华为智驾，就很离谱

^{作 者 | Rickzhang}

 

一家公司技术厉不厉害，要看是不是推出就能被用户顶上热搜。

 

在智能驾驶领域处于领先者的华为，2024年2月2日，全国无图智能驾驶2.0功能的OTA升级，彻底让问界、阿维塔、极狐、智界的车主沸腾了。

 

在这个无图智能驾驶正式开放的城市名单中，人们惊奇的发现，包括涵盖乡镇的可用地点数量超过72万，覆盖全国99%的路段，真正实现了全国能用的智能驾驶。

 

更有意思的是，之前被认为智驾开城最多的小鹏，现在排名第二，能用的城市数量仅有200多个。

 

整体数据的对比，以及大量问界车主的实测视频，让所有关心中国汽车产业的人都感到无语，确实遥遥领先。

 

人们特别想知道，百度、小鹏等企业历经多年都没完全搞定的智驾在全国投入使用，后来者居上的华为，是怎么做到的？

 

01  做不到的有图

 

在汽车科技的前沿领域，智能驾驶技术已然成为研究的热点。这种技术利用尖端的传感器和计算机技术，模拟人类驾驶员的决策和操作，为车辆赋予“思考”的能力。想象一下，一个智能驾驶系统就像一个机械驾驶员，通过车辆周身安装的传感器和雷达，不断监视和扫描周围环境，实现自动驾驶的梦想。

 

在过去的智能驾驶实现方案中，高精地图扮演着至关重要的角色。

 

与普通导航地图相比，高精地图的精度更高，信息更丰富。普通地图通常只能达到道路级别的精度，而高精地图则能达到分米甚至厘米级别的精度，包含准确的车道线、红绿灯、标志牌等详细信息。在高精地图的基础上，还会叠加一个动态地图，通过传感器实时收集并标注周围环境信息。

 

然而，高精地图虽然重要，却面临着诸多挑战。

 

首先，制作高精地图需要耗费大量资金和时间。据业内人士透露，采集全国范围的高精地图数据需要花费数十亿元甚至更多。此外，高精地图的更新速度也相对较慢，难以与现实情况保持同步。由于道路变化、新建建筑等因素，高精地图很容易出现偏差或过时的情况。

 

据统计，中国高速公路里程约为30多万公里，主流图商基本已完成高速公路及城市快速路的高精地图采集，这也是上述技术路线厂家高速领航辅助驾驶产品得以上路的基础。

 

但是城市道路相比于高速公路，存在两个显著的不同。一个是道路里程更长，据统计接近1000万公里，是高速公路里程的30多倍，而主流图商目前仅完成了约20万公里左右的数据覆盖（集中在北上广深）。另一个是道路变化度高，例如城市道路不定时的养护、大型车辆密集、路边车辆的不规则停放、经常遇到打开的车门等。

 

因此如果想基于高精地图实现城市领航辅助驾驶功能，对图商的采集能力，对高精地图的鲜度要求就很高，鲜度最好达到时更或日更级别。但是目前图商能提供的城市高精地图，只能按月或者按季度更新。基于这种程度的高精地图，也能做出产品，但满足不了主机厂严格的品控要求。

 

针对这些问题，一些企业开始探索无图智能驾驶方案。所谓无图，就是不再依赖高精地图，而是让汽车通过摄像头和雷达等传感器实时感知周围环境，并按照人类驾驶员的思维模式进行思考和判断。这种方案对算法的要求极高，因为车辆需要实时处理大量的环境信息，并做出准确的决策。

 

在无图智能驾驶方案中，环境感知、定位和规控路径是三大核心技术。环境感知主要依靠摄像头和雷达等传感器，实时检测车道线、马路牙子、停止线等道路信息。定位技术则通过融合多种传感器信息，实现车辆在实时地图中的精确定位。规控路径则是基于导航、环境和车辆运动位置等信息，规划出最佳的行驶路径。

 

无图智能驾驶方案的实现，离不开先进的算法和强大的计算能力。车辆需要实时处理海量的环境信息，并在毫秒级的时间内做出决策。这对算法的优化和计算能力的提升提出了更高的要求。

 

无图与有图智能驾驶差别，仅仅是把原先高精地图的输入，换成了导航地图的输入及实时感知对导航信息的理解。由于现在的无图方案，无论是对视觉，还是对BEV+Transformer探测方案而言，对于车道线感知的精度要求都要更加精确，系统通过学习大量的道路及路口特征，可以进一步感知复杂的道路结构，最终做出判断。

 

小鹏等车企就是这么干的。但华为的玩法不太一样。

 

02  华为的颠覆方案

 

最近，华为在智能驾驶领域的专利布局也引起了广泛关注。据国家知识产权局公告显示，华为技术有限公司申请了一项名为“一种智能驾驶方法及应用该方法的车辆”的专利。该专利描述了一种基于感知信息的动态决策方法，能够有效处理决策结果与博弈目标实际动作不一致的问题，从而增强博弈决策的泛化能力，提升智能驾驶的安全性和驾乘舒适性。

 

在智能驾驶技术的最前沿，华为推出的无图NCA智驾系统正引领着一场技术革新。

 

这套基于ADS2.0的系统，以感知为核心，彻底摆脱了高精地图的束缚，融合了创新的BEV网络和业界首创的GOD网络，为智能驾驶带来了全新的可能。

 

BEV网络，被形象地称为“上帝视角”，它采用白名单方式识别障碍物，为车辆提供了全方位的感知能力。而GOD网络则更贴近人的视觉习惯，它不依赖白名单，而是通过规划可通行区域，让车辆从“看得见”升级为“看得懂”。这种网络的设计思路，不仅提高了识别的准确性，也极大增强了车辆对环境的适应能力。

 

 

 

 

• 华为智驾主要依赖两个算法：

 

“看得懂物”的GOD（General Obstacle Detection，通用障碍物检测网络）2.0网络，作为华为智驾系统的“眼睛”，具备强大的识别能力。

 

它不仅能够识别通用障碍物白名单外的异形物体，还能对障碍物种类进行精细识别，如区分救护车、警车等。这一创新性的识别方式，打破了传统智能驾驶系统对固定障碍物标识的依赖，使得华为智驾系统能够更加灵活地应对各种复杂路况。同时，GOD 2.0网络的识别率高达99.9%，为智能驾驶提供了极高的安全保障。

 

“看得懂路”的RCR（Road Cognition & Reasoning，道路拓扑推理网络）2.0。这一网络旨在实现导航地图和现实世界的匹配，为智能驾驶提供准确的路径规划。

 

在解决异形物体和未标注物体识别的问题上，华为采用了与特斯拉类似的技术思路。然而，华为在激光雷达技术上的深厚积累，使其能够更好地将感知传感器摄像头和激光雷达汇入一个时空网络。这个时空网络在结构和分析中同时包含空间和时间信息，能够建模和分析随时间和空间演变的复杂系统。通过这种方式，华为不仅提高了对异形物体和未标注物体的识别准确率，还降低了对视觉算法算力的要求和缺陷。

 

• 另一个RCR 2.0网络更牛

 

RCR 2.0网络完全不需要智能驾驶地图的存在。这一创新性的技术突破，打破了行业对特殊智能驾驶地图的依赖。

 

相比之下，现在不少喊着去高精地图的智能驾驶无图方案，但还是需要特殊的智能驾驶地图，例如高德推的HQ地图，腾讯推的HD Air，四维图新推的功能地图等。

 

而华为则通过利用人类驾驶的SD地图信息，实现了对导航地图和现实世界的完美匹配。这一创新性的技术路线，不仅简化了智能驾驶系统的复杂性，也降低了其成本和应用门槛。

 

高精地图提供汽车高精度驾驶的参考线，智能汽车配合高精定位按照参考线行驶，不管转弯还是路口按照线跑就行了，你可以理解为类似火车的电子轨道。所以没有高精地图的时候，车辆智能驾驶就会需要自己解决两个难点：

 

如何确定车辆行驶在车道内？一般就是视觉车道线识别技术；以及路口如何确定车道的关系，确保自己转弯或者直行走在正确的车道？

 

华为应该就是采用特斯拉类似的视觉算法技术，确定车辆行驶在车道内，根据人类使用的SD导航地图提供的路线信息以及路口视觉感知信息，RCR来推理路口车道之间的关系，从而实现领航辅助。

 

于是这些算法的组成就有了华为说的既能“看得懂物”的GOD又能“看得懂路”的RCR算法。总的来说和特斯拉的路线类似，但华为又将激光雷达玩的溜溜的，增加了更保险的数据匹配，保证智能驾驶的安全。

 

03  更厉害的地方

 

华为智能驾驶方案，能快速实现安全驾驶和全国开城使用，跟其将盘古大模型引入智能驾驶分不开。

 

盘古大模型对于华为智驾方案的加持，其实就在数据处理上。以往自动驾驶的数据处理，要经过算法+人工标注的方式，费时费力不说，及时性还不好保证，无法让使用者真正保证安全。

 

盘古大模型当下在华为智驾方案中的主要作用，是提升数据闭环。

 

数据闭环核心目的，是不断将高价格数据从原始数据中提取出来后，输送给算法做训练，最终不断完善算法，解决各种长尾场景。方式则是从车端提取数据做初期整理，然后进行场景化管理，再进行数据标注、训练、仿真，最后回给采集需求。其中，每一个过程都有大数据可以发力的机会点。

 

盘古汽车大模型通过构建数字孪生空间和生成复杂场景样本，能够加速自动驾驶系统对复杂场景的学习和应对能力。这项技术创新可以将自动驾驶学习训练周期从以往的两周以上缩短至两天内，大幅提高了自动驾驶技术的迭代速度和应用效率。

 

通俗点说，就是现场采集的各种信息，以往自动驾驶是靠算法加人工设定的思路来处理，机械感较强，也无法准确应对路面出现的各种突发情况。现在华为将盘古大模型引入后，不论是哪个传感器采集的数据，都是由端侧+云端的大模型共同处理，快速给出决策意见，最终形成自动驾驶决策的。

 

而且华为盘古大模型的学习能力特别强，在同一路段经过后，他不光会接受路面信息，还会记录使用者习惯，会让自己的操作迅速贴近驾驶者的驾驶习惯，最终产生一个千人千面的自动驾驶模式。

 

这也是为什么现在华为智驾广告显示“同一路段第二次更好开”的原因。

 

另外，看一组数据：

 

此次华为智驾开城OTA，覆盖全国4个直辖市，43个地区，290个地级市，1636个县，374个县级市，14677个乡，19531个镇，691510个行政村，问界智驾合计开城数量728065个。

 

因为乘联会公布的数据显示，2023年乘用车智能驾驶渗透率与价格呈反向增长，乘用车市场L2及以上智能驾驶渗透率达42.4%，预计2025年将有70%，并普及到10万-20万的主流车型上。

 

不难看出，消费者对智能驾驶没有以往那么排斥，其他车企也正加大智能驾驶领域的投入。可以预见，今年无疑是智能驾驶竞争最为激烈的一年。

 

在这样的背景下，华为全国率先实现99%道路的无图智能驾驶全覆盖，只能说“遥遥领先”不是一个口号。

 

这本身就很离谱，但这么离谱的事情愣是让华为干成了，就更让人感到“技术研发才是第一生产力”。