不足几十辆L4的公司市值是一样的，价值拐点不就已经出现了吗？

庞义成：文尧补充一下观点。

刘文尧：我觉得我刚才演讲的时候有提我自己的一个观点，就是之所以现在有现在这样一个大家行业里面，不管是资本圈还是供应链圈这样一个大家判断拐点的，有一点像迷茫期，或者是价值的误区，就是因为它部分这个行业所处的阶段在变，真正现在这个时代评价价值的应该是用户了，因为正好到达了这个拐点。

庞义成：要进入爆发期的前夜了。

刘文尧：应该C端评价你的价值，而不是B端或者是VC端评价你的价值，因为拐点已经到了，我觉得媒体是特别简单的例子，资本和媒体的关注度一般都是耦合的，我最开始做媒体的时候，那个时候都是媒体关注，没有用户关注这个行业的。庞老师，您现在做智驾大赛是一个特别明显的嗅觉，媒体现在行业就分两类，第一类是庞老师这样的，一头扎到更重的偏用户端的内容产出逻辑里面，还有继续追寻新的方向，去写人工智能、去写机器人，这本质上就是分水岭的阶段，不可能再用传统以前我们看行业新的范式和一些超前的未来可能性的方式评价现在的估值，因为它正在从原先只存在概念当中，存在于路标当中的产品，变成有可能真的让每一个用户都有一个认知体感的，原先可能行业当中，我们一开始辅助驾驶概念出来的时候只有少部分用户愿意买，因为他们内心里面有尝鲜的意愿，现在我们尝试做的事情是一个原来对辅助驾驶没概念的用户，他去买一个主流的新能源汽车，因为新能源汽车普及率足够高了，甚至买一个主流的油车，将来他就有机会在4S店体验一下，他原来可能对这个产品没有概念。

庞义成：我来翻译一下文尧的话，地平线明确提出来，余凯老师提出来的，未来3-5年HSD装机量要达到1000万套，这就是你说的向C端的价值释放吧？

刘文尧：对，因为以前我们的出货量也很大，但是韩总刚才说了，那个是Mobileye时代的，传统ADAS的功能，它本身的C端感知感就不强，现在这个技术，我们吹了这么多年，资本圈原来那么多的价值，其实就是到了这个节点开始有可能被真正的用户检验的时候了，所以说这个时间点我觉得已经是一个。

庞义成：非常明确的价值拐点，已经看得很清楚了。包括韩老师今天没有说，我可以跟大家透露一下，2026年他这边要上车的量产车也有几十款，所以都到了一个市场爆发的阶段。细里，回到刚才的问题，你觉得2026年如果这一切顺利发生的话，资本市场的观点会回来吗？

黄细里：我们自己认为今年这个拐点会隐约出现，但是我不能百分之百确定达到类似于电动车2019年四季度的情况，那是乐观估计，但是我们已经做好了所有的准备，等风来。因为资本市场很多事情都是你没法提前准确预判的，但它一旦来，而且我会预感到会非常猛烈。

庞义成：细里这个点睛之笔：等风来。我觉得今天在座所有的朋友们，包括演讲嘉宾和台下参与分享的用户们、媒体们，还有国发院的同学们，我们大家其实都共同关心一个问题，就是假如自动驾驶技术是一个可以给人类带来真正的福利和时间，身体解放的技术，它就一定能够释放出真正的商业价值，这个商业价值在我们这些业内人士看来，已经是非常明确的了，因为文尧刚才说得对，我们做智驾大赛，所以我们能非常直接感受到用户对这件事的热度是什么。我们看到了这个商业价值已经非常明确的时候，资本市场还在按兵不动，至少现在还没有表达出来，但是也许在某一个时刻，我不知道这个时刻到底是一个什么样的时刻，是J6M方案被某一个事件点燃了，证明确实非常好？还是韩总的某一款量产车突然卖爆了？我不知道那个时刻是什么，但是我想那个时刻一定会发生，大概率在2026年，最迟2027年发生，那个时刻来的时候，细里刚才的预判我是愿意相信的，就是那个风会来得非常猛。所以在座的朋友们，包括直播间的朋友们，如果你们有对这件事情感兴趣的，或者对这件事情有相信的，或者是有投资的朋友们，我建议大家在这个赛道上的目光不要离开，从现在开始到未来的12个月，最多18个月内，我预感到会有重大的变化发生，我们一起等风来。我们是等风的人和记录风的人，韩总、文尧，还有更多的业内的专家们，你们就是造风的人，我们把最热烈的掌声送给他们。

今天上午的活动就先到这儿为止，习武我们还有一场精彩的论坛，那场论坛是有一些车厂的朋友会来分享，另外我们请到了非常优秀的车主代表，就是智驾大赛24站筛选出来的车主精英们，他们有人是冠军车手，有人是裁判，有人是众测官，会上台来分享他们所思所想，以及他们对2026年以后的整个智驾方案和行业有什么需求和希望，我们期待下午精彩的聚会，谢谢三位嘉宾，谢谢大家！

今天上午论坛到此为止，下午再见。

庞义成：感谢各位的精彩分享，今天上午的论坛到这里就圆满结束了，请大家移至二层水晶厅用餐，下午的论坛以及下午的直播如期进行，感谢各位！

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