AITO问界，华为技术打造的智能电动汽车顶流

几年前，当次世代汽车，展露出智能和网联的端倪之际，许多拥有先见之明的人就已经意识到，IT巨头们将拥有革新整个汽车产业的力量。

而这也是为什么，国内外的“造车新势力们”，无论特斯拉还是蔚来、小鹏、理想等，往往在企业运作与表现形式上，更接近各色各样的IT企业的原因。

那么反过来，IT企业去主动参与到汽车产业链内，与主机产合力去打造一台真正意义上“智能化”拉满的汽车，又会是一副什么样的光景？

百度和阿里，这两家都是最典型的Information Technology——前者联合吉利，打造出集度汽车。后者则与上汽合作，搞了个智己汽车。

但还有一类可以被归类到IT企业，实际属于ICT（Information and Communications Technology）范畴的存在，比如华为。而凭借其在集群通讯产业内的积累，对比那些精于交互界面与软件技术，同时精通于各类算法和优化手段的IT企业之外，更多了一层硬件领域，射频通讯以及信号处理方面的优势。

所以当华为与赛力斯联合，打造出AITO问界品牌之时，我们也见证到了现阶段在汽车智能技术上的某些“天花板”存在。

鸿蒙座舱以及HarmonyOS 3升级

智能座舱和智能驾驶，是目前汽车“智能化”概念的核心。也是目前汽车产业内，各种新老势力争相竞逐的目标。

有关智能驾驶哪家强，迄今为止仍旧是个众说纷纭的话题。然而若问及智能座舱，华为的鸿蒙座舱即使不能令所有人心服口服称之为第一，但至少也是个公认的“优势巨大”的存在。

好用——是鸿蒙座舱的核心定位。那么在新能源汽车的发展，日益聚焦“新四化”概念的当下，什么叫做“好用”呢？

从真正意义上实现互通互联，并能提供给用户流畅体验，并可以解决实际问题的车机乃至座舱系统，才是真正“好用”的。

华为开发的鸿蒙智能座舱，车机、人机界面这些只是皮相，匹配的HarmonyOS才是其根本。而HarmonyOS在其开发之初的目标，就是要打造基于汽车平台的，连接万物的物联网入口。

去手机中心化，便是鸿蒙座舱的最直接表现。

最近几年来，市场上标榜“智能”的车机数量众多，然而其中绝大多数，仍旧是围绕着智能手机这一中心的所谓的智能化——

车机启动后，无论听歌还是导航，仍旧离不开手机。而多数基于车机的APP，本质上也只是APP在手机上的活动，通过CarPlay、CarLife等映射在中控大屏之上。虽然有部分APP独立为车机所开发，但总体数量非常地有限。

而鸿蒙座舱的出现，从根本上改变了这一点。更随着HarmonyOS的不断迭代，稳定性、界面以及功能，也在得到不断地优化。

迄今为止，鸿蒙座舱已经实现了和十余种常见终端设备的互联，打破不同类型设备之间壁垒，实现了多设备之间流畅的交互体验，更是彻底地贯彻了去手机中心化——即不再依赖连接手机以实现功能，实现真正的多场景万物互联。

而具体到本次的HarmonyOS 3升级，更是实现了超级桌面上车、智慧寻车功能实装、HUD支持高度自适应调节、免唤醒直接语音指令，以及PC双屏协同功能等多达5项的全面提升。

超级桌面功能是此前手机端HarmonyOS 3的主要升级，而本次实现“上车”也是大势所趋。而HUD支持高度自适应调节以及语音直接唤醒两项功能，前者是行驶状态监测摄像头功能的进一步挖掘，可以主动判断驾驶者视线位置，对HUD投影点进行自适应调整，而后者则是对原有语音功能的强化，在不使用关键词或者按键激活的情况下直接指令呼出功能。

但本次升级真正的看点在于智慧寻车，以及PC双屏协同。

在大型地下停车库内找车，是大多数车主都曾经遇到过的尴尬。在高峰期找车位本身已经是已经令人心焦的事情，而一旦停车完毕离去时忘记记录车位号和楼层，就有很大的概率会面临离去时找车的麻烦。

而智慧寻车功能利用创新实现的停车位号码智能识别、地库高精经纬度定位、楼层识别等记录特征，为驾驶者免去找车的麻烦。更因为该功能实际上避免了，下车时拍摄车位号等步骤，使其成为了真正能让用户感受到方便的功能。

此外，临时的办公需求，也是在当今社会节奏日益加快的大环境下，多数人无法避免的问题。为此HarmonyOS 3特别提供了PC双屏协同功能，可令鸿蒙座舱的中控大屏，充当个人电脑屏幕的镜像或扩展显示。正如同我们在办公室里日常使用的双屏那样，键鼠可在其间自由穿越，方便用户在车内进行文档处理、剪辑视频等工作。

华为终端BG CEO余承东，曾在多个公开场合使用诸如“史无前例智能驾驶体验”“天花板级的智能座舱体验”。而结合迄今为止的所见，我们必须承认的是，这番描述实际上还是略显保守的。

深度介入汽车产业的华为

华为进军汽车产业，实际上比多数人知道的，都要早许多。

2009年，华为车联网业务部成立，并投入了相当的力量，研发当时在汽车界属于前卫领域的车载通信模块。当时这个部门，还在重点研发车联网和自动驾驶领域。

汽车“智能”的重点，除了智能化的座舱外，也在于智能驾驶

而当汽车技术的发展，在本世纪第三个十年伊始，全面迈入智能与网联的时代，那么以集群通信技术安身立命的华为，开始大规模向着汽车产业进军，实际也是自然而然的事情。

华为介入到汽车产业思路，实际上非常清晰明了。

凭借自身在集群通信技术领域的巨量技术，结合最近十年华为在个人数字终端设备上的各种积累，将其以车规级进行实现，为整个汽车产业进行赋能。

迄今为止，华为总共推出了三大类合作模式：

供应商模式——

在这种模式下，华为的定位是汽车产业内的智能零部件供应商，向主机厂提供全套车联网模块，以及配套的软件支持，这也是华为从车辆联网业务部起，就与车企开展的最基础的合作模式。

比亚迪宋PLUS EV，采用的就是华为的DriveONE电机

Huawei Inside模式——

这便是所谓的“HI”，即由华为方面向车企以子系统的方式，提供整套的智能汽车解决方案，并在车辆标志HI。

华为智选——

这也是最为特殊的一种合作方式，其实质是深度赋能汽车厂商。除了提供Drive One电驱动系统，全套鸿蒙座舱，智能驾驶子系统，以及对应的车载网联通讯外，华为与赛力斯也实现了通力合作，从车辆的设计阶段就深度介入其中，乃至于生产环节的质量管理，甚至是最后的营销推广阶段和销售渠道等，都实现深度的绑定。

而不必说，AITO问界系列，就是最典型也是目前唯一的案例。

而仔细总结华为与汽车产业结合的三种路径的同时，我们显然也会发现，华为除去我们上面着力介绍的鸿蒙座舱之外，还有智能驾驶系统。在被大家俗称为“自动驾驶”的这个领域内，华为同样实力不凡。

根据华为以前的介绍，其智能驾驶将采用“降维”模式。即采用L4级的技术，来实现L2+的功能。

事实上，目前华为在汽车产业内的技术优势，已涵盖智能驾驶、智能网联、智能电动以及智能车云等四大板块。已经足以构筑起一整套，完整的生态技术体系。

拥有大量华为技术加持的AITO问界，是否得到了国内消费者的认同？

单以鸿蒙座舱一项，最近的某次市场调查显示，问界M5和M7车主对鸿蒙座舱系统满意度，分别达到了8871%与9467%。放在任何产品上，这种好评率都是非常惊人的。

但华为的技术实力，并不只局限于座舱一隅。著名市场调查公司益普索，去年12⽉间曾对北、上、杭等国内12座主要城市的3525名被访⻋主进行调研，结果显示问界M5车主，有最高的净推荐值。

而也就在这个4月间，华为还将发布AITO问界品牌的高阶智能驾驶车型。根据目前透露出的信息，高阶智能驾驶车型将包括增程与纯电版本，其最大的特点，是不依赖高精地图，就能实现高阶智能辅助驾驶。

有鉴于迄今为止，全部华为技术介入到的汽车产品中所取得的成绩，我们满怀着期待。

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这并非年轻的蔚来 汽车 首次发生此类事故，当然，类似因自动驾驶/自动辅助驾驶导致交通事故，业内也并非蔚来 汽车 一家。相关事件调查发现，自动驾驶系统无法识别响应路障、三角警示牌等静态障碍物。显然，这给火热的全新自动驾驶敲响了一记警钟。

无独有偶，1个月前，清华大学 汽车 产业与技术战略研究院院长赵福全在一个智能网联论坛上直言，这个行业“很热、很乱，也很难”，现在虽然行业“乱度降低，但难度有增无减”。

今年是L3级别量产元年

众所周知，车联网是 汽车 电子信息通信和道路交通运输等行业深度融合的一种新型产业形态，随着5G技术的商用，车联网产业快速发展，行业应用加速渗透，智能化和网联化的趋势显著，成为数字经济发展的一个重要组成部分。

根据自动化程度的不同，国内外相关机构将自动驾驶分为L0~L5六个等级。业内普遍以L3为分水岭，以下为辅助驾驶，以上是高级自动驾驶。根据研究机构IHS预测，自动驾驶市场规模不断扩大，并将在2035年达到5600亿美元。

智能网联 汽车 究竟有多火？“在过去的一年半里，国内新上市的车上有1000多款ADAS（高级驾驶辅助系统），安装率非常高。”透过某部属研究机构负责人给出的这一数据，我国自动驾驶产业的火热程度可见一斑。

目前，我国智能网联 汽车 产业发展基本与全球先进水平处于“并跑”阶段。2020年，L2级智能网联 汽车 乘用车新车市场渗透率达到15%，2021年上半年提高至20%左右，L3级自动驾驶车型在特定场景下开展测试验证。

“对于OTA（空中下载技术），三五年前我们根本想不到会有这么高的安装率和普及率。”在感慨自动驾驶飞速发展的同时，这位负责人坦言，与媒体报道的自动驾驶 汽车 交通事故相比，企业平时在日常测试过程中遇到的大小事故可能更多一些。

据了解，乘用车的自动驾驶技术水平，目前正处于L2向L3过渡的阶段，商用车自动驾驶进程相对更为快速。自动驾驶行业容错率极低，在技术高度成熟之前贸然上路，企业将面临比较高昂的试错成本。因而，前沿的自动驾驶解决方案会率先在特定场景中进行测试，充分验证之后投入商用。商用车领域落地的自动驾驶技术更为领先，目前大多已经达到L3+级别。大部分车企已经推出具备L2级别辅助驾驶系统的车型。2021年作为L3量产的元年，多家车厂推出或计划推出配备L3级别自动驾驶解决方案的车型并投入生产。

值得一提的是，我国复杂的路况能为自动驾驶测试者提供更多行驶数据，使本土公司在测试上具有一定优势，有望实现对国外企业的弯道超车。

测试与真正的交通尚有距离

近日，工业和信息化部、公安部、交通运输部联合发布了《智能网联 汽车 道路测试与示范应用管理规范（试行）》（以下简称《规范》）。2018年4月，这3个部委联合发布了《智能网联 汽车 道路测试管理规范（试行）》，发挥了积极的引导作用。全国27个省（市）出台了管理细则，建设了16家智能网联 汽车 测试示范区，开放了3500多公里测试道路，发放了700余张测试牌照，道路测试总里程超过700万公里，长沙、上海、北京等地还开展了载人载物示范应用。

不过，在道路测试工作开展过程中，也存在测试方案不统一、测试结果不互认、车路协同不到位等问题，行业企业提出进一步放开高速公路、无安全员测试等需求。

公安部道路交通安全研究中心主任王长君表示，现有的道路测试，不管是封闭场地测试还是特定的公开道路测试，都存在根本性的问题。一是封闭场地的测试项目少。二是封闭场地的测试大多是定性的测试，比如，测试 汽车 看到红绿灯能不能停，至于当时的车速是多少，以什么样的速度安全停下来等，这些都没有测试。三是测试道路的场景非常有限。

而测试道路的局限直接导致以下问题：第一，在路上跑的时候会有大量无效行驶，无效行驶导致了无效测试；第二，所测试的交通规则有限，许多交通规则没有测试；第三，对于其他交通参与者不遵守交通规则的行为，自动驾驶 汽车 如何应对没有测试；第四，有大量未知的场景无法测试。

事实上，越来越多的人认为自动驾驶太难了。即便是对自动驾驶信心满满的“钢铁侠”马斯克，前不久也在推特上承认自动驾驶太难了。他说，通用自动驾驶是一个如此难的任务，因为这要求去解决很大一部分现实世界的AI问题。

王长君表示，实践中自动驾驶测试更多将重点锁定在车辆的安全预期功能测试上，很少考虑围绕既有规则进行测试，结果造成安全功能控制的精度不高，以及对交通规则的遵守机制不健全。因此，他建议结合自动驾驶 汽车 所面临的复杂长期的安全挑战，可以开展全面遵守交通规则的便利仿真测试，即可以在电脑平台上，完成对所有交通规则遵守能力的测试。

网络与多网融合问题不容忽视

对于测试示范区，国家智能网联 汽车 创新中心副主任辛克铎也认为示范区存在商业化可运营场景不多的问题。他反问道：“没有的话怎么可能实现大规模生产呢？场景不丰富、模式不确定，现在可持续运营的商业模式依然没有确定，迄今为止这是智能网联 汽车 依然面临的问题。”

在辛克铎看来，特斯拉只是网联车，但不是智能网联车。他强调，要旗帜鲜明坚定地认为，将来智能网联驾驶 汽车 的方向一定是V2X（车对外界的信息交换），V2X是中国智能网联 汽车 的必由之路。“智能网联驾驶是一个复杂的系统，系统的冗余性、稳定性和安全性，单靠一家公司是很危险的。智能网联 汽车 是集IOT（物联网）、人工智能、大数据等多种技术于一体的最具发展前景的引领性行业，实际上这不止是 汽车 行业的事情，而是与整个智能 社会 密切相关。”他说。

不过，作为智能网联 汽车 的基础，网络建设与多网融合却不乏问题。辛克铎表示，许多人说5G达到1毫秒了，这样的低时延对自动驾驶肯定是行的，但是在示范区建设过程中，实际数字是50毫秒。“1毫秒有没有呢？反正我没有见过。”他认为，支持自动驾驶的连续覆盖的5G网络是否已经预备好了，这是我们所面临的一个非常严峻的问题。

同样，多网融合也存在问题。辛克铎说：“车路云网图大家都在干，是否解决了融合的问题和统一标准的问题呢？据我所知并没有，这些问题不解决怎么支持自动驾驶？因此，多网融合依然是一个非常重要的问题，基础网络建设仍是基础中的基础。”

此外，云平台一致性作为一个核心问题也不容忽视。辛克铎表示，现在很多网络和信息化建设是一样的，基本上各行业各领域垂直化，信息孤岛模式居多。比如，有3个城市建了自动驾驶示范区，彼此之间都是独立不相通的。基础设施标准不一致，安全防护手段不一致，产业生态没有建立，自然无法出现规模产品和建立好的商业模式。

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