在智能駕駛技術(shù)加速落地的今天，行業(yè)正面臨一個(gè)關(guān)鍵命題：如何讓輔助駕駛真正從“能用”跨越到“好用且安全”？市場(chǎng)上不乏宣稱具備高階智駕能力的產(chǎn)品，但多數(shù)仍停留在特定場(chǎng)景下的功能實(shí)現(xiàn)，距離用戶日常通勤中復(fù)雜、多變的真實(shí)需求仍有差距。而華為乾崑智駕ADS 4，正通過其獨(dú)特的技術(shù)路徑，為這一難題提供了一種系統(tǒng)性解法。

依托鴻蒙智行平臺(tái)，鴻蒙智行已實(shí)現(xiàn)累計(jì)交付突破百萬(wàn)輛，僅用43個(gè)月便達(dá)成此成績(jī)，且增速持續(xù)加快。這一數(shù)字背后，不僅是產(chǎn)品布局從15萬(wàn)至百萬(wàn)元價(jià)格帶的全面覆蓋，更是其在智能駕駛與智能座艙領(lǐng)域持續(xù)輸出技術(shù)優(yōu)勢(shì)的結(jié)果。尤其在輔助駕駛方面，基于全新WEWA架構(gòu)的乾崑智駕ADS 4，正在重新定義“好用且安全”的標(biāo)準(zhǔn)。

云端難例訓(xùn)練+車端專家決策，構(gòu)建智駕系統(tǒng)的“雙輪驅(qū)動(dòng)”

WEWA架構(gòu)是乾崑智駕ADS 4的核心技術(shù)底座，采用“云—端協(xié)同”的設(shè)計(jì)思路，打破了傳統(tǒng)依賴實(shí)車采集數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練的局限。

在云端，“世界引擎”利用擴(kuò)散生成模型構(gòu)建出遠(yuǎn)超現(xiàn)實(shí)復(fù)雜度的極端場(chǎng)景庫(kù)，如鬼探頭、側(cè)方車輛突兀加塞、紅綠燈瞬時(shí)變化等罕見但高風(fēng)險(xiǎn)的情境。這套機(jī)制并非簡(jiǎn)單模仿人類駕駛行為，而是將多年積累的防御性駕駛理念、禮讓行人原則等安全價(jià)值觀內(nèi)化為模型的本能反應(yīng)。例如，在AEB（自動(dòng)緊急制動(dòng)）能力上，全維防碰撞系統(tǒng)CAS 4.0實(shí)現(xiàn)了1-150km/h全速域、全天氣、全路況的有效響應(yīng)，擺脫了部分友商系統(tǒng)對(duì)光線、天氣或目標(biāo)類型的依賴，真正邁向“全天候、全場(chǎng)景”防護(hù)。

而在車端，“世界行為模型”通過全模態(tài)感知與專家調(diào)度機(jī)制，確保決策過程更貼近“老司機(jī)”的判斷邏輯。其核心在于MoE（Mixture of Experts，多專家）架構(gòu)的應(yīng)用：不同駕駛場(chǎng)景由對(duì)應(yīng)的“能力專家”模塊處理，如同考試時(shí)由各科教師精準(zhǔn)指導(dǎo)。這一設(shè)計(jì)顯著降低了系統(tǒng)端到端時(shí)延達(dá)50%，使變道更果斷、跟車更平穩(wěn)、緊急避讓更及時(shí)。數(shù)據(jù)顯示，系統(tǒng)重剎率下降70%，通行效率提升20%，不僅提升了舒適性，也增強(qiáng)了安全性。

以安全為根基，推動(dòng)用戶從“嘗鮮”走向“常用”

智能駕駛的價(jià)值最終體現(xiàn)在用戶的使用頻率與信任程度上。數(shù)據(jù)顯示，鴻蒙智行用戶在國(guó)慶期間累計(jì)使用輔助駕駛里程達(dá)2.3億公里，人均使用里程342.4公里，活躍度高達(dá)90.8%。這一數(shù)據(jù)背后，是用戶對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性與可靠性的高度認(rèn)可。截至目前，系統(tǒng)已累計(jì)避免潛在碰撞超過242萬(wàn)次，這是技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值最直接的體現(xiàn)。

尤為值得關(guān)注的是其在行泊一體領(lǐng)域的領(lǐng)先。當(dāng)前多數(shù)車企仍在解決園區(qū)內(nèi)車位導(dǎo)航的記憶問題，而乾崑智駕ADS已進(jìn)入P2P 2.0階段，支持無需人工記憶的車位級(jí)導(dǎo)航，并具備自主漫游尋位能力。這意味著用戶可以從出發(fā)地車庫(kù)一鍵啟動(dòng)，全程由系統(tǒng)接管直至目的地泊入車位，真正實(shí)現(xiàn)“點(diǎn)到點(diǎn)”的無縫銜接。這種能力的背后，是對(duì)“人車信任”關(guān)系的深刻理解。只有當(dāng)技術(shù)不再需要“挑路況”“看天氣”，才能真正從“嘗鮮”走向“常用”。

結(jié)語(yǔ)：

業(yè)內(nèi)常將高階智駕玩家歸入“第一陣營(yíng)”，但若深入分析技術(shù)架構(gòu)與實(shí)際體驗(yàn)，會(huì)發(fā)現(xiàn)華為乾崑智駕ADS 4的技術(shù)路徑具有顯著差異性。它不追求堆砌參數(shù)，也不依賴單一感知路線，而是以安全為錨點(diǎn)，通過云端仿真訓(xùn)練與車端擬人決策的深度協(xié)同，構(gòu)建起一套可持續(xù)進(jìn)化的智能駕駛體系。

市場(chǎng)上確實(shí)存在多種技術(shù)路線，但能做到“云—端一體設(shè)計(jì)、安全優(yōu)先導(dǎo)向、全場(chǎng)景貫通”的，目前仍屬少數(shù)。當(dāng)其他品牌還在優(yōu)化高速領(lǐng)航或園區(qū)泊車時(shí)，華為乾崑智駕ADS 4已在推動(dòng)城市復(fù)雜路況下的無縫體驗(yàn)落地。在這個(gè)意義上，輔助駕駛或許真的可以分為兩種：一種是華為乾崑智駕ADS，另一種是其他。

未來，隨著更多車型搭載該系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)閉環(huán)與場(chǎng)景覆蓋將進(jìn)一步擴(kuò)大。而真正的競(jìng)爭(zhēng)，或許不再是與同行比參數(shù)，而是不斷突破自身邊界，回答那個(gè)根本問題：如何讓機(jī)器駕駛，比人類更懂安全、更懂道路、更懂出行的本質(zhì)。

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關(guān)鍵詞：駕駛,系統(tǒng),技術(shù),安全,ADS