4月22日,華為乾崑智能技術(shù)大會舉辦,11位車圈大佬亮相,再加上央視新聞的大流量曝光,車圈對華為的重視可見一斑。
事實上,華為確實有這樣的資格。
2024年,華為乾崑就完成超過50萬ADS系統(tǒng)的商用,過去一年智能化部件發(fā)貨量超過2300萬套。
截至目前,合作上市車型已經(jīng)超過了22款,覆蓋中高端,以及純電、增程、混動、燃油車多種動力形式,包括轎車、SUV、MPV與越野車多種車型形態(tài)等。
華為車BU CEO靳玉志表示:目前國內(nèi)絕大多數(shù)主機廠選擇了華為乾崑,后續(xù)搭載乾崑智能化部件的新車將越來越多,「周周有更新、月月有新車」。
所以,稱華為為中國的博世,也不為過。
這次大會上,華為正式發(fā)布乾崑智駕ADS 4(參數(shù)丨圖片)、鴻蒙座艙HarmonySpace 5等全新解決方案。
不過,我們重點還是放在輔助駕駛上。
01ADS 4
2022年ADS 1,商用城區(qū)智駕輔助NCA。
2023年ADS 2,實現(xiàn)「全向主動安全,全國都能開」。
2024年ADS 3,做到車位到車位、泊車代駕VPD。
這次,華為帶來ADS 4,同時發(fā)布高速L3商用解決方案,推動汽車行業(yè)從輔助駕駛邁向自動駕駛。
華為乾崑智駕ADS 4技術(shù)架構(gòu)迎來全面升級,升級為WEWA架構(gòu)。
該架構(gòu)由云端的世界引擎WE(World Engine)和車端的世界行為模型WA(World Action Model)組成。
先說車端,華為用的是World Action Model世界行為模型,這是華為自己打造的原生基模型。
為什么要用原生基模型?
在華為看來,行業(yè)普遍基于開源的大模型進行二次訓(xùn)練,車端運行時時延大、效率低。
所以華為打造了自己的原生基模型。
華為乾崑會把多模態(tài)的原始傳感器數(shù)據(jù)(如圖像、視頻、激光雷達點云、控制信號等)通過特定方法轉(zhuǎn)化為離散化的、模型可處理的最小語義單元(Token)。
這一過程的核心目標(biāo)是將復(fù)雜異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一為結(jié)構(gòu)化表示,而后華為會用這些處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練自己的原生基模型。
不過需要指出的是,華為并沒有展開闡述自己的這個原生基模型到底是怎樣的(應(yīng)該還是端到端)。
基于這個原生基模型,最終會輸出兩類信息:1、生成給車用的軌跡規(guī)劃;2、給人看(應(yīng)該就是HMI上的車輛軌跡預(yù)測)的,讓使用者提前知道智駕下一步動作和意圖,提升輔助駕駛使用的安心感。
此外,華為原生基模型還帶有MoE多專家能力,特點是在不同場景可以調(diào)用不同能力。 比如基于大雪場景下專門訓(xùn)練的輔助駕駛,當(dāng)之后遇到類似場景,它就會調(diào)用對應(yīng)模型來應(yīng)對。
而在云端,華為有自己的World Engine世界引擎。 利用難例擴散生成模型生成各種平時人類司機開車很少遇到的難例場景(俗稱corner case),比如側(cè)前車Cut-in、紅綠燈路口、寵探頭、前車急剎等多種場景及組合場景。同時模型還可以將這些難例密度相比現(xiàn)實世界高1000倍,并利用這些生成的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練大模型。
華為旨在利用「AI教AI」,通過強化學(xué)習(xí),以帶來更安全可靠的輔助駕駛。
目前華為乾坤已經(jīng)完成超過6億公里的云端仿真驗證,累計輔助駕駛總里程達到25+億公里(截至3月底)。
車端+云端,華為ADS自成長系統(tǒng)閉環(huán)形成。
最終帶來的好處就是:相比上一代,ADS 4中WEWA架構(gòu)端到端時延降低了50%,反應(yīng)更快,變道更絲滑;無效變道次數(shù)大幅減少,通行效率提升20%;重剎率降低30%,讓乾崑智駕表現(xiàn)越來越像一個老司機。
02自研多種傳感器,全面提升感知上限
為了做到更好、更全面的感知,華為這次帶來多種高精度傳感器,如精度固態(tài)激光雷達、艙內(nèi)激光視覺傳感器、分布式毫米波雷達。
高精度固態(tài)激光雷達:具有體積小、精度高、范圍廣的特定。可以隱蔽安裝,不影響整車外觀設(shè)計;相比超聲波雷達最高有5倍的提升,可以識別消防箱、石頭等異形障礙物,垂直方向的FOV視角是普通傳感器的2倍,所以可以對下沉臺階、溝渠等障礙物進行識別。
艙內(nèi)激光視覺傳感器:傳感器體積小巧高度集或,可在艙內(nèi)「隱形」部署;同時大幅提升了遠距離小目標(biāo)檢測能力,即使在夜晚光線不足的情況下,對于30cm高的小體積障礙物,AEB也能做到100公里時速剎停。
分布式毫米波雷達:結(jié)合華為在無線領(lǐng)域的分布式基站經(jīng)驗,通過創(chuàng)新的分布式架構(gòu),對于同一目標(biāo)可獲取3倍的感知信息,疊加DSP算法,實現(xiàn)檢測置信度和分辨率的大幅提升,即使對于前方靜止障礙物,也能識別。在大霧天氣下駕駛員已看不清前方,采用了分布式毫米波雷達的ADS系統(tǒng),依然做到了對靜止障礙物的AEB剎停。
這些新硬件的加入,帶來的好處就是進一步提升感知的覆蓋范圍以及對目標(biāo)的感知能力,全面提升感知上限。
不得不承認(rèn),華為的這個軟硬件體系化能力真的太強了。
而這其實也是華為能在一眾智能輔助駕駛供應(yīng)商里做到頭部的原因。
03HUAWEI XMC數(shù)字底盤
我之前也說過,想要做到非常好用的L3,不僅要有非常強的感知決策,還要有強大的執(zhí)行能力。
這就要說到負責(zé)執(zhí)行的底盤。
發(fā)布會上,華為帶來HUAWEI XMC數(shù)字底盤。XMC首創(chuàng)的全域融合架構(gòu)實現(xiàn)車身、電機、懸架、轉(zhuǎn)向、制動、熱管理等部件的中央集中控制。
好處就是控制處理能力提升10倍、協(xié)同控制器件數(shù)提升5倍。同時XMC使用干兆以太通信,華為獨創(chuàng)ASN車輛切片網(wǎng)絡(luò)技術(shù)加持實現(xiàn)小于1ms的確定性通信鏈路時延,端到端調(diào)度能力提升10倍。
車路狀態(tài)預(yù)熱網(wǎng)絡(luò)、時空智能懸架網(wǎng)絡(luò)、全維協(xié)同控制模型等功能,讓汽車預(yù)判車輛狀態(tài)和路面環(huán)境,如車身姿態(tài)、路面坡度、附著系數(shù)等,協(xié)同底盤所有部件進行一體化決策,實現(xiàn)整體最優(yōu)控制。
乾崑智駕ADS 4與華為XMC數(shù)字底盤引擎相互協(xié)同,讓智能輔助駕駛真正做到「知行合一」。
有了感知到規(guī)控軟硬件多方面的提升,華為乾崑ADS輔助駕駛的多維安全能力也得到了全面提升。
2024年華為乾崑發(fā)布了全向防碰撞系統(tǒng)CAS 3.0,現(xiàn)在正式升級為全維防碰撞系統(tǒng)CAS 4.0。
帶來更強的路面自適應(yīng)AEB、智駕爆胎穩(wěn)定控制輔助、駕駛員失能輔助、哨兵模式增強等功能,持續(xù)提升華為乾坤ADS的主動安全能力。
除此之外,智能駕駛輔助的行車和泊車的輔助駕駛體驗也獲得了提升。
車位到車位體驗升級:將支持高速公路收費站ETC通行、車位到車位切換泊車代駕VPD功能。預(yù)計2025年6月,全國將有50萬個停車場將支持車位到車位。
泊車代駕VPD功能升級:將實現(xiàn)地下停車場跨層通行、代客充電等全新功能,預(yù)計2025年6月,全國將有10萬個停車場將支持泊車代駕VPD。
此外,華為乾崑智駕將為用戶免費發(fā)放單車至高600萬元的「泊車無憂」權(quán)益保障,真正讓用戶放心去用。
04最高支持L3有條件自動駕駛
這次,華為乾崑ADS 4最大特點就是發(fā)布高速L3商用解決方案,為高速L3商業(yè)化做好準(zhǔn)備。
L3是新的風(fēng)口,各家車企都想搶占這一技術(shù)高地,建立話語權(quán)。
很明顯,在這條賽道上,華為可能是跑得最靠前、也最接近落地的選手,之一。
這也是一眾主機廠選擇華為的原因。
目前,ADS 4 形成了系列化輔助駕駛解決方案,滿足不同車型與用戶的多樣化需求,覆蓋十幾萬到幾十萬價位區(qū)間:
ADS SE基礎(chǔ)版:滿足基本的主動安全、泊車輔助、高速NCA及城區(qū)LCC+功能。
ADS Pro增強版:搭載艙內(nèi)激光視覺傳感器,主動安全能力與城區(qū)LCC+功能進一步增強。
ADS Max超階版:搭載高性能超遠距激光雷達,可選配分布式毫米波雷達及高精度固態(tài)激光雷達,支持全維主動安全、高速NCA、城區(qū)NCA及車位到車位與泊車代駕等高級功能。
ADS Ultra旗艦版:高速L3專屬方案。
不同價位對應(yīng)不同方案能力,刀法精準(zhǔn),等級森嚴(yán)。
而在今年2025上海車展上,我們也實際看到了搭載不同ADS 4解決方案的量產(chǎn)車。
05都有華為=都沒有華為?
作為絕對頭部,華為成了今年最大的香餑餑。
在這次車展上,「含華量」也成了一個被不同車企頻繁提及自我標(biāo)榜的關(guān)鍵詞。
此前,有華為智能化能力加持和賦能,很多品牌和車型因此獲得不錯的銷量和口碑。
但是,當(dāng)所有人都用上華為,其實就相當(dāng)于所有人都沒用華為。
那么各家車企的差異化競爭力又在哪里?
這是一個好問題。
完。
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