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华为重磅发布!中国第一个高速L3自动驾驶

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在「智驾第一梯队」开始烂大街后,华为终于决定,不和这帮家伙一起玩了。

4月22日在央视的直播中,华为车BU CEO靳玉志宣布,华为乾崑正式发布ADS 4系统,并推出高速L3商用解决方案。



这标志着中国智能驾驶产业,迈入「有条件自动驾驶」的新阶段。



中国首个高速L3

ADS 4系统提供四个版本:

ADS SE基础版,纯视觉方案,支持城区车道巡航辅助LCC+、高速智能辅助驾驶NCA、泊车辅助和全向主动安全。

ADS Pro增强版,在基础版上升级为城区车道巡航辅助LCC++,全向主动安全也得到增强。

ADS Max超阶版进一步升级,引入泊车代驾VPD和车位到车位P2P,实现全场景泊车和全维主动安全。

ADS Ultra旗舰版,则在超阶版的基础上,增加高速L3能力。



这是中国首个高速L3商用解决方案,在全球范围内,应该也是第一个。

前不久,相关部门禁止使用「自动驾驶」和「智驾」等字眼,但应该只针对L3以下的驾驶辅助。

根据2022年实施的《汽车驾驶自动化分级》标准,L2级为组合驾驶辅助。

L3级则为有条件自动驾驶。在一定条件下,驾驶权交给自动驾驶系统,出现事故责任由厂商承担。

不符合条件时,系统报出接管请求,由驾驶员接管车辆。如果系统提示接管,但驾驶员未能及时反应导致事故时,责任仍可能由驾驶员承担。



根据我国法规,系统需提前10秒预警,所以不用担心出现事故发生前1秒,系统退出的情况。

靳玉志也特别提醒,「L3为有条件自动驾驶,驾驶员可将视线转移至非驾驶相关的活动,但需保持一定的警觉性,当收到接管请求时及时进行接管。」

对此,有网友表示:「要是智驾都半斤八两,你说你遥遥领先,我肯定嘲讽,但是你出了L3,为这个负责,我认可你的实力」



发布会上,华为还展示了一段L3的畅想视频,相当震撼:

一辆问界M9在大雨中行驶,车内驾驶员用手机和家人打视频电话,并表示「有乾崑智驾,不用担心,比我这老司机还稳当呢」。







ADS 4的四大升级

按照计划,问界M9、M8都将在第三季度,全系升级至ADS 4。尊界S800会是ADS Ultra的首发车型之一。

不过,要想体验高速L3,还要等相关监管放开。

好消息是,靳玉志表示,2025年,L3的商用能力会开始具备。

他还提到,尽管高速L3场景中的长尾难题,仅占全部场景的1%,但为确保系统具备极致的安全性与可靠性,需要花99%的精力去解决。

为此,华为ADS 4带来了四大升级,包括架构、体验、安全和产业升级。



首先是架构升级。

华为在云端搭建了一个「AI老师傅」——World Engine世界引擎,用扩散生成模型技术,模拟出人类司机几乎遇不到的极端场景,比如鬼探头、暴雨天侧滑、施工路段突然变道等。

这些场景的密度比真实路况高1000倍,相当于每天让AI「开」100 万公里魔鬼赛道,快速提升应对复杂情况的能力。

车上的World Action Model世界行为模型,则通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合,能实时分析路况并生成最优路线。

相比上一代架构,系统反应速度快了50%,变道更流畅,无效变道减少20%,急刹车次数降低30%,开起来像经验丰富的老司机。

新升级的XMC 数字底盘引擎,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。

其次是安全升级。

CAS 4.0全维防碰撞系统,可实现全时速、全方向、全目标、全天候以及全场景的安全保护。



全时速:前向AEB(4-150km/h),eAES(50-135km/h),侧向防碰撞LOCP(30-130km/h),后向AEB(1-60km/h)。

全方向:首发量产高精度固态激光雷达,最小精度3cm,解决车尾灯下黑 问题;分布式毫米波雷达,在雨雾尘天气下仍可靠运行。

再则是体验升级。

车位到车位(P2P 2.0)支持高速ETC闸机通行,预计2025年6月接入全国50万个停车场,打通「高速-停车场」最后断点。

泊车代驾(VPD 2.0)实现地下跨层通行、代客充电,计划同期发布,重构泊车场景生态。

在这四大升级的背后,靳玉志透露,华为车BU在2024年的研发投入超过100亿元,拥有8000名研发人员,部件累计发货量超过2300万套,与产业链上下游超过600多家企业进行合作。

目前,华为乾崑合作上市车型已经超过22款,覆盖中高端不同价位车型。

2025年,还将有数十款搭载华为乾崑智驾的新车陆续上市。



作为中国首个落地的高速L3方案,华为ADS 4的发布不仅是单一技术的突破,更标志着智能驾驶产业进入「商业化深水区」。

不过在这条路上,L3级的商业化不是终点,而是起点。

当驾驶权开始部分让渡给机器,如何平衡「系统自主性」与「人类监管」、如何构建覆盖「车-路-云」的全域安全体系、如何在数据合规框架下持续优化算法,将成为全行业长期攻关的课题。

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