何以承載百萬用戶信賴？華為乾崑智駕ADS進化論

在智能汽車競爭的下半場，衡量品牌實力的標準正從“電動化”的先發優勢，轉向“智能化”的真實體驗。截至目前，鴻蒙智行品牌全系累計交付量突破100萬臺，僅用43個月便創下新勢力品牌的百萬交付紀錄，這一里程碑不僅體現了鴻蒙智行的市場受歡迎程度，更關鍵的是，它印證了在智能化成為競爭核心的今天，用戶對其智能功能在“安全”與“體驗”上的雙重認可。

在此關鍵節點，鴻蒙智行品牌旗下車型所搭載的華為乾崑智駕ADS 4（參數丨圖片）尤為亮眼，而全新的WEWA架構則成為了破局關鍵，這套架構的突破性在于，它旨在讓AI從根本上超越人類經驗局限，以實現更可靠、更擬人的駕駛表現，為行業樹立全新的輔助駕駛安全標桿。

云端鍛造安全本能

如果把輔助駕駛系統比作一位AI司機，那它的“駕?！本驮谠贫?。華為乾崑智駕ADS 4所搭載的全新WEWA架構，其名稱由WE（World Engine，世界引擎） 與WA（World Action，世界行為模型） 兩部分組成，分別對應系統的“云端大腦”與“車端駕駛專家”，共同構建起一套高效協同的輔助駕駛體系。其中，World Engine世界引擎正是這個系統的“超級大腦”。

傳統輔助駕駛系統的訓練，大多依賴于真實路采數據。這種方式雖然有效，但面對現實中極少發生、卻極其危險的“極端場景”，比如雨霧塵天氣下的障礙物識別、強光眩光導致的視覺盲區、無劃線路口的突然穿行車輛、道路施工區域的突然變窄、多車道匯流時的爭搶等情況，往往因“難例密度”不足，導致系統對這些高風險場景的訓練欠缺、反應滯后。

尤其在雨天夜晚的十字路口這種情況，傳統視覺方案可能因攝像頭受干擾而無法及時識別橫穿行人；或在無劃線園區道路，系統因缺乏明確車道參考而難以預判突然出現的電動自行車。這些技術短板直接導致用戶在復雜場景中需頻繁人工接管，甚至因系統反應不及而面臨安全風險，嚴重影響了用戶在非通勤、多場景出行中的駕駛信心與體驗。

而全新WEWA中的World Engine，借助前沿的擴散生成模型技術，突破了行業長期依賴“有限真實路采”的瓶頸。當前主流輔助駕駛系統大多基于既有數據集進行訓練，面對極端、低頻但高風險的“Corner Case”（邊緣場景），往往因數據稀疏而導致決策遲疑甚至失效。華為的World Engine則構建了一個高度擬真的“云端練兵場”，能夠自動生成海量、高難度的虛擬危險場景，其“難例密度”可達現實世界的1000倍。這意味著，系統在“云端駕?！敝薪洑v的“極端考題”，不僅遠多于真實世界可能遇到的挑戰，更在多樣性和復雜性上遠超同業僅依賴路采數據的訓練范式。

更重要的是，World Engine并非簡單地“堆砌場景、機械刷題”，而是融入了華為對“安全駕駛”的底層理解，構建了一套以安全為優先的強化學習機制。與行業內多數系統仍停留在“模仿人類駕駛行為”不同，華為通過設置安全優先的獎懲策略，引導系統在面對風險時，不再僅僅是復現人類反應，而是優先選擇最穩妥、最具防御性的決策路徑——這相當于為AI構建了一套超越常規的“安全本能”。

當系統在虛擬環境中反復遭遇“施工區突然變窄”等復雜場景，它學會的不僅是“看到再反應”，而是提前預判道路結構變化可能帶來的風險、主動提前減速并保持安全車距。這種將防御性駕駛理念內化為AI底層邏輯的方式，在行業內仍屬領先。

對用戶而言，這意味著在真實的雨天夜路、無劃線路口、強光眩光等高風險場景中，華為乾崑智駕ADS 4能夠更早識別橫穿行人、匯流車輛等潛在威脅，并做出更從容、更提前的規避動作。系統不再只是“被動應對”，而是展現出“先知先覺”的防護能力，極大緩解用戶在復雜路況下的駕駛焦慮，讓非通勤場景、陌生道路的出行，也同樣值得信賴。

車端模型的擬人藝術

云端練就了“安全本能”，而真正在車內執行駕駛任務的，是WEWA架構的另一核心——World Action Model世界行為模型。你可以將它理解為一位常駐車內的“全能專家司機”。

目前行業普遍存在輔助駕駛系統在面對復雜、罕見或極端場景時表現不穩定，尤其在雨霧天氣、強光眩光、無劃線道路等情況下，傳統方案依賴單一傳感器或通用模型，容易出現“看不清”“判不準”“反應慢”等問題，導致用戶在通行效率、泊車便捷、極端天氣駕駛等方面存在明顯痛點，甚至對系統的可靠性和安全性產生疑慮。

與行業內部分依賴通用大模型“兼職”開車或純視覺感知方案不同，World Action Model是一個專為駕駛而生的原生基模型。它天生具備多傳感器融合數據處理能力，能同時“看懂”攝像頭畫面、“聽清”雷達波信號，實現全天候、全場景的感知無死角，從根本上彌補了純視覺方案在雨、霧、強光等極端環境下“看不清”的行業短板，賦予系統“超視距”的感知實力。

而更關鍵之處在于其內部所采用的MoE架構——你可以將其理解為一位擁有多重專業身份的“輔助駕駛管家”。面對不同駕駛場景，它能夠瞬時調動最合適的“專家能力”作出判斷與執行。

當車輛駛入窄路，系統自動啟用“精準操控專家”，以平穩居中的軌跡通過復雜路段，有效化解剮蹭風險；進入高速公路后，“高效變道專家”無縫接管，憑借對時機的精準識別與果斷執行，讓超車變道更流暢，顯著提升通行效率；而遭遇雨霧等惡劣天氣時，“全天候感知專家”隨即啟動，通過多傳感器融合感知，在低能見度環境下依然保持可靠的行駛判斷。

正是憑借這種高度協同的“專家協作”機制，系統實現了端到端決策時延降低50%的突破。這不僅讓變道、跟車等操作如行云流水般順滑，更在面對各類復雜、罕見的長尾場景時，展現出接近人類老司機般的從容與穩定，將擬人化駕駛體驗提升至全新高度。

此外，系統還通過清晰的轉向燈提示、平順的減速動作等細膩的交互方式，主動向駕駛員傳遞駕駛意圖，讓人與車之間的協作更加默契。這種精準而擬人的表達，不僅顯著提升了共駕過程中的安心感，更讓用戶在實際體驗中感受到全方位的提升。

面對匯流爭搶、施工區變道等復雜狀況時，系統能夠像經驗豐富的老司機般果斷處理，從容不迫；通過優化決策邏輯，有效減少無效變道，實現高達20%的通行效率提升，讓日常通勤更加省時高效；不論是晝夜交替、雨霧朦朧，還是無劃線道路等復雜場景，系統均能持續提供穩定可靠的輔助守護。這一切，真正推動駕駛體驗從“人適應車”到“車理解人”的深刻轉變，最終成就如“人車合一”般的駕駛質感。

技術鐫刻安全基石

任何前沿技術的價值，最終都要回歸到用戶可感知的體驗上。全新WEWA架構帶來的，是重剎率降低70% 的舒適、通行效率提升20% 的順暢，以及車位到車位P2P 2.0 帶來的從公開道路到園區內部泊車的無縫體驗。

由此看來，鴻蒙智行所提出的“比人類司機更安全、更從容”承諾也得到兌現，結合累計避免242萬次可能碰撞的數據，以及 全維防碰撞系統CAS 4.0 所構建的全時速、全目標、全場景、全方向、全天候五維安全體系，華為乾崑智駕ADS 4通過“云端難例訓練+車端專家決策”的協同，不僅解決了智能輔助駕駛在極端場景中的安全痛點，更完成了一次從“人類學車”到“AI學車”的范式革命。

在鴻蒙智行的技術體系里，“安全第一”不只是一句口號，而是貫穿架構設計、算法訓練與功能落地的核心準則。正是這種對安全的極致追求，讓其技術實現了“斷代領先”。它并非僅僅身處智能輔助駕駛領域的第一陣營，而是真正為行業樹立了安全與舒適兼得的新標桿，也讓鴻蒙智行成為用戶心中最值得信賴的輔助駕駛伙伴。

最后

在智慧出行時代背景下的輔助駕駛競技場，當多數玩家仍在堆砌算力、追逐功能密度之時，華為乾崑智駕ADS 4已憑借全新WEWA架構完成了從“技術領先”到“體驗實用”的閉環。它以“云端鍛造安全本能+車端實現擬人藝術”的雙引擎，重新定義了輔助駕駛的安全與體驗標準。

這套將安全價值觀貫穿架構、體驗、云端與車端每一個環節的體系，彰顯出華為ADS并非僅僅身處第一陣營，而是為行業設立了全新的安全標桿——它正是用戶心智中那個唯一的“第一名”。正是這種“領先且可用”的雙重優勢，讓華為乾崑智駕ADS不僅贏得了百萬用戶的深度信賴，更在持續推動整個行業向更安全、更可靠的方向進步。