进入2025年，智能辅助驾驶赛道进入激烈的竞速中，芯片、激光雷达、AI算法、大模型等相关技术快速迭代，推动智能辅助驾驶商业化进入关键期，也重塑着整个出行行业的格局。
但另一方面，整个行业宣传乱象不断，安全事故时有发生，让工信部也不得不出手，针对相关宣传问题提出了一系列规范性要求，正式将辅助驾驶带入“强监管”时代。
今日，中国汽车技术研究中心有限公司、清华大学，以及华为技术有限公司联合发布《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》（以下简称“智能驾驶技术白皮书”），针对智能驾驶领域存在的营销和认知问题进行了体系化梳理，基于“技术突破是根基，安全落地是底线”的理念，阐述了以智能驾驶技术为核心的整车智能化路线演变方向，并在行业中率先提出了切实可行的智能驾驶评估体系及标准。
在燃油车时代，西方人定义了汽车技术、产品的标准。而在现如今的新能源时代，中国将以构筑架构和智能驾驶标准为目标，为行业和消费者建立基本的统一认知。
作为“产学研”三方中的产业代表，基于多年的实践，华为在智能驾驶技术积累、标准实施、生态战略布局中都扮演着非常重要的角色，推动行业智能驾驶产业链发展，也是智能驾驶标准和体系在产业实践中的最完整诠释。
（根据智能驾驶技术白皮书中所遵循的我国对智能驾驶的分类，智能驾驶覆盖 1 级至 5 级的驾驶自动化功能，考虑到当前市场产品未达到3级，为避免混淆，针对3级以下，本文还是统称“辅助驾驶”）
智能辅助驾驶领域存在营销和认知的问题
智能辅助驾驶系统由车端传感器、车端平台层、车端算法层、云端服务层四大部分组成。系统通过“传感器数据反馈、车端实时推理、云端模型训练”闭环，实现环境感知、动态决策与精准执行的全链路智能化驾驶。
不过，无论辅助驾驶技术如何持续突破，安全一直是不容更改的底线，这也是华为一直在强调的核心。智能驾驶技术白皮书中特别指出，安全其实是一个涵盖产品全生命周期的系统工程，必须同时确保系统安全与运行安全的双重保障。
比如在硬件领域，在车外环境感知部分，智能辅助驾驶车端硬件涉及到摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等等部分。尤其是激光雷达，对周边环境感知能力及安全要求更高，是必不可少的传感器，但需要从芯片到激光雷达，再到感知算法，整个链路深度协同优化，才能真正用好激光雷达，为车辆的安全行驶保驾护航。
针对智能驾驶辅助评测体系，智能驾驶技术白皮书中构建了一个围绕安全性、舒适性、可靠性、通行效率和人机交互五大核心维度的评价指标体系，比如在窄路场景下，对基本安全性的认定就包括响应及时、避障策略安全可靠以及避障成功率高。
一方面辅助驾驶之于汽车行业的重要意义不断增加，另一方面行业中技术过度化营销的现象也愈演愈烈，比如对于算力、车辆数据、算法功能、大模型等单一层面能力的夸大，引发行业无序的参数竞争。
以眼下行业中最为热门的VLA大模型为例。VLA模型拥有更高的场景推理能力与泛化能力，被业界看作是端到端2.0的主要技术形态，对于智能辅助驾驶技术的演进意义重大。但实际路测中，VLA仍存在少量场景因数据偏差导致轨迹突变，极端长尾场景（如突发洪水、桥梁断裂）的数据匮乏也可能引发系统性风险。
另外还有云端大算力的数值比拼。云端算力的实际能力是权属稳定性、调度效率、持续供给的综合展现，避免被宣传口径中的“峰值算力”误导，而忽视真实的技术差距。
因此，智能驾驶的成熟度更取决于算法迭代能力、数据闭环体系、安全设计等深层技术要素的有机融合，同时与整个生态协同交互，才能真正实现安全可靠的驾驶体验。
重塑对智能辅助驾驶的认知边界
如今，随着高精度传感器、高性能计算平台、先进AI算法及大模型技术的深度融合，智能辅助驾驶正逐步实现硬件的全面自主化、算法的高度通用化以及系统架构的深度集中化。这一趋势不仅加速了技术的迭代速度，还极大地拓宽了智能驾驶的应用场景和边界。
今年上海车展前夕，华为发布HUAWEI ADS 4。从首次商用的HUAWEI ADS 2到目前主流的HUAWEI ADS 3，再到即将正式落地的HUAWEI ADS 4，都集成了华为不同阶段在人工智能、云计算、大数据处理等领域的最先进成果。
这种持续的升级，不仅是技术参数的提升，更预示着整个智能辅助驾驶行业正在经历一场深刻的变革。从底层技术架构到用户体验，这场变革正在全面重塑对智能辅助驾驶的认知边界。
技术重构，从单点突破到系统革新
智能辅助驾驶不仅仅依赖于单一技术的突破，更在于多技术领域的深度融合与协同创新。如何高效应对复杂多变的交通环境中的长尾场景，确保系统在各种极端条件下的稳定性和可靠性？同时，数据闭环效率如何提升，安全冗余设计如何优化，这些都关系到智能驾驶系统的实用性和安全性。
中国企业通过硬件自主化、算法通用化、架构集中化的创新实践，实现了从单点技术攻关到系统级生态构建的跨越式发展。
以HUAWEI ADS 3为例，该方案彻底去除行业通用的BEV网络架构，采用GOD感知网络+PDP决策网络+本能安全网络的三层架构，融合端到端大模型，反应速度迅速提升。
HUAWEI ADS 3采用多传感器融合感知方案，并非纯视觉设计，硬件包含1颗华为自研192线激光雷达，探测精度达到3cm。多传感器各自发挥优势，相互补充，形成了一个全方位、多层次的融合感知体系，极大地提升了系统对复杂环境的感知能力。
另外HUAWEI ADS 3通过算法优化实现更高利用率，目前在问界系列、享界、智界，以及阿维塔系列等热门车型中均搭载HUAWEI ADS 3，能实现城市、高速场景领航辅助驾驶、泊车辅助等功能。
从HUAWEI ADS 3不难看出，华为以强大自研能力，基于多模态感知系统与 AI 算法，推动软硬件的深度耦合，不仅增强了系统的实时性、安全性和环境适应性，更通过模块化设计形成可迭代的技术生态。
设计即安全、运行保安全
安全问题如今已成为行业关注的重中之重。目前行业中已逐步构建起覆盖设计、开发、测试、验证等全生命周期的安全管理体系，以确保智能驾驶系统在各种工况下的安全性和可靠性。
不过随着智能辅助驾驶等级不断提升，传统的功能安全已不足以应对系统复杂性。这要求企业从研发阶段开始，就要充分考虑系统的安全性和冗余设计，有效应对运行中各种突发情况和潜在风险。此外，还要建立科学合理的安全评估体系，对系统的安全性能进行全面、客观的评估，为技术的商业化落地提供保障，真正实现“设计即安全、运行保安全”。
在智能驾驶技术白皮书强调的"功能安全、预期功能安全、信息安全"三大支柱基础上，华为构建了一个动态演进的立体安全体系，实现了从"被动防护"到"主动预防"。
以尊界S800搭载的HUAWEI ADS 4为例，其全维防碰撞系统CAS 4.0，以全速域、全方向、全目标、全天候、全场景五维安全为目标，持续增强主动安全能力。比如前向AEB 支持1～150km/h 全域生效，后向 AEB 支持1- 60km/h，侧向防碰撞支持30～130km/h；车尾高精度固态激光雷达，解决“灯下黑”的问题等等。
另外搭载的行业首个自主智能数字底盘平台，能同时控制车身、电机、悬架、转向等部件，实现预判式驾驶。比如高速爆胎时，系统能自动稳定车身；遇到颠簸路面，悬架会提前调整软硬度，兼顾安全性与舒适性。
传统的安全设计往往聚焦于故障发生后的应对，而华为的安全体系则强调对潜在风险的主动识别和预防，并采取干预措施。这种设计理念的转变，使得华为系统的安全性能指标远超行业平均水平。
重塑智能驾驶生态格局
智能辅助驾驶生态链，是一个涵盖技术研发、硬件制造、软件算法、整车集成、出行服务及政策法规标准的协同网络，而一个开放协同、完善的生态系统是推动技术发展的关键。这要求产业链所有玩家能有统一的技术标准和共享机制，以及合理的利益分配。通过政策和市场引导，推动整个生态系统的持续优化和升级。
华为所构建“芯－硬－软－云”全栈能力，如今已经广泛应用于汽车产业链中。当然，除了技术层面，华为的贡献更在于其开创的新型产业生态模式。
比如华为通过MDC（移动数据中心）和鸿蒙智行平台为行业提供统一的技术底座，各领域企业可以在这个基础上进行差异化创新。既避免了重复投入造成的资源浪费，又保证了技术演进的有序性。从激光雷达到计算芯片，从操作系统到云服务，华为通过产业协同，带动整个生态的快速成长。
提升用户体验，重新定义人车关系
如今整个行业都非常关注用户的个性化需求和场景化体验，这成为智能辅助驾驶竞争的核心。提升用户体验，涉及到系统的响应速度、优化决策逻辑、提高执行精度等诸多层面问题，同时，在各种复杂环境下的稳定性和可靠性也是影响用户体验的关键因素，最终实现辅助驾驶“安全、舒适、效率”的完美平衡。
比如HUAWEI ADS 4导入的车位到车位功能，支持高速公路收费站ETC通行。泊车代驾辅助能实现地下停车场跨层通行、代客充电辅助等全新功能，目前全国已有300多城市、10万多个停车场支持泊车代驾辅助。
从泊车辅助到充电规划，从路线优化到远程控车，很显然，这种革新不是简单的功能叠加，而是基于对出行本质的重新思考。华为将辅助驾驶定位为"出行服务"而非"车辆功能"，这种理念的转变带来了完全不同的产品逻辑，同时也在重新定义人车之间的关系。
车云小结
在刚刚过去的6月，鸿蒙智行全系交付新车52747辆。鸿蒙智行迎来交付量爆发期，仅用39个月实现全系累计交付80万辆，创下新势力汽车最快交付纪录。其中智能辅助驾驶功能的用户主动使用率突破90%，累计驾驶里程近30亿公里，至今已经实现了避免超过200万次可能发生的碰撞，这无疑也是对安全价值观最好的体现。
华为的实践恰恰证明了智能驾驶技术白皮书中所说的，智能辅助驾驶的发展需要"技术突破、安全保障、商业落地"的协同推进。未来，随着3级、4级乃至5级自动驾驶技术的逐步落地，华为开创的这种全栈式创新模式，不仅为行业提供了可借鉴的发展路径，同时推动了中国汽车产业在全球竞争格局中的地位提升，并最终实现人类智能出行愿景的真正落地。
