最前线 | 高速L3自动驾驶要来了，华为计划于今年推动落地

4月22日，华为召开乾崑智能技术大会，集中发布了一系列智能汽车解决方案。其中最大的惊喜，是华为乾崑智驾ADS 4。

ADS 4是一套系列化的解决方案，共有4个版本，最高阶的是ADS Ultra旗舰版，可以实现高速L3。它的发布意味着行业终于窥见了自动驾驶的雏形，今后整车底盘、算法能力，甚至配套的车辆的保险形态，或许都将发生巨大的改变。

华为乾崑智能技术发布会现场

从L2到L3的突破，有赖于华为在硬件、架构、底盘等层面进行的一系列的升级。

发布会当天，华为推出了三款激光雷达：全方向量产高精度固态激光雷达、舱内激光视觉传感器、分布式毫米波雷达。高精度固态激光雷达体积更小，最小精度3cm，能提升车辆正后方的感知能力；舱内激光视觉传感器能提升远距离小目标检测能力，即使在夜晚光线不足的情况下，对于30cm高的小体积障碍物，AEB也能做到100公里时速刹停；分布式毫米波雷达，能提升对障碍物的检测置信度和分辨率，应对雨雾尘天气的能力也更强。这些传感器搜集的数据，会被用来训练华为WEWA架构。

华为乾崑智能技术发布会现场

WEWA架构基于华为昇腾910B芯片的MDC 1000计算平台运行，昇腾910B芯片高达1000 TOPS的算力为海量数据的实时处理，提供了强大支撑。与此同时，WEWA架构与华为XMC数字底盘引擎间的协同，令ADS 4 Ultra版的反应更快、端到端时延降低50%；通行效率提升20%；紧急刹车率降低30%。

WEWA架构由云端的世界引擎和车端的世界行为模型组成。

云端的世界引擎通过扩散生成模型技术，生成各种高密度虚拟难例场景训练车端世界行为模型，从而令ADS 4 Ultra版有望突破难例数据瓶颈；车端的世界行为模型是行业首个智驾原生基模型，能够根据不同模态的数据理解驾驶环境，进而生成最优的驾驶决策。

众所周知，人类在真实驾驶场景中，往往会遇到诸如“鬼探头”、动物穿越道路、红绿灯故障等各种corner case。这些发生频次不高，且种类繁多的特殊驾驶场景，无法通过传统的自动驾驶代码实现100%的覆盖。

因此，华为ADS 3.0采用端到端架构，通过各种真实场景下的训练，不断优化大模型，使它对各种场景的应对能力越来越强。这也就是余承东所说的“越开越好开”。

但这个架构存在个问题：一些罕见场景，由于数据样本较少，大模型无法得到充分训练，因而驾驶过程中若遇到罕见场景，很有可能出现决策困难或反应迟钝等问题。

于是，华为ADS 4又推出了WEWA架构。 这个架构中的世界引擎能生成各种复杂的虚拟驾驶场景，在真实世界的corner case出现之前，车端世界行为模型就已经在这些虚拟场景中得到了充分的训练。由于许多场景下的应对方法论，早已在一次次的训练中被优化过，从而车端模型再遇到一些罕见场景时，便能更快地做出更合理的驾驶决策。

华为乾崑智能技术发布会现场

有了更聪明的大脑，还需要更敏捷的四肢负责执行。华为XMC数字底盘引擎就是更敏捷的四肢。它与传统汽车控制系统的不同之处在于，它是个全域融合架构。原本智驾域和车控域“各自为政”，如今XMC数字底盘通过一个集中式的决策规划模块将二者深度融合，从而整个架构的控制处理能力，较传统汽车控制系统提升了10倍、可协同控制器件数提升了5倍。

这些是华为ADS 4 Ultra版实现高速L3商用的技术逻辑，首个高速L3的出现，无疑推动了整个产业的进步。但也有人质疑，在虚拟场景训练下大规模训练和验证的高速L3是否真的有那么可靠。有相关人员表示，虚拟场景和真实场景之间，有时候只有细微的差别，但有时候差别非常大。

更何况，大模型所生成的虚拟场景，很难说能够完全覆盖人类世界的corner case。比如，大模型能够生成1000个corner case去训练车端AI，但在真实世界，仍有可能存在第1001乃至更多corner case是目前尚未被人发现的。因此，在他看来，虚拟场景下的训练和验证的确应该做，但它更大的意义在于效率的提升，现阶段的高速L3的技术价值，也要大于商业价值。

在发布ADS 4的同一天，华为还发布了鸿蒙座舱HarmonySpace 5。它能带给用户四大智能空间体验：在出行空间，语音交互成功率提升至85%，乾崑云鹊垂域大模型可实现车辆问题专业问诊；在音乐空间，HUAWEI SOUND非凡系列支持43扬声器配置，创造7.5.10超环绕声场；在影视空间，16.1英寸车载智慧屏配合"山海画质"引擎，可将720P视频提升至1440P观感；在主题空间，可实现壁纸、屏保、氛围灯等多元素智能联动。