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      華為王軍:用智能化提升汽車體驗的上限

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      電動化是上半場,智能化是下半場,已經是新能源汽車行業的共識。

      在第12屆中國汽車論壇上,華為智能汽車解決方案BU COO、智能駕駛解決方案產品線總裁王軍在談到智能化轉型時表示,電動車領域硬件能力是體驗的下限,不同車型在該領域的體驗正在逐漸趨同。但軟件決定了體驗的上限,差異化的體驗也主要來自于智能化系統,特別是智能座艙和智能駕駛。核心算力、數據、軟件的不同也導致車型的差異很大。

      作為目前汽車行業最受關注的玩家,截止到2022年10月底,華為已經發貨172萬套部件,這其中既有體積較大的智能電動部件,也有毫米波雷達、攝像頭這類小型部件。

      王軍表示,雖然數字不小,但華為依然還處于萌芽期,未來要在保證汽車安全性、可靠性、耐久性的前提下把周期縮短。

      以下為演講速記整理,未經演講嘉賓審閱:


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      開放車機系統,實現差異化

      智能汽車是高度定制化、個性化且大批量生產的高價值消費品,在矛盾中實現平衡需要強大的基礎架構和開發平臺,這樣既能高端定制形成差異化,又能夠快速開發和復制。

      華為智能汽車數字平臺可以為車企提供基礎的網絡和硬件平臺,可以提供包括底層操作系統、開發工具基礎化平臺等,提高開發效率。通過整車協同提升體驗,通過接口開放降低開發難度。

      應用該平臺的多款車型都在開發中,2023年將陸續上市。該平臺除了硬件和軟件智能汽車數字平臺,還包括了AOS(智能駕駛操作系統)和VOS(智能車控操作系統)兩個操作系統。VOS可以適配眾多廠家的MCU芯片, AOS則適配多家智能駕駛核心算力芯片。

      同時,我們為這套平臺構建了完善開發工具鏈,從設計、軟件開發、驗證到基礎驗證測試都有自主創新的工具支撐。

      上周我們正式發布了鴻蒙3.0,華為車機系統也是基于鴻蒙操作系統,很多車企要去海外,車機要適配不同國家的語言、文化。

      基于HarmonyOS的車機操作系統,我們聯合伙伴共同定義了硬件接口,實現硬件即插即用,可體驗全升級、多樣化硬件之間互聯互通。同時,針對車載場景開發了九類場景,把語音視覺以及合作伙伴底層硬件能力通過API接口開放給應用,合同伙伴可以快速開發多設備協同的座艙系統。

      這些不是華為做的,而是合作伙伴。HarmonySpace是整體座艙解決方案,但是我們會把HarmonyOS車機操作系統,包括軟件、硬件接口開放出來,提供給合作伙伴和車企。

      不使用的智能輔助駕駛是一種浪費

      智能駕駛不能靠堆硬件,三年前我們也堆了一堆硬件,三個激光雷達、六個毫米波、十三個攝像頭,當時定義了業界最高的硬件規格,后來大家說華為的智能駕駛系統好,因為硬件配置很高,業界開始在硬件上卷起來,陷入了重硬件、輕體驗,特別是弱安全這么一個怪圈,這是不應該提倡的。

      智能駕駛最難的是大量長尾的難點場景突破,這需要強大的軟件算法能力和海量測試驗證積累,既要像人類駕駛一樣舒適,還要比人類駕駛更安全,才是更好的智能駕駛體驗。

      我們在車上配了那么多傳感器非常消耗算力,但真正使用智能駕駛輔助的時間很少,是一種浪費。所以說,人類駕駛時也一定要用上這套智能駕駛硬件的設備。

      安全是智能駕駛的核心,所以我們在人類駕駛時也設計了360度安全防護體系,共有16種主動安全的功能,充分發揮融合了感知能力,提升了很多主動安全能力。比如傳統AEB,我們能以更快速度發現異常物體實現主動安全的處理。

      當前智能駕駛系統基本上都是片段化的體驗,華為聚焦在高速、城區、泊車三大駕駛場景,努力突破難點場景,打通全場景的智駕功能,增強用戶體驗的連續性。

      同時我們也開通了城區NCA(智駕導航輔助)功能,該功能基于高精地圖。九月深圳正式釋放了高精地圖,我們也正式在深圳開始了商用。

      隨著高精地圖在中國各個大城市逐步釋放,我們未來也會陸續開通城區NCA功能。

      但如果城區完全依賴高精地圖,也會有制約基于三點原因:

      一、高精地圖釋放的節奏。

      二、高精地圖的維護。

      三、高精地圖的成本。

      所以,我們也在結合自己的解決方案,逐步降低對高精地圖的依賴,更多依靠路端數據和車的數據結合,這樣才能做到泛化,大家開起來也沒有那么多死角,同時成本也會降下來。

      最后關于共建自主創新的智能駕駛技術體系。以前大家談論的都是車端芯片、車端操作系統、車端算法,但其實真正智能駕駛是端到端的,包括車端、云端。

      前不久中國進口高性能GPU芯片受到了限制,對整個智能駕駛領域影響非常大。華為基于昇騰系列AI處理器,打造了面向端、邊、云全場景的AI基礎設施方案,覆蓋了深度學習領域的推理、訓練和部署的全流程,昇騰架構從底層硬件、AI框架、訓練平臺和工具鏈是全棧自研,我們的智能駕駛計算平臺MDC核心是昇騰芯片,同時基于昇騰計算構筑了八抓魚云端訓練平臺,打造了端云協同的智能駕駛開發訓練和部署平臺。

      我們已經把智能駕駛所有訓練全部遷移到昇騰架構上,這意味著我們自己訓練很多的算子、算子庫能夠構建在我們的架構上,為其他開發者提供最新的算子和算子庫,我們也希望大家能夠一起用這套系統,能夠眾籌算子庫,助力各個算法合作伙伴的算法能夠越做越好。

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