原創｜Jaden 編輯｜Cong
進入 2025 年，智能輔助駕駛賽道進入激烈的競速中，芯片、激光雷達、AI 算法、大模型等相關技術快速迭代，推動智能輔助駕駛商業化進入關鍵期，也重塑著整個出行行業的格局。
但另一方面，整個行業宣傳亂象不斷，安全事故時有發生，讓工信部也不得不出手，針對相關宣傳問題提出了一系列規范性要求，正式將輔助駕駛帶入 " 強監管 " 時代。
今日，中國汽車技術研究中心有限公司、清華大學，以及華為技術有限公司聯合發布《汽車智能駕駛技術及產業發展白皮書》（以下簡稱 " 智能駕駛技術白皮書 "），針對智能駕駛領域存在的營銷和認知問題進行了體系化梳理，基于 " 技術突破是根基，安全落地是底線 " 的理念，闡述了以智能駕駛技術為核心的整車智能化路線演變方向，并在行業中率先提出了切實可行的智能駕駛評估體系及標準。
作為 " 產學研 " 三方中的產業代表，基于多年的實踐，華為在智能駕駛技術積累、標準實施、生態戰略布局中都扮演著非常重要的角色，推動行業智能駕駛產業鏈發展，也是智能駕駛標準和體系在產業實踐中的最完整詮釋。
（根據智能駕駛技術白皮書中所遵循的我國對智能駕駛的分類，智能駕駛覆蓋 1 級至 5 級的駕駛自動化功能，考慮到當前市場產品未達到 3 級，為避免混淆，針對 3 級以下，本文還是統稱 " 輔助駕駛 "）
智能輔助駕駛領域存在營銷和認知的問題
智能輔助駕駛系統由車端傳感器、車端平臺層、車端算法層、云端服務層四大部分組成。系統通過 " 傳感器數據反饋、車端實時推理、云端模型訓練 " 閉環，實現環境感知、動態決策與精準執行的全鏈路智能化駕駛。
不過，無論輔助駕駛技術如何持續突破，安全一直是不容更改的底線，這也是華為一直在強調的核心。智能駕駛技術白皮書中特別指出，安全其實是一個涵蓋產品全生命周期的系統工程，必須同時確保系統安全與運行安全的雙重保障。
比如在硬件領域，在車外環境感知部分，智能輔助駕駛車端硬件涉及到攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等等部分。尤其是激光雷達，對周邊環境感知能力及安全要求更高，是必不可少的傳感器，但需要從芯片到激光雷達，再到感知算法，整個鏈路深度協同優化，才能真正用好激光雷達，為車輛的安全行駛保駕護航。
針對智能駕駛輔助評測體系，智能駕駛技術白皮書中構建了一個圍繞安全性、舒適性、可靠性、通行效率和人機交互五大核心維度的評價指標體系，比如在窄路場景下，對基本安全性的認定就包括響應及時、避障策略安全可靠以及避障成功率高。
一方面輔助駕駛之于汽車行業的重要意義不斷增加，另一方面行業中技術過度化營銷的現象也愈演愈烈，比如對于算力、車輛數據、算法功能、大模型等單一層面能力的夸大，引發行業無序的參數競爭。
以眼下行業中最為熱門的 VLA 大模型為例。VLA 模型擁有更高的場景推理能力與泛化能力，被業界看作是端到端 2.0 的主要技術形態，對于智能輔助駕駛技術的演進意義重大。但實際路測中，VLA 仍存在少量場景因數據偏差導致軌跡突變，極端長尾場景（如突發洪水、橋梁斷裂）的數據匱乏也可能引發系統性風險。
因此，智能駕駛的成熟度更取決于算法迭代能力、數據閉環體系、安全設計等深層技術要素的有機融合，同時與整個生態協同交互，才能真正實現安全可靠的駕駛體驗。
重塑對智能輔助駕駛的認知邊界
如今，隨著高精度傳感器、高性能計算平臺、先進 AI 算法及大模型技術的深度融合，智能輔助駕駛正逐步實現硬件的全面自主化、算法的高度通用化以及系統架構的深度集中化。這一趨勢不僅加速了技術的迭代速度，還極大地拓寬了智能駕駛的應用場景和邊界。
今年上海車展前夕，華為發布 HUAWEI ADS 4。從首次商用的 HUAWEI ADS 2 到目前主流的 HUAWEI ADS 3，再到即將正式落地的 HUAWEI ADS 4，都集成了華為不同階段在人工智能、云計算、大數據處理等領域的最先進成果。
這種持續的升級，不僅是技術參數的提升，更預示著整個智能輔助駕駛行業正在經歷一場深刻的變革。從底層技術架構到用戶體驗，這場變革正在全面重塑對智能輔助駕駛的認知邊界。
智能輔助駕駛不僅僅依賴于單一技術的突破，更在于多技術領域的深度融合與協同創新。如何高效應對復雜多變的交通環境中的長尾場景，確保系統在各種極端條件下的穩定性和可靠性？同時，數據閉環效率如何提升，安全冗余設計如何優化，這些都關系到智能駕駛系統的實用性和安全性。
中國企業通過硬件自主化、算法通用化、架構集中化的創新實踐，實現了從單點技術攻關到系統級生態構建的跨越式發展。
以 HUAWEI ADS 3 為例，該方案徹底去除行業通用的 BEV 網絡架構，采用 GOD 感知網絡 +PDP 決策網絡 + 本能安全網絡的三層架構，融合端到端大模型，反應速度迅速提升。
HUAWEI ADS 3 采用多傳感器融合感知方案，并非純視覺設計，硬件包含 1 顆華為自研 192 線激光雷達，探測精度達到 3cm。多傳感器各自發揮優勢，相互補充，形成了一個全方位、多層次的融合感知體系，極大地提升了系統對復雜環境的感知能力。
另外 HUAWEI ADS 3 通過算法優化實現更高利用率，目前在問界系列、享界、智界，以及阿維塔系列等熱門車型中均搭載 HUAWEI ADS 3，能實現城市、高速場景領航輔助駕駛、泊車輔助等功能。
設計即安全、運行保安全
安全問題如今已成為行業關注的重中之重。目前行業中已逐步構建起覆蓋設計、開發、測試、驗證等全生命周期的安全管理體系，以確保智能駕駛系統在各種工況下的安全性和可靠性。
不過隨著智能輔助駕駛等級不斷提升，傳統的功能安全已不足以應對系統復雜性。這要求企業從研發階段開始，就要充分考慮系統的安全性和冗余設計，有效應對運行中各種突發情況和潛在風險。此外，還要建立科學合理的安全評估體系，對系統的安全性能進行全面、客觀的評估，為技術的商業化落地提供保障，真正實現 " 設計即安全、運行保安全 "。
在智能駕駛技術白皮書強調的 " 功能安全、預期功能安全、信息安全 " 三大支柱基礎上，華為構建了一個動態演進的立體安全體系，實現了從 " 被動防護 " 到 " 主動預防 "。
以尊界 S800 搭載的 HUAWEI ADS 4 為例，其全維防碰撞系統 CAS 4.0，以全速域、全方向、全目標、全天候、全場景，持續增強主動安全能力。比如前向 AEB 支持 1-150km/h 全域生效，后向 AEB 支持 1-60km/h，側向防碰撞支持 30-130km/h；車尾高精度固態激光雷達，解決 " 燈下黑 " 的問題等等。
傳統的安全設計往往聚焦于故障發生后的應對，而華為的安全體系則強調對潛在風險的主動識別和預防，并采取干預措施。這種設計理念的轉變，使得華為系統的安全性能指標遠超行業平均水平。
重塑智能駕駛生態格局
智能輔助駕駛生態鏈，是一個涵蓋技術研發、硬件制造、軟件算法、整車集成、出行服務及政策法規標準的協同網絡，而一個開放協同、完善的生態系統是推動技術發展的關鍵。這要求產業鏈所有玩家能有統一的技術標準和共享機制，以及合理的利益分配。通過政策和市場引導，推動整個生態系統的持續優化和升級。
華為所構建 " 芯－硬－軟－云 " 全棧能力，如今已經廣泛應用于汽車產業鏈中。當然，除了技術層面，華為的貢獻更在于其開創的新型產業生態模式。
提升用戶體驗，重新定義人車關系
如今整個行業都非常關注用戶的個性化需求和場景化體驗，這成為智能輔助駕駛競爭的核心。提升用戶體驗，涉及到系統的響應速度、優化決策邏輯、提高執行精度等諸多層面問題，同時，在各種復雜環境下的穩定性和可靠性也是影響用戶體驗的關鍵因素，最終實現輔助駕駛 " 安全、舒適、效率 " 的完美平衡。
從泊車輔助到充電規劃，從路線優化到遠程控車，很顯然，這種革新不是簡單的功能疊加，而是基于對出行本質的重新思考。華為將輔助駕駛定位為 " 出行服務 " 而非 " 車輛功能 "，這種理念的轉變帶來了完全不同的產品邏輯，同時也在重新定義人車之間的關系。
車云小結
在剛剛過去的 6 月，鴻蒙智行全系交付新車 52747 輛。鴻蒙智行迎來交付量爆發期，僅用 39 個月實現全系累計交付 80 萬輛，創下新勢力汽車最快交付紀錄。其中智能輔助駕駛功能的用戶主動使用率突破 90%，累計駕駛里程近 30 億公里，至今已經實現了避免超過 200 萬次可能發生的碰撞，這無疑也是對安全價值觀最好的體現。
