一个最重要的特征，便是这套系统在SR（实时环境渲染）与HMI（人机交互）上下了功夫，并且也是地平线在活动上着重介绍的一部分。要知道，以往重视交互体验的通常都是主机厂，而负责软件的自动驾驶公司虽然也会做这部分内容，但通常不太过分强调。
在地平线看来，交互得尤为重要。
在人机共驾的辅助驾驶时代，交互是用户判断系统能否顺利通行的重要依据之一。从其他领域的一个例子来看，通常在进行飞行员训练时，一个必不可少的科目是仪表飞行训练，该训练会完全遮住飞机的窗户，模拟在低能见度场景下的驾驶，而驾驶员完全依靠飞机上的仪表，从而实现驾驶。之所以飞行员能完成这样的“盲飞”，是因为飞机上的仪表可以给飞行员传递足够多且可靠的信息。
对于辅助驾驶来说，交互系统的信息准确性，也会严重影响驾驶员对辅助驾驶系统的信心。
SuperDrive在交互上注重精细程度，基于视觉感知和激光雷达感知融合，可精准还原物理世界，从其他交通参与者到道路两旁的树木，过街天桥等，均可在交互界面中有所体现，并且，不同于市面上绝大多数HMI的是，其整体场景均采用3D构建，而并非只有车模是3D的，这就进一步加强了HMI的真实性。
此外，在针对无图环境以及对静态目标的识别方面，该系统将动静态目标的感知做到了更为稳定的水平，减少了以往静态目标抖动的发生。
在智驾本身的能力与技术上，地平线也下了不少功夫。
在特斯拉的推动下，端到端成为自动驾驶领域热词。几乎所有主机厂在介绍高阶智驾功能时，都会提到端到端。基于AI大模型的端到端智驾系统的确大幅提升了自动驾驶能力的上限，但不可忽略的问题在于，由于端到端是黑盒系统，因此也会出现在此前Rule-based（基于规则的）路线时不会出现的低端错误。
针对这一问题，SuperDrive通过端到端World Model以及交互博弈算法，同时突破性能提升与场景泛化难题。所谓世界模型，可以理解为是增强版的感知，它在使用传感器数据的同时，还会将导航地图等信息输入，从而帮助系统进一步理解环境。
在针对系统下限问题上，SuperDrive采用交互博弈的方式，不同于以往的规控（Planning and Control）系统，SuperDrive在决策、预测、规划上进行了模块划分，利用上限更高的神经网络技术作为核心，确保拟人化技术足够好。
同时，在外围还设置了一个驱动引擎，为博弈做验证，确保安全边界不被突破，并为端到端提供决策和轨迹层面的指引。最终，是否执行决策，还需要由规划算法做进一步轻量化、明确化的验证规则，来确保安全。
整体来看，SuperDrive相比其他端到端自动驾驶方案，更注重下限的把控与细节的打磨。事实上，通常决定产品体验的并不是产品的上限能力，反而是下限能力。把体验做到位，既能让SuperDrive成为征程芯片的又一座“样板间”，也能帮助地平线获取更多想要快速在高阶智驾有所建树的主机厂客户。
地平线的优势在哪？
从整个自动驾驶产业来看，近年来的一大趋势在于无论上游还是下游，各个企业都希望自己能做得“更进一步”。
例如，最近蔚来、小鹏纷纷宣布自研的自动驾驶芯片已成功流片，自动驾驶公司Momenta也在研发自己的自动驾驶芯片。而作为芯片厂商的地平线、英伟达等公司，又在软件算法上开始发力。
当然，还有像华为这样更全能的选手，从软硬件到宣传卖车，直接一步到位。
在地平线看来，自己的优势可以用“铁人三项”来形容。即“技术+产品+工程”。
在技术方面，征程系列芯片经过数次迭代，现如今已经成为一款经市场认证过的AI芯片。通过STCO（系统技术协同优化），一个是DTCO（电路设计与工艺协同优化），征程6系列芯片实现了优秀的端到端性能与更好的成本。从参数来看，征程6P在CPU算力、NPU算力及DDR带宽等方面均有不错的表现。
在产品方面，SuperDrive除了此前提到的对细节、交互等方面的把控外，之所以能够在相对较短的时间内快速将整套方案成形，一个重要的原因在于，对于芯片企业来说，对芯片有更深入的了解意味着可以让软件与算法更加高效地在芯片上运行，软硬件的搭配会更具优势，这也是不少软件企业开始做硬件的原因之一。
在工程上，地平线有着非常丰富的落地经验，有数据统计显示，征程家族产品累计出货量已突破600万套，地平线定点车型超过270多款，130多款车型已量产上市。
除这三部分外，还有一点至关重要——地平线赶在了英伟达之前，拿出了一套完整的智驾解决方案。未来，地平线计划在今年第四季度推出SuperDrive标准版量产方案，并在2025年第三季度交付SuperDrive首款量产合作车型。
去年8月，英伟达挖来了前小鹏自动驾驶副总裁吴新宙，来领导英伟达自动驾驶中国团队的工作。此举也被外界评价为英伟达在自动驾驶软件方面的“最后一搏”，而英伟达的目标，则是希望在2026年量产L3级自动驾驶。