►文 观察者网 张家栋
导语：
在深夜加班后的回家路上，疲惫是很多驾驶者共同面对的状态。刺眼的远光灯、突然出现的非机动车、复杂拥堵的路况，任何一个瞬间的分神，都可能让人惊出一身冷汗。
这些场景都共同指向一个问题：在智能汽车时代，消费者究竟需要一辆什么样的车？是一堆不断刷新的算力参数和功能配置，还是一个能够理解风险、主动守护，并在关键时刻提供安全保障的可靠伙伴？
从6月1日起正式实施的疲劳驾驶监测相关新规，到行业对主动安全能力的持续升级，社会与政策层面的变化反映出一个共识：安全始终是出行领域最根本的关切。
与此同时，随着智能化技术的发展，越来越多车企和技术供应商开始思考另一个问题：如何让汽车能够像人一样理解环境、预判风险，并做出更加合理的决策。
在这一过程中，以华为乾崑智驾为代表的技术解决方案，正通过AI大模型、多传感器融合感知和持续学习能力，推动汽车具备更强的感知、理解与决策能力。
硬核“数字底座”，让车有“像人一样思考”的底气
辅助驾驶发展至今，行业已经逐渐意识到，仅靠规则和预设程序，很难应对真实道路中的复杂情况。
无论是突然横穿马路的行人、频繁变道的车辆，还是拥堵路况下的人车博弈，本质上都要求辅助驾驶系统具备类似人类驾驶员的判断能力。因此，如何让汽车从“识别世界”走向“理解世界”，正在成为辅助驾驶技术进一步普及落地的新课题。
在这一背景下，引望持续加码辅助驾驶和智能座舱研发。2025年其在辅助驾驶领域的研发投入超过150亿元，2026年预计投入180亿元，通过“压强式研发”投入与“全栈自研”，华为乾崑智驾构筑了深厚的技术护城河，其云端AI算力已达到60 EFLOPS，29个月增长了21倍，算力规模国内第一。也正是有了这一强大且自主可控的云端AI算力资源，支撑ADS向自动驾驶加速进化。在今年4月的华为乾崑技术大会上，华为公司高级副总裁、引望公司CEO靳玉志宣布，2026年仅在算力上的投入就会将近100亿元，未来五年至少还要再投入700-800亿元。算力之外，真实道路数据的持续反哺同样不可或缺，华为乾崑智驾累计辅助驾驶里程已突破一百亿公里。算力与数据的双轮驱动，让系统的每一次迭代都有据可依、加速向前。
在感知层面，与纯视觉等单一传感器不同，华为乾崑智驾坚持走多传感器融合感知路线，坚持安全优先级＞成本优先级。要知道人开车不止靠眼睛，经验丰富的老司机，靠视觉识别路况、听觉捕捉周围环境音、身体感知车辆动态，多种感官协同，才能做出准确判断。在华为乾崑智驾多传感器融合感知方案中，摄像头+毫米波雷达+激光雷达每类传感器优势互补：摄像头，能够识别色彩与纹理，擅长环境要素的识别，但在暗光、眩光、逆光等环境下，性能下降严重；毫米波雷达则在雨雾天气和测速方面表现优异，可以在雨雾尘等恶劣天气下准确探测；激光雷达，相比毫米波频率更高波长更短，能实现小目标精准探测。多传感器融合，通过多源信息的交叉验证，降低单一传感器误判的概率，提升安全冗余，提升车辆在雨雾、逆光、夜晚等复杂场景下的感知能力，并为未来自动驾驶提供安全保障。
但仅仅“看得到看得清”还远远不够，还需要会思考、决策。在今年4月的华为乾崑技术大会上，华为乾崑智驾ADS 5发布，采用WEWA 2.0架构（包括云端WE+车端WA两部分），进一步朝面向自动驾驶AI智能体演进。云端仿真，是Corner Case快速迭代的保证，也是开发L3/L4的必须。WEWA 2.0在云端WE世界引擎引入Multi-Agent多智能体博弈机制，让所有交通参与者都是智能体，博弈强度提升10倍；此外，与当前“先生成、再学习、后验证”的离线方式不同，WEWA 2.0通过在线强化学习，实现了“边生成、边学习、边验证”，学习效率提升10倍。车端WA世界行为模型，行业首发基于安全风险场的防御性驾驶，把环境中的风险源按动能场、势能场与行为场分类生成风险场，通过风险场场强量化风险大小，进行实时安全评估与决策，并采取安全的防御性驾驶策略，使得碰撞风险再降低50%！
从技术逻辑来看，这意味着系统不再只是识别道路上的目标，而是开始尝试预测不同交通参与者下一步可能采取的行动，比如预判加塞、识别横穿行人，并实时博弈规划。相比单纯知道“前方有什么”，更重要的是像人一样预判“接下来会发生什么”，也就是让车辆逐渐具备接近人类驾驶员的场景理解能力，而不仅仅是执行预设规则。
同样的逻辑也体现在智能座舱上，全新升级的鸿蒙座舱HarmonySpace 6，采用MoLA 2.0架构，将多模态大模型，与记忆模块融合，让记忆更全面；MoLA 2.0架构还搭载了全新Agent开放平台，能快速接入更多第三方Agent，让场景更丰富；更重要的是MoLA 2.0架构还全面升级System Agent升级为千亿级参数的多模态大模型和垂域Agent，基于多模态感知引擎获取的车内外状态等信息，精准理解用户意图，做到“说啥都懂”，并通过强大的A2A跨域规划能力，高效决策、快速分发，一句话就能执行不同类型的任务，导航、控车、畅聊指令混着说，实现“干啥都行”。
不仅如此，还有让车辆更灵活的智能车控、打通全生命周期服务的智能车云，以及带来清晰视觉感受的智能车载光，形成了华为乾崑五大智能汽车解决方案矩阵，它们共同构成了从大脑到四肢的全面进化。
重要的是，这种能力并非停留在实验室和测试场中。
从事汽车供应链管理的黄先生对此有着深刻感受。一次聚餐途中，车辆在驶离快速路下匝道时，一辆17.5米长的大货车突然强行变道加塞。面对突如其来的风险，在黄先生还未完成干预前，车辆便迅速减速并完成避让。同车同事下意识以为是黄先生完成了操作，而他的回答是：“不是我刹的车，是辅助驾驶刹的。”
这种对环境的理解和预判能力，也正是辅助驾驶从“看见世界”迈向“理解世界”的意义所在。
安全不是配置的堆叠，而是对每一个家庭的终极守护
当一辆车开始“像人一样思考”，能够预判风险、体察车内成员的感受时，一个更深层的问题也随之浮现：这种思考能力，最终要服务于什么？
华为乾崑智驾给出的答案是——安全。
在华为乾崑智驾的定义里，让车“像人一样思考”不是为了炫技，而是为了让车具备接近人类老司机的风险预判和博弈能力。这种可思考能力的加持，也推动了行业对于安全的理解同步发生变化。
过去，企业更关注车辆能够完成多少功能；如今，越来越多厂商开始将安全能力视为智能化竞争的基础。因为对于消费者而言，愿意使用智能汽车的前提，始终是安全信任。
在这一背景下，华为乾崑智驾反复强调的“Safety First”理念，便是将安全视为辅助驾驶能力持续演进的重要前提。华为乾崑智驾五月安全出行报告显示，其累计辅助驾驶里程已达114.7亿公里，其中五月月度辅助驾驶里程9.9亿公里，月度辅助驾驶时长1570万小时，辅助驾驶月活用户占比95.1%。
类似的技术价值，也体现在真实用户的驾驶经历中。
34岁的王先生是一名两个孩子的父亲。一次雨夜高速行驶过程中，前方货车突然掉落轮胎，留给驾驶员反应的时间极为有限。在他尚未采取操作之前，车辆触发紧急AEB完成制动，最终避免了事故发生。
回忆这次经历时，王先生印象最深的并非车辆完成了怎样复杂的计算，而是在危险解除后的第一反应：“我还能回家见到孩子。”
王先生的经历并非个例。而支撑这种守护的，是华为乾崑智驾在安全方面作出的努力。截至6月17日，华为乾崑智能汽车解决方案官网显示，乾崑智驾累计主动避免可能的碰撞已超过569万次。
华为乾崑智驾对于安全的定义，在真实的使用场景中已经早已超越单纯的碰撞预防。换句话说，安全从来不是“比谁少撞几次”，而是每一次出发都多一份安心，每一次归来都能平安打开家门。
万物互联进化，让智能出行体验持续升级
当然，一次成功避险往往发生在瞬间，但在其背后，更值得关注的是：车辆能否随着使用时间推移变得越来越安全、越来越懂用户？
智能汽车时代，车辆能力不再完全取决于出厂状态，而是能够通过数据反馈、模型训练和OTA升级不断进化。
以华为乾崑智能汽车解决方案为例，它的乾崑智驾和鸿蒙座舱都建立在持续迭代机制之上。而这种能力背后，也反映出行业正在从一次性交付产品，转向长期运营智能能力的新阶段。
对于消费者而言，OTA或许只是一次系统更新；但对于车辆而言，却意味着能力边界被再次拓宽。
上海车主陈先生对此感受颇深。他家附近有一个出了名的“死亡路口”：多条车道交汇、非机动车乱窜，以前每次经过他都高度紧张。提车后的第三个月，一次OTA升级完成后，他照常经过那个路口，发现车辆的处理方式完全变了：更早地减速、更果断地让行、更平滑地通过。“它学会了怎么过这个路口”，陈先生说，“这种感觉很奇妙，就像看着一个孩子一天天长大、越来越懂事。”
当下难以处理的场景，未来可能变得轻松自如；今天需要驾驶员额外操心的细节，未来可能已经由系统主动承担。这种转变意味着，智能汽车正在逐渐摆脱传统硬件产品“一次定义、长期使用”的模式，转而成为一个不断学习、不断成长的智能终端。
而这种持续进化的能力，某种程度上也赋予了汽车新的生命力。
结语：
回望智能汽车的发展历程可以发现，行业竞争的焦点正在发生变化。
如果说早期比拼的是传感器数量、算力规模和功能覆盖范围；如今，消费者的关注点已从动力参数转向智能化体验，比拼的则是车辆是否能够真正理解复杂场景、预判潜在风险，并以更接近人类驾驶逻辑的方式完成决策。
从多智能体博弈，到持续学习和在线强化学习，中国企业正在尝试让汽车具备更强的认知能力。以华为乾崑智驾为代表的技术解决方案，则为这一趋势提供了一个具象化样本。
消费者未必会记住WEWA、MoLA等技术名词，但一定会记得那些被提前发现的风险、被避免的事故，以及深夜回家时多出来的那份安心。正如一位使用华为乾崑智驾的车主所说：“我不懂什么大模型、什么算力，但我懂那种上车之后，觉得有人陪着你的感觉。”
或许，这才是智能技术不断进化的意义——不是让机器简单替代人，而是让机器越来越懂人。
来源|观察者网