Horizon HSD V2.0: KI-Upgrade für autonomes Fahren
Horizon Robotics (地平线) hat am 29. Juni das umfassende Fahrassistenzsystem HSD V2.0 veröffentlicht. Es handelt sich um das größte OTA-Update seit dem Marktstart, das sechs Dimensionen, 18 neue Funktionen und 25 Optimierungen umfasst. Kernkompetenz: „Punkt-zu-Punkt-Fahren mit allumfassender Kollisionsvermeidung“. Das Update beginnt bei Fahrzeugherstellern ausgerollt zu werden – der iCAR V27 erhält ab 30. Juni schrittweise die OTA-Freischaltung.
Weltmodell und End-to-End-Lernen als Basis
Die V2.0-Version ist keine bloße Funktionserweiterung, sondern eine Modellaufwertung basierend auf Weltmodell + End-to-End-Reinforcement Learning. Das System verbessert Fahrerlebnis, Einparken, Gefahrenerkennung und personalisierte Interaktion. Im Fahrbetrieb agiert der Wagen souveräner, Einparken gelingt selbst in engen Lücken. Die aktive Sicherheit deckt alle Ziele, Richtungen, Geschwindigkeiten, Wetterbedingungen und Szenarien ab. Zudem bietet das Infotainment nun KI-generierte SR-Skins.
Horizon HSD setzt auf eine durchgehende End-to-End-Architektur. V2.0 nutzt die Journey 6P-Chip-Effizienz und vertieft die Dual-Engine-Architektur aus Weltmodell und verstärkendem Lernen. Die AEB-Funktion (Automatische Notbremsung) profitiert vom Occupancy Network (OCC), das ursprünglich für den NOA-Piloten entwickelt wurde. Es deckt nun auch AES (automatische Notlenkung) und AMAP (Anti-Fehlbetätigung Gaspedal) ab – ohne herkömmliche „Whitelist“-Logik.
End-to-End-Wettbewerb: Nachhaltige Evolution als Trumpf
Die Branche ist in der zweiten Halbzeit des End-to-End-Wettbewerbs. HSD V2.0 kombiniert Weltmodell und Reinforcement Learning, um eine eigenständige Lernschleife zu etablieren: reale Fahrdaten → Weltsimulation → Verstärkungslernen für seltene Szenarien. So wächst die Fähigkeit für Parken, Sicherheit, Normalfahrt und Extremsituationen gemeinsam.
77 Prozent der Kunden, die ein HSD-fähiges Modell wählen, entscheiden sich aktiv für die HSD-Version. Die HSD-Nutzungsrate liegt bei fast 50 Prozent, beim iCAR V27 mit Hunter 700 sogar bei 85 Prozent. Die Reaktionszeit von Umweltänderung zur Steuerung ist 34 Prozent schneller als der Zweitplatzierte. Horizon Robotics baut auf elf Jahre Technologieentwicklung, über 50 veröffentlichte Konferenzpapiere, über 100.000 akademische Zitationen und über 2.000 globale Patentanmeldungen.
Fazit
HSD V2.0 zeigt, wie End-to-End-Systeme durch Weltmodelle und Reinforcement Learning kontinuierlich verbessert werden können. Das System lernt selbstständig – eine echte Alternative zu Tesla FSD und anderen Hochleistungs-Assistenten.
In Europa
Dieses System ist in Europa aktuell nicht offiziell erhältlich. Eine Markteinführung wurde bislang nicht angekündigt.