华为汽车自动驾驶技术_华为汽车自动驾驶系统

1.华为也有了自动驾驶技术，其真实体验如何？

2.独家 | 华为提前量产“L4”

3.华为：高阶自动驾驶全栈解决方案2.0将于4月16日发布

4.华为的智驾系统和沃尔沃citysafety系统比较

5.华为首发的无人驾驶系统备受追捧

车东西

文｜Juice

车东西9月25日消息，今日，华为在北京举办了华为智能汽车解决方案生态论坛，在会上，华为集中的介绍了其在智能驾驶、智能座舱、华为云服务方面的思考和进展。

在智能驾驶方面，华为在会上发布了两款新产品，一款是MDC210，为L2+级自动驾驶提供计算能力，另一款则是MDC?610，可为L3级和L4级自动驾驶车辆提供算力。

目前国内已经有多家自动驾驶开发公司和华为建立了合作，车型领域设计乘用车、商用车和作业车各个方面。

在智能座舱方面，通过鸿蒙车机OS软件平台、鸿蒙车域生态平台以及座舱智能硬件平台为用户搭建一个更加舒适的座舱环境。

而云业务也是华为在汽车方面布局比较久的业务之一，现场还介绍了华为云服务的布局，目前涵盖了自动驾驶云服务、车联网云服务、高精地图云服务、V2X云服务等方面。

一、四大方面同步发力?华为深化汽车企业

华为智能汽车解决方案BU总裁王军首先讲到了华为涉足汽车领域的思考。

他表示一是怀着崇敬的心进入汽车领域，无论何时都要把人的生命安全放在首位，遵循汽车发展规律；二是想把华为在过去30年积累的ICT技术带入每一辆车。

王军演讲现场

王军表示，智能网联汽车已经成为了智能世界发展的引擎，带动了智慧交通、智能制造、智慧城市、智慧能源的发展。

目前汽车产业正在进行全方位的变革，首先是汽车的商业模式，从产品价值经营向用户价值经营转变，通过持续迭代的新功能、新服务获得持续的收入，卖车不再是价值变现终点而是新的起点。

为实现这一目标，传统的开发模式、人才模型以及供应链体系都将改变，走向体验定义、软件驱动、计算使能的智能汽车发展之路。

而华为在进入汽车领域之后，华为聚焦ICT技术，帮助车企“造好”车、造“好车”，将会实现架构创新、建立计算平台与基础软件、最终构建开放生态。

华为目前正在以通信、计算和操作系统为核心的数字平台领域，坚持平台+生态的发展战略，推动智能汽车行业快速发展。

华为聚焦在车载网络、计算平台与基础软件层，并提供开放能力和工具链，降低应用迁移和开发难度，提供基础能力相互解耦，可针对车企与伙伴的实际需求可以灵活搭配或组合。

在智能驾驶方面，华为提供MDC计算平台、操作系统AOS/VOS和自动驾驶云服务Octopus，构建端云协同的智能驾驶平台解决方案，满足车端侧与云端自动驾驶大算力和海量数据存储的需求。使乘用车、商用车、作业车等多种车型都能实现自动驾驶商业化落地。

王军演讲现场

在智能座舱方面，华为将会以硬件模块化、接口标准化、系统平台化为目标，以鸿蒙车机OS为核心构建智能座舱平台，努力实现硬件可替换、软件可升级、应用可扩展，降低车企对座舱系统的集成与开发难度。

华为为鸿蒙OS提供了车机版定制开发，在开放HOS（智能操作系统）能力的基础上，再开放500+?HMS（华为移动服务）车机版API和包括语音、视觉、音效等7大座舱关键能力。

王军演讲现场

王军介绍，华为将提供全面开放的开发工具与支持，提供IDE（集成开发环境）开发工具、云调试环境，组建开发者社区，共同组建鸿蒙车机应用市场。

在智能车控方面，提供VDC硬件平台、VOS、工具链，开放给车控系统开发企业，降低开发难度、提升开发效率，快速实现软件定义的差异化、个性化动力体验。

华为智能车控操作系统VOS，原生支持异构多核、模型化工具链、兼容AUTOSAR（汽车开放系统架构），使原来ECU（电子控制单元）系统代码的平滑迁移、多ECU（电子控制单元）的集中开发变得简单高效。

在智能云服务方面，华为将基于大数据和AI能力，向车企提供自动驾驶云服务、高精地图云服务、车联网云服务和V2X云服务四大解决方案，联接人、车、路和智能交通等应用系统，打通数据流、业务流和价值流，使能业务创新和数据创造价值。

王军还表示，华为将会在开发者社区、人才培养、开放实验室、联合营销几个方面发力，共建合作共赢的产业生态。

二、发布两款计算新品?可涵盖L2~L4级自动驾驶

华为智能车BU?MDC产品部经理李振亚介绍了华为MDC领域的最新的产品、生态发展成果与未来规划。他表示华为将智能驾驶产业分成三大类型，分别是作业车、商用车和乘用车。

华为智能车BU?MDC产品部经理李振亚

乘用车的驾驶场景非常复杂，从低速到高速，速度可变性也非常高，安全性和驾乘体验更为重要。而商用车的场地、线路也比较可控，主要是作为生产工具；作业车也类似，场景、道路等情况相对比较简单、路况也比较可控，速度也比较低，也是一种生产工具。

不同场景下产生的不同需求，使得智能驾驶产业面临场景、道路、线路、路况、速度、安全、属性等多个维度的影响。进而，不同场景下的智能驾驶也将产生两种不同的发展路径。其中，商用车和作业车属于跨越式的发展场景，乘用车将会是渐进式的发展路径。

为了兼顾各种车型，在本次活动上，李振亚还发布了两款新产品，一是MDC210，算力可以达到48?TOPS，可以为L2+级自动驾驶提供算力支持。

华为发布两款新品

另一个则是MDC?610，算力可以达到160?TOPS，可以帮助L3和L4级自动驾驶提供算力。

李振亚还介绍了MDC?Core?2.0，封装了AUTOSAR（汽车开放系统架构）、功能安全、网络安全及OTA升级等100多个API（应用程序接口）服务，支持主流的AI框架及1000多个AI算子，这些开放的API服务，覆盖了上层智能驾驶应用的开发、调测、部署、运营等全生命周期的核心流程。

MDC?Core?2.0还对外提供功能软件框架，方便上层应用的感知、融合、定位、决策、规划、控制等算法进行组件化的开发。MDC?Core?2.0基于满足车规安全的智能驾驶操作系统AOS与VOS，兼容AUTOSAR，提供完备的功能安全、网络安全及OTA升级功能，配套好用易用的工具链，满足规模化量产要求。

华为MDC?Core?2.0介绍

华为全新一代MDC系列产品具备四个优势，一是全系，可以实现全场景覆盖；二是安全，拥有车规级的安全认证；三是协同，实现了车路云网协同；四是开放，将硬件接口标准化，软件API开放化，建立了开发生态。

李振亚介绍，华为将坚持“平台+生态”战略，和高校/行业组织、OEM/Tier?1合作，在应用软件/算法、传感器执行器合作。

华为每年提供3000多万元提供MDC设备支持，未来三年将会投入100多个专家进行研发，3年内将会发展100+生态伙伴。

目前，华为MDC已经和momenta、禾多科技、希迪智驾、新石器、元戎启行、踏歌智行、慧拓等自动驾驶研发公司都用了华为的MDC计算平台。

三、鸿蒙车载版将会全开放?车企可即取即用

北新副总经理兼ARCFOX于立国表示，目前自动驾驶和智能座舱的边界越来越模糊。

智能座舱原则性的变化，要从功能性设计向体验设计变化，此前的车企是往车上增加电话、导航等这些功能，而未来的座舱需要变化为功能找人。

他表示过去想到座舱的时候，都是和驾驶相关的，未来的座舱将会是万物互联的座舱，在座舱内还需要有良好的生态，华为的鸿蒙系统就将会给用户提供更好的服务。

华为智能汽车解决方案BU智能座舱产品部总经理王庆文分享了华为对于智能座舱的思考。华为认为座舱智能化的关键是多场景一致性，做到应用常用常新，硬件即插即用，持续更新。

华为智能座舱布局介绍

但这样就会带来一个巨大挑战——软硬件集成周期长，华为一直具备长生命周期软件版本管理经验，在2007年就做了single?RAN解决了多制式硬件和软件的集成问题。

在汽车智能座舱方面，华为的智能座舱解决方案包括鸿蒙车机OS软件平台、鸿蒙车域生态平台以及座舱智能硬件平台。

华为智能座舱布局介绍

但手机和车机还是存在差距，车上的扬声器、传感器更多，难度也更大，因而鸿蒙系统上车还存在很多难题。

鸿蒙车载版将会重点在语音、声效、视觉、HUD、互联、AI情景智能、OTA七个方面发力，然后将其做成Kits，开放给企业，企业可以直接拿来用。

此外，华为还做了开放应用生态和硬件生态，实现功能快速上车，软件方面，HiCar就是华为其中的一个方案，在硬件方面，华为做了一个车机模组、车载智慧屏和AR-HUD，降低车企的开发难度，更好的提升智能座舱的智能化和应用体验。

目前高德导航、酷我音乐已经和华为鸿蒙进行了合作，并登陆了鸿蒙车机系统。

四、华为云涵盖四大业务?三电方面也做了布局

华为智能车云服务产品部总经理廖振钦介绍了华为云服务和汽车的联系。

廖振钦认为汽车新四化上面临的核心挑战有很多，在智能化上，自动驾驶技术难、成本高、周期长是目前的核心问题。

在电动化方面，电池安全问题频发，使用寿命估测不准也是尚未解决的问题。在网联化方面，存在缺乏数据变现和生态支撑，商业正循环尚未有效构建。在共享化方面，则存在规模效应尚未形成，数据共享、服务化能力不足。

华为智能车云服务介绍

廖振钦表示，华为智能车云服务已经升级到了2.0版本，包括了自动驾驶云服务、车联网云服务、高精地图云服务、V2X云服务。目前华为已经开放了API/SDK，用户可以按需获取，即取即用。

华为现在云服务主要在自动驾驶方面发力较多，已经建立了全生命周期的闭环方案，可以实现全托管，开箱即用，提供一站式服务。

华为自动驾驶云服务介绍

云上仿真也可以保障自动驾驶算法质量，用户可以在云端建立高质量仿真场景，云仿真测试可以实现自动驾驶日行千万里的数据积累。

高精地图云服务也是华为重点做的一个方向，建立了专属云平台，和众多图商一起合作，为自动驾驶车企服务，对于没有地图绘制资质的企业，也可以用华为的高精地图云服务。

在车联网云服务方面，华为已经做了很多年，目前已包括了智能运维服务、三电云服务器、OTA和智能增值服务。

华为车联网云服务介绍

值得注意的是，华为在三电云服务方面的布局，华为已经在电池故障预警、热失控预警、电池健康状态评估、电池剩余寿命预测、电池控制策略优化，可以实现热失控提前预警，SOH评估和RUL精准评估，优化BMS策略延长电池寿命。

结语：华为正在深度融入汽车产业

目前华为在汽车业务上主要有两大关键打法。一是利用ICT技术打造性能更好价格更低的零部件（包括毫米波雷达和激光雷达），二是大规模开发汽车底层软件。

具体上来看，华为在智能驾驶、智能座舱、智能控制和云服务方面已经做了基本的布局，打造了完整的开放平台。

但华为在汽车领域毕竟还是新人，还需要扩大自己的朋友圈，此次生态大会，华为传达的一个关键的信息就是希望和更多的厂商建立合作，深化自己在汽车行业的布局。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

华为也有了自动驾驶技术，其真实体验如何？

华为极狐阿尔法s自动驾驶级别为L4级。以下是关于L4级自动驾驶的部分介绍：1、L4级自动驾驶：高度自动化，还是具有方向盘等介面提供驾驶适时操控。2、车辆在启动自动驾驶后，计算机将在目的地设置后按自己的路线行驶，无需干预全面驾驶，只需在高速公路或市区等特定区域进行干预，但其已经能够处理大部分的“动态驱动任务”。在第四级自动驾驶仪阶段后，仍处于研发阶段，市场上很少有第四种自动驾驶技术的汽车。

独家 | 华为提前量产“L4”

实际体验还是超出预期的，因为其作为后来者，驾驶体验非常不错。从发布的来看，即便是面对复杂的交通道路环境，搭载华为自动驾驶技术的汽车，也展现出了极其的灵敏度，没有发生任何意外，这是让人很吃惊的。要知道现在自动驾驶驾驶依然处于早期，还未成熟。即便如特斯拉这种先行者，也不敢说完全没有问题。而且从实际操作来看，特斯拉的驾驶系统已经出过了多起意外，甚至还有人因此死亡，所以自动驾驶技术是一项要求非常高的技术。

华为虽然没有造车的经验，但自动驾驶所需要的的数据处理能和算法能力，这些都是华为擅长的，尤其是软件能力，华为拥有很强的技术积累。即便在硬件领域，华为芯片部门也拥有很强的竞争力，未来华为很可能单独为汽车推出算法芯片，来帮助其自动驾驶技术获得进步。

目前来看，华为公司的技术实力还是很强的，其多年积累的软件技术能力，能够实现后来居上，虽然特斯拉等企业在自动驾驶领域先人一步，但华为凭借其高效的执行力，有望实现对其的超越。

参考资料：

在前日举办的2021年华为分析师大会上，华为轮值董事长徐直军关于智能汽车业务的发言一石激起千层浪。

新近发布的自动驾驶演示，却给上面的表态提供有力证据。这段汽车媒体?42号车库?发布的内容显示，使用华为自动驾驶技术的汽车已经可以在城市开放道路中顺畅驾驶，面对红绿灯、路口左转、行人两轮车侵入、对向来车、夜间行车等复杂路况，都能给出妥当处理。

在投入大量物力人力，耗费近8年研发时间后，华为带来了包含联网能力、自动驾驶、动力平台、座舱体验和车云管理在内的智能汽车解决方案业务。

华为：高阶自动驾驶全栈解决方案2.0将于4月16日发布

车东西

文?|?晓寒

秘密研发6年、团队规模超过2000人！华为在自动驾驶领域，终于亮出了王牌。

名为ADS的“高阶”自动驾驶方案即将在2022年Q1登上量产车，可让消费者在“自家车库”到“公司车库”之间，全部实现自动驾驶。

你没看错，就是日常通勤的驾驶任务全部交给汽车来做——这就是L4级自动驾驶系统的功能。

如果能够实现量产，ADS将直接碾压现存所有L2和期货L3级系统，是典型的“高维打低维”做法。不得不说，华为出手确实很有分量。

刚刚过去的北京车展上，ADS方案以PPT的形式进行了简单展示，但具体包括哪些功能、驾驶责任如何划分、背后拥有怎样的技术细节等关键问题都没有披露。

华为智能汽车BU智能驾驶产品线总裁苏箐

国庆期之后，车东西立即独家对话了华为智能汽车BU?ADS智能驾驶产品线总裁苏箐，得以提前窥见ADS的全貌、背后技术细节和研发历程。

一、通勤任务全部交给ADS?L4当L2用

ADS全称为Autonomous?Driving?Solution，官方中文名为“华为高阶自动驾驶系统”。

理解ADS，可以从功能和责任两个部分出发。

首先是功能，ADS是要在车主“小区车库”到“公司车库”全段路线上，实现连续的自动驾驶体验。

意思就是说，从自家车库上车那一刻起，车辆就负责所有驾驶操作——开出地库、开上城市道路、开上环路、开下环路、进入城市路况、进入公司地库。

现存的L2级系统，包括奔驰刚刚发布的期货L3，都是部分区域可用的系统，比如在环路（快速路）、车道线清晰的路段可用，在无车道线的道路、十字路口等红灯（特斯拉FSD可自行等红灯），或是车库等场景无法使用。

ADS城市自动驾驶测试

与此同时，L2级系统在变道、上下匝道，或是通过红绿灯时（如特斯拉Nigate?on?Autopilot和FSD）还需要人类驾驶员给出指令并确认路况，整个使用体验并不连贯。

ADS则解决了上述两个问题，一是实现了上述通勤场景的全覆盖，ODD（运行区域）远超现存L2和期货L3。二是变道、上下匝道、等红绿灯的操作，均由车辆完成。

所以从功能上说，ADS就是点对点的L4级自动驾驶——这也是华为将其称为高阶自动驾驶方案的原因。

当然，ADS的技术架构也来自L4级自动驾驶系统，这一点下文会详细聊到。

理解ADS的第二个关键点是责任划分问题。

按照SAE或者工信部的标准，华为ADS属于L2级自动驾驶系统——系统提供，驾驶责任由驾驶员承担。

ADS在快速路自动驾驶测试

华为ADS智能驾驶产品线总裁苏箐告诉车东西，驾驶员在使用ADS时，纵横向控制由车辆完成，但驾驶员需要全程注意路况，随时准备接管。

“在安装了驾驶员注意力监测系统后，ADS也允许驾驶员松手，但允许松手多少时间，则由车企进行定义。”苏箐说道。

看到这里其实要理解ADS已经非常容易了——卖给消费者一台具备L4级自动驾驶能力的乘用车，但责任划分则按照L2级自动驾驶设定。

让驾驶员变成安全员，全程监测系统运行，并可以随时控制车辆。

二、雨天挑战上海街头?从容应对中国式交通

说了这么多，那么ADS到底表现如何呢？通过华为提供的一段路测，即可看出高下。

华为ADS测试

该拍摄于上海街头，可以看到当天下着中到大雨甚至暴雨，雨水有时候甚至已经模糊掉了摄像头，很容易影响摄像头、激光雷达等传感器，路上还有较多社会车辆，路况很复杂。

在通过红绿灯十字路口时，车辆的感知系统识别到了绿灯，决定继续前行。路口地面上并没有车道线，但有高精地图的帮助，车辆稳妥地按照规划的路径行驶.

ADS测试车在路口准确识别到了8个红绿灯

随后车辆来到了一个较为复杂的十字路口并准备左转。

左侧高架桥会影响车辆的定位精度，同时前方还出现了8个红绿灯，对自动驾驶系统来说也是一个不小的挑战。

从画面看，ADS系统准确识别到了所有的信号灯，并且还知道在直行绿灯亮了之后进入左转待转区。随后绿灯亮起，测试车完成左转。

在一条右侧停满了其他车辆的狭窄小路上，本车道和对向车道各自出现了一台电动自行车，中两个目标都被准确识别、跟踪，并被显示在生成的3D场景之中。

ADS系统识别电动车

车辆在小路继续行驶，前方突然出现了一辆人力三轮车横穿马路。如果识别不到，就会出现碰撞危险。

ADS系统准确地识别到了这个目标，车辆选择减速缓行，待三轮车完成转向后再加速行驶。

ADS测试车躲避人力三轮车

在中国的城市道路上，电动自行车、人力三轮车，甚至是马车、驴车都有可能出现，同时还会出现逆行、随意横穿马路、加塞等不遵守交通规则的行为。

这些现状，都会让特斯拉Autopilot等成熟系统出现水土不服的情况——识别不了五花八门的交通参与者、决策算法没有考虑不遵守交通规则的行为等。

随后测试车开上了一条环形匝道，转了一小圈后汇入快速路的车流。

快速路与高速类似，虽然看起来简单——一直往前开，但难点其实在变道超车和处理加塞两个方面。

在即将通过上海地标南浦大桥时，车辆检测到前方黑色轿车速度较慢影响行驶，同时左侧中间车道空闲后，主动向左变道超过了前方慢车，保持在中间车道行驶，自主完成了变道超车动作。

行驶至大桥中央时，后方一辆宝马5系旅行车快速超过测试车，然后在较近的距离并入测试车前方——这就是L2级自动驾驶系统最害怕的Cut?in场景。

ADS测试车躲避加塞车辆

L2级系统面对这种情况，要么是突然一个急刹车影响驾驶体验。要么是无动于衷继续驾驶，导致驾驶员被迫紧急接管车辆。

画面中，ADS测试车从60公里/小时的速度减速至55公里/小时，让5系旅行版完成并线。待其走远后，又恢复至60公里/小时的速度。

这就是L4级自动驾驶技术架构对L2级系统实现降维打击的一个典型案例——不管是传感器还是软件算法，都是“碾压”级的存在。

苏箐告诉车东西，华为ADS系统目前在中国做测试，专门对中国路况常见的电动车、Cut?in、汇入车流、超车等场景做优化，就是为了给中国消费者提供最合适的自动驾驶体验。

从这段4分钟的路测来看，华为ADS的表现是相当不错。

三、单车智能实现AVP?车队学习扩宽使用场景

从前一部分看，ADS其实就相当于是把L4级系统当做了L2级系统来用。但ADS其实还真有一个真正意义上的L4级功能——AVP自动代客泊车。

在上述通勤场景的两端，是用户小区的车库和公司车库，ADS目标是实现在这两个停车场的AVP功能。

“用户只用自己开车入库一次，系统就能学会这个停车场的停车路径和方法。”苏箐介绍道，“下次再到车库，停车过程即可由车辆自行完成。”

用户在第一次人工停车时，可以自定义下车的地点——比如进入地下车库前的入口处，或者是进入地库后的某个位置。

苏箐强调，从技术上来说AVP可以允许驾驶员下车使用——一个L4级自动驾驶的过程。

不过因为目前我国法律还尚未规定是否可以在公共停车场使用AVP功能，因此苏箐表示，“华为非常不建议用户离开车辆来使用AVP功能，更多的是要减轻用户驾驶负担”。

包括AVP在内，ADS的所有功能都完全依赖单车智能予以实现，因此AVP功能理论上在所有合适停车场都可以使用。

再加上车队学习功能，用户在使用AVP时，会越来越方便。

AVP系统可以共享停车信息。比如A车去过B停车场，A车就会自动构建B停车场的3D地图，并将3D地图、周边环境等信息传回云端，随后再通过OTA分发给其他车辆。

某一天待C车要去B停车场停车时，可直接使用AVP功能。随着越来越多的车辆使用AVP功能，支持的停车场也会越来越多，最终变成“通用”功能。

四、ADS如何实现？用L4级自动驾驶技术打?

在苏箐看来，最近两年出现了不少L2级自动驾驶系统，但绝大部分功能的开启都有严格的应用范围和限制条件，不仅在很多路况、交通状况下无法使用，也不能满足中国消费者以城市路况为主的通勤需求。

正是看到这一痛点，华为才决定研发ADS系统，直接来解决通勤问题。但通勤涉及到多种场景，尤其是城市路段，系统复杂度指数级上升。

“所以ADS用了L4级自动驾驶的技术架构，”苏箐说道，“不这样根本没法用。”

ADS技术架构

硬件配置上，ADS方案会使用2~3个车规级100线混合固态的激光雷达，同时还有十几个摄像头和6个毫米波雷达，可谓是武装到了牙齿，配置丝毫不输L4级无人出租车。

计算中枢是名为ADCSC（Autonomous?Driving?Central?Super?Computer）的域控制器，算力充沛。

软件上，感知部分华为使用了多种AI技术，直接将自研的毫米波雷达和激光雷达生成的点云，以及摄像头画面进行像素级的融合（即前融合），保证了感知能力。

此前一些自动驾驶公司做前融合多为激光雷达和摄像头的融合，毫米波雷达则直将接输出的目标与前两者的感知结果融合。

华为拥有自主研发的毫米波雷达，因此可以拿到毫米波雷达最原始的点云数据，将三种传感器同时进行像素级前融合和结构化数据融合，在技术上更进了一步。

ADS使用的部分传感器

ADS要在城市内实现自动驾驶（L4级的功能，L2级的责任划分），也就是说要能够处理红绿灯、十字路口等各种场景，并躲避行人、自行车、三轮车、外卖小哥等各种交通参与者。

这意味着，传统L2级系统在决策部分使用的基于规则的算法无能为力，需要在决策部分引入AI技术。

苏箐介绍称，华为在决策部分以规则为框架划定了不同的单元格，然后在每个格子内进一步引入了机器学习技术。

“纯AI的算法不可控，只有将规则算法和AI技术融合才能兼顾效果与安全性。”苏箐说道。

当然，ADS方案里也有高等级自动驾驶必备的高精地图系统，这也是其能够实现全段通勤自动驾驶的关键。

五、车队学习解决地图和数据难题

面对复杂的物理世界场景，自动驾驶功能离不开高精地图，但使用高精度地图又会带来两个问题：没有地图数据的区域无法使用自动驾驶、高精地图数据难以实时更新从而影响自动驾驶系统。

对此，苏箐称华为ADS自动驾驶团队已经有了一套解决办法。

首先，ADS的全段通勤功能会根据地图的覆盖情况，逐城开放给用户。比如优先开放一线城市，随后逐步覆盖二三线城市。

值得一提的是，华为自己也拥有甲级地图测绘资质和地图团队，本身就具备高精地图制作能力。同时，华为也打造了一个地图平台，希望和其他合作伙伴一起来加速制作高精地图。

其次，在场景相对比较单一的高速（快速路）和停车场路况，无需高精地图即可使用ADS的功能，比如自动跟车/自动超车、AVP等功能。

按照苏箐的说法，这种设定最大程度的扩大了ADS的ODD——有高精地图的就用通勤自动驾驶功能，没有地图的地方也可以使用自动驾驶功能。

再次，车队学习功能可以帮助更新高精地图。

搭载ADS系统的车辆本身就拥有诸多传感器，在日常行驶时可用至少两台高线束激光雷达和摄像头来收集道路变化数据。

当ADS车辆越来越多，行驶里程越来越多的时候，就可以加快高精地图的更新频率。

ADS可自行生成周围地图

“高精地图的底图制作仍需要专业的集车来完成，ADS车辆仅负责变动部分数据的集和更新。”苏箐解释道，ADS车辆在行驶中还会自己建立一个路谱，在遇到实时感知的路况、高精地图、自建路谱的数据不一致时，会计算三者的置信度，从而决定车辆行为。

如果车辆遇到无法处理的极端情况，会先保持一定的路线行驶，同时呼叫驾驶员接管。

ADS的车队学习功能除了用于共享AVP和地图信息，另外一个关键用处是收集驾驶数据，从而用来训练感知和决策系统中的AI模型，最终提升系统表现。

特斯拉的Autopilot系统也有类似的设定，叫做影子模式。

在过去数年，特斯拉旗下车型销量突破百万台，Autopilot系统的行驶里程超过30亿英里（约合48亿公里）。车队收集到的数据不断给Autopilot系统的迭代提供“养料”，才造就了Autopilot当今最强L2的地位。

苏箐告诉车东西，华为ADS的车队学习模式会收集多种数据传回云端，除了前文提及的道路环境信息，在驾驶员出现接管，或者出现不舒适运行（如急刹车）时，系统也会将相关数据传回云端用以改进。

自动驾驶车辆拥有诸多传感器，如果传回的数据太多、太大，都不方便实际操作。为了解决这一问题，ADS系统在收集到目标数据后，首先会在本地进行预处理，将其精简为结构化的数据，最后再做回传。

六、秘密研发6年团队规模超2000人?后年商用

2019年开始，华为零星地对外透露了自己在汽车领域进行的一些工作和布局，外界此前仅知道华为在研发自动驾驶系统，但却并不知道技术细节与打法。

仅仅过了一年时间，ADS方案就借着2020年北京车展的机会展现在了公众面前。并且首次公开，就给出了“L4当L2用”、“实现通勤道路全段自动驾驶”的重磅消息，颇有一丝横空出世的感觉。

“不考虑此前技术积累的时间，仅从自动驾驶技术直接研发开始统计，ADS的相关研发已经有五、六年的历史。”苏箐笑着说道。

据他介绍，华为在2014年左右就开始秘密研发自动驾驶技术，团队规模也从最开始的一两百人，急速膨胀到今天的2000多人。

华为自动驾驶团队上海办公区

即使放在全球来看，这也是全球最大的自动驾驶团队之一，只有百度、谷歌Waymo、通用Cruise、Uber等大型集团才能养得起这种团队。

团队构成方面，苏箐称这2000人的团队既有来自汽车产业的自动驾驶人才，同时还有大量名校相关专业毕业的博士，以及华为内部成熟产品线的人员。

比如苏箐就是在华为工作了20年的老兵，是华为麒麟芯片及解决方案的创始人、海思昇腾芯片及解决方案的联合创始人，并在2014年开始领导研发ADS系统。

高等级自动驾驶系统的研发极其依赖实际路测数据。

谷歌Waymo在技术上领先全球，一个关键原因就是其拥有全球最大的路测车队，积累了最多的路测数据——超过2000万公里。

苏箐并没有透露华为具体积累了多少路测里程，仅表示目前有四五百台车辆在国内进行路测（一半车辆为车企拥有），实际路测里程放在国内来说，“算的上是TOP的存在”。

目前，国内自动驾驶公司路测里程最长的玩家为百度，累计达到了600万公里。照此来看，华为自动驾驶的路测里程也不会低于600万公里。

量产上，ADS已获得不错的成绩。

苏箐透露，ADS现已拿下多家车企定点，在2022年第一季度就有多款车型将搭载ADS方案上市，轿车和SUV都有覆盖，并且是以纯电车型为主。

“这里面汽车品牌多样。”苏箐自信地说道，“我们可不是期货，2022年第一季度用户直接可以买到车，买到就能用ADS。”

ADS系统使用了至少2个高线束激光雷达、多个毫米波雷达和十几个摄像头。这种直接叫板无人出租车的豪华配置，是否让该方案的成本变得极其高昂呢？

对此，苏箐回复称ADS方案的价格属于中等水准，主要瞄准的是售价在20万以上的车型。

现在普通的L2级自动驾驶系统，售价10万左右的车型即有搭载。已经发布的两款期货L3级系统，则需要在起售价近百万的高端汽车品牌车型上才能配备。

相比之下，ADS系统装在20万以上车型之上，也算是中等水准。

结语：华为提供了自动驾驶量产新思路

经过多年发展后，全球自动驾驶产业正面临一个尴尬境地。

以谷歌Waymo、百度Apollo等科技公司为代表的高等级自动驾驶路线上，取得了一些突破，但距离大规模部署无人出租车、实现技术变现仍然遥遥无期。

以传统整车厂为代表的渐进路线上，L2级自动驾驶系统迅速实现了普及，但再往前走的L3级自动驾驶却成了“技术黑洞”，至今无一家公司能够实现量产。

在这种背景下，华为ADS的“L4当L2”用的思路，就是给业界提供了一个非常好的“曲线救国”的办法。

一方面，“通勤自动驾驶”的功能设定，让乘用车的自动驾驶系统不在是摆设，能够在日常驾驶中发挥作用，也助力车企突破了L2级自动驾驶的天花板。

另一方面，既然无法解决所有的Corner?Case保证系统绝对安全，那就在驾驶责任上将L4级系统按照L2级系统来用——驾驶员全程监测路况，但纵横向控制，全程都由车辆完成，使自动驾驶系统具备了量产的可能，提前量产了L4级自动驾驶系统。

某种程度上来说，搭载ADS的车辆就是一台L4级无人车，驾驶员则变成了安全员。

更重要的是，一旦实现大规模量产，数十万、数百万台的车队每天都会收集大量数据返回给华为，帮助最终突破极端场景，让人类真正进入开车可以睡觉的无人驾驶时代。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

华为的智驾系统和沃尔沃citysafety系统比较

易车讯?我们从相关渠道获悉，华为高阶自动驾驶全栈解决方案（Autonomous Driving Solution）2.0将于4月16日正式发布。

ADS是华为推出为中国道路和交通环境设计、以用户驾乘体验为目标的全栈（Full Stack）自动驾驶系统。华为ADS全面整合芯片、算法和海量数据三个层面能力，支持灵活的功能特性组合，满足L4~L2+级不同自动驾驶级别需求。

自研高算力SoC芯片根据自动驾驶业务流程自上而下设计，使能多路传感器数据的高性能处理和复杂规控决策。自研核心算法针对城区道路、高速道路、市区泊车等复杂驾驶环境就行设计优化，尤其针对中国丰富的交通环境进行了充分优化和验证。

首款配备HI华为全栈智能汽车解决方案的极狐阿尔法S全新HI版，售价区间39.79-42.99万元。相比于阿尔法S，阿尔法S全新HI版由极狐与华为公司携手打造而来，新车配备有6颗毫米波雷、11颗摄像头，同时搭载华为MDC810智能驾驶计算平台，算力达到400TOPS。

值得一提的是，搭载3颗固态激光雷达的阿尔法S全新HI版除了应对龙门架、隧道场景、地库场景、ECT抬杆、十字路口左拐场景、等场景应用外，还能对快递小哥骑摩托车、行人乱穿马路这种场景等场景做出快速识别和判断。

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华为首发的无人驾驶系统备受追捧

以下是华为的智驾系统和沃尔沃citysafety系统比较：

1、技术平台：华为的智驾系统基于自家的技术平台，其中包括人工智能、计算机视觉和感知技术等。而沃尔沃的CitySafety系统则是沃尔沃集团自主研发的安全系统。

2、功能和能力：智驾系统通常包括自动驾驶功能、智能防碰撞、道路等功能，以提高驾驶的安全性和便利性。沃尔沃的CitySafety系统在车辆安全方面有较强的表现，包括碰撞预警、自动紧急制动、行人和动物检测等功能。

3、车辆适配性：华为的智驾系统更多地与车辆的整体智能化相关，可以与各种车型和品牌进行集成。沃尔沃的CitySafety系统则更多地集中在沃尔沃品牌车型上，并与沃尔沃车辆的设计和安全哲学相匹配。

4、市场覆盖：华为作为一家全球性科技公司，其智驾系统的市场覆盖面较广。沃尔沃作为一家汽车制造商，其CitySafety系统主要应用于自家品牌的车辆上。

华为与三家车企合作造车的消息才刚刚公布，三天后，华为与北汽合作车型极狐阿尔法 S HI的实车体验就来了。

4 月 15 日，配备华为自动驾驶技术的北汽新能源极狐阿尔法S的HI版车型，在上海进行公开试乘，这也是华为自动驾驶技术全球首次公开试乘。

据了解，现场测试车辆的行驶情况较为平稳，在红绿灯启停、无保护左转、避让路口车辆、礼让行人、变道等情形下均能实现城区通勤无干预自动驾驶。在 科技 博主“ 汽车 洋葱圈”的12分钟的试驾，详细展现了华为自动驾驶的道路初体验。

市场对阿尔法S HI的评价相当之高，甚至有言论称该款车型的自动驾驶能力“碾压特斯拉”。公开试乘的消息公布后，华为 汽车 概念股今日大涨，北汽蓝谷、华阳集团先后涨停，路畅 科技 、四维图新跟涨。

相比雷军“我愿押上人生全部声誉去造车”的真情告白，华为官宣合作造车的消息要朴实得多。

在4月12日的华为全球分析师大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军表示，华为与北汽、广汽、长安 汽车 三个车企合作打造3个 汽车 子品牌，今年四季度开始，华为将陆续推出子品牌 汽车 。

徐直军再次强调华为不造车，只是帮助企业造好车，赋能车企。言辞虽低调，但在与车企的“深度合作”中，华为所占分量可不小。合作车型的车身上将标有HI LOGO（HI代表Huawei Inside），搭载了华为 高阶自动驾驶系统 和 全部华为智能 汽车 解决方案 。

在合作造车这件事上，华为可以说是有备而来。阿尔法S HI正式亮相的背后，双方已经经过了两年多的准备，新车离交付已经很接近。

2019年1月28日，北汽与华为签下了全面业务合作协议，正式确认了首个全套用HI解决方案的产品合作项目「N61AB-HBT」（以下简称HBT），今天的阿尔法S HI正是HBT的量产形态。

HBT的首台样车在2019年9月23日下线，从那至今近两年的时间里，华为和极狐已经完成这台车大量的测试和验证工作。正式亮相的阿尔法S HI，已经是一个蓄势待发的状态了。

不仅如此，带着「HI 首次面世」标签的阿尔法S HI，寄托着华为在智能驾驶上一鸣惊人的厚望。在该款车型预热图的中央，明目张胆地写着“自动驾驶新标杆”的字样。

要拳打特斯拉，脚踩小鹏，“后来者”华为有什么底气？

感知能力可以说是决定自动驾驶能力和体验最基础和最关键的一环。而据公开信息，在HBT的感知硬件中，搭载了三颗显眼的 126 线激光雷达。具体参数如下：

激光雷达布置在左、中、右三个方向。相比仅正前方布置激光雷达，这样的布置对于侧向环境的感知更强。

而且，按理说，覆盖左、中、右三个方向，每颗激光雷达有90 的水平视野即可。而HBT上每颗激光雷达的水平视野都是 120 ，如此一来这 3 颗激光雷达组成的探测范围中，车辆的左、右两个斜角上会有双雷达叠加形成的强化感知区。

这样的设计加强了车辆对于「鬼探头」场景的前侧向盲区的感知，提供了强大的安全冗余。

除了3颗激光雷达之外，HBT还配备了“ 9 ADAS摄像头 + 6毫米波雷达 + 高精地图”的多重感知，其中每一个单项几乎都做到目前的先锋水平。

如此数量不同维度、不同类型的多元感知之下，HBT负责智能驾驶的大脑能运转过来吗？

除了有强大的感知能力加持，阿尔法S HI的算力也将刷新量产车之最。

为了处理海量的传感器数据，HBT上使用的ADS平台算力为400 TOPS。作为对比，目前，特斯拉Model 3 用的FSD HW 3.0算力为144 TOPS，小鹏P7用的英伟达Xier 算力为30 TOPS。

徐直军称，华为自动驾驶能够在市区做到1000公里无干预的自动驾驶。