【夏木阴阴】高考物理类考生的福音:自动驾驶产业爆发,地平线带你解锁“高薪+高成长”职业

第一部分：公司全景画像——边缘AI计算的领航者

1. 工商信息与企业根基

地平线，全称为“Horizon Robotics”，运营主体主要包括北京地平线机器人技术研发有限公司等。公司成立于2015年7月，总部坐落于被誉为“中国硅谷”的北京市海淀区。在工商登记层面，地平线属于典型的国家高新技术企业，注册资本雄厚，且在经历了多轮融资后，企业性质已演变为一家具有复杂国际资本背景的本土科技公司。

最为关键的里程碑发生在2024年10月，地平线正式在香港联合交易所主板挂牌上市（股票代码：9660.HK）。这一动作不仅标志着公司从创业期迈向了成熟的公众公司阶段，更意味着其财务状况、治理结构及合规性经过了最严苛的资本市场的检验。对于考生和家长而言，选择一家上市头部企业作为职业目标，意味着更高的职业稳定性和更完善的保障体系。

2. 核心技术：软硬结合的“中国方案”

地平线区别于传统芯片公司最核心的基因，在于其坚持“软硬结合”的技术路径。在业内，地平线是极少数同时掌握“算法”与“芯片”两大底层技术的企业。

BPU智能计算架构是地平线的技术护城河。不同于通用的CPU或GPU，地平线研发了专门针对人工智能算法优化的专用处理器架构——贝叶斯神经网络处理器。这是一种专为深度学习而生的架构，它不追求极致的通用性，而是追求在汽车场景下的高能效比（算力功耗比）。截至目前，BPU已经历了从“伯努利”到“贝叶斯”，再到最新的“纳什”架构的演进，每一代架构的升级都对应着算力密度和处理效率的指数级跃升。

此外，地平线拥有中国最庞大的AI感知算法团队之一。他们不仅设计芯片，还亲自编写在芯片上运行的算法代码。这种“芯片-算法协同优化”的能力，使得地平线的芯片在处理自动驾驶视觉任务时，能够用更少的算力跑出更高的帧率，这正是智能汽车最需要的“性价比”。

3. 主要产品矩阵：从“征程”到“太阳”

如果将智能汽车比作人体，地平线提供的就是“大脑”和“小脑”。其产品矩阵清晰划分为两大系列：

“征程”系列车载智能芯片：这是地平线的立身之本。

• 征程2：中国首款车规级AI芯片，打破了国外垄断，实现了量产从0到1的突破。

• 征程3：算力提升，支持更高级别的辅助驾驶，广泛用于主流车型的主动安全功能。

• 征程5：单颗芯片算力高达128 TOPS，是业界首款覆盖L4级自动驾驶需求的大算力芯片，直接对标国际巨头英伟达的Orin系列。

• 征程6：最新的旗舰产品，于近期发布，采用最新的BPU纳什架构，专门为下一代城区NOA（领航辅助驾驶）而生，并在单颗芯片上实现了极高的集成度。

除了芯片，地平线还提供Horizon Matrix系列智能驾驶解决方案和Horizon Halo车载智能交互解决方案。简单来说，Matrix负责“开车”（看路、规划路径），Halo负责“交互”（语音识别、DMS驾驶员监测）。这种“芯片+工具链+参考算法”的整套产品包，极大地降低了车企使用AI芯片的门槛。

4. 行业应用与商业化：国产替代的排头兵

在商业化层面，地平线取得了令人瞩目的成绩。根据官方披露的数据，截至2024年底，地平线已与超过30家中国主流品牌车企建立了深度合作，包括比亚迪、理想汽车、蔚来、长安汽车、广汽集团、大众汽车集团等。

其量产成绩单堪称“硬核”：地平线已经成为最大的提供前装量产ADAS和AD解决方案的中国公司。据统计，搭载地平线芯片的车型数量已经超过290款，累计出货量达到了惊人的数百万颗。这意味着，在中国每卖出几辆智能汽车，就有一辆的“大脑”是由地平线制造的。

特别值得一提的是与大众汽车的合作。大众汽车不仅投资了地平线，还与其成立了合资公司，这是外资车企对中国智驾芯片技术的高度认可。这种“出海”模式，为地平线未来参与全球竞争打下了坚实基础。

5. 竞争优势与未来布局

竞争优势可以概括为三点：

• 车规级先发优势：做车规芯片最难的不是设计，而是通过严苛的AEC-Q100等认证。地平线是国内最早过这一关的企业，建立了极高的行业壁垒。

• 生态开放性：不同于特斯拉的自研自用，地平线坚持开放平台战略。其“天工开物”AI开发工具链，允许第三方开发者在上面自由开发算法，形成类似安卓的生态。

• 极致的本土化服务：相比于Mobileye或英伟达，地平线对中国复杂的路况理解更深，服务响应速度更快。

未来布局上，地平线正从“芯片供应商”向“生态构建者”转型。随着大模型时代的到来，地平线正在研发基于Transformer架构的新一代BPU，旨在解决大模型上车遇到的算力瓶颈。同时，公司也在积极布局端到端大模型技术，致力于让汽车不再仅仅依靠规则驾驶，而是像人类一样通过“思考”来驾驶。

第二部分：资本盛宴与战略进阶——融资历程及规划

对于一家科技初创公司，资本的认可度是其技术前景的风向标。地平线的融资史，几乎就是一部中国智能驾驶产业的半部兴衰史。

1. 融资历程：从备受瞩目到成功上市

• 天使轮与初创期（2015-2016）：技术信仰者的集结

2015年，刚从百度离职的余凯创立地平线，便获得了包括高瓴创投、红杉资本中国、金沙江创投等顶级VC的青睐。这一阶段的投资逻辑极为纯粹——投“人”。投资方看重的是余凯本人在人工智能领域的学术地位以及在百度深度学习研究院的实战经验。彼时，地平线尚未有成型产品，仅凭一份关于“边缘人工智能”的商业计划书，便估值过亿。

• A轮至C轮（2017-2019）：确立方向的蛰伏期

2017年，地平线获得英特尔领投的近亿美元A+轮融资。这是一次关键的产业资本注入，英特尔带来的不仅是资金，还有芯片设计的工程经验。2019年，地平线完成C轮融资，估值达到30亿美元左右。这一时期，地平线经历了从“做机器人”到“聚焦智能汽车”的战略收缩，资本在其中的耐心和支持起到了定海神针的作用。

• D轮至E轮（2020-2022）：产业资本的疯狂涌入

这是地平线估值爆发最快的时期。2020年底，由高瓴资本领投，比亚迪、长城汽车、宁德时代等产业链巨头悉数入场。2021年，地平线接连完成C2、C3、C7等多轮融资，投资方阵容堪称“全明星”：不仅有云锋基金、中信基金，还有上汽集团、东风汽车、甚至包括大众汽车集团。

这一阶段的融资主要投资方画像发生了变化：财务投资人退居二线，战略投资人（车企、Tier1供应商）成为主力。 这意味着，地平线不再是VC眼中的独角兽，而是整个汽车行业共同的“希望”。特别是2022年的融资中，甚至出现了众为资本等专注于硬科技的专业机构。此时，地平线的估值已攀升至80亿美元以上。

• IPO及之后（2024）：资本市场的成年礼

2024年10月，地平线在港交所主板挂牌上市。此次IPO不仅募集了约54亿港元的资金，更引入了了包括阿里、百度、达飞集团等基石投资者。上市标志着地平线正式告别了烧钱换规模的初级阶段，进入依靠内生增长和盈利能力说话的新阶段。

2. 融资规划：钱花在了哪里？

根据官方招股书及过往公告，地平线历轮融资所得资金主要用于以下几个核心板块，这也是考生观察行业热点的窗口：

• 研发投入（重中之重）： 地平线每年将超过30%甚至更高的营收投入研发。融资资金的绝大部分被用于招募顶尖算法人才、购买昂贵的EDA工具（电子设计自动化工具）以及流片（试生产芯片）。动辄数千万美元的一次流片成本，是芯片公司特有的“吞金兽”特征。

• 产能锁定： 在芯片缺货潮期间，地平线利用融资资金向晶圆厂（如台积电）支付预付款，锁定先进制程的产能，确保对车企客户的交付能力。

• 商业拓展与生态建设： 资金被用于建立庞大的客户支持团队。汽车行业的特点是“落地难”，地平线需要派驻大量工程师进驻车企（驻场），帮助车企调优算法。这种“保姆式服务”是烧钱的，但也是构建壁垒的关键。

3. 主要投资方画像深度解析

地平线的股东名单，实际上是一张中国科技与制造业的“关系网”：

• 高瓴创投、红杉中国、IDG资本： 这是中国顶级风投的“铁三角”。他们的风格是看重长期主义，在科技寒冬中敢于下注。对于考生而言，这些机构投资的领域通常是未来5-10年的高薪聚集地。

• 比亚迪、上汽、广汽、理想： 这些车企入股，代表了一种“供应链安全”的焦虑与渴望。他们不希望核心大脑掌握在外国人手中。对于地平线员工来说，这意味着稳定的订单和丰富的应用场景。

• 英特尔、英伟达（早期曾有交集）、SK海力士： 国际半导体巨头的参与，验证了地平线技术路线的全球合规性与技术先进性。

从资本规划来看，未来地平线将不再单纯依赖股权融资，而是利用充沛的现金流和股权激励工具，推动公司在自动驾驶大模型、车载机器人等前沿领域持续领跑。

第三部分：顶尖大脑集结号——核心团队成员画像

地平线的成功，本质上是人才战略的成功。对于2026届高考生来说，研究这些顶尖人才的成长路径，比研究公司本身更具指导意义。他们大多出身名校，拥有深厚的学术背景，且具备“产学研”结合的完美履历。

1. 创始人兼CEO：余凯——技术理想主义的布道者

（1）学历背景：

余凯的求学之路是典型的“学霸”模板。本科毕业于南京大学，主修电子学与物理；随后在南京大学获得计算机科学硕士学位；博士求学于德国著名的慕尼黑工业大学。

*解读：* 物理+电子+计算机的复合背景，构成了他理解AI硬件与软件的底层逻辑。德国严谨的工科教育则深深影响了他的工程思维。

（2）工作履历：

• 学术生涯： 博士毕业后，余凯在美国加州大学伯克利分校和斯坦福大学从事博士后研究。

• 工业界生涯： 回国后，他加盟了微软亚洲研究院（MSRA），这是当时中国计算机界的“黄埔军校”。随后，他加入了百度，担任百度深度学习研究院（IDL）的创始人兼副院长。在百度期间，他主导了百度自动驾驶项目的启动。

• 创业： 2015年，余凯敏锐地感知到“边缘计算”的浪潮，毅然离开百度，创立地平线。

（3）学术与技术成就：

余凯是国际上最早从事深度学习研究的学者之一。他在计算机视觉和机器学习领域发表了大量顶级会议论文（如CVPR, ICCV, NIPS）。他曾三次当选“全球最具影响力AI学者”。在学术界的声望，为他吸引了全球范围内的顶尖人才加盟地平线。

2. 联合创始人兼CTO：黄畅——系统架构的操盘手

（1）学历背景：

黄畅同样是清华系的杰出代表。本科毕业于清华大学计算机科学与技术系；随后在清华大学直接攻读博士学位，期间曾作为联合培养博士生前往普林斯顿大学深造。

*解读：* 清华计算机系是中国计算机领域的“神殿”，普林斯顿则是理论计算机的圣地。黄畅的教育背景不仅意味着极强的算法能力，更意味着扎实的数理基础。

（2）工作履历：

黄畅与余凯是老搭档。他在百度深度学习研究院（IDL）担任高级总监，是百度无人驾驶项目的重要奠基人之一。在创立地平线之前，他还曾任职于南加州大学和NEC美国实验室。

（3）成就：

黄畅是地平线“征程”系列芯片架构的灵魂人物。他主导了BPU（Brain Processing Unit）的研发方向。在学术界，他在PASCAL VOC等国际权威竞赛中获得过多次冠军。他的核心能力在于将复杂的数学算法转化为高效、可执行的芯片电路架构。对于高考生而言，黄畅是“算法工程师”职业发展的天花板级榜样。

3. 核心算法负责人/首席科学家：徐凌——感知领域的扫地僧

地平线的技术团队普遍具有“海归+名校”特征。以核心算法团队为例，多名骨干均来自斯坦福大学、麻省理工学院（MIT）、香港科技大学、以及清华北大中科大等国内顶尖院校。

他们大多拥有在Google、Facebook、Microsoft Research等国际一流实验室的工作经验。这些成员的共同特点是：在某一细分领域（如目标检测、语义分割、强化学习）有极深的造诣，且不仅会写Paper，更会写Code。

4. 团队画像对高考生的启示

从上述核心团队可以看出，地平线选拔人才的底层逻辑是“根深叶茂”：

• 根深（数理基础）： 无论是在清华、南大，还是普林斯顿、斯坦福，这些核心成员在本科阶段都打下了坚实的数学、物理或计算机基础。对于2026届考生，这意味着本科阶段不要只盯着“热门应用”，而要学好枯燥的数学分析、线性代数和概率论。

• 叶茂（前沿视野）： 他们都选择了出国深造或处于国内学术最前沿，接触的是尚未在教科书中出现的最新技术。这启示考生，读研、读博是进入AI核心圈层的入场券。

• 跨界能力： 余凯的物理与计算机结合，黄畅的算法与工程结合，地平线的成功是跨界融合的成功。选专业时，考虑“电子信息+AI”、“数学+计算机”等复合型方向将更具优势。

第四部分：未来已来——人才需求与职业规划全指南

对于家长和考生而言，最关心的问题莫过于：“如果我想去地平线这样的公司，现在该如何选专业？未来收入如何？需要具备什么素质？”

1. 需求岗位及薪酬现状

地平线的招聘需求主要集中在研发领域，占比超过80%。根据官方招聘网站及职场平台公开的校招数据，其薪酬待遇处于国内互联网及硬科技行业的金字塔尖。核心岗位类别：

（1）算法工程师类：

• 岗位细分： 计算机视觉（CV）算法、SLAM（定位与建图）算法、预测与规划算法、大模型训练算法。

• 薪酬范围： 校招硕士应届生总包通常在40万-60万人民币/年，顶尖博士（如发表过CVPR/ICCV顶级论文）的年薪可达到80万-120万+，甚至上不封顶。此外，入职即配发期权（RSU），这是上市后造富的关键。

（2）芯片设计工程师类：

• 岗位细分： 数字前端设计、数字后端设计、验证工程师、模拟电路设计、架构工程师。

• 薪酬范围： 芯片人才由于稀缺性，薪资极高。硕士应届生起薪普遍在45万-70万/年，资深专家年薪以百万计。

（3）嵌入式/软件工程师类：

• 岗位细分： BSP驱动开发、系统软件开发、C++/Python开发、自动驾驶系统平台开发。

• 薪酬范围： 略低于算法和芯片设计，但依然具有竞争力，硕士应届生总包约为30万-50万/年。

2. 对应专业及学历要求

面对这些岗位，2026届考生在填报志愿时应如何选择？

（1）首选专业（第一梯队）：

• 计算机科学与技术（CS）： 万金油专业，适合算法和软件开发方向。重点关注985/211院校及拥有国家级重点实验室的学校。

• 电子信息工程 / 电子科学与技术： 这是芯片设计的“本命专业”。重点关注微电子、电路与系统等细分方向。

• 人工智能： 这是近年来教育部特设的新专业，地平线对该专业毕业生的需求量巨大，尤其是具备数学建模能力的毕业生。

（2）次选或辅修专业（第二梯队）：

• 数学与应用数学： AI的本质是数学。强数学背景是从事算法研究的敲门砖。

• 自动化 / 控制科学与工程/机械电子工程： 自动驾驶的核心是控制理论。这个专业与车辆的结合度极高。

• 车辆工程（智能车辆方向）： 传统车辆工程正向智能化转型，具备车辆动力学知识加上编程能力，是复合型人才。

（3）学历门槛：

在AI芯片行业，学历是硬通货。

• 本科： 主要从事测试、基础开发或技术支持岗位，很难进入核心研发岗。

• 硕士： 绝对主力。地平线核心校招岗位几乎全部要求硕士及以上学历。

• 博士： 核心算法专家、芯片架构师的标配。对于有志于成为技术领袖的考生，直博或硕博连读是必经之路。

3. 必备技能及综合素质

除了学校和专业，地平线在招聘时极度看重具体的技能树和软素质。

（1）硬技能（必备工具）：

• 编程语言： C++和Python是必须精通的。C++用于嵌入式和芯片开发，Python用于算法研究。

• 工具链： 熟悉Linux操作系统，掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，掌握Verilog/VHDL等硬件描述语言（针对芯片岗）。

• 竞赛经历： ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛、全国大学生电子设计竞赛、Kaggle数据挖掘竞赛的获奖经历，是校招面试的“免死金牌”。

（2）综合素质（软实力）：

• 抗压能力： 芯片流片失败是常态，模型训练不出结果是日常。地平线需要的是在逆境中能保持冷静、解决问题的“战士”。

• 好奇心与自驱力： AI技术迭代极快（几个月一次大更新）。员工必须具备极强的自学能力，主动追踪Paper（最新论文），而不是等着老板教。

• 跨界思维： 懂算法的要知道芯片的瓶颈，懂芯片的要理解算法的需求。这种打破学科壁垒的思维模式，是地平线最看重的特质。

4. 给2026考生的规划建议

如果你以地平线这样的公司为目标，你的时间表应该是这样的：

• 大一/大二： 扎实学好高数、线代、概率论，这是地基。同时，开始学习C++/Python，尝试参加一些学校的科研项目或实验室。

• 大三： 决定考研/保研方向，并开始准备实习。尽量去互联网大厂或初创独角兽企业实习一段“含金量高”的实习。

• 大四/研究生阶段： 在导师指导下发表高水平论文（如果是算法岗）或参与流片项目（如果是芯片岗）。这是你进入地平线终面时最拿得出手的筹码。