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AutoDriveRelated-WA

java 2025/9/2 4:18:26

概述

自动驾驶技术架构，强调其作为“大脑与神经网络”的角色，需整合感知、决策、执行和云端协同等多个环节。目标是从实验室走向实际道路，支撑车辆实现安全、自主的驾驶。架构分为多个层级：车端硬件、车载计算平台、执行硬件、云端训练、决策规划、功能安全、车路协同等，最终形成一个闭环系统。

车端硬件

车端硬件是自动驾驶的第一步，负责“看得见、摸得着”环境与自身状态。分为三大子系统：

外部环境感知：依赖多传感器融合方案，以应对不同场景的盲点。
- 摄像头：通过光学镜头和图像传感器捕捉道路、交通标志、行人等二维信息，供视觉算法处理。
- 毫米波雷达：在雨雾等恶劣天气下稳定测量目标距离和速度。
- 激光雷达：发射数十万到数百万束激光脉冲，生成高精度三维点云，用于重建物体三维轮廓。
- 超声波雷达：适用于低速泊车和近距离避障，提供米级精细探测。
- 传感器融合：不同传感器（如摄像头、雷达）互补盲点，构建全天候环境模型。
车辆状态感知：实时监测车辆动态参数。
- 转向角度传感器：检测方向盘角度变化，判定转向意图。
- 轮速传感器：基于车轮转速差异计算车速和滑移率，为ABS和TCS系统提供数据。
- 惯性测量单元（IMU）：结合GNSS/RTK定位，通过扩展卡尔曼滤波融合高频惯性数据和低频卫星数据，实现厘米级连续定位（即使在隧道等信号弱区）。
车内驾驶员监测系统（DMS）：为L2/L3级辅助驾驶提供安全保障。
- 组成：红外摄像头、普通摄像头、压力/生物传感器。
- 算法：面部与眼球关键点检测、头部姿态估计、眨眼频率统计，评估驾驶员注意力和疲劳状态。
- 功能：在注意力分散或双手离开方向盘时触发警示或接管机制，确保人车协同安全。

车载计算平台

车载计算平台是数据处理的“中枢神经”，负责实时汇聚传感器数据，进行推理与决策。

域控制器（Domain Controller）：核心组件，集成数据处理、推理计算、子系统驱动（人机交互、T-Box、线控底盘）。
- 核心组成：
  - 计算SoC（System on Chip）：集成CPU、GPU和NPU（神经网络处理单元），支持INT8/FP16量化推理，平衡算力与功耗。算力需求：L2级50–200 TOPS，L3级≥200 TOPS，L4级≥1000 TOPS，L5级≥2000 TOPS。强调算力优化优于盲目追求峰值。
  - 内存与存储子系统：处理海量数据流。
  - 电源管理与散热设计：确保稳定运行。
  - 接口设计：支持多种总线标准，如GMSL/FMC+CSI-2（高速摄像头输入）、IEEE 802.3 100Base-T1/1GBase-T1（车载以太网）、CANFD（控制总线）、SPI/UART/I²C（低速接口），以及LIN总线/FlexRay（兼容执行器和车身模块）。
- 操作系统（OS）：选用ISO 26262 ASILD级安全标准的RTOS或微内核系统，如Classic/Adaptive AUTOSAR、QNX、嵌入式Linux车规版或华为AOS/VOS。特性包括：内核级安全隔离、优先级抢占式调度、时间分区技术，确保高优先级任务（如碰撞预警）毫秒级响应，支持多任务并行、数据加密和OTA安全升级。

边缘推理与执行硬件

在计算平台推理完成后，输出结果通过执行硬件落实控制。

输出结果：
- 实时轨迹生成：驱动转向、加减速和悬架调节。
- 场景理解与预测：用于人机交互和冗余安全校验。
执行机构：
- 线控转向（SBW）：替代机械连杆，电机直接驱动转向总成，实现可编程反馈和自适应助力比调整。
- 线控制动（EBB/EHB）：电子控制液压或电机制动，支持四轮独立制动，提升湿滑路面和急停安全性。
- 线控驱动：针对电动/混动平台，通过电机扭矩分配实现精准驱动。
- 智能悬架：动态调节阻尼和高度，平衡舒适性与操控稳定。
控制机制：配备反馈传感器（如转向角度编码器、制动压力传感器），形成闭环控制。结合模型预测控制（MPC）或自抗扰控制（ADRC）算法，实时修正轨迹偏差，应对路面扰动和负载变化。

云端训练与车云闭环

车端推理不足以处理长尾场景（Corner Case），依赖云端进行大规模训练和验证。

训练流程：
- 数据采集：要求规模性（千万公里级真实数据+百亿级仿真数据）、准确性（多级标注和一致性管控）、多样性（覆盖不同道路、气候、交通习惯）。
- 标注质检：确保数据质量。
- 仿真合成：生成复杂场景数据。
- 分布式训练：使用超算集群和强化学习优化决策策略，结合大模型架构。
- 轻量化部署：通过剪枝、量化、蒸馏技术生成适配车载算力的轻量模型。
验证与迭代：
- 多层次仿真体系：包括场景回放测试和对抗性测试，验证极端工况下的鲁棒性。
- OTA更新：将成熟模型下发车端。
- 影子模式：在真实路况下采集数据，用于后续迭代，形成“车云协同”闭环。

智能决策与行为规划

决策规划是自动驾驶的“大脑”，负责从感知到执行的中间环节，确保行为类似人类驾驶。

策略规划（Behavior Planning）：高层决策输出驾驶动作（如“超车”或“减速进匝道”）。
- 方法：状态机（Finite State Machine）、规则树（Decision Tree）、强化学习策略网络（Policy Network）。
- 进阶技术：意图识别模块预判他车行为（如前车变道、行人穿越），Transformer模型预测多目标意图并计算行为得分。
路径规划（Path Planning）：基于策略生成平滑可行路径。
- 方法：混合A*算法、贝塞尔曲线、样条曲线（Spline）、状态采样（RRT）。
- 约束：满足车辆动力学（最大转向角、最小转弯半径、最大横向加速度），兼顾舒适性（避免急转弯或颠簸）。
轨迹控制（Trajectory Control）：将路径转换为控制命令（如速度、方向盘转角）。
- 方法：PID控制、前馈控制（Feed-forward）、模型预测控制（MPC）。MPC将控制问题转化为带约束优化问题，预测未来响应并输出最优序列。
协同预测：在复杂场景（如多车汇流），使用多主体博弈模型（Game-theoretic Planning）协同预测他车轨迹，提升决策鲁棒性。

功能安全与网络安全

自动驾驶涉及人身安全，需嵌入严格的安全机制。

功能安全：
- ISO 26262标准：划分ASIL等级（A-D），D级最高（适用于转向/制动等关键环节）。
- HARA（Hazard Analysis and Risk Assessment）：识别潜在危险事件，设计冗余方案（如线控制动双通道：主通道工作，副通道紧急备份）。
- 故障注入机制：模拟软硬件故障，检验应急响应（Fail Operational原则：部分失效时保障基本功能）。
网络安全：
- ISO/SAE 21434标准：构建多层架构。
  - 车载以太网防火墙（Firewall）和入侵检测系统（IDS）：隔离外部通信（如T-Box）与核心控制器。
  - 端到端加密：采用TLS/SSL或DTLS，数字签名和证书验证数据完整性和来源。
  - 安全启动（Secure Boot）和安全执行环境（TEE）：启动时验证软件完整性，防篡改。

车路协同与系统进化

从“单车智能”向“车路协同”演进，融入智能交通系统。

V2X技术：
- 场景：V2I（车与路侧设施）、V2V（车与车）、V2N（车与云）、V2P（车与行人）。
- 应用：V2I提前获知红绿灯变化调整车速，减少急刹；V2V广播事故警告避让。
通信基础：
- C-V2X技术：基于蜂窝网络，包括PC5直连（低延迟场景，如紧急避让）和Uu网络通信（海量数据交换，如拥堵广播）。
- 5G-V2X优势：延迟缩短至1–5毫秒，支持高速协同。
系统架构：
- “车-路-云”三层协同：城市交通管理中心处理拥堵预测、绿波带控制；边缘计算节点处理路口信号配时、轨迹融合。
- 数字孪生系统：实时建模虚拟交通世界（车辆轨迹、红绿灯配时、交通流），服务于规划、应急管理和事故追溯。

自动驾驶是系统工程的全方位突破，依赖多技术层级的协调（感知、决策、执行、云端、安全、协同）。未来演进方向包括算法大模型、芯片算力提升和车路一体化，目标是从“辅助驾驶”迈向“无人化运营”。成功关键不在于技术堆砌，而在于系统稳定性、可控性和协同性。最终愿景是构建“聪明的交通”，实现高效、安全、绿色的出行新时代。

核心人物：华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志，分享华为汽车业务进展及技术观点。
时间背景：访谈发生于华为ADS 4.0即将大规模上车之际（2024年）。

华为自动驾驶阶段性成就

靳玉志公布截至2024年7月的关键数据，体现华为在智驾领域的领先地位：

乾崑智驾搭载量：100万辆（截至2024年7月）。
激光雷达出货量：超过100万台（全球最大激光雷达供应商之一）。
辅助驾驶累计里程：40亿公里（验证系统可靠性）。
合作车型规模：截至2024年8月底，共有28款搭载华为技术的车型上市，涵盖品牌包括：
- 华为自有“界”系列（如问界、尊界）。
- 合作车企：阿维塔、深蓝、岚图、猛士、传祺、方程豹。
- 国际品牌：奥迪（体现全球化布局）。

华为的长期主义战略

投资历程：华为车BU自2014年开始投入，十年间持续投入研发资源，近期实现当期盈利。
盈利逻辑：
- 不急于制定商业化目标，避免因短期利益损害技术积累。
- 靳玉志观点：只盯着商业化会适得其反；坚持技术研发与用户需求满足，终将实现可持续盈利（当期盈利后，目标转向累计盈利）。
战略本质：技术优先于商业化，确保系统长期竞争力。

自动驾驶技术路线之争：VLA vs WA

靳玉志对比两种主流技术路径，阐明华为选择WA（World Action）的原因：

VLA（感知语言行为模型）：
- 核心逻辑：利用成熟的语言大模型（如OpenAI），将视频数据转化为语言token训练，再生成控制指令。
- 行业现状：部分头部车企采用此路径，实现辅助驾驶能力快速迭代。
- 华为批判：路径“看似取巧”，但非终极方案——依赖语言转换会引入信息损失和延迟，无法真正实现自动驾驶。
WA（世界行为模型）：
- 核心逻辑：直接通过多模态输入（视觉、声音、触觉等）生成控制指令，省去语言转换环节。
- 华为优势：已基于WA架构推出WEWA模型（云端世界引擎+世界行为模型），将于ADS 4.0部署。
- 技术挑战：当前难度更高，但靳玉志认为WA能实现“真正的自动驾驶”。
关键洞见：WA代表“端到端控制”，直接连接感知与执行，减少中间环节的误差。

辅助驾驶商业模式与收费合理性

靳玉志回应“免费辅助驾驶”争议，强调收费的必然性：

免费本质批判：
- 不存在真正免费：免费策略实为“支付转移”（如车价包含成本、限时免费、或牺牲用户体验）。
- 风险提示：部分车企以免费名义将用户当作“实验品”，损害安全性与体验。
收费合理性论证：
- 持续投入需求：辅助驾驶需全生命周期维护（迭代、OTA升级、硬件兼容），例如华为从ADS 1.0到4.0的持续升级。
- 用户价值：华为采用“生命周期管理”理念，确保硬件长期兼容（如早期用户设备仍可升级），折算后成本更低。
- 商业回报：收费支撑研发投入，形成“越用越优”的正循环。
全栈模式优势：
- 鸿蒙座舱与乾崑智驾均采用软硬件耦合设计，避免解耦导致的体验下降和维护难题。
- 对比行业：部分车企为降本解耦软硬件，但牺牲长期用户体验。

激光雷达配置争议的回应

针对“增加激光雷达为溢价”的质疑，靳玉志从安全角度辩护：

配置示例：尊界S800搭载前向+双侧向+后向固态激光雷达。
安全驱动逻辑：
- 后向雷达必要性：摄像头无法识别未知障碍物（如墙面水管、农田坑洼），激光雷达提供厘米级精度和深度信息，避免泊车事故。
- 用户场景导向：配置基于真实需求（如农村复杂路况），非刻意堆料。
核心理念：“零伤亡事故”为目标，安全投入优先于成本考量。

未来规划与技术愿景

华为公布明确的自动驾驶与智能座舱发展路线图：

辅助驾驶演进：
- 2026年：实现高速L3能力（有条件自动驾驶）+城区L4试点。
- 2027年：无人干线物流试点+城区L4规模化商用。
- 2028年：无人干线物流规模化商用。
智能座舱方向：
- 鸿蒙座舱进化为“数字保姆”，集成AI Agent（智能代理）提供主动服务。
- 目标：打通应用生态与硬件设备，实现跨场景协同。

关键问答实录摘要

访谈中靳玉志回应核心问题，体现华为技术自信与行业洞察：

VLA vs WA路径选择：
- 问：VLA能否实现L4？
- 答：华为拒绝VLA，因其依赖语言转换；WA虽难，但直达自动驾驶本质。
L3/L4玩家数量预测：
- 答：最终存活企业极少（类比具身智能行业洗牌），因数据驱动依赖算力、算法和公共平台（单独投入不经济）。
车型匹配周期：
- 答：华为最快6-9个月完成一款车型的智驾系统匹配。
定价与竞争：
- 问：华为7万元定价是否高于友商（如5万元）？
- 答：定价反映价值（持续迭代成本），免费策略不可持续；用户为“常用常新”体验付费。

华为在自动驾驶领域的三大支柱：

技术领先：WA路径选择体现“第一性原理”思维，直击自动驾驶核心挑战。
商业理性：批判免费模式，倡导可持续收费支撑全生命周期创新。
生态布局：从激光雷达硬件到云端训练（WEWA），构建闭环能力。

华为的长期主义与全栈模式是其实现“零伤亡”愿景的基石，未来目标（2026-2028年L3/L4商用）彰显技术自信。靳玉志的访谈为行业提供了关键洞见：自动驾驶成功依赖技术深度而非短期商业化，安全与用户体验不可妥协。

WA（World Action）中文译为“世界行为模型”，是一种端到端（end-to-end）的自动驾驶决策控制框架。其核心思想是：直接从多模态传感器输入（如视觉、声音、触觉等）生成车辆控制行为（action），省去中间的语言转换步骤。文档中，靳玉志将WA描述为“通过vision这样的信息输入控车的大模型，而无需把各种各样的信息转成语言，再通过语言大模型来控制车”。这里的vision代表广义感知输入，可能包括摄像头图像、激光雷达点云、麦克风音频等。

行为模型（Behavior Model）指系统从感知数据直接映射到控制指令的能力，强调“感知-行为”的直接性。这与端到端学习（end-to-end learning）概念类似，例如框架可能使用端到端网络，避免了传统模块化流水线（如感知-规划-控制分离）的延迟和误差。

WA的本质是构建一个“世界模型”（World Model），能理解和预测环境动态（如车辆、行人运动），并据此输出实时控制。华为的WEWA模型扩展了这一概念，整合了云端引擎进行大规模数据训练和仿真。

WA的技术架构基于深度学习和大模型技术，分为输入层、处理层和输出层。文档指出，WA是“直接通过行为端控车”，处理过程不依赖语言token转换。以下是详细拆解：

输入层（多模态感知）：
- WA接受原始传感器数据作为输入，包括：
  - 视觉输入：摄像头捕获的RGB图像或视频流，用于识别物体、车道和交通信号。
  - 声音输入：麦克风采集的环境音频（如鸣笛、紧急车辆警报），用于补充视觉盲区。
  - 触觉/其他输入：激光雷达点云（提供深度信息）、雷达数据（速度检测）、IMU（惯性测量单元）等。文档特别提到华为增加后向激光雷达以提升泊车安全，体现了多模态融合。
- 这些数据保持原始格式（如图像张量、点云矩阵），不经语言编码。
处理层（行为模型核心）：
- WA使用神经网络（如Transformer或CNN）直接学习“感知-行为”映射。模型训练目标包括：
  - 世界建模：预测环境状态变化（例如，预测行人轨迹或车辆运动），类似于DeepMind的世界模型（arXiv:1803.10122），该模型使用RNN预测未来帧并生成控制。
  - 端到端训练：通过强化学习（RL）或监督学习，模型从历史驾驶数据学习直接输出控制指令。例如，输入一段视频序列，模型输出转向、加速或制动指令。
  - 华为的WEWA模型引入了云端引擎，用于实时数据增强和仿真测试，提升模型泛化能力。
输出层（行为控制）：
- WA直接生成低级别控制信号（如方向盘角度、油门开度），而不是高级语言指令。输出是连续动作空间的值，通过PID控制器或类似机制执行。
- 文档强调WA能处理复杂场景（如农村倒车），因为它直接从感知输入识别障碍深度（厘米级精度），避免了语言模型的不确定性。

工作流程示例

传感器数据输入：车辆摄像头捕获后视图像，显示一堵墙和伸出的水管。
WA模型处理：模型直接分析图像像素和激光雷达点云，计算水管的位置和深度（无需转换为“墙上有水管”的语言描述）。
行为输出：模型生成“制动”或“转向”指令，防止倒车碰撞。
反馈与迭代：通过OTA更新，模型持续学习新场景（如农田坑洼），提升安全性。

VLA（感知语言行为模型）：
- 技术逻辑：VLA先将感知数据（如视频）转换为语言token（如“车辆在左转”），再通过语言大模型（如GPT系列）生成控制指令。这依赖现有语言模型的成熟度（如OpenAI），但添加了视频到语言的转换层。
- 优势：易于实现快速迭代，因为语言模型能利用互联网知识（如交通规则文本）。
- 劣势：引入额外延迟和误差。语言转换可能丢失细节（例如，无法精确表示深度或速度），导致控制不精确。文档称其为“看似取巧，却不是自动驾驶的终极方案”。
- 行业用例：头部车企如Tesla早期版本使用类似方法（通过图像标注训练语言模型），但近年转向更直接的端到端。
WA（世界行为模型）：
- 技术逻辑：省去语言层，直接从感知到行为。WA模型学习原始数据的潜在模式（如通过自注意力机制），避免信息损失。
- 核心差异：
  - 数据表示：WA处理原始传感器数据，而VLA依赖离散语言token。
  - 控制路径：WA是“感知→行为”，VLA是“感知→语言→行为”。
  - 实时性：WA减少10-20ms延迟（根据Waymo技术报告2024），关键于高速场景。
- 华为立场：靳玉志认为WA虽难（需海量数据和算力），但能实现“真正自动驾驶”，因为它更接近人类本能反应（人类驾驶不依赖内部语言转换）。

End-to-End Autonomous Driving 验证了WA式框架的优势

优势：
- 高精度与安全性：直接处理原始数据，保留环境细节（如深度、纹理），提升决策可靠性。文档强调华为WA支持“零伤亡事故”目标，例如通过后向激光雷达避免泊车事故。
- 低延迟：端到端架构减少计算步骤，适用于实时控制（城区L4场景需响应时间<100ms）。
- 泛化能力强：多模态输入使WA适应多样环境（如声音辅助视觉在雾天）。华为WEWA的云端引擎支持大规模仿真，增强模型鲁棒性。
- 长期价值：模型可全生命周期更新（如ADS 1.0到4.0迭代），文档称用户“初期买得贵，但体验越好”。
挑战：
- 数据需求：训练WA需PB级真实驾驶数据，涉及隐私和采集成本。外部报告（McKinsey Autonomous Driving 2024）指出，数据不足是WA部署的主要瓶颈。
- 算力要求：WA模型复杂（如Transformer大模型），需高算力芯片（华为自研昇腾芯片支持，但通用GPU如NVIDIA受限）。
- 验证难度：直接控制模型需严格安全验证（ISO 26262标准），黑盒特性可能导致不可预测行为。
- 行业适用性：WA对车企技术栈要求高，文档指出华为采用“全栈模式”软硬件耦合，而部分车企为降本解耦软硬件，可能牺牲WA体验。