北京車展前一周，一個重要但卻并未被廣泛討論的節(jié)點性事件出現(xiàn)：

華為乾崑智駕總里程突破100億公里，國內首個輔助駕駛百億里程俱樂部成員就此誕生。

100億，并不只是簡單的數(shù)字，在這背后，是超170萬車主用信任和滿意投票的結果，也是華為過去四五年來劈波斬浪、篳路藍縷，持續(xù)推動輔助駕駛高速進化的一個階段性注腳。

而就在今天，ADS 4（參數(shù)丨圖片）站在百億里程的肩膀上交棒了ADS 5，華為乾崑智駕的新一輪擴張周期正式開啟。

今年，華為乾崑預計在輔助駕駛上的資金投入將超180億，這甚至比國內主流方案供應商一年的研發(fā)投入總和還多。

華為乾崑向來善于壓強打法、直線超車。

一兩百億的資金燒出去，華為乾崑智駕ADS 5到底能迸發(fā)出多大的能量？接下來，我們就跟大家來聊一聊。

當風險被量化

ADS 4在城區(qū)/高速領航、主動安全等方面已經有了非常一流的水平，相關表現(xiàn)大家可以參考我們以往發(fā)布的測試內容。

這次ADS 5則繼續(xù)涉往深水區(qū)，去優(yōu)化那些更復雜、棘手和危險的場景。

舉個例子，當穿過人車混行的大型十字路口時，規(guī)劃大體的行駛軌跡、找時機繞過阻礙前路的電瓶車、禮讓忽然闖出的行人.....系統(tǒng)的理解需要抽絲剝繭、執(zhí)行需要在小心翼翼中動態(tài)優(yōu)化，挑戰(zhàn)難度非常高。

ADS 5搭載了全新的WEWA 2.0系統(tǒng)，延續(xù)了華為云端世界引擎+車端世界行為模型的黃金組合。

相比1.0版本，WEWA 2.0在車端引入了一個全新工具——安全風險場，而這正是ADS 5應對復雜博弈場景的王牌武器。

概括地說，安全風險場就是WEWA 2.0根據(jù)車輛所采集到的視覺、聽覺和觸覺信息，把環(huán)境中的風險源按動能場、勢能場與行為場分類，制作出動態(tài)風險熱力圖。

其中動能場、勢能場和行為場，用更直白的話說，就是速度、意圖和動作。

比如速度比自車更快且行駛軌跡可能交叉的旁車、想要橫穿馬路的行人、從兩輛車中間急穿過來“閃現(xiàn)”到自車旁邊的電瓶車。

一旦把這些信息統(tǒng)合起來，WEWA 2.0就能用更全面的上帝視角，幫助系統(tǒng)找到最安全的防御策略。

正是基于安全風險場的防御性駕駛，ADS 5讓碰撞風險又降低了50％。

下面，我們就看看它是如何應對真實場景的。

T字路口匯入主道非常具備博弈難度。

ADS 5在路口先是避讓行人，然后繞行右側的臨停車，在要匯入主道的時候，ADS 5又警惕側后方快速駛來的車輛，先是減速避讓，待有合理通行空間后立即加速匯入主道。

這樣的表現(xiàn)，堪稱教科書級別。

云端“紅藍軍對抗”

有教科書級的博弈表現(xiàn)，除了車端的安全風險場外，ADS 5在云端世界引擎中的訓練也在發(fā)揮核心的托底作用。

截止到4月份，華為乾崑已擁有60EFLOPS的云端算力，遠遠甩開了競爭對手，并且還幾乎以指數(shù)級的速度迅猛增長。

算力越高，云端世界也就越真實細膩。

相比1.0，WEWA 2.0的云端世界引擎模型引入了Multi-Agent博弈技術。

也就是更加深度融合AI，讓云端環(huán)境中的交通參與者都變成智能體，懂得基本物理規(guī)律且能自主靈活決策。

這相當于在云端構建了一個更貼近真實路況的虛擬世界，令自車與其他交通參與者“紅藍軍對抗”般真實博弈。

只有這樣，ADS 5在云端中獲取到的經驗和能力，才能在現(xiàn)實交通環(huán)境中有更好地發(fā)揮。

與此同時，WEWA 2.0還引入了在線強化學習。

相比之前的離線強化學習，在線強化學習能夠補缺生成數(shù)據(jù)、獎懲監(jiān)督機制中的遺漏，自主調整策略，實時動態(tài)生成數(shù)據(jù)，讓學習效率提升了50％

由此，相對ADS 4，ADS 5的博弈能力又有了10倍的增長。

通過云端訓練，華為乾崑給ADS 5也在繼續(xù)內化安全價值觀，在訓練時能基于安全的策略動態(tài)調整模型。

你可以把它理解成ADS 5會更加擁有人的駕駛價值觀，讓思想指揮行動，而不是盲目學習人類駕駛行為。

不容忽視的是，在現(xiàn)實博弈路況中，差之毫厘可能就是安全與危險的區(qū)別。

因此，一分一秒的時間也是博弈中的關鍵砝碼。

ADS 5應用了乾崑OS底層操作系統(tǒng)，它通過更優(yōu)化的資源調度和任務匹配，降低了30%的時延和50%的時延抖動，大幅提升了響應速度以及各種工況下響應的一致性和可靠性。

比如車速120km/h的時候，快30毫秒就多1米的安全距離，而這1m的安全距離放到高速上，那可能就是莫大的安全價值。

乾崑OS的好處還不止這些，它融合華為30多年的ICT網(wǎng)絡安全經驗積累，防止系統(tǒng)入侵或者隱私泄露；

它還構建了全維安全冗余架構，實現(xiàn)故障隔離與自主恢復，將系統(tǒng)的平均無故障運行時長提升10倍。

WEWA 2.0、乾崑OS操作系統(tǒng)，來到ADS 5，可見華為讓輔助駕駛的“大腦”的智慧又有了升維。

不過再聰明的“大腦”，也需要足夠敏銳的感官來提供外界的基礎信息，而且越精細和精確，“大腦”的智慧才能越有足夠大的發(fā)揮空間。

更精細和精確的感知

ADS 5的感知硬件體系，放在當下絕對堪稱奢侈。

首先就是896線雙光路圖像級激光雷達，它是目前全球線數(shù)最高的量產激光雷達。

除了線數(shù)高以外，它還有一個很重要的特點——廣角與長焦一體成像，既見全局，也辯細節(jié)，原理如同人眼，但能力絕對超越人眼。

例如，120km/h的時速下，面對黑夜無光場景，896線激光雷達能在120m的距離下識別到14cm高的小紙箱，進而幫助車輛舒適避讓或者盡早剎停。

如此一來，很多人眼未及的障礙，就能更從容地消解掉。

與此同時，ADS 5還會融合來自固態(tài)激光雷達、分布式4D毫米波雷達的信息。

前者識別負向、后向、側向的障礙，比如坑洼、高位箱體；后者則能夠穿透雨霧塵，即使面對惡劣天氣，也能幫助駕駛員識別風險。

介紹了這么多，ADS 5的感知硬件對安全到底帶來了多大的增益？對此我們也做了相關的測試。

比如自車以90-100km/h的速度行駛，忽然遇到小狗橫穿，ADS 5從識別到觸發(fā)AEB，再到最終剎停，表現(xiàn)十分迅捷。

高速行駛應對橫穿小狗這樣目標較小的活體障礙物，對于任何智駕系統(tǒng)都堪稱是地獄級考題。

感知系統(tǒng)需要識別出障礙物和運動軌跡，模型則要做出正確的理解和執(zhí)行決策，而這都要在瞬間完成，每一個環(huán)節(jié)都不能掉鏈子，ADS 5的感知能力和應變能力可見一斑。

除此以外，跟ADS 4一樣，ADS 5也延續(xù)了激光視覺方案。

相比純視覺方案，激光視覺的好處就在于它能夠精準識別小目標障礙物，并且不懼強光、暗光，環(huán)境適應性更強。

某種程度上，感知就是輔助駕駛的“第一公里”，ADS 5用堪稱奢侈的感知硬件體系為后續(xù)的模型處理架橋鋪路。

更細膩精確的感知，換來的是更早的預判和更從容的決策。

而這也正是ADS 5面對復雜多變的現(xiàn)實交通，一大底氣所在。

相對ADS 4，ADS 5想要回答的問題其實很清晰：

輔助駕駛的感知如何夠準？決策如何夠穩(wěn)？博弈如何更像人一樣去思考并超越人的能力？

而其最終目標，就是未來的“自動駕駛”。

從WEWA 2.0，到多傳感器融合；從乾崑OS的低時延、高安全、高可靠，到六維安全CAS 5.0，這一切都是在“為自動駕駛而來”所做的堅實技術準備。

至于ADS 5的真實體驗如何，我們此前也已經用了半個多月的時間，對ADS 5的主動安全、車位到車位做了全面的實測。

視頻內容已經陸續(xù)釋放，如果你想要全方位了解華為乾崑智駕ADS 5的能力，看AutoLab就夠了。

實測下來，那些更難、更頭疼的場景，反而可以更放心地交給ADS 5。

畢竟，簡單的誰都會，只有在駕駛者覺得棘手的時候，輔助駕駛能頂上，它的價值才真正體現(xiàn)出來。

可以預見的是，在銷量和體驗的雙輪驅動下，華為乾崑智駕的下一個100億公里，大概率會比所有人預想的都來得更快。