當智能輔助駕駛遇見“中國式復雜路況”，華為乾崑會給出什么樣的答案？

在汽車智能化浪潮洶涌澎湃的當下，華為乾崑智駕ADS 4（參數丨圖片）在2025上海車展前夜震撼發布，宛如一顆投入平靜湖面的巨石，在智能駕駛領域激起了千層浪花，這不僅標志著中國智能駕駛技術正式邁入L3有條件自動駕駛的商用階段，更以一場“云端造路+車端進化”的雙線革命，重新定義了智能駕駛的技術范式。

華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志在發布會上擲地有聲地說道，L3不遠了，但安全必須更近。

靳玉志此言絕非虛張聲勢，這句話的背后有著堅實的技術支撐：6億公里云端仿真驗證、1000倍于真實世界的AI生成場景，以及“五維安全”體系構建，這些都彰顯著華為在這場智能駕駛競賽中的強大底氣。

乾崑智駕ADS 4正從架構升維、安全重構、體驗裂變、生態破圈等四個維度，徹底顛覆了行業對智能輔助駕駛的認知，引領著行業朝著全新的方向蓬勃發展。

從“人類學車”到“AI學車”

華為乾崑用WEWA架構突破訓練瓶頸

過去推進智能駕駛技術訓練，非常依賴真實路測數據，然而，極端場景（暴雨爆胎、隧道連環追尾等）數據的稀缺性，猶如一座難以逾越的大山，嚴重制約著技術的快速迭代。

于是，華為乾崑智駕ADS 4采用的面向未來自動駕駛時代的世界引擎+世界行為模型架構——WEWA架構（World Engine+World Action Model）就應運而生，其選擇用AI生成1000倍于真實世界的虛擬場景庫，為行業提供了一種全新的解決方案。

云端World Engine借助先進的擴散生成模型，批量制造出“數字孿生路況”，涵蓋了暴雨、冰雪、逆光行人橫穿等各類長尾場景。這一龐大的虛擬場景庫，極大地豐富了AI的學習素材，使其能夠應對各種復雜路況。

而車端World Action Model通過全模態感知（視覺+聽覺+觸覺）技術，將端到端時延降低了50%，重剎率減少了30%。

這種“AI學車”模式，使車輛決策從傳統的“有限經驗歸納”躍升至“無限場景推演”階段，恰似智能駕駛領域的AlphaGo，以強大的智能算法和海量數據為基礎，實現對復雜駕駛場景的精準決策和高效應對，為智能駕駛技術的發展開辟了全新的道路。

簡而言之，WEWA架構讓車輛在云端就能“讀萬卷書，行萬里路”。

從“被動防御”到“主動預判”

華為乾崑智駕ADS 4構建五維安全網

在WEWA架構的支持下，華為乾崑智駕正向著未來大踏步前進，這個時候安全就變了更加重要，可以說這就是商用L3能否落地的關鍵考量因素。

為了能打贏這場生死戰，華為乾崑ADS 4的全維防碰撞系統CAS 4.0構建了一張全方位、無死角的五維安全網，覆蓋：

• 全時速：支持前向AEB（4-150km/h）、側向LOCP（30-130km/h）、后向AEB（1-60km/h），覆蓋低速到高速場景，確保全速域安全防護。

• 全方向：通過高精度固態激光雷達（最小精度3cm）和分布式毫米波雷達，實現360°無死角感知，可識別懸空障礙物、下沉臺階、低矮路沿（如30cm高的障礙物）等復雜目標。

• 全目標：支持行人、自行車、車輛、靜止障礙物等多樣化目標識別。

• 全天候：在暴雨、大霧、夜間等極端天氣下，通過多傳感器融合（如艙內激光視覺傳感器）仍能保持精準感知，例如在大霧中識別靜止障礙物并觸發AEB。

• 全場景：覆蓋高速、城區、停車場等場景，新增爆胎穩定控制、駕駛員失能輔助、哨兵模式增強等功能，應對突發爆胎、駕駛員突發疾病等極端工況。

CAS 4.0的核心安全功能，還包括路面自適應AEB、智駕爆胎穩定控制輔助、駕駛員失能輔助等。

舉個例子，在高速行駛過程中若遭遇爆胎等突發狀況，XMC數字底盤引擎能夠在毫秒級響應時間內迅速介入，精準控制車輛，保持車身穩定，有效避免失控帶來的嚴重后果；此外，駕駛員失能輔助系統更是將安全防護延伸到了車內，當系統監測到駕駛員出現異常情況時，能夠自動接管車輛并安全停車，為駕乘人員的生命安全提供了全方位、多層次的保障。

CAS 4.0通過硬件、算法與云端協同，將主動安全能力提升至新高度，不僅解決了傳統智駕系統的“長尾問題”，還為高速L3商用提供了技術保障，其五維安全設計和全場景覆蓋，標志著智能駕駛從“輔助”向“責任轉移”的關鍵突破。

從“傳統交通工具”到“移動生活空間”

華為乾崑智駕ADS 4讓出行體驗裂變

華為乾崑智駕ADS 4不僅在技術和安全層面實現了重大突破，還在用戶體驗上帶來了前所未有的變革，將汽車從傳統的交通工具轉變為真正的“移動生活空間”。

這里面有兩個非常顯著的功能，能極大改善用戶的出行體驗。

其一是車位到車位（P2P2.0）功能，能實現了高速公路ETC暢行、跨城通勤“0干預”，預計2025年6月將覆蓋全國50萬停車場，大幅提升了用戶在長途出行和城市通勤中的便利性。

其二是泊車代駕（VPD2.0）功能，解決了地下停車場“找車難”的痛點，支持跨層泊車、代客充電，用戶只需一鍵即可召喚車輛至上客區。

此外，鴻蒙座艙HarmonySpace 5通過MoLA架構整合通用大模型與垂域Agent，實現了85%口語化控車成功率，還可打造出堪比“移動歌劇院”的沉浸式音頻體驗，讓用戶在車內即可享受到高品質的娛樂和便捷的智能交互，極大地豐富了駕乘過程中的生活體驗。

從行業破局到生態破圈

華為乾崑智駕ADS 4為智駕輔助發展破開障礙

長期以來，智能駕駛領域存在著硬件堆砌的現象，眾多企業通過增加激光雷達等硬件設備數量來提升技術表現。

而華為智能駕駛產品線總裁李文廣指出，自動駕駛作為“具身智能的首個規模化產業”，其發展核心在于算法與數據的深度融合。

華為乾崑智駕ADS 4的WEWA架構以云端AI訓練為根基，結合車端多模態決策，引領行業從單純的硬件競爭轉向對算法和數據的系統性探索。

這種轉變不僅降低了對硬件數量的過度依賴，還能夠通過更高效、更智能的軟件算法，實現更精準、更可靠的自動駕駛功能，推動整個行業向AI原生時代邁進，為自動駕駛技術的可持續發展提供了全新的技術范式。

可以說，華為乾崑智駕ADS 4終結了汽車行業當前的硬件軍備競賽，開啟AI原生時代。

此外，與特斯拉構建的“花園式”的封閉生態系統相比，華為乾崑采取了開放包容的生態戰略。截至目前，華為乾崑已成功聯合22款車型，涵蓋了問界M9、嵐圖夢想家等不同品牌和類型的車輛，覆蓋了15萬元及以上的多個價格帶，并且拿下了國內絕大多數主機廠的合作。

這種“周周有新車”的快速推進節奏，使華為乾崑成為了車企智能化轉型過程中不可或缺的“技術合伙人”。

通過與眾多車企的緊密合作，華為乾崑不僅能夠整合各方資源，加速技術的推廣應用，還能夠根據不同車企的需求和特點，提供定制化的解決方案，共同探索智能輔助駕駛技術在不同車型和應用場景下的最佳實踐，促進整個行業的協同發展和生態繁榮，打造出一個開放、多元、充滿活力的智能駕駛生態雨林。

華為乾崑智駕ADS 4的發布，絕非僅僅是一次技術的迭代升級，更是一場深刻改變人車關系的重構實驗。隨著車輛從傳統的“出行工具”進化為“移動生活空間”，駕駛權在人類與AI之間逐步移交，華為在這場變革中所爭奪的，正是智能出行時代的定義權。

靳玉志堅信L3不遠了，而這場變革的終極目標，則是讓自動駕駛像空氣一樣，無處不在卻感知不到。

在這場還看不到終點的技術長征中，華為乾崑憑借其“硬核科技全家桶”，正書寫著一條極具特色的突圍路徑——以安全為底線，以AI為引擎，以生態為護城河，向著智能出行奮勇前行。

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