有段鴻蒙智行L3級(jí)自動(dòng)駕駛道路測試視頻在網(wǎng)上很火，相信很多人看完以后跟我感覺挺像，第一反應(yīng)不是震撼，而是疑惑：

這車好像沒在“秀功能”，四平八穩(wěn)的，但在復(fù)雜場景里，卻顯得異常從容。

在我看來，這恰恰點(diǎn)出了一個(gè)行業(yè)正在回避、卻必須正視的問題——輔助駕駛真正的分水嶺，從來不是多幾個(gè)功能，而是底層架構(gòu)有沒有完成一次自我革命。

舊方案已達(dá)天花板，打補(bǔ)丁終究有瓶頸

過去十年，主流輔助駕駛方案的技術(shù)路徑其實(shí)高度一致：

寫規(guī)則、調(diào)參數(shù)，遇到問題就打補(bǔ)丁；

或者讓AI去“模仿人類怎么開”，再靠工程師一遍遍修長尾。

這種模式短期有效，但本質(zhì)上更像一個(gè)死記硬背的優(yōu)等生。題庫里有的，它能答得很好；題型稍微變一變，就容易猶豫，甚至誤判。原因很簡單——它并不真正“理解”世界，只是在復(fù)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。

ADS 4（參數(shù)丨圖片）的不同，是沒在舊架構(gòu)上“加碼”

而你在這次路透視頻里看到的鴻蒙智行華為ADS 4，明顯已經(jīng)不是在這條路上繼續(xù)加碼了。

從工程視角看，ADS 4最核心的變化，并不是某一個(gè)炫技功能，而是WEWA架構(gòu)的引入，也就是“世界模型”這件事開始真正落地。

簡單說，傳統(tǒng)方案是：

“看人怎么開，我就怎么開?！?/p>

而ADS 4更像是：先理解這是一個(gè)怎樣的世界，再?zèng)Q定我該怎么開。

在高速測試畫面中，車輛面對(duì)的是典型的復(fù)雜博弈場景：前車速度波動(dòng)、側(cè)向車道存在不確定切入、遠(yuǎn)端障礙物信息并不完整。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)，它的決策并不急躁，也不依賴頻繁的重剎或大幅修正。

這背后，是多傳感器融合在持續(xù)構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)世界模型——

視覺負(fù)責(zé)“看見”，

雷達(dá)負(fù)責(zé)“看清”，

而云端與車端協(xié)同的WEWA架構(gòu)，則在不斷校準(zhǔn)“理解是否正確”。

不搶、不賭、不急，才是老司機(jī)邏輯

更關(guān)鍵的是，決策邏輯不再是“觸發(fā)式規(guī)則”，而是基于對(duì)未來幾秒甚至更遠(yuǎn)狀態(tài)的預(yù)測。

這也是為什么ADS 4能做到反應(yīng)時(shí)延明顯降低、重剎率顯著下降，開起來更像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富、但始終留有安全冗余的老司機(jī)。

從行業(yè)角度看，這是一種路徑分叉。

一條路，是繼續(xù)在功能清單上做加法；

另一條路，是承認(rèn)舊架構(gòu)的天花板，重構(gòu)AI的認(rèn)知方式。

WEWA的意義，不只是當(dāng)下的測試表現(xiàn)，而是它為L3提供了一種可持續(xù)進(jìn)化的技術(shù)底座。世界模型可以隨著真實(shí)使用不斷修正，能力不是靠人工“補(bǔ)”，而是靠系統(tǒng)自己“長”。

這也解釋了一個(gè)經(jīng)常被忽略的事實(shí)：

鴻蒙智行華為ADS的能力提升，并不是實(shí)驗(yàn)室里的孤立成果，而是建立在百萬用戶、海量真實(shí)里程反饋之上的持續(xù)訓(xùn)練結(jié)果。

在輔助駕駛這件事上，我始終認(rèn)為一句話最重要——安全不是功能，是價(jià)值觀。

從ADS 4到L3的躍遷，本質(zhì)上是在回答一個(gè)更難的問題：

當(dāng)AI不再只是模仿人類，它能否比人類更穩(wěn)定、更克制、更值得信任？

至少從這次測試路透所呈現(xiàn)出的技術(shù)路徑來看，鴻蒙智行已經(jīng)走在了一條更難、但也更長遠(yuǎn)的路上。

而這，可能才是L3真正該有的樣子。