代入普通人的視角，25年中國汽車產業在駕駛輔助領域無疑是一副神仙打架的局面：端到端等技術越來越普及，更先進的大模型開始發布、推送，各家品牌也爭先進入這一賽道。可神仙打架，最怕的是凡人遭殃，人們在感嘆技術發展迅速的同時，也在質疑著駕駛輔助領域的種種不合理：比如市場上普遍存在的過度營銷，再比如很多廠家宣傳的技術、功能，和用戶認知的并不是一回事。總之，隨著駕駛輔助的功能越來越多，技術越來越高深復雜，人們反而更加難以分出駕駛輔助系統的好壞和潛力值。
也就是說，我們本該像德國人懂底盤、日本人懂節油、美國人懂大馬力那樣，對駕駛輔助的功能、技術和標準如數家珍，可在這個標準繁多，涉及感知、預判、決策、執行、軟件、硬件、算法、AI等諸多板塊的領域，中國智能的優勢才剛剛形成，劣幣擾亂良幣，認知和標準無法統一的現象，卻也成為了絆腳石。在這個時候，中汽中心，清華大學和華為聯合發布了《汽車智能駕駛技術及產業發展白皮書》，它不止為糾正當下智駕輔助的行業亂象，也更為了幫助普通人認識和辨別駕駛輔助的好壞提供了專業指導。
偏科生做不好駕駛輔助，什么都好才是強大的唯一標準
說到駕駛輔助領域的種種不合理，偏科生之間的爭執算是亂象集中營了。譬如，有些廠商在軟件、AI、算法領域不夠拔尖，就轉而選擇靠芯片來吸引眼球，給人一種算力高就是高階駕駛輔助的暗示，可二者合二為一才是真正的智能；同樣的，面對熱度很高的感知話題，有些品牌認為算法夠領先，純視覺或者主視覺方案就能滿足駕駛輔助的需求，相對應的，也有把“低價擁有激光雷達”作為噱頭，實際激光雷達線束不高、而且連常規功能OTA都難以保證的企業……那么在配合各種營銷手段后，就有了激光雷達PK純視覺、高算力芯片叫板大模型等等話題和爭議。
可事實上，真正強大，且目光長遠的駕駛輔助方案，容不得一點偏科。軟件、硬件，感知、算法……木桶上哪塊板子短半截，遇到特別情況就都有“漏水”的可能性。而駕駛輔助的本意，除了解放駕駛員，就在于利用機器比人類更不容易走神、宕機，反應也更迅速的特點，來保證行車安全。
那么在這些領域，目前的駕駛輔助行業又存在哪些具體的偏科現象或者說認知混淆呢？就前面提到的硬件感知為例，對于純視覺或者說主視覺方案，它和帶有激光雷達的多傳感器融合感知方案，本質區別是前者只能做到接近人類，后者才能真正超越人類。就比如在視線良好的環境下，主視覺方案確實也夠用了，可感知的難點就在于遇到光線昏暗、無路燈的夜路，或者雨霧沙塵，暴雪刺眼等“事故多發”場景，這個時候如果系統也只能放慢車速，小心駕駛，那它就失去了意義；而更強的融合感知方案，通過激光雷達、分布式毫米波雷達等對遠距離、陰暗處障礙物的精準識別，才能提高安全上限。
除了硬件，芯片、算法等話題也同樣如此。像很簡單的道理，沒有激光雷達就注定上限不高，但有了激光雷達、有了高算力芯片，依然不等于高階駕駛輔助。因為駕駛輔助的各版塊永遠都是協同工作，比如攝像頭、激光雷達、4D毫米波雷達等硬件，解決的是“看得清”的問題；而想要“看懂”，準確識別障礙物、不誤判，還得依靠具體的感知技術和算法。
這方面國內很多車企，大多跟在特斯拉背后跑，也就是逐步從基礎的卷積網絡，過渡到BEV鳥瞰、占用網絡等感知算法，可由于精力、能力有限，結果往往是好不容易通過開源通用大模型魔改的方式做出了軟件，硬件仍得依靠外供，而這種東拼西湊帶來的結果，就是軟硬件在技術和性能上難以做到高度匹配，所謂的高延遲、反應慢、思路反復橫跳往往也是這么來的（比如軟件學的是主視覺方案的特斯拉，硬件用的又是激光雷達，這種混搭+現學現賣的方案基本就不存在超越“老師”的可能性）。
而華為不僅自研激光雷達、4D毫米波雷達等硬件，也自創了GOD障礙物檢測網絡和PDP預測決策規控網絡等感知算法。于是就達到了既能實現3D立體空間障礙物感知，硬件性能也高度匹配，而且還能跟融合感知方案原生結合的效果。ADS 4.0更是升級成了一段式端到端，且原生的世界引擎比起通用的語言大模型更擅長空間推理，因此感知、預判、決策的速度更快也更加精準。
軟硬件之外，訓練數據也是一個關鍵話題。而很多人的誤區就在于，認為一個品牌的銷量越高，駕駛輔助進步的速度就會越快。可實際上，這兩者的關系連正相關都算不上，因為車輛行駛數據并不等于有效訓練數據，如果長期處于人駕狀態，那么系統也無法獲取數據進行訓練，此外，如果獲得的數據是一段“怒路癥數據”，反而會教壞駕駛輔助，只有真正的老司機教學，而且是高難度、極端場景的案例，才能對訓練起到正向作用，而且如果想要對更高階版本的駕駛輔助提前訓練，人工得方式就難以實現。也正是為了規避這些，并針對極端、難點場景以及級別更高階的駕駛輔助需求集中訓練，模擬訓練被排在了比人工訓練更高的位置。
而華為ADS 4搭載全新的WEWA架構，通過AI訓練AI的方式，達到了比仿真更好的訓練效果。因為以前只給一段路測或者模擬視頻的方案，只訓練了軌跡預判和決策；WEWA由于引進世界模型，它可以讓車機進入“夢境”狀態，也就是各類傳感器依然能夠像真實開車那樣提供各種數據，每一次訓練都是根據實時數據判斷和決策，這就相當于感知算法、軌跡預測、最終決策都在進行訓練，真正達到了身臨其境的還原效果。再加上世界模型比起各類魔改開源語音大模型做出來的端到端，它更能深度理解各種物理現象，構建像人一樣的物理常識和世界觀，所以它做出來的決策也更加準確無誤（比如世界引擎可以更好的做出空間預判，先天比只擅長搜索和文本對比的語言大模型更適合駕駛輔助）。
那么通過各個子版塊的對比，可以發現，許多廠商基于省成本、價格下沉等需求，或者由于研發能力和資金投入有限，推出了各種偏科生風格的駕駛輔助系統，并通過種種營銷手段，造成了誤解和概念混淆。可實際上，如果是真正要求能夠突破安全上限，具備強大迭代升級能力的駕駛輔助，它必須做到樣樣都強：感知硬件、感知算法、決策能力、訓練強度、芯片算力、后臺/云端算力樣樣精通，才有可能讓駕駛輔助真正超越人類，而不是僅僅夠用、平替的程度。換言之，偏科生做不出真正強大的駕駛輔助，樣樣都好才是高階駕駛輔助的唯一標準。
另外從商業模式來講，目前又只有華為具備樣樣精通的可能性。就比如很多主機廠時常喜歡把“全棧自研”掛在嘴上，可光看配置表就能發現：芯片是用的英偉達、高通或者地平線，激光雷達用的是禾賽或者速騰聚創，甚至有些連軟件也是第三方代工……這種模式就不談供應商斷供、跑路等極端情況，底層技術把控的缺失就注定了在產品性能和迭代能力上會落后于專業的第三方全鏈路廠商，而華為是目前唯一一個解決了芯片、激光雷達等關鍵零部件，以及軟件、算法的駕駛輔助廠商。
最后再從投入上來講，駕駛輔助這個項目真正想要達到全棧自研，以華為車BU為例它近幾年的研發投入超過了百億，駕駛輔助部分占據了相當高的份額。而其他整車廠，全年的總研發投入達到百億就已經是國產中的頭部水準了，這還得分到動力、底盤、造型、車機、具體車型開發等各個板塊……那么光從資金對比就能看出，整車廠很難真正意義上實現對駕駛輔助的“全棧自研”；同時隔行如隔山，而由于本就是通訊、科技領域巨頭，華為對AI、芯片、類信號接收器（如激光雷達）等領域也更加“自來熟”。
通過對各種爭議和亂象的深入探討，《智能駕駛技術白皮書》的目的已經非常明確了，它就是想讓大家像深刻理解什么是好的燃油車，什么是豪華車那樣，去鑒別什么是好的駕駛輔助系統，這正如華為智選車業務部總裁汪嚴旻所說：“在這個智能化時代，中國人和企業必須自己去定義什么是好的智能駕駛系統，整個架構應該是什么樣子的，從感知到規控、推理、訓練、執行，每一個階段的工作邏輯，怎么才能做到最好，這需要給業界、給普通消費者建立一個基本的認知。”
ADS 4有強大的升級能力，華為卻把功能聚焦于安全
對于駕駛輔助技術，不得不說它確實是一個理解起來有門檻和難度的技術，種種不合理和亂象，除了過度營銷以外，也在于普通人難以理解這一最前沿的科技，于是很多人不再關注各類宣傳海報和話術，只從實測和真實口碑中找答案。對此，華為ADS不僅同樣是公認體驗最好的駕駛輔助，對于產品落地，它也更強調各種功能進階，并最終服務于安全這個主題。
就以ADS 4為例，剛剛已經聊到過它有最新的感知算法，有WEWA架構、AI訓練AI的能力，有超強的后臺算力和迭代潛力，但這些主要是科技發燒友感興趣的事情。對于大多數車主來說，最終的效果才是重點。對此，ADS 4的使命就是構建全時速、全目標、全場景、全方向、全天候的五維安全能力。
而關于五維安全，華為不僅把駕駛輔助拉回到了保證秩序、守護生命這個主題上，也讓駕駛輔助成為了所有駕駛員都愿意關注，愿意使用的技術。因為對于別的駕駛輔助，大家的糾結點都在于靠不靠譜，能不能用得上；ADS 4卻能夠做到：“在你反應過來之前，就已經救你一命了。”
以AEB為例，這次ADS 4不僅把前向AEB生效范圍提升到4-150km/h，針對后方，還有側方，它都有了應對機制。也就是除了車主走神、沒有認真觀察路面的情況之外，對于認真觀察也很難防范的追尾、其他車輛橫穿馬路等情況，ADS 4.0也能主動干預，這樣的能力，確實連老司機也做不到。
而關于AEB，生效率是主動剎車的一個熱門話題，可正是為了逃避這個難點，一些廠商想要通過AES也就是主動變道進行替代，而且還開發了“連續AES”兩次換道等功能。可光從法規上來講，哪怕是緊急情況，連續變道也是違規的，它甚至可能把單一事故演變成連環事故。而華為認為，AEB才是安全的第一道防線，只有迫不得已才會啟用AES功能，基于這一理念，ADS 4在強化AEB基本功，做到既不誤判也能準確剎停的同時，也做到了eAES億公里才誤觸發1次的水準。
除此之外，ADS 4的種種功能也都是圍繞安全、救命實現的提升，比如它不僅可以通過激光雷達進一步識別極端天氣下的障礙物，同時提前探測路面附著力，從而優化剎車，降低雨霧冰雪天氣的剎車距離，爆胎后也能穩定車身控制；再比如它還能在駕駛員失能之后，主動靠邊停車，通過燈語求援等等。
總的來說，駕駛輔助發展到今天，它無疑成為了中國品牌的一大殺手锏，正如德系的渦輪和操控，日系的節能，美系的大排量一樣，高智能正在成為中國汽車的一大標簽。可面對這個既是風口也是決勝圈的領域，很多企業選擇了靠過度營銷、混淆視聽而非技術突圍。好在，作為行業標桿的華為，聯合中汽中心與清華大學通過《智能駕駛技術白皮書》的形式，讓科技發燒友能夠更好的讀懂技術關鍵詞，也讓普通用戶回歸了體驗好用、一切為安全服務這一核心理念。作為行業引領者華為以身作則，為全智能駕駛產業鏈行業提供可量化安全范本并推動產業鏈上下游產業，助力智能駕駛產業高質量健康發展。