如何评价华为自动驾驶的表现？
首先，我们得明确，华为在自动驾驶这件事上的角色。它并不是像特斯拉那样，直接推出自有品牌的量产电动车，然后把自动驾驶系统集成进去。华为的定位更像是一个“技术赋能者”，通过提供全套的自动驾驶解决方案，包括但不限于：
硬件层面： 激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精地图、算力芯片（如昇腾）、计算平台（如MDC）等等。
软件层面： 操作系统（鸿蒙OS）、感知算法、决策规划算法、控制算法、云服务等等。
你可以把华为看作是自动驾驶领域的“操作系统提供商”或者“芯片供应商”，它把这些核心技术打包，然后卖给汽车制造商，帮助他们造出具备自动驾驶能力的汽车。
从技术实力和硬件堆料的角度来看，华为的表现无疑是顶尖的。
“全家桶”的优势： 华为能够提供从感知硬件到核心算力，再到软件算法的一整套解决方案。这种“全栈”能力，使得它在技术整合和优化上具有天然的优势。你可以想象一下，当所有的硬件和软件都是自家研发、自家调优时，数据的流通、算力的分配、算法的协同都会更加高效顺畅，可以最大程度地发挥硬件的性能。
硬件的豪华配置： 华为合作的车型（比如问界系列）在自动驾驶硬件上的配置，可以说是目前市面上“卷”得最厉害的。动辄配备多个激光雷达（包括成本更高、性能更好的前向4D激光雷达）、多个毫米波雷达、多个高分辨率摄像头，再加上强大的算力芯片，这套“组合拳”在理论上能够提供极其丰富和精确的环境感知能力。
激光雷达的领先： 华为在激光雷达领域有着深厚的技术积累。其自研的激光雷达产品，无论是在探测距离、分辨率、抗干扰能力等方面，都达到了行业领先水平。尤其是在复杂的城市场景下，激光雷达提供的精确三维点云信息，对于识别障碍物、车道线、交通标志等至关重要，这是纯视觉方案在某些极端情况下难以比拟的。
算力的强大支撑： 华为的昇腾系列芯片和MDC计算平台，提供了强大的并行计算能力，这是支撑复杂自动驾驶算法运行的基础。在算力方面，华为可以说是“不差钱”，力求用最强的硬件来驱动最智能的软件。
但是，技术实力强并不等于最终的自动驾驶表现就一定完美无缺。
华为的自动驾驶表现，更多地体现在它所赋能的车型上，尤其是其战略合作的小康赛力斯（问界系列）。
城市NCA（高速及城市智能驾驶辅助）： 这是华为自动驾驶最亮眼的功能之一。在一些具备高精地图覆盖的城市道路上，问界车型能够实现类似“城市跟车”、“智能变道”、“识别交通信号灯”、“避让行人”等比较高级的辅助驾驶功能。这在用户体验上是颠覆性的，能够显著降低驾驶的疲劳感，尤其是在拥堵的城市路况下。
“智驾”的定义： 需要强调的是，目前华为在量产车上提供的功能，更多地被定义为“智能驾驶辅助”或者“高阶辅助驾驶”，而不是完全的L4/L5级别自动驾驶。它仍然需要驾驶员在关键时刻介入，保持对道路的观察。华为正在做的，是不断扩大“无需人工干预”的场景范围。
场景的局限性： 尽管华为的城市NCA表现突出，但仍然存在一些局限性。例如，在一些光照变化剧烈（如隧道进出口）、天气恶劣（如暴雨、大雪）、或者道路情况复杂（如临时施工、缺乏清晰标线）的情况下，算法的表现可能会受到影响。此外，对于一些非常规的交通状况，比如突然出现的移动障碍物、或者非常规的驾驶行为，算法的识别和决策能力还需要进一步的打磨。
高精地图的依赖： 华为的城市NCA功能，在很大程度上依赖于高精地图的覆盖和更新。在地图未覆盖的区域，或者地图信息与实际路况不符时，功能的可用性和表现就会打折扣。这一点也是目前所有依赖高精地图的自动驾驶方案普遍面临的挑战。
用户反馈和迭代： 华为也在积极收集用户反馈，并根据实际运行数据不断优化算法。这一点可以从其系统更新的频率和内容的迭代速度看得出来。每一次更新，都可能带来功能的提升或者bug的修复。
从商业模式和生态建设的角度看，华为的策略是“差异化竞争”和“生态化赋能”。
“界”的生态： 华为通过与车企合作，推出“HUAWEI Inside”（HI模式）或者“鸿蒙智行”（智选模式）的车型。这种模式让华为能够将自己的技术能力深度集成到车企的车辆中，同时又不直接承担整车制造和销售的风险。
赋能传统车企： 对于一些传统车企来说，独立研发一套完整的自动驾驶系统成本高昂且周期漫长。华为提供的全栈解决方案，能够帮助它们快速地将高水平的自动驾驶能力搭载到自己的产品上，抢占市场先机。
生态的开放性： 尽管华为提供了“全家桶”，但它也强调生态的开放性，比如支持第三方开发者在其平台上开发应用。这有助于构建一个更加繁荣的智能汽车生态。
总结一下，我对华为自动驾驶表现的看法是：
技术实力强劲，尤其在感知硬件和核心算力方面，达到了行业领先水平。
通过赋能合作车型，在实际的城市智能驾驶场景中，展现出了非常优秀的表现，极大地提升了用户体验。
仍然处于持续迭代和优化的过程中，与完全成熟的L4/L5级自动驾驶还有距离，在复杂或极端场景下仍有提升空间。
其“赋能者”的商业模式，正在为中国智能汽车产业的发展注入新的活力，也为传统车企提供了一条可行的技术升级路径。
最终，评价华为自动驾驶的表现，不能孤立地看技术有多牛，而要看它能将这种技术，以什么样的形式，在多大范围内，多大程度上，让普通消费者享受到，并且在这个过程中，它是否能够持续进步。从这个角度来看，华为在自动驾驶领域，无疑是一个非常有潜力和正在快速成长的玩家。
网友意见
基于自动驾驶分析我就不说了。
我说一下未来的演进方向。
第一点是、除了车云还要有车车的链路互通形成一张可预测的出行网
而要实现，除了要完全体的5g通信，特别是uRLLC。这样下，结合云端，即使车机运算力不足（非毫秒要求，如城际网出行规划），也可以利用云端算力。
第二点是、城市交通设施数据接入
深圳是最早试点智慧城市，不过用在安防上了。在道路上实现，比车机更容易。除了要财政承担是唯一难点，其它都不是问题，无论是技术，还是成本。
如此一来，出行就可以直接云端预测了。规划的路线更好了更省时，事故发生率也能下降。最重要的是。像消防，医护，警察，重要领导出行封锁甚至公交车优先。这些特殊情景又有优先级需求，完全在这套统一数据系统内能获得最省时的规划。
至于道路这设施升级维护的费用，可以通过通信计费或者按车平均收取加财政补贴，我相信对于tg来说一点不难。
其实唯一难点在于各端车，云，道三端的互通问题。车因为各车厂问题，各车型性能（算力，感知力）。云也因为各车厂的云性能问题（算力，算法）。道路也因为各路段归属问题（涉及安装维护）。因归属问题，采用供应商不同产生互通问题。
所以，要解决这问题，要定下行业标准。
这么一看，现在才刚开始。
开始是从个体发育的。所以菊厂先打造一个标杆。
菊厂一直强调不造车，结果自己找车企合作。原因在于，告诉进化方向，加速市场孵化，卖多少，菊厂不在乎。
华为是定位于汽车部件供应商。
其目标就是为了输出一套完善的，统一的软硬服务。政策向来都比市场慢一拍的。抢先机，才能一步先，步步先。
回头一看，要实现自动驾驶、1要激光雷达，2要算力（车机），3要算法，4要系统（鸿蒙）。而要实现我说的车，云，道。还得加通信与云计算。通信与云是菊厂已有的，自动驾驶是新开拓的。而且，对于道路的升级建设，菊厂更是处于领先地位。也有整合通信、视觉的优势。
这是第几层？这是大气层啊！如果你是菊厂竞对，你可以低估任何一家公司，但请以百分之三百的警惕性去对待菊厂。
所以，为啥菊厂回头就撤销了云与计算BG，降回为云BU。注意，是云BU，不是云与计算BU。我的想法中，算是详细讲了，不说了。
看来千亿营销都去干这些无用的技术去了
我之前说过，4g是消费互联网。5g是工业互联网。
你扯一下，发现任正非还是能跟你说，搞汽车业务，还是在主航道内。毕竟，你做出车来（达标的车）。运营商自然会建网了。所以菊厂还是在主航道内。
也算是为推动5g的商化作的努力了。
感谢大佬指明方向
二更。
评论区吵成啥样了。我懒得解释，时代的发展从来不是靠大多数人去推动的。换而言知，大多数人都不懂（是指连了解，串连都达不到，更不要谈研发）。
在芯片制造上，我不至一次反对那些自称fab研发人员说国内外有多大差距，更好笑的是，直接套用国外花多少时间做出来，换算落后多少年。你算落后多少代我都忍了，你这么算时间，你确定不是刻舟求剑？
扯远了。我说了三大件即车、云、道
其中最难点是车，其次是云。道虽难，但却最没技术含量（开玩笑，相对而言）
车，大家都看到了，随着激光雷达，毫米波雷达，双目摄像头。在安全性，可行性上，华为做出了一个典范。其实，如果云，道建设好根本不用那么高满足度的。
而云，不是大家所认知和认识的云端，云计算。因为，这样的话，在时延上，根本满足不了。高端高科技的成品，往往都很低端。既然时延不满足，那就去解决。解决的方法很粗暴，就是将云放前。云与5g结合。这里不开展了。
这样的话就能将整个城市一块一块切下去了。你在每一块上都能保证极低的时延。随着扩大，时延理论上加大。但事实上，从一个区到另一个区的时延要求（指的是这过程误差不会影响车程，换算成米数，我估摸着要在个位数上，也指所有车在这过程的误差在控制范围内），根本达不到那么高的要求。
理想情况下，不考虑开车感受，急跑急停。市区道路也能飞速行驶。效率提升多少就不说了。
当然了，肯定不会都用同一家公司的产品的。但标准肯定得制定，车的下限要规定，车要统一API接入。云，道的设施同样要
三更
说的不连贯，有些跳跃。因为要说清楚的话，要涉及到很多。也是趁着周未才写一些。不然这回答也不至于差不多一天后才写出来。
自动驾驶后面是智慧交通。智慧交通后面是智慧城市（我笔电被拿走了，不画图了）。
满足智慧城市。就得在交通，安防，绿化，环卫，救灾升级。升级到“智慧”。
就目前了解到，安防问题不大，再改动下，就能联动。不然海康威视不会成长那么猛。交通在发力，主要点是车存量太低了（满足条件的车）。这个是快速发展的方向
为啥要说这。因为自动驾驶是算第三级的。放到整体上看，我寻思，你应该想明白我说的吧！
自动驾驶的上限很快就达到了，不会比菊厂的高多少，甚至还低点
当然不是说，自动驾驶的上限就只能那么高，而是说，没必要做到那么高。起码，再继续加强自动驾驶是歪路了，除非不费钱。后面的方向应该就是拓展车机娱乐性能。
等菊厂做样品出来。
什么叫做产品？这样才叫做产品。产品是战略的产物。投资亦然
四更。
大半夜，我猪叫般笑了。在我的记忆中。我写过海思麒麟，评论近三百，比赞还多。也写过芯片产业链，也出现过评论比赞多。同样也写过收藏比赞多。但没想到，写个自动驾驶的思考就那么评论。我寻思，可能是我的错，ppt没写好。我应该把回答写好，贴图，增加引用，数据，显得高大上
五更。
智慧城市发力方向肯定是智慧交通，果其不然。
不过我奇怪的是，为什么没有深圳、重庆？
深圳，重庆更满足条件吧。还是深重本身已经在做了？
微博的“42号车库”放出了极狐阿尔法 S公开道路辅助驾驶的完整视频，时长7分多钟：
从视频中可以看到，华为的ADS辅助驾驶系统感知上融合了多种传感器，已经具备自行变道、无保护左转等能力。
视频中我个人印象最深刻的有两点：
首先，华为ADS辅助驾驶系统已经具备很强的红绿灯识别能力，能在部分复杂场景下实现精准感知和正确决策。
视频中所有的红绿灯路口，极狐阿尔法 S都正确识别了红绿灯。
比如在视频2分35秒前后，极狐阿尔法 S在与路口有不少距离的情况下识别红灯并减速。
类似的还有视频3分28秒处，华为ADS辅助驾驶系统在距离路口颇远处识别出左转红灯与直行绿灯。
视频5分42秒到6分16秒极狐阿尔法 S经过了一段相当复杂的路况。
而极狐阿尔法 S不仅正确识别出行人、电动车以及对向来车，而且努力做出避让动作。
在尝试规避电动车又面临对向车的时刻，极狐阿尔法 S果断减速，整个决策过程相当流畅。
其次，华为ADS辅助驾驶系统策略上较为保守，积极提醒驾驶员接管，以至于部分刹车动作略显粗暴。
视频1分4秒前后，在前车已经左转， 对向直行车还没启动时，极狐阿尔法 S本已准备左转。
但在发现对向车开始直行后，极狐阿尔法 S很快就停止左转让直行车先行，甚至刹车动作略显粗暴也在所不惜。
从交通规则上来说确实应该让直行先行，但说实话这种情况如果是人类驾驶员多半就先走了。
类似的保守还体现在视频5分25秒处，极狐阿尔法 S在直行过路口的过程中，判断出对向左转车没有让行的时候，也是选择了刹车。
当然，这个场景下人类司机也会做类似选择。
但个人感觉华为ADS辅助驾驶系统刹车比一般司机更彻底，同时也弹出警告提醒驾驶员接管。
种种细节都能看出，华为ADS辅助驾驶系统策略上比较保守。
我个人认为，目前这个阶段选择保守策略是比较审慎务实的态度。
在此郑重提醒，目前的自动驾驶本质上都还是L2，需要驾驶者时刻保持专注，随时准备接管。
当然，这个视频也涉及到一些问题：
1、视频中极狐中控的平板应该是为方便演示后装的，那视频中包括激光雷达在内的所有硬件，是否跟量产车一致？
2、演示视频中的自动驾驶效果，是否依赖高精度地图？
3、目前看极狐阿尔法 S只有高配HI版配备激光雷达，具体售价是多少？
华为自研的激光雷达成本能下降到什么地步？搭载激光雷达的版本何时量产交付？
演示视频中车辆传感器与量产车一致；
演示效果不依赖高精度地图；
极狐阿尔法 S高配HI版本售价控制在35万以内，二季度交付……
以上几条如果即将发布的极狐阿尔法 S能同时做到，那不得不说确实是一鸣惊人。
如果能做到前条，表现同样非常优秀。
如果只能做到一条，意义会相对小很多。
最后做个总结：
之前回答我曾说过：
一直以来，对于如何实现真正意义上的自动驾驶，业内有两种思路：
以特斯拉为代表的造车新势力，在量产车上装备大量传感器采集数据，目标从L2开始逐级演进；
以Waymo、百度为代表的互联网企业，则通过自建车队收集数据，试图一步跨入L4行列；
二者的技术路径也有一定区别：
前者考虑到早期激光雷达成本过高，量产不现实，因此以视觉识别方案为主，最近蔚来、小鹏等企业才开始考虑装配激光雷达。
后者因自建车队对成本相对不敏感，因此从一开始就装配激光雷达，走多传感器融合的道路。
就成果而言，两种路线也各有斩获：
自下而上的造车新势力派系已经有大量车跑在路上，不仅能够收集海量数据，在一些场景下（高速）也能减轻驾驶疲劳，提升消费者的使用体验。
但自下而上派目前还没有装配激光雷达的量产车上路，受限于成本摄像头、毫米波雷达等传感器的配置也有多有少，因此目前市区路况下无干预的里程还很有限。
而高举高打的互联网公司派系普遍组建车队进行大量路测，无干预的自动驾驶里程已经非常惊人。
比如百度2019年就已经实现平均3万公里一次干预，现在百度、Waymo等企业的数据只会更强。
但高举高打派的车队普遍配置极其奢华的硬件传感器，一台车光激光雷达系统的成本普遍就要几万甚至几十万美元。
这么高的成本量产车显然无法接受，导致目前的成绩有些“曲高和寡”。
我个人认为，以目前的技术，基于机器学习的AI算法需要大量数据不断喂养和训练。
考虑到自动驾驶需要面临的尾部风险，量产车的海量数据不可或缺。
因此在商业层面，我个人更看好自下而上、逐级演进的策略。
但也正是由于自动驾驶面临的尾部风险，视觉为主的方案安全冗余恐怕不太够。
因此在技术手段上，我个人更看好多传感器融合的方案。
从这个角度来说，菊厂选择自研激光雷达并应用于量产车，以此切入自动驾驶领域，我认为不论是时机还是手段都是比较切合行业发展趋势的。
从极狐的自动驾驶路测视频来看，激光雷达对自动驾驶的提升可谓是立竿见影。
因此，我个人也非常期待蔚来、小鹏的自动驾驶系统，在引入激光雷达后又将有怎样的表现。
我是来歪楼的。
华为自动驾驶大告天下以后，吸引了很多目光。
我注意到网上出现了一些帖子，写道“华为的自动驾驶技术远远不能和特斯拉相比，目前最优秀最成熟的还是特斯拉”云云。
我微微一笑。
我并不是非要支持华为不可，但我绝对死打特斯拉到底。
假如特斯拉或其它外资企业无人驾驶技术占领了龙国市场，可怕的后果就来了。
假如我们跳着舞吃统一方便面的那天，特斯拉把后台一关，龙国道路上就是连环撞车，道路全堵，生命财产损失无数。
我不是危言耸听。
你咂摸咂摸。
我认为，未来无人驾驶的汽车将成为道路上跑的汽车的大部分。
到时候要么支持国货，要么选择外货。
选择外货就是选择死亡。
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