有段鴻蒙智行L3級自動(dòng)駕駛道路測試視頻在網(wǎng)上很火,相信很多人看完以后跟我感覺挺像,第一反應(yīng)不是震撼,而是疑惑:
這車好像沒在“秀功能”,四平八穩(wěn)的,但在復(fù)雜場景里,卻顯得異常從容。
在我看來,這恰恰點(diǎn)出了一個(gè)行業(yè)正在回避、卻必須正視的問題——輔助駕駛真正的分水嶺,從來不是多幾個(gè)功能,而是底層架構(gòu)有沒有完成一次自我革命。
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舊方案已達(dá)天花板,打補(bǔ)丁終究有瓶頸
過去十年,主流輔助駕駛方案的技術(shù)路徑其實(shí)高度一致:
寫規(guī)則、調(diào)參數(shù),遇到問題就打補(bǔ)丁;
或者讓AI去“模仿人類怎么開”,再靠工程師一遍遍修長尾。
這種模式短期有效,但本質(zhì)上更像一個(gè)死記硬背的優(yōu)等生。題庫里有的,它能答得很好;題型稍微變一變,就容易猶豫,甚至誤判。原因很簡單——它并不真正“理解”世界,只是在復(fù)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。
ADS 4(參數(shù)丨圖片)的不同,是沒在舊架構(gòu)上“加碼”
而你在這次路透視頻里看到的鴻蒙智行華為ADS 4,明顯已經(jīng)不是在這條路上繼續(xù)加碼了。
從工程視角看,ADS 4最核心的變化,并不是某一個(gè)炫技功能,而是WEWA架構(gòu)的引入,也就是“世界模型”這件事開始真正落地。
簡單說,傳統(tǒng)方案是:
“看人怎么開,我就怎么開。”
而ADS 4更像是:先理解這是一個(gè)怎樣的世界,再?zèng)Q定我該怎么開。
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在高速測試畫面中,車輛面對的是典型的復(fù)雜博弈場景:前車速度波動(dòng)、側(cè)向車道存在不確定切入、遠(yuǎn)端障礙物信息并不完整。
你會(huì)發(fā)現(xiàn),它的決策并不急躁,也不依賴頻繁的重剎或大幅修正。
這背后,是多傳感器融合在持續(xù)構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)世界模型——
視覺負(fù)責(zé)“看見”,
雷達(dá)負(fù)責(zé)“看清”,
而云端與車端協(xié)同的WEWA架構(gòu),則在不斷校準(zhǔn)“理解是否正確”。
不搶、不賭、不急,才是老司機(jī)邏輯
更關(guān)鍵的是,決策邏輯不再是“觸發(fā)式規(guī)則”,而是基于對未來幾秒甚至更遠(yuǎn)狀態(tài)的預(yù)測。
這也是為什么ADS 4能做到反應(yīng)時(shí)延明顯降低、重剎率顯著下降,開起來更像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富、但始終留有安全冗余的老司機(jī)。
從行業(yè)角度看,這是一種路徑分叉。
一條路,是繼續(xù)在功能清單上做加法;
另一條路,是承認(rèn)舊架構(gòu)的天花板,重構(gòu)AI的認(rèn)知方式。
WEWA的意義,不只是當(dāng)下的測試表現(xiàn),而是它為L3提供了一種可持續(xù)進(jìn)化的技術(shù)底座。世界模型可以隨著真實(shí)使用不斷修正,能力不是靠人工“補(bǔ)”,而是靠系統(tǒng)自己“長”。
這也解釋了一個(gè)經(jīng)常被忽略的事實(shí):
鴻蒙智行華為ADS的能力提升,并不是實(shí)驗(yàn)室里的孤立成果,而是建立在百萬用戶、海量真實(shí)里程反饋之上的持續(xù)訓(xùn)練結(jié)果。
在輔助駕駛這件事上,我始終認(rèn)為一句話最重要——安全不是功能,是價(jià)值觀。
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從ADS 4到L3的躍遷,本質(zhì)上是在回答一個(gè)更難的問題:
當(dāng)AI不再只是模仿人類,它能否比人類更穩(wěn)定、更克制、更值得信任?
至少從這次測試路透所呈現(xiàn)出的技術(shù)路徑來看,鴻蒙智行已經(jīng)走在了一條更難、但也更長遠(yuǎn)的路上。
而這,可能才是L3真正該有的樣子。
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