正文
我创业主要有两个原因。第一个是我觉得这是未来的发展方向，能让人工智能真正飞入寻常百姓家。第二个原因是，根据我过往近
20年的算法研究经验，我判断出靠算法创业很难构建护城河，因为算法太依赖几个聪明人，那些人要是出去另起炉灶，很容易就又创立一个大模型公司，这会导致商业模式不稳定。
好的商业模式不是由聪明的脑袋做成的，应该是靠长期积累的苦活、脏活、累活，这样才能构建真正的护城河和壁垒。
林凡：
其实软硬结合每次都是大时代来临的一个标志。最早是
PC时代，当时Mac就是软硬件结合得很紧密。不过那时候也有另一种模式，Wintel联盟，也就是微软和英特尔这种软硬分离的体系。虽说名义上是分离，但其实他们配合得也很密切。
到了移动时代，
iPhone就成为了软硬结合的代表。其实早期的诺基亚、摩托罗拉也类似，它们也是软硬件一体。后来安卓和高通这些公司出现，就开始有了软硬件分离的模式。可以看见，每次出现大的时代变革的时候，都会有不同的思路和判断。
软硬结合是一种思路，软硬分离也是一种思路，每种思路都能走出很强的公司，关键是要找到最适合自己的路子。要是选择软硬分离这条路，那这两家公司就得合作紧密，不然很难成功。
你曾经说过你的目标是做机器人。在普通人心中，机器人和智驾是两个完全不同的领域，但智驾其实某种程度上是机器人的大脑。为什么你创业选择从智驾这个
“大脑”切入，不是像宇树那样从“小脑和躯干”切入。
余凯：
地平线的英文名是
“Horizon Robotics”，公司 logo 是个大脑，所以从一开始我们就只做“大脑”，这个战略十年前就想清楚了，原因主要有两点。
一方面是我的特质。我不擅长做面向消费者的产品，比如像李斌、李想那样直接面向用户，这不是我的强项。我对技术更了解，所以还是干我擅长的事比较靠谱。
另一方面是历史经验给我的启发。微软和英特尔加起来，比戴尔、联想这些整机厂商更赚钱；在移动时代，安卓和高通的组合也比除了苹果之外的大部分手机厂商挣钱，所以做计算平台，做芯片和操作系统，比做整机更赚钱。
而且，我在百度做自动驾驶项目时，就意识到自动驾驶的计算任务主要就是感知环境、人机交互和决策控制，这三大任务对于自动驾驶和机器人来说，底层的计算架构、软件架构都一致，只是应用场景不同。所以我们从一开始就决定为机器人方向做计算平台，而智能汽车的自动驾驶是其中的重要应用。
特斯拉的路径也很有意思。他们一开始做自动驾驶，用的是英伟达硬件，自己做软件。到了
Hardware 3.0，开始自己做 FSD 芯片和软件，后来又把这套技术用在了人形机器人 Optimus 项目上。特斯拉是从汽车自动驾驶出发，想到了机器人；我们是从机器人出发，落地到自动驾驶。感觉就像从两个不同的坡往上爬，结果发现目标是同一个山顶。
林凡：
如果你只是做横向的计算平台，会面临收集的数据不全面的问题，会进一步影响模型在车辆上的反馈，怎么解决这个问题？
余凯：
在人工智能时代，数据的重要性其实没那么高。
互联网时代的产品逻辑是洞察人间烟火，人工智能时代的产品逻辑是逼近世界的真相。因为互联网主要是围绕人的需求，通过学习用户的喜好来提供更精准的服务。但人工智能时代不同，它的目标是逼近世界的真相，超越人类的认知。这也导致很多大模型语言用的都是人类历史上的公开数据，而不是用户群的私有数据。
像
DeepSeek和OpenAI，他们的推理和数学能力远超人类。它们不是以学习人类的数据为目标，而是通过自我学习不断优化。实际上OpenAI的很多回答和自问自答，已经超越了大部分用户提供的数据质量。
林凡：
在智驾领域，国内外的竞争态势如何？
余凯：
去年我们的智驾计算方案在国内市场份额排第一。今年年初，很多车厂都发布了智驾方案，像比亚迪、长安、奇瑞、吉利、广汽等，我们是他们背后的供应商。要么是唯一，要么是唯二之一。
林凡：
不同厂商之间的技术方案有什么差别？
余凯：
端到端是一个重要的路径。大语言模型本质上就是端到端，它直接利用真实数据进行训练，在仿真环境里面去尝试各种各样的可能性，这种效率是最高的，再加上通过强化学习来提升模型的推理能力，这是实现
AGI的必由之路。
当基本原理和方向明确，剩下的就是工程细节。虽然数据的重要性在某种程度上有所降低，但算力依然非常关键。算力和算法紧密相关，而算法又涉及到如何调用硬件、如何让机器协同工作以及如何进行并行训练等众多工程细节。
地平线最大的差异化优势在于，我们比其他芯片公司更懂软件，同时比软件公司更懂硬件。这种软硬件结合的方法论已经决定了最后的终局。
“在十倍的产品力面前，其他都是摆设”
李天亮：
机器人未来十年的发展趋势会是什么样的？
余凯：
人形机器人到目前为止，离实用差的还非常远。其实现在宇树已经做的非常棒了，但是目前还主要是做一些比较高难度的动作。通用机器人的发展，可能得等自动驾驶完全解决了才行。
李天亮：
朱啸虎最近正在批量退出人形机器人的投资，他认为行业存在泡沫，你同意他的观点吗？
余凯：
我觉得如果你在五年维度里面看，人形机器人不会有大规模商业化的突破；但是如果你从十年维度看，那大概率会有突破。现在可能就有公司在某个看不见的地方开始孕育，这家公司有可能
VC都看不到。
李天亮：
DeepSeek今年大火后，大家议论说今年会是AI应用大爆发的元年。你们觉得在接下来的AI应用层面，哪些场景会先爆发？
林凡：
我们
上一次跟张鹏的对话
就已经讨论过
，没有
