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play 華為北汽聯手造車引爆A股 藍谷極狐10分鐘快充續航197公里！

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　　文/參寥子

　　來源：BT財經（ID：btcjv1）

　　比特斯拉多了可靠的激光雷達，比互聯網造車多了配套的芯片硬件，比蔚來小鵬多了軟硬件結合的一體化平臺。華為后發而先至，搶先量產高階自動駕駛新能源車。更令對手畏懼的是：華為不造車，華為造的是自動駕駛的全套解決方案。

　　北汽距離頂尖智能網聯車有多遠？答案是：就差華為說一句“HI”的事。

　　4月12號的華為全球分析師大會上，華為輪值董事長徐直軍放言稱：“華為的自動駕駛技術比特斯拉好多了”。此話一出，立刻遭到眾多網友們的質疑和群嘲，不過這種質疑并沒有持續多久。

　　4月17號，北汽極狐聯合華為發布搭載了華為“HI”版的極狐阿爾法S，同一時間，該車型的自動駕駛試乘視頻流出，業界驚嘆：“不愧號稱全球唯一支持城市通勤的高階自動駕駛量產車，看著好像真的比特斯拉強。”

　　HI是“Huawei Inside”的簡稱，也是華為此次推出的核心產品——全套高階自動駕駛解決方案，這套方案中包含智能座艙、智能駕駛、智能網聯、智能電動、智能云以及激光雷達等一系列零部件。

　　雖然不直接造車，但通過與汽車廠商合作，HI就能賦予車輛城區高階自動駕駛能力。

　　其實，華為在自動駕駛領域還真都算不上頂尖。

　　論研發和應用，華為比不上特斯拉autopilot的早期入局和火熱宣傳；論測試里程，百度的apollo和谷歌的waymo早就已經實現了上萬公里的無干預自動駕駛測試；論算法，大家旗鼓相當；論數據收集，華為遠落后于其他先行者；而論硬件和芯片，無論是博世、大陸、德爾福這些傳統硬件供應商和還是英偉達這樣的自動駕駛芯片廠商，都只擔任幕后供應商的角色罷了。

　　為什么會是華為做到了？

　　因為構成自動駕駛的三大基石當中——硬件、算法和數據，少了任何一個，自動駕駛距離量產就是咫尺天涯。

　　在華為“HI”問世之前，市面上數得著的自動駕駛造車團隊都多多少少有點瘸腿：搞硬件的，只敢做供應商；搞算法的，硬件沒有配套；會造電動車的，幾乎不懂智能化；能搞出智能化的，自己又沒有造車的產能。

　　而華為的三大關鍵，樣樣都拿得出手。

　　華為的硬件基礎

　　在傳感器硬件領域，不同廠商間的路線差異明顯，大致可以概括為純視覺路線和激光雷達路線。

　　第一種解決方案是以百度、特斯拉為代表的側重算法的企業，這種方案較為激進，傾向于使用純視覺技術，也就是說主要依靠攝像頭使圖像識別，輔助以超聲波做感應器和毫米波雷達，通過駕駛數據的不斷“喂養”，利用算法實現高階自動駕駛。

　　蔚來、小鵬、廣汽等此前推出的車型也是這一類型。但是這種模式下，即使是行業領先者特斯拉，目前實測效果也并不讓人滿意。

　　近期，美國網友上傳了一段 13分鐘的特斯拉FSD（Full-self-driving全自動駕駛） 測試版 8.2 Model 3自動駕駛視頻，然而視頻中屢屢出現“令人尷尬的錯誤”，甚至一些“極度危險、可能有害的駕駛”，使得駕駛員不得不頻繁接管車輛。

　　相比于當前公布的華為駕駛視頻片段，差距顯而易見。

　　當前，市場普遍認為，激光雷達方案，會比純視覺方向更成熟。百度和特斯拉目前這種基于視覺識別的自動駕駛技術只能定義為“輔助駕駛”，只能實現在點對點、有限制條件下的自動駕駛，時刻需要駕駛員的警覺和干預。

　　就連百度智能駕駛事業群組（IDG）負責人李震宇也明確表示：L4級別的無人駕駛，不用激光雷達，技術上過不了關。

　　激光雷達這么香，為什么不用？還不是因為貴！

　　在2016年左右，百度Apollo和谷歌Waymo早期用于“喂養算法”的測試車輛，單單一臺車上激光雷達系統就最高達到幾十萬美元，這樣的成本投入量產車幾乎是不現實的。

　　當前搭載激光雷達的量產車型的只有剛宣布不久的華為極狐阿爾法S、小鵬P5以及要到2022年才能交付的蔚來ET7。

　　從硬件配置上來看，極狐阿爾法S華為HI版新車配置了3個96線中長距激光雷達（左前、右前以及中間）、13個攝像頭、6個毫米波雷達、1個車頂慣導、1個域控制器。

　　小鵬P5采用的是2個Horiz激光雷達、13個高清攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波傳感器和1組高精度定位單元。

　　需要注意的是，小鵬所采用的Horiz激光雷達與傳統以線數為等級的激光雷達模式并不一樣，成本較低，效果側重也不同，因此功能不能等同華為所采用的激光雷達。

　　相較之下，華為之所以能這么“壕”，因為早在去年底的中國汽車工業協會主辦的峰會上，華為就首次發布了96線車規級高性能激光雷達，并宣稱要將成本壓縮到200美元，甚至100美元。

　　在激光雷達的成本控制和自動駕駛量產應用層面來講，華為已經走在最前面，因此，在硬件層面，華為傳感器有明顯優勢。

　　華為數據與算法優勢

　　智能汽車的“智能”重點是算法以及支撐算法的數據和芯片。

　　在算法層面，華為在人工智能領域已經有近十年的深耕，其中有超過一半以上時間在研發自動駕駛算法領域。當前，華為在智能汽車業務上已擁有超2000名員工，其中超1200人為算法工程師。

　　雖然相比與谷歌、百度等傳統互聯網企業來說，仍然存在技術沉淀差距，但至少從團隊的能力來看已經不拖后腿了。

　　同時，在數據層面，華為的數據質量即使比起特斯拉，也有優勢存在。

　　華為的智能駕駛總裁蘇箐提到：“數據里面，質量和維度很關鍵。在這兩個問題上，我覺得特斯拉的數據有大問題。”

　　“數據維度代表信息豐富度和差異化程度。僅僅靠簡單的幾個視覺搜集的數據維度是非常低的，高精定位等都沒有。華為ADS的車數據維度比特斯拉要高好幾個數量級。”

　　“此外低階系統本身的復雜度導致數據質量較低，我猜，特斯拉的數據早就飽和了，對系統能力沒有提升。”

　　基于優質的數據基礎，智能汽車要保障算法實現最高的算力，需要針對特定的專門應用和算法進行硬件芯片的性能優化，這使得算法、算力、芯片之間始終處于相輔相成的關系，只有軟件與硬件同時開展，才能保障性能的最優化。

　　在芯片領域，除了華為和特斯拉用的是自研自產的芯片以外，其他市場參與者如百度、長城、蔚來、小鵬等的芯片大多依賴于Mobileye、英偉達、地平線、高通這些外部供應商。

　　而華為不僅擁有車載AI芯片，還基于芯片構建了車載計算平臺MDC，集成了華為自研的host CPU芯片，AI芯片，ISP芯片，SSD控制芯片等，實現了軟硬件一體化。

　　這對傳統汽車廠商和互聯網造車新勢力來說，幾乎是不可逾越的鴻溝，也是華為中央超算平臺最有力的保障。

　　華為會是顛覆者嗎？

　　華為自動駕駛負責人蘇菁認為，傳統車廠傾向認為車是未來的主體，而上面存在一些計算機的單點。但華為自動駕駛方案的存在則是認為：未來汽車的基礎是計算機，車是計算機控制的外設（汽車計算機化）。

　　對此，美團創始人王興稱贊：特斯拉終于棋逢對手。

　　王興的這一夸贊，點明了特斯拉和華為的相同內核——未來汽車的發展方向不是以車為核心的自動駕駛配套，更不是簡單的電氣化，而是以計算機為核心的智能網聯車。

　　華為不造車，但作為方案提供商，華為的角色可以稱得上是顛覆性的！

　　在當前，擁有大規模量產能力的傳統車廠如豐田、大眾目前仍然還處于從燃料車向電動車轉變的緩慢過程，想要再實現從電動車向智能車的跨越，可能要更久。

　　華為的“全棧式”自動駕駛解決方案，為這些傳統汽車廠商實現大規模邁進智能網聯化進程提供了一個快速解決方案。

　　相較之下，以特斯拉、蔚來、小鵬為代表的智能網聯車廠商，可見的未來里，不僅在產能上存在巨大的缺口，其整車制造的工藝和傳統廠商之間的差距短期也難以逾越，“特斯拉們”或許危險了。

　　而就當特斯拉、蔚來們還在為產能發愁時，華為與傳統廠商們合作的車型將成批次的量產下線，自動駕駛時代正在加速來臨。

（聲明：本文僅代表作者觀點，不代表新浪網立場。）