L3自动驾驶豪赌：技术跃进OR用户生命冒险？

L3自动驾驶：一场迟到的竞赛，一次豪赌式的跃进

长久以来，自动驾驶的定义如雾里看花，水中望月。只有达到L3级别，才能勉强算作入了门，可笑的是，即便到了L3，也仅仅是有条件自动驾驶，驾驶员仍然要时刻保持警觉，这和那些宣称自己是“准L3”、“L2.99”的厂商，又有多少本质区别？所谓的“解放双手”，不过是营销噱头罢了。

对车企而言，L3自动驾驶的意义远不止技术层面。它代表着一种资质，一种门票，更是关乎品牌形象和市场地位的象征。拿到这张门票，便可以跻身“智能汽车”的第一梯队，在资本市场上呼风唤雨。然而，这种急功近利的心态，真的能推动技术的进步吗？

今年，不少国内车企迫不及待地宣布其新车将搭载L3架构，甚至扬言年内就要实现L3的商业化应用。这与其说是技术实力的展现，不如说是一场“PPT造车”的闹剧。L3真的已经成熟到可以量产了吗？还是仅仅停留在实验室数据和演示视频中？

下半年，L3竞赛将进入白热化阶段。这场竞赛，考验的不仅仅是技术储备，更是安全能力，以及对法律法规的理解。L3要求系统安全能力从”全向主动安全”提升至”全项安全”，这意味着软硬件都要满足L3级别的安全冗余标准。系统在无法处理的情况下，需要在10秒内重新介入——这10秒，对于高速行驶的汽车来说，可能意味着生与死的距离。这10秒，真的靠谱吗？如果系统失效，谁来承担责任？

自动驾驶，本应是让人更安全、更便捷的技术。但如今，它却被赋予了太多的商业利益和政治色彩。在资本的裹挟下，技术进步的速度已经远远超过了安全保障体系的建设。这是一场豪赌，赌的是未来，赌的更是无数用户的生命安全。

华为ADS 4：技术展示的盛宴，商业落地的挑战

华为在上海车展前夕举办的“共享智举”大会，与其说是技术发布会，不如说是一场精心策划的公关秀。乾崑智驾ADS 4的发布，确实展现了华为在自动驾驶领域的野心和实力，但这场盛宴背后，隐藏着多少商业落地的挑战？

ADS 4版本的划分：精准的市场分割，模糊的能力边界

华为乾崑智驾ADS 4被划分成了四个版本，从面向下沉市场的ADS SE基础版，到面向高端豪华车型的ADS Ultra旗舰版，看似精准地覆盖了各个细分市场。然而，这种划分方式，真的能满足不同用户的需求吗？还是仅仅为了差异化定价，榨取更多利润？

ADS SE预计进入15万元的市场，实现智驾技术的普及——但这真的能称之为“智驾”吗？阉割版的LCC+功能，真的能给用户带来安全和便捷吗？ADS Pro增强版面向15-25万元的市场，虽然增强了主动安全和城区LCC+功能，但却不支持高速智驾，这难道不是一种妥协和退让？

ADS Max超阶版面向高端市场，堆砌了高性能超远距激光雷达、分布式毫米波雷达等昂贵硬件，支持全维主动安全、高速NCA、城区NCA等高级功能。然而，这些功能的实际体验如何？在复杂路况下，真的能保证安全可靠吗？ADS Ultra旗舰版则号称具备完整的高速L3能力，并有可能在未来升级至城区L3。但”有可能”三个字，充满了不确定性。L3的落地，真的只是时间问题吗？

这种版本划分，看似满足了不同用户的需求，实则模糊了能力边界，也加剧了用户的选择困难。消费者真的能清楚地了解各个版本之间的差异吗？还是会被厂商的宣传所迷惑，盲目购买？

百亿研发投入：孤注一掷的背后，是生存还是颠覆？

华为宣称2024年在车BU的研发投入将超过100亿元，研发团队规模将达到8000人，智能化部件发货量将突破2300万套。这种大手笔的投入，确实令人咋舌。但问题是，这些投入真的能转化为实际的技术优势吗？还是仅仅为了营造声势，吸引更多关注？

从2019年进入汽车领域，到2025年高速L3级商用，华为每年投入百亿级的研发资金，构建了覆盖”智驾+座舱+底盘”的全栈能力。这种全栈能力，固然值得称赞，但也暴露出华为在汽车领域的短板。什么都想做，什么都想掌握，最终的结果会不会是什么都做不好？

在自动驾驶领域，单靠研发投入是不够的。还需要大量的实际道路测试、数据积累和算法优化。华为能否在短时间内赶超那些深耕多年的传统汽车厂商和科技巨头？这是一个巨大的挑战。

更何况，汽车行业是一个高度依赖规模效应的行业。只有实现大规模量产，才能有效分摊成本。华为能否在短时间内建立起完善的供应链体系和生产能力？这是一个更大的挑战。

百亿研发投入，是华为的决心，也是华为的赌注。赌赢了，或许能颠覆整个汽车行业；赌输了，则可能面临巨大的风险。

车企的站队：利益驱动的联盟，难以掩盖的焦虑

在华为发布会现场，赛力斯、奇瑞、北汽、阿维塔、深蓝、岚图、猛士、奥迪、江汽、上汽、广汽等11家车企的高层管理人员共同出席，展示了对华为技术的支持。这种”众星捧月”的场面，固然令人 впечатляет，但同时也暴露出这些车企的焦虑和无奈。

在智能汽车时代，传统车企面临着巨大的挑战。一方面，它们在软件和算法方面缺乏优势；另一方面，它们又不愿意放弃对核心技术的掌控。与华为合作，似乎是一个双赢的选择：既可以借助华为的技术实力，提升产品的竞争力；又可以分摊研发成本，降低风险。

然而，这种合作真的是平等的吗？车企会不会沦为华为的”代工厂”？核心数据会不会被华为掌握？这些都是车企不得不考虑的问题。更何况，华为也在造车，赛力斯就是最好的例子。这些车企，真的放心和华为合作吗？

这种利益驱动的联盟，看似强大，实则脆弱。一旦出现利益冲突，随时可能分崩离析。与其说是合作，不如说是各取所需，互相利用。这种联盟，真的能推动智能汽车的发展吗？

WEWA架构：理想很丰满，现实很骨感

华为乾崑智驾ADS 4 采用了世界引擎+世界行为模型架构（WEWA架构），试图通过模仿人类的认知过程，提升自动驾驶系统的智能化水平。然而，理想很丰满，现实很骨感。WEWA架构真的能解决自动驾驶的难题吗？还是仅仅是又一个技术概念？

世界模型的迷思：AI训练AI，是创新还是内卷？

华为乾崑智驾4.0引入了世界模型，试图利用AI技术生成高质量和高密度的场景，以更好地训练智驾模型。这种”AI训练AI”的思路，看似创新，实则充满了风险。

一方面，AI生成的数据，真的能反映真实世界的复杂性和多样性吗？如果AI生成的数据存在偏差，会不会导致训练出来的模型也存在偏差？另一方面，过度依赖AI生成的数据，会不会导致模型过度拟合，缺乏泛化能力？

更何况，自动驾驶的安全性，最终还是要靠真实道路测试来验证。如果仅仅依赖AI生成的数据进行训练，而缺乏足够的真实道路测试，如何保证系统的安全可靠？这种”闭门造车”式的研发模式，真的能推动自动驾驶的发展吗？

硬件堆砌：激光雷达的军备竞赛，真的是解决之道？

华为首次量产了尺寸为45×50×44mm的高精度固态激光雷达，最小精度达到3cm，能够精准识别水管、消防箱、下沉台阶等异形障碍物。此外，华为还结合了舱内激光视觉Limera与分布式毫米波雷达，构建了全目标、全时速、全方向、全天候、全场景的CAS 4.0全维防碰撞系统。

这种硬件堆砌的思路，似乎是当前自动驾驶领域的主流趋势。然而，激光雷达真的是解决自动驾驶问题的唯一方法吗？还是仅仅是增加成本，提高门槛？

激光雷达虽然具有精度高、抗干扰能力强等优点，但也存在成本高昂、体积较大、易受天气影响等缺点。更重要的是，激光雷达只能感知环境，而无法理解环境。自动驾驶的最终目标，是让汽车像人一样思考，而不仅仅是像机器一样感知。

过度依赖激光雷达，可能会导致自动驾驶系统过于依赖硬件，而忽略了软件和算法的重要性。这种”头重脚轻”的发展模式，真的能推动自动驾驶的进步吗？

数字底盘引擎：集成化是趋势，但并非万能药

在运动控制领域，华为带来了新的技术突破，首次推出了6合1全域融合架构，将车身电机、悬架转向制动等部件的控制集成到中央系统，实现了业界最高集成度的底盘引擎。

集成化是汽车电子的发展趋势，它可以简化系统设计，提高控制精度，降低成本。然而，集成化并非万能药。过度集成可能会导致系统过于复杂，难以维护和升级。更重要的是，如果中央系统出现故障，整个汽车都将瘫痪。

华为ADS4提供了车辆状态预测网络，能够对坡道、道路信息进行精确预判。这种预测能力，固然值得称赞，但也暴露出一个问题：如果预测出现错误，系统将会如何处理？会不会导致更严重的事故？

云端引擎的算力依赖：高并发场景下的性能瓶颈

位于云端的乾崑智驾世界引擎（WE），可利用AI生成难例扩散模型，所提供的高质量、高密度的难例场景密度是真实世界的1000倍，实现用AI训练AI。这种云端引擎的思路，可以有效利用云计算的强大算力，加速模型训练。

然而，云端引擎也存在一些问题。一方面，云端引擎需要与车辆进行实时通信，如果网络连接不稳定，或者延迟过高，将会影响系统的性能和安全性。另一方面，云端引擎的算力是有限的，在高并发场景下，可能会出现性能瓶颈。

自动驾驶的安全性，最终还是要靠车辆自身的计算能力来保证。如果过度依赖云端引擎，而忽略了车辆自身的计算能力，可能会导致系统在高风险场景下无法正常工作。

辅助驾驶市场：泡沫正在膨胀，风险悄然逼近

华为等厂商的大力推动，让辅助驾驶市场看起来一片繁荣。但冷静下来思考，这繁荣的背后，是否隐藏着巨大的泡沫？是否孕育着难以预料的风险？一味追求市场规模的扩大，真的符合用户的利益吗？

渗透率的幻象：有多少人真的需要，又有多少人敢用？

数据显示，截至2024年底，新能源汽车的市场渗透率已突破57%，智能网联汽车市场的渗透率也已超过20%。这些数据看起来很亮眼，但有多少人是因为真的需要辅助驾驶功能才购买的？又有多少人真正敢于放心地使用这些功能？

很多消费者购买智能汽车，仅仅是为了赶时髦，或者为了满足自己的虚荣心。他们可能根本不了解辅助驾驶的原理，也不清楚其局限性。在实际使用过程中，他们可能会过度依赖辅助驾驶功能，从而导致安全事故的发生。

更何况，辅助驾驶功能的使用体验，也并非完美。很多用户抱怨，辅助驾驶系统在复杂路况下表现不稳定，容易出现误判和失误。这种不稳定的体验，会让用户对辅助驾驶功能失去信任，从而选择放弃使用。

成本下探的陷阱：低价竞争，牺牲的是安全还是体验？

去年初，智能辅助驾驶功能主要集中在25万元以上的车型中，而今年这一功能已下沉至15万元的车型。这种成本下探的趋势，看似有利于消费者，但同时也带来了新的问题。为了降低成本，厂商可能会牺牲安全性或用户体验。

例如，一些厂商可能会选择使用廉价的传感器和芯片，从而降低系统的感知精度和计算能力。另一些厂商可能会简化软件算法，从而降低系统的稳定性和可靠性。这些妥协，最终都会影响用户的安全和体验。

更重要的是，低价竞争可能会导致厂商无暇顾及售后服务。如果辅助驾驶系统出现故障，用户可能难以获得及时有效的维修和支持。这种售后服务方面的缺失，也会降低用户对智能汽车的满意度。

规模经济的悖论：量产是王道，但质量呢？

汽车业是规模经济的典型代表，只有实现规模化生产，才能有效分摊成本。辅助驾驶行业同样适用这一规律，只有实现大规模量产，才能进入资金和数据的正向循环，从而优化技术资源。

然而，规模化生产也存在一些风险。为了追求产量，厂商可能会降低质量标准，从而导致产品质量下降。更重要的是，如果辅助驾驶系统出现大规模的缺陷，将会给社会带来巨大的安全隐患。

因此，在追求规模化生产的同时，必须保证产品质量。厂商应该加强质量控制，建立完善的质量管理体系，确保每一辆智能汽车都安全可靠。监管部门也应该加强监管，对违规行为进行严厉打击，从而维护消费者的权益。