华为智能汽车解决方案BU的首席执行官靳玉志，在华为ADS 4即将大规模应用于汽车的时刻，披露了一系列数据，向外界展示了华为在汽车领域的阶段性进展。
数据显示，截至今年7月，已有100万辆汽车搭载了华为的乾崑智能驾驶系统，华为激光雷达的发货量也突破了100万台，而华为辅助驾驶系统的累计行驶里程更是达到了惊人的40亿公里。到今年8月底，市场上已有28款与华为合作的车型上市，涵盖“五个界”、阿维塔、深蓝、岚图、猛士、传祺、方程豹、奥迪等多个品牌。
靳玉志认为，华为能在汽车领域取得如此成绩，核心在于其长期主义的战略眼光。自2014年起，华为车BU便开始了持续的投资，历经十年，投入了大量研发资源，才实现了当期盈利。然而，盈利后，华为并未给汽车业务设定明确的商业化目标。在靳玉志看来，过于追求商业化往往会适得其反，只有坚持技术研发、满足用户需求，华为汽车业务才能实现长期的盈利。
在辅助驾驶技术路线上，当众多头部车企纷纷押注VLA（感知语言行为模型）时，靳玉志却坚持认为，WA（世界行为模型）才是实现自动驾驶的终极方案。他解释，VLA看似巧妙，将视频转化为语言token进行训练，再转化为行动控制车辆，但并非自动驾驶的最佳路径。华为更愿意尝试更具挑战性的WA方案，它无需将信息转化为语言，而是直接通过视觉、声音、触觉等信息输入控制车辆。
基于WA架构，华为推出了WEWA（云端世界引擎、世界行为模型）模型，并计划在ADS4.0中部署。对于辅助驾驶是否应收费的问题，靳玉志明确表示，世上没有免费的东西，所谓的免费只是支付方式的转移。他指出，当前宣传提供免费辅助驾驶的车企，要么设定了时限，要么已将费用包含在车价中，要么产品质量不佳，将用户当作实验品。从商业回报的角度看，辅助驾驶系统收费也是合理的，因为供应商需要持续进行迭代、维护和OTA升级，这些都需要成本投入。
华为不仅将全生命周期管理的理念应用于乾崑智能驾驶系统，也应用于鸿蒙座舱系统。鸿蒙座舱不仅基于MoLA架构实现了各类垂域的横向打通，还实现了应用生态、硬件和设备的纵向打通。靳玉志观察到，部分车企试图通过座舱硬件、软件的解耦降低成本，但牺牲了用户体验和后期维护的便捷性。因此，无论是鸿蒙座舱还是乾崑智能驾驶系统，华为都坚持采用全栈模式，确保软硬件的充分耦合，以保障用户体验和后期维护升级。
靳玉志还透露了华为对未来辅助驾驶和智能座舱的规划。他预计，到2026年，华为的辅助驾驶系统将具备高速L3能力和城区L4试点能力；2027年将进行无人干线物流试点和城区L4规模化商用；2028年则争取实现无人干线物流的规模化商用。同时，华为也在努力将智能座舱打造成为“数字保姆”，让AI成为用户的智能助手。
在与业界的交流中，靳玉志进一步阐述了华为对VLA和WA技术路线的看法。他指出，VLA技术路线依赖于语言大模型，将视频转化为语言token进行训练，但华为认为这并非自动驾驶的最佳路径。相反，WA技术路线直接通过行为端的信息输入控制车辆，更加符合自动驾驶的发展趋势。虽然WA技术路线目前面临诸多挑战，但华为相信这是实现自动驾驶的正确方向。
当被问及华为匹配一款车型所需的时间时，靳玉志表示，最快的话，大概在6-9个月。对于辅助驾驶系统的定价问题，他强调，世上没有免费的午餐，所谓的免费只是支付方式的转移。同时，他也表示，华为的辅助驾驶系统定价将是合理的，因为供应商需要持续投入成本进行迭代、维护和升级。
针对有人质疑华为乾崑智能驾驶系统搭载的激光雷达越来越多是为了撑起溢价的问题，靳玉志回应称，华为增加传感器配置是为了提升安全性。他强调，华为追求的是零伤亡事故，任何能提升安全性的投入都是值得的。增加激光雷达等传感器配置，可以显著提升系统的精度和安全性，从而避免潜在的事故风险。
靳玉志还分享了华为在自动驾驶领域的一些实际案例。例如，在泊车场景中，增加后向固态激光雷达可以显著提升系统的精度和安全性，避免车辆与障碍物发生剐蹭。在倒车场景中，固态激光雷达也能帮助系统更好地识别纵向角度的障碍物，避免车辆倒入危险区域。
华为在汽车领域的持续投入和创新，不仅推动了智能驾驶和智能座舱技术的发展，也为用户带来了更加安全、便捷、智能的出行体验。未来，随着技术的不断进步和市场的不断拓展，华为有望在汽车领域取得更加辉煌的成就。
