文 | 大模型之家 文 | 大模型之家 9月22😜日晚间，DeepSeek官方突然发布更新，宣布DeepSee😡k-V3.1 现已更新至DeepSeek-V3.1-Term👏inus 版本。官方表示，此次更新并非简单例行迭代，而是针对😍用户反馈中集中出现的问题进行了改进，在保持原有能力的同时，进🚀一步提升了模型的稳定性与一致性。 消息一经发出，不到一👍个小时便收获了一条“10w+”，足以见得行业对于DeepSe😉ek的关注程度与影响力。 然而，市场的热烈反应背后，也💯夹杂着一丝失望：备受期待的新一代推理模型DeepSeek-R👍2再次缺席。这不仅是一次期待的落空，更像是一面棱镜，折射出这😆家明星创业公司，从年初以R1模型一鸣惊人，到如今核心产品迭代🤗的持续延迟，在狂飙突进246天后的焦虑、挣扎与抉择。梁文锋和🤔他的DeepSeek，正在上演一出中国大模型领域最富戏剧性张⭐力的“现代启示录”。 市场预期管理失焦：R2发布如“镜😊花水月” 当我们把时间的指针拨回2025 年的早春，彼😆时，DeepSeek-R1的横空出世，如同一声惊雷，在中国乃❤️至全球的AI领域炸响。其卓越的数学与代码推理能力，不仅在多项😴基准测试中对标甚至超越了OpenAI的顶尖模型，更重要的是，😴它以一种彻底开源的姿态，将推理大模型的门槛拉至前所未有的低位😆。DeepSeek因此一战成神，成为那个“春节档”最耀眼的国👏产AI明星，创始人梁文锋也被寄予了挑战硅谷巨头的厚望。 🌟 DeepSeek-R1推出的那一天，就为梁文锋治下的深度求❤️索，留下了两个难以抹去的烙印：一是“开源且低成本”成为它的标😘签，二是外界由此对其下一步的期待被抬到了很高的位置。 😍然而，辉煌的序章之后，故事的走向却变得扑朔迷离。行业对下一代🥳推理模型DeepSeek-R2的期待，随着时间的推移，演变成⭐了一场反复上演的“狼来了”的故事。据大模型之家统计，截至20🙄25年9月23日，距离R1发布已过去整整246天，而关于R2🚀的发布传言，已不下10次。 这场漫长的“悬念剧”始于2😎月，路透社首次援引信源，称R2“最迟5月初发布”，并暗示其在🚀代码生成和多语言推理上将有重大突破，瞬间点燃了市场的热情。随💯后的几个月，传言变得愈发具体和密集。3月，行业内开始流传“3😆月17日发布”的精准日期；4月，Hugging Face代码😁库的蛛丝马迹似乎暗示着即将到来的更新；而到了5月，传言达到了💯顶峰，一份详尽的参数信息在网络上泄露，直指R2将采用革命性的😉“Hybrid MoE 3.0”架构，总参数量高达惊人的1.💯2万亿。 然而，期待中的5月发布会并未如期而至。随之而🥳来的是更多混杂着失望与猜测的消息。有传闻称，发布延期是因为C😡EO梁文锋对模型内部测试的性能不甚满意，认为尚未达到对R1的⭐“碾压级”优势。更关键的是，来自外部环境的压力开始显现——英😢伟达 H20芯片的供应问题，成为悬在所有中国AI公司头上的达😡摩克利斯之剑。 此后的故事线更加曲折。6月，消息称R2❤️的内部测试结果显示，其性能提升并未达到颠覆性的程度。7月，万🤯众瞩目的世界人工智能大会（WAIC 2025）上，DeepS😅eek的缺席让R2发布的希望再度落空。8月，关于“月底发布”🤩的传言再次甚嚣尘上，但很快被官方辟谣。直到9月初，彭博社的报❤️道才给出了一个新的时间窗口——计划于第四季度发布，并将主打当🙄下最热门的Agent（智能体）能力。 展开全文 🔥在长达八个多月的时间里，DeepSeek官方始终未公布R2的🌟明确发布计划。这种反复的传言与落空，在客观上造成了市场预期的😍管理失焦，也消耗了部分用户的耐心。更重要的是，在DeepSe😂ek等待R2的这段时间，其主要竞争对手，如阿里巴巴的通义千问😡（Qwen）和百度的文心大模型（ERNIE）等，均已完成了多😀轮重要的功能迭代和模型升级。 在这场无声的竞赛中，时间❤️的流逝，正在成为DeepSeek最沉重的成本。 延迟的😡“三重困境”：开源生态的繁荣与核心产品的缺位 如果仅仅🥳将这八个多月定义为“等待”，那对DeepSeek而言无疑是不🎉公平的。事实上，在R2缺位的日子里，DeepSeek非但没有🤯停滞，反而在另一个维度上展现出了惊人的能量和战略远见。梁文锋😜选择了一条更为艰难但可能也更为长远的道路——构建一个从底层模😅型到上层工具链完全开源的全栈技术体系。 这是一场围绕“👍开源驱动创新”展开的“阳谋”。在核心模型层面，除了打响名声的😍推理专用模型DeepSeek-R1，DeepSeek在3月又👍开源了通用模型V3.0324，其API成本仅为GPT-4的1🙄/14，几乎是以“倾销”的方式，将大模型的使用成本打到了“地😊板价”。随后，融合了代码与对话能力的DeepSeek-V2.🤔5，以及多模态文生图模型Janus-Pro也相继开源。这一系😢列组合拳，让DeepSeek成为了国产AI技术普惠的关键推动🔥者之一。 在基础设施与工具链层面，DeepSeek同样🎉进行了深度布局，开源了一系列旨在提升训练和推理效率的关键组件😆。例如，针对GPU优化的FlashMLA解码内核和DeepG😊EMM矩阵运算库，官方数据显示可提升约30%的推理速度；为混🤔合专家（MoE）模型设计的DeepEP通信库和DualPip⭐e流水线算法，有效降低了分布式训练的通信延迟；而名为3FS的🎉超高速分布式文件系统，则为大模型训练提供了高效的数据读写支持😢。 尤为关键的是，DeepSeek的开源并非仅仅停留在❤️代码层面。他们敏锐地捕捉到了国产算力崛起的趋势。其开源的工具😊链不仅支持主流的英伟达GPU，还同步推出了适配华为昇腾平台的💯解决方案（如MindIE镜像）。这一举措有助于推动国产AI算🥳力在实际应用场景中的落地，具有重要的产业价值。庞大的开源体系😊为DeepSeek带来了正向的生态循环。全球开发者基于其模型🚀进行量化（如INT8/INT4版本），降低了部署成本，并围绕😎医疗、金融等垂直行业进行微调，丰富了应用场景。 然而，💯这耀眼的A面，却无法掩盖其B面深刻的隐忧。R2的迟迟未能发布🤯，正是这些隐忧的集中体现。DeepSeek-R2的推迟，至少😜面临着三重困境。 首先是技术突破与算力供应的核心矛盾。❤️据英国《金融时报》等媒体报道，R1发布后，DeepSeek在👍相关方面的鼓励下，曾尝试使用华为昇腾芯片进行下一代模型的训练🤔。然而，从英伟达的CUDA生态迁移到昇腾的CANN生态，其难😆度远超预期。训练过程中的不稳定和性能瓶颈，严重拖慢了研发进度👍，甚至一度迫使团队将关键训练任务切回NVIDIA平台。这场“😂算力长征”的艰难，或许是导致R2延期的最直接、最核心的技术因😆素。 其次，资本的狂热与市场的超高预期，放大了传言的传🤯播效应，也给DeepSeek戴上了沉重的“枷锁”。R1的成功😀让DeepSeek成为了资本市场的宠儿，估值水涨船高。每一次🔥关于R2的传言，都能在资本市场掀起波澜。这种高度关注，既是动😘力也是压力，它迫使DeepSeek必须拿出一款超越性的产品，😜任何一点瑕疵都可能被无限放大，从而导致团队在发布决策上慎之又💯慎。 最后，在激烈的行业竞争与中美技术角力的背景下，构😢成了R2发布最严峻的外部压力。在国内，阿里、百度等巨头凭借强🌟大的资源整合能力，在模型迭代、产品落地和生态构建上步步紧逼。❤️在国际上，美国对先进AI技术的出口管制日益收紧。DeepSe😎ek既要面对国内市场的“内卷”，又要应对国际环境的“脱钩”风🔥险，其战略选择空间正变得越来越狭窄。 DeepSeek🤗与梁文锋面临的“三重挑战” 当前，DeepSeek及其❤️创始人梁文锋正不得不面临着来自技术、战略和市场三个层面的严峻😢挑战，这种局面使其在后续发展路径的选择上变得异常艰难。 😀 第一重挑战，是如何在技术上实现自我超越，即“创新者的窘境”❤️。DeepSeek-R1在推理能力上的突出表现，已经为公司树👏立了极高的技术标杆。这意味着R2必须在性能上实现质的飞跃，而👏非简单的参数提升或常规优化，才能满足市场的期待。 如果😎R2的提升幅度有限，很可能会面临类似于今年GPT-5发布后，❤️行业普遍认为其创新力度不足的评价。对于一家以技术驱动的创业公😎司而言，这种来自内部的、超越自我的压力，是其决策过程中必须考🌟虑的首要因素。 第二重挑战，是公司在技术路线上的战略短😍板，特别是在多模态能力上的“缺位”。当前，全球顶尖大模型的发😘展趋势已明确指向文本、图像、音频、视频等多模态能力的融合。无😢论是通过多模型能力调用协议（MCP）整合不同模型，还是发展原😢生的多模态大模型，都已成为行业共识。 相比之下，Dee🤗pSeek至今发布和开源的模型仍主要集中在文本和代码领域，旗😎下多模态文生图模型Janus-Pro并未在行业掀起波浪。这种❤️技术路线上的单一性，可能会使其在未来以多模态为核心的应用场景🎉竞争中处于不利地位，限制其生态的广度和商业化的想象空间。 🙌 而国内的另一家大模型公司MiniMax为例，则走向了另一😢个极端：其从创业初期就专注于多模态技术，并已推出了成熟的产品⭐，但囿于当前主流大模型能力评估体系，仍以语言模型为基准。这使🌟得 Minimax 在模型排名、社区认可度、学术引用等“行业😢标尺”上较为边缘，其开源的大模型 MiniMax-M1，在H❤️ugging Face等平台的活跃度远低于DeepSeek。🔥此外，其主打的线性注意力机制与混合专家系统（MoE）虽然理论😆上具备效率优势，但在实践中尚未充分验证其长期可控性和泛化能力🤔，也让MiniMax 40亿美元估值屡遭质疑。 第三重😂挑战，是需要面对DeepSeek面临的生态问题。自今年年中开🤔始，网络中关于“DeepSeek变笨了”的讨论不绝于耳，调查😅发现虽然R1模型在数学推理上表现优异，但在涉及创意、事实性内🔥容时却频繁出现“幻觉”。 而这背后，正揭示出DeepS🙌eek在内容生态上的“先天”短板。大型科技公司如百度、字节跳⭐动等，其优势不仅仅在于资金和技术，更在于其庞大的流量入口和内🙄容生态系统。例如，百度拥有搜索、贴吧、文库等一系列产品，而字🚀节跳动则有抖音、今日头条、西瓜视频等。这些平台不仅为用户提供😆了稳定的流量入口，更重要的是，在用户与内容交互的过程中，源源🙌不断地产生着最新的、鲜活的数据。这些数据经过清洗和处理，可以🙌持续地为大模型提供高质量的训练语料，形成一个良性的“数据飞轮😘”——模型越好，用户越多，产生的数据越新，模型迭代越快。 🤗 DeepSeek目前并不具备这样的内容生态优势。其模型能🤗力的提升，更多依赖于外部公开数据集和合作方提供的数据，缺乏像😀百度、字节那样自有的、能够实时更新的“活水”。当模型在训练过😁程中无法有效甄别和清洗受污染的语料时，就可能导致“幻觉”现象🙌的加剧。这种“幻觉”，不仅仅是简单的信息编造，更可能表现为逻🙄辑混乱、事实错误，甚至答非所问，这无疑严重影响了用户的信任感👏和使用体验。对于一个致力于商业化的大模型来说，用户信任是其产🤗品生命线的基石，而“幻觉”问题，恰恰是横亘在其商业化路径上的😁一大障碍。 写在最后 因此，对于梁文锋而言，是如😜何平衡内部研发节奏与外部市场竞争的压力。R2的延迟发布，为竞😜争对手提供了追赶和反超的时间窗口。在快速变化的大模型市场，技😎术领先的优势稍纵即逝。梁文锋必须在“追求技术极致”与“抢占市😡场时机”之间做出权衡。 发布一个性能未达内部最高标准但🥳能及时卡位市场的产品，还是继续打磨一个可能错过最佳发布窗口的😘“完美”产品，这是一个艰难的战略抉择。同时，叠加算力迁移带来🙌的工程挑战，使得这一决策过程变得更加复杂。 不可否认，😎DeepSeek-R1的发布对行业产生了深远影响。它不仅证明⭐了国内团队在核心推理模型领域的研发实力，更重要的是，其开源策😉略极大地降低了AI技术的应用成本，打破了海外少数厂商在高端模😀型领域的垄断，为推动整个行业的创新和普及做出了重要贡献。 😁 在大模型之家看来，DeepSeek当前所面临的困境，并非😂个例，而是国内顶尖AI公司在向更高技术水平迈进过程中普遍面临😎的挑战缩影。市场期待R2的最终发布，不仅是期待一款性能更强的🎉模型，也是在观察DeepSeek如何在技术瓶颈、战略短板和激🙌烈竞争的多重压力下，给出自己的解决方案。DeepSeek和梁😀文锋给出的答案，也将对国内其他AI公司的发展路径提供重要的参😂考和启示。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 陆玖商业评论 文 | 陆玖商业评论 从市⭐场端来看，全球L2级以上新车智能驾驶渗透率已接近45%，随着😎未来两年具备L2-L3组合驾驶辅助功能的产品的快速落地，这一🚀数字还有望进一步增长至60%。 巨额融资与巨额亏损并存😍，地平线在资本市场的强势募资与财务表现的强烈反差，勾勒出中国🤗智能驾驶芯片行业的狂飙与隐忧。 9月26日，地平线在港😅交所发布公告，宣布以每股9.99港元的价格配售约6.39亿股👍股份，估计所得款项净额约63.39亿港元（约合人民币58.1😜4亿元）。不出意外，该配售消息一出，地平线当日股价跌超8%。🤔 这已是这家智能驾驶芯片公司一年内第三次大规模融资，总👍募资金额也高达近155亿元人民币。特别是，此次配售距离上一次😢不过3个月的时间。 在资本市场长袖善舞的同时，地平线的😎亏损也在扩大。2025年上半年，地平线收入约为15.67亿元🙄，同比增长67.6%；但亏损反而从上年同期的50.98亿元增👏至52.33亿元。 这家被业内称为“中国智驾芯片第一股😘”的企业，一边是业务高速增长、出货量屡创新高，另一边是亏损持👍续扩大，以及现有客户纷纷下场自研芯片。资本市场依然相信未来吗😅？ 01 一年内募资155亿 作为赛道中入局较早🤔且已打开一定市场的明星企业，地平线的融资能力无疑是令人瞩目的🚀。 自2024年10月在港交所上市以来，地平线通过IP🤯O募资58.73亿港元，今年6月配售募资46.74亿港元，加🤯上此次募资63.4亿港元，一年内合计募资168.87亿港元（😉约合人民币154.8亿元）。 而此次公告中披露的配售价👏格，是以前一日即9月25日的收盘价折让约5.75%的价格得来🤯的。对比三个月的那次配售，此次募资更多，但给出的“折扣”反而🥳更小，不少股民则在各大社区中表示出了质疑。 对于本次募💯资的用途，地平线公告称将用于扩大海外市场业务，加速国内市场业😴务扩张；投资研发以进一步提升技术能力；投资新兴领域，例如与R💯obotaxi相关的计划；对上游及下游业务合作伙伴进行策略性🤩投资。 有分析认为，地平线的融资紧迫感，藏着其创始人余👏凯对行业窗口期的判断。尽管今年初，余凯便喊出“3年脱手开，5😴年闭眼开，10年随心开”的设想，但想要将这个战略规划落地，就🥳必须要加速技术商业化。 加之，特斯拉、国内大厂、传统车😎企都在加码，地平线需要通过融资保持技术领先，才可能在规模化效🤯应到来前保持身位。 02 中高阶产品占比提升，前五大客😢户依赖度高 尽管地平线一直在扩亏，但不能否认的是，其业😢务增长速度还是可圈可点的。8月29日，地平线宣布其征程系列车👏载智能芯片，累计量产出货突破1000万套，成为国内首家跨过该😘门槛的智能驾驶计算方案企业。 展开全文 2025😆年上半年，公司实现营业收入15.67亿元，同比增长67.6%😢，主要得益于产品及解决方案业务收入大幅增长。而该板块营收也达❤️到了7.78亿元，为去年同期3.5倍，出货量198万套，同比😘增长约100%。 更值得关注的是，中高阶辅助驾驶方案正🔥在成为业绩核心驱动力。支持高速NOA和城区NOA的征程6系列😁芯片出货约98万套，同比增长6倍，占上半年总出货量近50%，😴贡献超80%相关业务收入。 出货量的攀升，也带动平均单🤩车价值量同比提升70%。这一变化源于智驾辅助功能从基础L2向👏城区NOA等高阶应用的升级。而余凯也预计，搭载城区辅助驾驶方😍案的车型价格带有望下探至15万元区间，进一步推动智能驾驶向大⭐众市场普及。 据地平线官网上的数据，公司目前已与27家😴车厂合作，定点车型超300款，大众、比亚迪这些头部车企都在其😆客户名单里。 另据高工智能汽车的监测数据，在中国自主品🙌牌乘用车智驾计算方案市场中，地平线以33.97%的市场份额稳🥳居第一，每3辆汽车中，就有1辆采用了地平线的智驾方案。 🌟 然而，亮眼的市场份额背后，地平线也面临着客户集中度较高的风🥳险。 根据招股书，2021年至2024年上半年，来自前🤯五大客户的收入分别占地平线当期总收入的60.7%、53.2%👍、68.8%和77.9%。 到了2025年上半年，地平😢线前五大客户收入在期内总收入的占比高达52.48%，其中第一🎉大客户占比达到19.7%。尽管前五大客户收入占比有所回落，但🔥从数值上看依然相对较高。 这种依赖性的衍生风险在于，当👏主流车企纷纷启动自研芯片计划之后，诸如蔚来、小鹏、比亚迪等车🙌企都已陆续下场真金白银砸入于此，这或将诱发地平线面对“备胎危🙌机”。 03 从“卖硬件”到“软硬一体化”，押注Rob🙄otaxi 中信证券曾在一份研报中指出，到2025年，👏国内中高阶智能驾驶的渗透率有望翻倍，带来约350亿元的增量市😊场。 群智咨询调研数据显示，2024年全球智能驾驶So😉C市场规模约50亿美元，同比增长高达62%。而据其预测数据，😀2025年全球智能驾驶SoC市场规模还有望进一步扩大至76亿👏美元。 不过，从市场端来看，全球L2级以上新车智能驾驶🌟渗透率已接近45%，随着未来两年具备L2-L3组合驾驶辅助功💯能的产品的快速落地，这一数字还有望进一步增长至60%。 🚀 政策层面也为行业提供了支持。工信部提出2025年汽车芯片国😴产化率提升至20% 的发展目标，此举受到了一众车企的积极响应🙄。比如东风汽车集团，计划于2025年将车规级芯片国产化率提升😡到60%。 国内外玩家齐聚，算力军备竞赛加剧，智能驾驶👍芯片领域的竞争也变得愈发激烈。2025年，随着政策法规陆续落🤔地、技术迭代逐步成熟、用户智能化需求增加，国内外汽车芯片厂商😀也悄然间展开了一场算力军备赛。 国际巨头英伟达在202🤯5年8月宣布Thor芯片量产，但这款原计划2024年落地的“😎下一代自动驾驶神芯”不仅延期了近一年，实际交付的“Thor 😂U”版本算力也从宣传时的2000 TOPS缩水到1600 T😂OPS。 与此同时，国产芯片品牌正在奋力追赶。在202🙄4年的市场格局竞争中，智能驾驶辅助芯片市场依旧呈现国外厂商主😘导的态势。 其中，英伟达以38.63%的市场份额稳居国😊内首位，特斯拉以23.43%的份额位居第二。华为、地平线分别😉以17.21%和10.68%的市场份额分别排列第三、第四。 🔥 更值得注意的是，蔚来神玑NX9031芯片随ET9量产上😴车后迅速覆盖5款车型；小鹏P7搭载三颗自研图灵芯片，算力达2👏250 TOPS，比Thor U还高；芯擎科技推出“星辰一号🙄+龍鹰一号”组合方案，直接叫板“Orin X+高通8295”🥳的多芯片架构。 地平线在中报中提到，向中高阶辅助驾驶解😘决方案的转型将成为行业下一阶段的主导趋势，其先进算法和软件对😊云服务相关的需求日益增长。公司预计，搭载城市辅助驾驶解决方案😁的车型价格区间将进一步下降至15万元区间。 与此同时，🙄面对激烈的市场竞争，地平线正在积极朝着“软硬件一体化供应商”💯的方向，进行战略转型。 通过对比地平线2021年和20😢24年的收入结构变化就能看出，“卖硬件”的收入占比已从202😜1年的44.6%下降到2024年的27.9%，同一报告期内，😊其“软件服务”的收入从43.3%一路上升到69.1%。 👍 其实这种转型也并不难理解。近几年整个汽车行业价格战一轮接着🥳一轮，各家车企都在不断向上游压缩成本，这直接影响了地平线产品😆解决方案的平均售价。 Robotaxi同样是地平线押注🤗的新兴领域。根据瑞银报告预测，到本世纪30年代后期，中国Ro😉botaxi服务市场的潜在规模将达到1830亿美元，届时全国🌟将有约400万辆Robotaxi投入运营。 在这种背景🙌下，9月11日，地平线宣布与哈啰正式签署战略合作协议。双方将😆基于Robotaxi运营场景和需求，发挥各自技术优势，共同打😴造极致低成本、高安全、高可靠、高可用的智能驾驶技术。 🚀在行业尚未盈利的背景下，边扩亏边谋求新机的地平线，还能让资本😜市场保持多久的耐心，我们不得而知，但资本的态度可能也将决定智🤗能驾驶芯片之争的最终赢家。希望，这位百度出身的创业者余凯，可❤️以顶住压力。返回搜狐，查看更多