如何看待 4 月 15 日华为公布的自动驾驶公开道路体验视频？
视频呈现出的亮点与解读：
首先，视频最直观的感受就是流畅性与场景适应性。我们看到的是一款在复杂城市道路环境中，能够稳定、安全地进行导航和避障的车辆。这绝不是简单的直线行驶或者封闭场地的测试，而是包含了：
复杂的交通流： 视频中出现了与社会车辆混合行驶、变道、超车等场景，这些都是对自动驾驶系统感知、决策和控制能力的严峻考验。车辆能够准确识别其他车辆的位置、速度和意图，并作出相应的反应，这是非常关键的一点。
多样化的交通参与者： 不仅有汽车，还有摩托车、电动车，甚至是行人。这些“软目标”的运动轨迹往往更难以预测，对系统的感知精度提出了极高要求。华为在这方面似乎交出了一份令人印象深刻的答卷。
路况和天气变化： 虽然视频可能经过了一定程度的剪辑和筛选，但从中可以看到一些非理想路况的影子，例如道路上的指示牌、施工区域、甚至是红绿灯的复杂切换。如果这些场景也能够被系统有效处理，那么它的鲁棒性就大大增强了。
人文关怀的体现： 值得一提的是，视频中还展现了一些“人情味”的操作，比如在遇到行人时，车辆能够更平缓地减速，甚至做出一些礼让的动作。这表明，华为的自动驾驶不仅仅是追求效率，也在朝着更人性化、更符合社会习惯的方向发展。
华为的技术优势在此次展示中的体现：
如果仔细分析，华为的自动驾驶之所以能达到这样的效果，我认为离不开其在几个核心技术领域的深厚积累：
强大的感知系统： 华为拥有在通信、芯片、AI等领域多年的技术沉淀。在自动驾驶感知端，这意味着他们能够整合多种传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等），并通过强大的算法进行融合，构建出高精度、全方位的环境模型。视频中车辆对障碍物的识别和跟踪，以及对环境细节的捕捉，都体现了这一点。
先进的AI算法与算力： 自动驾驶的“大脑”在于AI算法。华为在AI领域，尤其是在深度学习、神经网络等方面投入巨大。结合其自研的昇腾芯片，可以提供强大的计算能力，支撑复杂的感知、预测、规划和控制算法的实时运行。视频中车辆的决策过程，如对变道的判断、对车距的保持，都离不开高效的AI算法。
高精度地图与定位： 准确的定位和对路况的理解是自动驾驶的基础。华为在地图测绘和定位技术上也应有所布局，通过与专业的地图公司合作，或者自建高精度地图，为自动驾驶系统提供精准的导航信息。
通信技术加持（V2X）： 华为的强项在于通信。他们提出的“车路协同”（V2X）概念，能够让车辆与交通基础设施（红绿灯、路侧单元等）以及其他车辆进行信息交互。虽然视频中不一定直接展示了V2X的应用，但华为在这一领域的布局，无疑会为未来的高级别自动驾驶带来巨大的潜力，能够提前感知到潜在危险，或获得更全局的交通信息。
这次发布的重要意义：
技术成熟度的展示： 这次视频发布，无疑是华为向外界展示其自动驾驶技术已经具备相当的成熟度和可靠性。这对于提振其在智能汽车领域的信心，吸引更多合作伙伴，起到了至关重要的作用。
市场竞争的信号： 华为的入局，让本来就竞争激烈的自动驾驶市场，又增添了一个强劲的玩家。这不仅会加速行业的技术迭代，也会迫使其他厂商不断提升自身水平。
“华为模式”的探索： 华为在智能汽车领域的策略，不是直接造车，而是通过提供技术解决方案（如鸿蒙OS、自动驾驶系统等）赋能车企。这次自动驾驶视频的发布，也进一步印证了这种“赋能者”的角色。他们希望通过输出自己的核心技术，与车企共同打造智能汽车的未来。
一些值得思考的地方：
当然，任何技术展示都难免有其局限性，我们也需要保持一定的理性看待：
视频的“包装”： 公开视频往往会经过精心剪辑和优化，以展示最好的效果。实际的测试场景可能更加多样和复杂，也会遇到更多“边界情况”（edge cases）。我们还需要关注华为在真实大规模部署中的表现。
法规与安全： 自动驾驶技术的落地，除了技术本身，还需要配套的法规、标准以及社会的接受度。华为的解决方案需要在法律和安全框架内，得到充分的验证和认可。
成本与普及： 高级的自动驾驶系统通常成本较高，如何将这些先进技术以合理的成本推向市场，让更多消费者受益，也是一个重要的课题。
总的来说， 华为此次公布的自动驾驶公开道路体验视频，是一次有分量的展示，其技术实力不容小觑。它标志着华为在自动驾驶领域迈出了坚实的一步，也为整个智能汽车行业注入了新的活力。未来，我们期待看到华为的技术如何在更广泛的场景中得到验证，以及如何与其他合作伙伴一起，共同推动自动驾驶技术的真正普及和应用。这不仅关乎技术本身，更关乎我们出行方式的未来。
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。
今天下午看到这个视频，我问的第一个问题，
这是否是专门的自动驾驶测试车 还是即将发布的量产极狐车型?
因为实际上，如果是非量产车型，多个激光雷达以及高清摄像头和雷达等传感器的组合完成视频中的任务是有不少先例可循的，但是离到市场还有一段距离。
例如
里面的场景也有非常复杂的部分，确实也都处理好了。
第二个问题是 是否使用高精地图数据
蔚来的NOP和小鹏的NGP在高速上的表现其实很大程度上得益于高精地图相对可靠的先验信息，即通过GPS定位获取本车位置，再到地图中寻找自己所处车道信息等。
这样定位相对精准，得出的决策也会更加合理。
如果使用城区高精地图信息的话，事实上离大规模推广使用还有一定距离。
因为所有的高精地图都需要地图厂商一公里一公里采集，而城区高精地图采集相对还处于一个较为初级的阶段。没有大规模铺开，也没有大规模使用。
当然也可以用车企众包的地图，但这也涉及到车队规模，一时难以铺开。
第三个问题 也是最重要的问题 什么时候量产推送？
如果前两个问题回答都是 “否”的话，那量产时间点就非常近了，各大厂商可能会大受震动，特斯拉也要抖三抖。
2022年就是激光雷达大放异彩的一年了。
一年追赶不上就跟着华为干吧。
借用 @sunflowerzzz 一句话，
特斯拉小心，内有华为，大有乾坤。
我是厘米，本科车辆工程，硕士德国机械工程，现在在一家车企做智能驾驶，欢迎关注。
别的不敢说，碾压特斯拉是肯定的，你把特斯拉开到这种路况上来，不是发疯就是趴窝。
不过对于某些人来说特斯拉就是神，不容亵渎。
不过即便如此，我还是要说，自动驾驶有风险，目前只是实验，不要自误。
华为干什么事都厉害，这企业精神真是不服不行。
换一个角度来看，这么具有实操性的自动驾驶都能搞出来，芯片却一直被卡脖子，说明芯片是真难搞。
但看了这个视频，对华为更有信心了，在芯片研发出来前，华为再搞几个回血的副业没有问题，手机断臂止血固然惨，但这划时代的东西不也搞出来了？美国那边应该很震撼吧。
这么一对比，百度之流，真的不行，人工智能搞那么多年，还搞不出个啥，华为干个一两年，就这么猛。
以后我上班时候它是不是可以在外面帮我跑滴滴。
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