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。
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