車見萬宜訊——2025年4月22日，上海世博中心的聚光燈下，華為乾崑智能汽車解決方案以一場技術密度空前的發布會，將智能駕駛的競爭推入新維度。作為核心亮點的乾崑智駕ADS 4（參數丨圖片），不僅宣告L3級自動駕駛進入量產倒計時，更以“世界引擎+世界行為模型”（WEWA）的全新架構，重構了行業對數據、感知與決策的認知體系。這場技術躍遷的背后，是華為對自動駕駛底層邏輯的顛覆性思考——當真實路測數據遭遇采集瓶頸，AI生成技術能否成為破局密鑰？

傳統自動駕駛系統的進化長期受制于“數據饑餓癥”，尤其在突發事故、極端天氣等長尾場景中，真實數據的稀缺性嚴重制約算法迭代。位于云端的乾崑智駕世界引擎，給出了革命性答案：通過AI生成難例擴散模型，系統可自主構建密度達真實世界1000倍的虛擬場景庫。從暴雨中高速爆胎到隧道內連環追尾，從夜間逆光行人橫穿到冰雪路面失控漂移，這些傳統路測難以復現的高危難例，在數字世界被批量生成并用于算法訓練。華為智能汽車解決方案CEO靳玉志透露，目前該引擎已完成6億公里的高速L3仿真驗證，相當于人類駕駛員連續行駛7萬年的里程積累。這種“用AI訓練AI”的范式，將自動駕駛開發從“有限經驗歸納”轉向“無限場景推演”。

感知硬件的升維則為算法提供了更精確的物理世界映射。全新發布的高精度固態激光雷達、艙內激光視覺傳感器、分布式毫米波雷達等模組，可顯著提升車輛感知能力。這些硬件的突破，讓車輛如同擁有“毫秒級應激反射”的視覺神經系統。若將感知系統比作“感官”，決策控制體系則是“大腦”與“小腦”的協同。ADS 4的世界行為模型作為業內首個智駕原生基模型，具有全模態感知能力，并可以根據不同場景調用不同的能力。

安全冗余體系的構建進一步夯實量產基礎。升級版CAS 4.0全維防碰撞系統引入“五全”安全目標：全時速（0-150km/h）、全方向（正向/側向/后向）、全目標（車輛/行人/非機動車）、全天候（晴/雨/霧/雪）、全場景（高速/城區/泊車）。其核心突破在于感知與控制鏈路的深度融合：當激光雷達識別到前方障礙物時，系統不僅觸發制動，更通過XMC底盤同步調整懸架剛度與扭矩分配，將傳統AEB的“緊急剎停”進化為“柔性避障”。這一技術已在內部測試中將城市道路重剎率降低30%，通行效率提升20%。

落地應用層面，ADS 4的“車位到車位”功能將智能駕駛從公路延伸至停車場神經末梢。預計2025年6月，全國將有50萬個停車場將支持車位到車位，高速公路收費站ETC通行、車位到車位切換泊車代駕VPD功能體驗等再次升級。

生態協同成為ADS 4商業化的加速器。廣汽、上汽、奧迪等12家車企高層罕見同臺，不僅印證乾崑系統的開放屬性，更折射出行業對安全智駕的共識。鴻蒙座艙HarmonySpace 5的MoLA架構，將通用大模型與垂直場景AI能力整合，車內屏幕、音響、投影的多模態交互，讓智能駕駛從“功能模塊”進化為“移動生活空間”。這種“艙駕一體”的設計哲學，正重新定義人車關系的邊界。

華為的野心從來不止于提供一套智駕系統。站在L3級自動駕駛量產的門檻上，乾崑ADS 4的發布既是技術里程碑，亦是產業分水嶺。從云端世界引擎的AI訓練范式，到車端WEWA架構的決策革命，再到XMC底盤的控制協同，乾崑ADS 4的本質是一場“感知-決策-執行”鏈路的全棧重構。當多數企業仍在糾結激光雷達數量與算力堆砌時，華為已轉向更本質的命題——如何讓機器理解人類駕駛的“隱性知識”，如何在不確定環境中做出類人化判斷。這種基于第一性原理的技術突破，或將終結智能駕駛的“硬件軍備競賽”，開啟以AI原生架構為核心的新戰場。