[汽车之家 行业] 10月21日～24日，第三十二届中国汽车工程学会年会暨展览会（SAECCE 2025）在中国重庆·科学会堂召开。SAECCE 2025通过汇聚行业智慧、展示前沿技术、搭建合作桥梁，并携手全球汽车科技力量，服务全球汽车科技发展，共创世界级汽车科技创新平台。
在SAECCE 2025于10月23日下午召开的“人工智能主论坛”上，华为智能汽车解决方案BU Marketing和销售服务部副总裁邱超以《用户需求+技术创新双轮驱动下的智能驾驶技术演进》为题发表了演讲。他在演讲中表示，智能化技术的开发要以安全和安心为主，在此基础上再去提升舒适性和便捷性体验，最后才应该关注那些个性化和以愉悦感为主或提供情绪价值的功能。基于此逻辑，特斯拉FSD V14版本之后推出的自动去麦当劳取货功能，华为会晚一点再推出。
邱超认为，自动驾驶将在未来两年快速到来。所以，在2025年年底，华为就会在国家公布可试点的城市进行高速L3试商用，并计划在2026年针对L4车型商用做测试。据华为公司预测，2027年，城区的L4自动驾驶就有望在商业方面实现规模化放量。
以下为演讲实录（汽车之家精编）：
各位领导、各位同仁大家下午好！
我是来自华为车BU的邱超。非常好有这个机会分享华为对智能驾驶未来发展的思考。
大家知道，华为技术本身在内部就有两个驱动的齿轮，一个是代表市场理解的市场部分，一个是代表着技术发展的研发部分。在公司发展进程中，这两个部分一直是讨论到底以客户驱动为主，还是以技术发展为主。这里其实有非常多需要研究和讨论的地方，以怎么样的方式满足现有用户的需求，不要把自己的技术做晚了，同样不要把自己的技术做早了，投入量过大。
在今天智能驾驶发展历程当中可以看到，技术的迭代是非常快的，新技术的方向是层出不穷的。在中间整个发展的节奏和把握当中，对华为公司提出了很高的要求，今天我简单汇报一下整个智驾发展历程中华为的一些思考。
首先，中国智能汽车的发展是非常快速的，电动汽车体量非常快。按照10年的时间，电动车渗透率达到50%，很多一线城市会更多。第二波智能化当中，尤其是以智能驾驶来看，超过50%的门槛，我们预估比电动化会快很多，我们用5年的时间完成了渗透率超过50%。一方面基于原来电动化改革的浪潮，同时也看到了过程当中智能驾驶技术迭代的更新非常快速。我们自己的市场接纳程度也是非常迅速。
2023年，智能驾驶的放量是非常迅速的，其中华为中间也做了一定的贡献，特别是我们看到高清地图的制约，当时整个业界还是以高清地图放作为主要的技术方向，每年的投入超过10亿人民币。这部分的投入由于更新速度太快，浪费了比较多，而且严重制约了整体智能化的快速部署。所以在2023年下半年，我们公司快速调整了，不需要依靠高能地图布放的技术，以这个需求牵动技术的演进。在2023年下半年，智驾的普及反映了市场对技术改进快速的响应。这就是一个非常好的例子，通过市场需求牵动了技术的改进。
未来，我们如何把握今天大家提到的智能化里面几个关键的需求。这里面的需求，到底哪个优先去实现？我们公司延续原来马斯洛定义非常关键的需求金字塔，关键是以安全和安心为主。这是公司坚定不移投入的方向。在此基础上，我们认为，它的舒适性和便捷是尽快达到体验提升的方向。最后，关于一些个性化和愉悦感为主的或者是情绪价值的，是最后再实现的。这是公司内部几个部门研讨后需要沿着整体思路来走。
公司首先在安全这块，提出了全场景的安全理念。原来2024年，我们最早围绕着全维安全，包括前向、后向、侧向安全为主。全维安全，我们认为是不够的，又提出了全场景的安全，五个场景。为什么？随着华为车的放量，我们现在搭载华为乾坤智驾的车型已经达到了100万辆，在如此大的用户基础上一些小概率事件开始出现，这种情况下我们实时的提出全场景的安全。比如说AEB的时速，最早大家认为120公里差不多，其实不是这样的，有很多人开到130，这种情况下要保证整体AEB的安全性，前向提到130公里/小时。
方向当中，我们不仅提出了侧向、后向，还提出了一个负向。2024年春节期间，当大家欢度春节期间，我们在群里讨论一个车主开着问界车型，回到农村老家自动泊车，没想到这个台阶后面没有槛，摄像头看不清高度差，出现了刮蹭。这个春节期间，我们就讨论比较久，这种概率性的事件开始迸发，一般停车场不一定遇到。这种情况下引起我们的高度重视，开始攻破如何考虑负向角度的泊车安全。
我们提到全目标，小目标，尤其是小的一些障碍物，对行车安全的影响也是非常巨大的。此外，我们提出了全天后的概念，开车期间突然出现的暴雨和团雾都直接影响司机安全的不确定性。如果小概率事件对车企只是一个非常小的发生概率，但对于司机来看一旦发生就是100%。原来在湖南等在很多地方出现团雾，会出现对安全驾驶，即使人驾也会出现安全隐患。
我们经常去吉利传海总那边，上慈溪航段大桥第一个牌子是“海上有团雾请小心”。这种概率是确实发生的。
如何应对这种事件呢？我们把需求踢给了研发。研发进行传感器的加持，虽然看似是成本的提升，但保证了全天候的安全。全场景下包含一些刹车、制动和爆胎，这种小概率事件仍然作为最高优先级来处理。
这是一些视频是负向安全的，这是那个案例，可以测到这个台阶是负向角度，之前我们的车是没有这个功能的。刮花小目标检测和团雾的例子，这都是测试的视频。
在安全的情况下，大家觉得，你够安全了，但舒适度不够。我需要完全放心地去开。原来，我们开启智驾有很多限制条件。最早的版本当中，比如不在车道居中的位置、比如有坡度不允许开启，比如车道线看不清楚不允许开启。另外，我们原来在过轧机的时候，高速ETC，之前很多车是不支持的。我们发现是有安全隐患的，因为你到了高速路口突然让你接管还是比较紧张的。大家知道，高速路口有很大的技术难度，比如说没有车道线，比如说是跨多车道的，有十几个车道。有人走ETC，有人走人工，这时候车水马龙，突然让你接管，其实心里很紧张。所以在这种情况下，我们重点攻克了ETC识别，包含ETC标识的识别，包含了无车道、宽车位的技术难度。
所以，在今年提出了2.0的P2P，就是车位到车位的，它可以从自己的停车场出发，可以跨高速、跨城区到达另外一个停车场，其实真正是解决老百姓在用的时候安全区用的方向，中间不需要接管。
我们在刚刚过去的黄金周里面，数据还是比较可观的，这也证明了用户大众非常愿意用这个智驾。整个智驾的人均里程单天达到了331公里，车位到车位的使用达到了100万次，大家非常愿意使用这个东西，我们认为这是解决智驾老百姓愿意用非常重要的点，现在搭载华为乾坤智驾用户开通率达到了94%。
大家也都宣传VLA，甚至现在看到特斯拉也提出来个性化的网络或者是个性化的实现方式，我们一直在延续这个角度去探讨，甚至做仿真、做测试。你的驾驶风格确实还需要多元化，没有多元化的驾驶风格，客户在情绪上和体验上有一定的差异。我们在后续版本当中也在积极地探索如何实现不同的车有不同的驾驶风格，或者是历史个人习惯的存储。但这个东西并没有快速上市，我们自己团队认为还不是最关键的需求。
我下面举个例子是关于越野场景的实现，最这我们跟一些越野车企的合作，现在越野车的需求也快速上升，达到了细分的小市场。我们可以看到它不仅有铺装路面的驾驶，还有一些越野路面非常多的应用场景，我们围绕这些场景智驾在里面起到非常重要的作用。
举个简单的例子，现在越野车的高度是比较高的，一般普遍在1.9—2米，加装上面的行李架之后在2米以上。很多的停车场是限高的，之前是没有警示的，我们和智驾的功能进行结合，进行限高进行报警。非铺装路面小面当中，这里的路往往都是单车道，有大量的错车非常困难，我们还是按照铺装路面去做错车是很难做的。另外这里很多石子和树，要不要进行躲开，这对越野智驾提出了非常多新的需求，我们也在积极应对，以达到智驾不仅能够在公路当中适用，还能在小路上。
比如我们刚刚开启国家四级公路，就是乡镇小路的智驾能力，我们测试了一下效果还是非常不错，小树可以规避，这还是非常令人惊喜的进步，这是真正愿意买华为乾坤智驾车真正愿意使用的原因。
我刚才讲了我们对安全、对驾驶体验、对个性化的一些思考，也讲了我们的优先级。华为不仅仅是讲市场的需求，更重要是研发领域是如何实现的，没有技术领域的兜底是很难把刚才那些需求推向市场的。
华为公司继续底座延续了几方面：第一是硬件，这里重点强调华为传感器在自研；第二是自己的算力，大家认为算力是非常重要的，算力的基础是竞争的基石，所以说华为打造了45亿filps。这个数据量是非常巨大的，接近于去年特斯拉的一半，但是在国内是首屈一指的。另外，我们的数据量刚才也汇报了，我们存量的车达100万量，现在累计驾驶里程数突破了50多亿公里，这个数量也是非常巨大。另外，我们的算法进行了演进，包含了WA的架构模型。
看一下我们公司在上面的突破，针对复杂场景传感器的演进。举个例子，刚才提到负向角度的检测和很极端情况下的Cut in，其实我们采用了高精度的固态激光雷达，dToF的激光雷达在业界并不是新品，最早2022年有些友商和何赛就推出了，但一直没有商用。华为公司真正把固态激光的小雷达推向了市场。华为乾坤智驾解决方案搭载量也快速上升，使产业快速走向了成熟，每年发挥了接近100多万片，后面会更多。
这种情况下整个产业被激活，不仅仅是原有的芯片厂商，以及华为基于海思芯片的投入，更多海外和国内芯片公司的投入。产业当中的回报率快速上升，也促进固态激光雷达第二代、第三代的演进，使产业在迅速做大，也回归到更多的一些车能够搭载，甚至更低车的搭载。这是非常好的一个案例。
我们现在在分布式毫米波雷达也是类似的。华为是第一个业界推出能够进行融合传感一体、算法一体的分布式毫米波雷达。我们在固态远距的测距雷达以及高限速雷达很快也会推出，这里会对未来L3、L4小型物体以及安全度非常高的商用提出非常好的基础，这就是我们技术方面的演进。
基于算法方面，我们推出了世界模型WEWA的世界模型架构。整体来看比较偏向前面那一端，利用世界引擎做训练，公司现在主力在做L3自动驾驶的版本，自动驾驶的到来我们认为是跨代季非常重要的应用，这里难点案例的生成非常困难，这里我们选择了世界引擎来构筑难点案例，降低我们对数据的依赖，这是我们现在投入的。
关于WA的架构在车端应用，我们认为还不是特别快，我们在快速的摸底。今天，我们推出了端到端，但WA的模型还能在一定场合下逐步上市。端到端模型上市之后我们已经降低了整体的时延，包括行车的效率，这是我们现在整个架构方面节奏的思考。
最后，我们看到了华为的云端算力，得益于华为集团公司本身云的芯片和产品。所以我们在中国快速建立了云的训练基地，我们也在国外逐渐建立自己的数据中心，把算力逐渐再提高。有这个算力为基础，刚才讲了L3和L4和世界模型，刚才潘总演示了VLA数据量会扩大10倍，WA不会这么多但也比现在数据量大，有了云端能力为整体后续演进打下了基础。
在刚才讲的，我们分析完市场需求的情况下，我们用自己的传感器、云端算力和算法的演进，得到了一个非常满意的产品质量和体验结果。我们9月份发布报告中也可以看到，高速和城区使用量都是比较大的，时长大概是1：1，但里程数高速会大于城区。泊车单月达到了三千多万次，活跃用户大概是100万，一个活跃用户一个月用31次，可以认为一天用1次，这个使用的比例还是比较高的。
我们公司非常坚定认为，自动驾驶在未来两年会快速到来。所以，今年年底会继续把高速L3试商用，在国家公布可试点的城市。明年为国家法规做好准备，随着明年法规的实施和推动，能及时保证有些车型商用，明年会针对L4车型商用做试用。整个规模放量，我们认为是2027年，包括L3和城区的L4。按照双轮驱动把需求和技术演进再次进行结合，同时Robotaxi我们也在积极地布局。
可能有人问我，特斯拉发布V14版本之后，可以自动去麦当劳取货，说我们什么时候能实现？我们现在认为，不会特别快。因为我们认为还是以安全为基础，以老百姓愿意用的常用场景为先导，来推动产品的演进，可能这些看着比较炫酷的或者是特斯拉已经推出了场景，以华为来看实现的要晚一点。
就到这里，谢谢大家！
