蔚来NWM向左，华为ADS 向右

想象一下，你坐在一辆汽车里，不需要握方向盘，不需要踩油门，甚至不需要看路。你只需告诉汽车你的目的地，它就会自动带你去那里。这不是科幻电影中的场景，而是蔚来和华为正在努力实现的未来。

自动驾驶技术，曾经是科幻小说中的梦想，如今却逐渐成为现实。从最初的辅助驾驶系统，到如今的全自动驾驶，科技的进步让这一切变得触手可及。而在这个过程中，有大量的企业前赴后继的探索。近期，有两件标志性的事件，蔚来发布智能驾驶世界模型NWM，华为高阶智能驾驶3.0版本将于8月正式上市。那么，他们实力如何呢？

自动驾驶，从幻想到现实

历史的车轮滚滚向前，智能驾驶的演进之路，正是人类智慧的缩影。

早在20世纪初，科幻作家们就开始构想未来世界中的自动驾驶汽车。然而，直到20世纪末，随着计算机技术的发展，自动驾驶才从幻想走向了实验室。那时，它还是一个遥不可及的梦想。

进入21世纪，随着传感器技术、计算能力和人工智能的飞速发展，自动驾驶技术迎来了第一个春天。谷歌的Waymo项目在2009年启动，标志着自动驾驶技术的商业化探索正式起步。

2015年，特斯拉推出了Autopilot功能，将辅助驾驶技术带入了公众视野。随后，各大汽车制造商纷纷跟进，智能驾驶技术开始从实验室走向了量产车。

蔚来和华为，作为智能驾驶领域的新星，他们的加入为这一领域注入了新的活力。蔚来的NOP+功能，华为的ADS 3.0版本，都是智能驾驶技术发展的重要里程碑。

NWM+神玑NX9031，蔚来智能驾驶的核心

近期，蔚来发布了世界模型NWM。蔚来NWM，作为智能驾驶的大脑，是一个多元自回归生成式的具身驾驶模型。它不仅能够理解当前的驾驶环境，还能预测未来的驾驶场景。这种能力，使得蔚来的智能驾驶系统在复杂交通环境中表现出色。

NWM通过生成模型重构传感器输入信息，提供比传统端到端模型更全面的空间理解能力。它能够识别和理解周围的环境，包括交通信号、行人、车辆和障碍物。这种空间理解能力是智能驾驶系统安全运行的关键。

更令人惊叹的是，NWM具备时间理解能力。它能够自动进行长时序环境建模，预测未来几秒甚至几分钟内可能发生的驾驶场景。这种能力使得蔚来的智能驾驶系统在面对复杂交通情况时，能够做出更加精准和及时的决策。

此外，NWM使用无标注数据进行自监督学习，降低了对标注数据的依赖，提高了学习效率。这种自监督学习机制使得NWM能够从大量的驾驶数据中自我学习和优化，不断提升其驾驶决策的准确性。

让我们通过一个虚拟的驾驶场景来展示NWM的决策能力。假设你正在驾驶一辆蔚来汽车，行驶在繁忙的城市道路上。前方突然出现一个行人横穿马路，NWM迅速识别并预测了行人的行动轨迹，及时调整车辆的行驶路线，避免了潜在的碰撞。

智能驾驶系统的性能和可靠性，在很大程度上取决于其核心——芯片。蔚来自研的神玑NX9031芯片，承载了蔚来的芯片野心。

神玑NX9031，作为全球首颗车规5nm高性能智驾芯片，它的诞生标志着蔚来在智能驾驶领域的深度自研能力。

据悉，与传统的智能驾驶芯片相比，神玑NX9031在AI算力和图像处理速度上至少有4倍以上的性能提升。这意味着蔚来的智能驾驶系统能够更快地处理大量数据，更准确地识别和预测交通环境。

华为ADS 3.0，能否为激光雷达正名？

即将发布的华为的ADS 3.0版本，据悉，这个版本引入了端到端架构，去掉了BEV，全面切换到GOD大网，再输出给PDP网络做决策和规划。

在这个版本中，华为特别强调了激光雷达的重要性。与一些厂商为了降低成本而减少激光雷达的使用不同，华为选择了全面提升激光雷达和毫米波雷达的规格，以实现更好的全天候适应性和小目标检测能力。

ADS 3.0版本中的新一代激光雷达传感器D3P，规划了更强的全天候检测和远距离探测能力。这意味着，无论是在大雨、浓雾还是黑夜，华为的智能驾驶系统都能提供可靠的感知和决策支持。

依托华为云的强大算力，ADS 3.0的智驾系统能够实现快速迭代。算力达到3.5E FLOPS，训练数据量每日可达3000万公里，模型更新速度甚至可以达到每5天一次。

ADS 3.0版本还带来了“车位到车位”的一键抵达全场景贯通体验。从公开道路到园区道路，从园区地面到地下车位，都可以通过智能驾驶实现，无需人工接管。

随着ADS 3.0版本的上市，华为不仅在技术上实现了飞跃，更在市场上展现了强大的竞争力。预计到2024年底，采用华为智能汽车解决方案的车辆将超过50万台 。这标志着华为在智能驾驶领域的领导地位，以及对未来出行方式的深远影响。

蔚来与华为，两条明显不同的路线图

在智能驾驶的广阔棋盘上，某种程度上，蔚来和华为代表了两条截然不同的发展路径。

通过与Mobileye的合作，蔚来致力于共同打造L4级别自动驾驶车型，推动智能交通服务的变革。此外，蔚来通过与腾讯的战略合作，共同打造一体化混合云基础设施，支撑EB级规模的自动驾驶数据存储，显著提升自动驾驶研发效率。

反观华为，其智能驾驶战略以“平台+生态”为发展核心，聚焦ICT技术，构建生态圈，与约300家合作伙伴共同推动智能汽车产业的发展。华为的智能汽车解决方案BU，依托自身在芯、硬、软、云等智能化核心技术的积累，致力于成为智能网联汽车增量部件供应商，帮助车企造好车。

蔚来的技术路线倾向于通过自研高性能智驾芯片和世界模型，实现端到端的智能驾驶体验。华为则通过MDC智能驾驶计算平台，提供全场景覆盖的工具链与丰富的SDK，支持合作伙伴的软件开发和移植，同时满足智能驾驶应用对车规、安全的核心要求。

蔚来通过高端市场定位和用户企业的理念，强化品牌影响力和用户忠诚度。华为则通过开放合作和平台化战略，拓展智能汽车领域的生态圈，与众多合作伙伴共同加速智能汽车的演进。

在智能驾驶领域，蔚来和华为虽有各自的战略和技术路线，但也存在潜在的合作空间。例如，在车联网、智能交通服务等方面，双方可以共享资源、技术和市场，实现互利共赢。

随着智能驾驶技术的发展，伦理和法律问题也日益凸显。例如，当智能驾驶系统在紧急情况下需要做出决策时，如何平衡乘客、行人和其他车辆的安全？这些问题需要全社会共同思考和解决。

此外，智能驾驶技术的普及可能会对就业市场产生影响。一方面，它将创造新的就业机会，如智能驾驶系统开发、维护和测试；另一方面，它也可能对传统驾驶岗位产生冲击，需要通过培训和教育帮助劳动者适应新的就业环境。

而且，智能驾驶技术的普及需要社会各方面的适应和配合。从基础设施建设、交通规则制定，到公众教育和接受度提升，都需要全社会共同努力，以确保智能驾驶技术的顺利推广和应用。

展望未来，智能驾驶技术的发展将引领社会进入一个全新的出行时代。它不仅将改变我们的生活方式，更将推动社会的整体进步。然而，这一过程中也充满了挑战和机遇，需要我们不断探索和创新。