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，也重塑着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範性要求，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，基於“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，並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。
在燃油車時代，西方人定義了汽車技術、產品的標準。而在現如今的新能源時代，中國將以構築架構和智能駕駛標準為目標，為行業和消費者建立基本的統一認知。
作為“產學研”三方中的產業代表，基於多年的實踐，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着非常重要的角色，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、車端平台層、車端算法層、雲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、雲端模型訓練”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。
一方面輔助駕駛之於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，比如對於算力、車輛數據、算法功能、大模型等單一層面能力的誇大，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，對於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、橋樑斷裂）的數據匱乏也可能引發系統性風險。
另外還有雲端大算力的數值比拼。雲端算力的實際能力是權屬穩定性、調度效率、持續供給的綜合展現，避免被宣傳口徑中的“峰值算力”誤導，而忽視真實的技術差距。
因此，智能駕駛的成熟度更取決於算法迭代能力、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，隨着高精度傳感器、高性能計算平台、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、雲計算、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，更預示着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。
技術重構，從單點突破到系統革新
智能輔助駕駛不僅僅依賴於單一技術的突破，更在於多技術領域的深度融合與協同創新。如何高效應對複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，安全冗餘設計如何優化，這些都關係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，採用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採用多傳感器融合感知方案，並非純視覺設計，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複雜環境的感知能力。
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。
從HUAWEI ADS 3不難看出，華為以強大自研能力，基於多模態感知系統與 AI 算法，推動軟硬件的深度耦合，不僅增強了系統的實時性、安全性和環境適應性，更通過模塊化設計形成可迭代的技術生態。
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。
不過隨着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複雜性。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餘設計，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、全場景五維安全為目標，持續增強主動安全能力。比如前向AEB 支持1～150km/h 全域生效，後向 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。
另外搭載的行業首個自主智能數字底盤平台，能同時控制車身、電機、懸架、轉向等部件，實現預判式駕駛。比如高速爆胎時，系統能自動穩定車身；遇到顛簸路面，懸架會提前調整軟硬度，兼顧安全性與舒適性。
傳統的安全設計往往聚焦於故障發生後的應對，而華為的安全體系則強調對潛在風險的主動識別和預防，並採取干預措施。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、硬件製造、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－雲”全棧能力，如今已經廣泛應用於汽車產業鏈中。當然，除了技術層面，華為的貢獻更在於其開創的新型產業生態模式。
比如華為通過MDC（移動數據中心）和鴻蒙智行平台為行業提供統一的技術底座，各領域企業可以在這個基礎上進行差異化創新。既避免了重複投入造成的資源浪費，又保證了技術演進的有序性。從激光雷達到計算芯片，從操作系統到雲服務，華為通過產業協同，帶動整個生態的快速成長。
提升用戶體驗，重新定義人車關係
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，在各種複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。
比如HUAWEI ADS 4導入的車位到車位功能，支持高速公路收費站ETC通行。泊車代駕輔助能實現地下停車場跨層通行、代客充電輔助等全新功能，目前全國已有300多城市、10萬多個停車場支持泊車代駕輔助。
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，而是基於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係。
車雲小結
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個月實現全繫纍計交付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。
華為的實踐恰恰證明了智能駕駛技術白皮書中所說的，智能輔助駕駛的發展需要"技術突破、安全保障、商業落地"的協同推進。未來，隨着3級、4級乃至5級自動駕駛技術的逐步落地，華為開創的這種全棧式創新模式，不僅為行業提供了可借鑒的發展路徑，同時推動了中國汽車產業在全球競爭格局中的地位提升，並最終實現人類智能出行願景的真正落地。
