摘要：华为乾崑智能汽车解决方案在9月发布的出行报告中展示出系统性增长趋势。截至2025年9月30日，其辅助驾驶累计行驶里程达到51.3亿公里，辅助泊车累计使用次数达3.2亿次，系统共记录避免潜在碰撞事件291万次。从数据结构看，这一规模反映出用户对智能驾驶功能的信任

华为乾崑智能汽车解决方案在9月发布的出行报告中展示出系统性增长趋势。截至2025年9月30日，其辅助驾驶累计行驶里程达到51.3亿公里，辅助泊车累计使用次数达3.2亿次，系统共记录避免潜在碰撞事件291万次。从数据结构看，这一规模反映出用户对智能驾驶功能的信任与使用频率持续提升，人均辅助驾驶里程已达到506公里，辅助泊车人均使用33.7次，表明智能驾驶正从技术亮点逐步转向驾驶常态。

辅助驾驶高频启用：技术使用率稳定提升

报告显示，华为乾崑的辅助驾驶活跃用户达到94.6万人，占比94.4%，单月累计里程4.79亿公里，平均日新增约1596万公里。这一活跃度说明辅助驾驶已覆盖大部分在用车辆，并具备较高的使用黏性。

在人均维度上，506公里的辅助驾驶行驶距离意味着用户不再仅在长途或特定场景中依赖系统，而是更多地将其作为日常通勤的一部分。

这背后体现的，是乾崑ADS（Advanced Driving System）在场景识别、环境建模与控制逻辑上的持续进化。通过道路特征感知、车辆动态模型优化与连续OTA迭代，其在城市道路、环线、以及混合路况下的接管平顺性提升，使用户在实际体验中感受到驾驶压力的下降。

城市场景优化成果显现：辅助驾驶覆盖率拓展

从数据层面观察，华为乾崑的辅助驾驶已不仅局限于高速或环路使用场景。在报告中提到的日新增1596万公里中，城市通勤与复杂路网场景的比例正快速上升。

这是乾崑ADS 3.0架构下的算法成果之一。系统依托道路级高精地图、融合感知网络与自进化学习策略，使得城区车流密集区域的识别准确率、行人预测模型响应时间等核心指标均有所提升。

从用户视角看，这意味着车辆在应对非规则交通环境时的操作更贴近人工驾驶逻辑，如红绿灯前减速、路口避让、加塞车辆动态调整等行为更自然，减少了驾驶员的接管频率。

智能泊车频次增长：辅助功能正成为高频交互入口

在泊车环节，9月的乾崑系统共记录辅助泊车使用3191万次，平均日新增106万次，人均使用33.7次，相关功能已从被动调用转向主动偏好。

其中值得注意的是系统自动识别车位与泊入路线规划的成功率持续提高，在多数车型中可在约3秒内完成泊入判断，并支持包括纵向、横向及斜列式车位的自动识别。

此外，乾崑泊车系统在报告期内避免潜在碰撞19.9万次。该指标虽不直接代表事故发生率，但体现出系统在低速环境下对障碍物识别、制动响应与空间建模的稳定性。

这类数据的积累对后续算法训练具备重要意义，也反映了乾崑在泊车数据集扩容与模型反馈机制的持续完善。

数字底盘技术助力舒适性与稳定性管理

在底盘控制领域，HUAWEI XMC数字底盘引擎的应用频率持续提升。9月中，系统记录晕车舒缓功能激活40.23万次，主动防滑激活27.51万次。这组数据揭示出乾崑在驾乘体验管理与行驶安全上的细分能力。晕车舒缓功能通过车身姿态控制与悬架响应调节，降低车内加速度变化带来的不适；主动防滑则在湿滑或低附着力路面中实现扭矩分配调整。

这类底盘协同控制策略的投入，使乾崑不仅承担辅助驾驶任务，也参与到车辆动态管理的深层环节中。用户在体验中感知到的并非单纯“驾驶自动化”，而是整车行为在舒适性与安全性之间的动态平衡。

智能座舱协同生态：车机与手机互通场景深化

除了驾驶与泊车系统外，华为乾崑在座舱层面的数据同样体现了高频互动趋势。报告显示，手机与车机的无缝流转次数达876.55万次，其中导航流转占734.19万次，超级桌面连接5523.41万次，应用打开1282.14万次。

这反映出座舱系统正在成为用户数字生态的重要延展。通过HarmonyOS与乾崑平台的协同，导航、影音、办公类应用可实现跨端连续使用，用户在上下车场景中无需重复操作即可保持信息同步。

DLNA与手机投屏功能的使用频次也在提升，分别为4.81万次与369.85万次，这类交互功能的高频调用，说明用户对座舱多媒体与信息流转体验的依赖增强，车内空间正逐步转向移动终端的延伸形态。

车云体系扩展：数字钥匙与远程控制频率提升

乾崑车云平台的数据同样展现出用户粘性。报告显示，数字钥匙使用904.36万次，车主远程控制3604.11万次，OTA升级76.04万次。数字钥匙的高频使用与城市出行场景有关，尤其在共享、代驾或家庭多用户使用中，手机化钥匙解决了物理钥匙传递与安全验证问题。

车主远控包括远程启动空调、定位车辆、检查车况等功能，这类操作与用户的日常用车习惯深度绑定，也反映出乾崑系统的云端响应效率与稳定性。至于OTA升级次数的增加，则意味着系统在不断进行版本优化与场景拓展，通过分布式推送与模块化更新，使车辆可持续保持软件层面的进化状态。

数据背后的趋势：智能驾驶进入“人车共学”阶段

整体观察9月出行报告，乾崑系统的所有核心数据——从辅助驾驶到泊车、从底盘控制到座舱互联——均呈现高频使用与持续增长态势。

这一趋势意味着智能驾驶系统正进入“人车共学”的阶段。系统通过海量真实行驶数据完成自进化，用户则在使用中逐步适应辅助逻辑并形成新型驾驶行为。这种互动关系使得智能驾驶不再是被动辅助，而是一种动态的双向学习过程。车辆在不同驾驶者、路况与气候环境中的行为反馈，成为系统优化的重要数据源。

总结：乾崑体系的智能驾驶生态进入应用深化期

从本次出行报告可以看出，华为乾崑的智能驾驶与智能座舱体系已形成较为完整的闭环。辅助驾驶与泊车功能的高频启用说明用户信任度持续上升，底盘控制与座舱互联的频繁调用代表着整车智能协同程度不断提升。在行业视角下，这种以数据驱动的成长路径，标志着智能汽车正在从单点功能竞争转向系统级体验演进。乾崑体系在算法稳定性、云端协同与生态融合方面的进展，为未来自动驾驶及车云一体化提供了可量化的样本，也为车企智能化研发提供了具象参考。

作者观点：智能化的核心不在功能叠加，而在系统协同

乾崑9月报告的价值不只是数字，而是数据背后的使用逻辑。辅助驾驶的人均506公里，泊车人均33.7次，底盘与座舱功能的高频触发，构成了用户与系统间的信任循环。未来智能驾驶的发展，或将不再依赖硬件突破，而取决于数据沉淀与用户交互质量的共同进化。

来源：鑫仔撩车