摘要：2025年，华为实现高速路L3级自动驾驶商用、城区试商用 预测2027年，华为实现L4级自动驾驶商用

2024年，全球自动驾驶唯有华为和其他 阿华与美特自动驾驶方案解析

1、2025年，华为实现高速路L3级自动驾驶商用、城区试商用 预测2027年，华为实现L4级自动驾驶商用

过去11年，华为研发投入近13000亿元，铸就华为护城河。

10年前，华为下场造车，造燃油车品牌，大概也能与奔驰宝马奥迪平分秋色。

2024年4月24日，华为发布乾崑ADS 3.0，“乾崑已定 智在必行”。

至2024年年底，华为乾崑智驾系统已实现了一键召唤的车库到车库；华为乾崑智驾系统全球率先已实现4-130公里全向主动安全。

特斯拉和国内友商，2025年率先追上华为2023年120公里AEB技术，再说打败华为。

2022-2024年，华为每年研发投入，与中科院1600-1800亿元水平相当。

截至2024年底，华为过去11年研发投入111100+2024年1800亿元≈1.3万亿元。

故，13000亿元研发投入及全球超过14万件授权专利，才算华为护城河。

L3‌级主要适用于特定道路，如路况良好的高速公路。技术要求相对较低，但需要更强的传感器和算法来确保在特定情况下能够及时接管‌。

‌L4‌级适用于各种复杂道路和环境条件，包括城市道路和高速公路。技术要求更高，需要更强大的传感器、更精准的算法和更完善的电子电气架构‌。

2025年，华为发布乾崑ADS 4.0 将实现高速路L3级自动驾驶商用和城区试商用。

至2027年，华为搭载乾崑L3级自动驾驶的车辆会超过500万辆。

L3到L4一步之遥，目前华为激光雷达等传感器感知和算法问题基本解决L4级，需要学习足够的应用场景及特殊场景；同时，算法决策后，电子电气架构及车辆的刹停转向加速等匹配完成决策操作，这远高于人类操控反应速度。

华为2025年商用L3自动驾驶技术，2027年自然进入L4级自动驾驶技术商用。

500万辆L3级自动驾驶满大街跑1-2年，进入L4级自动驾驶顺理成章。

2、华为是智能电动汽车全球唯一全产业链

智能电动汽车核心技术是智驾芯片、算力平台、车载芯片、三电系统、、激光雷达、智驾系统，华为智能化技术全有。

特斯拉智驾系芯片、车载芯片，离开英伟达、高通、台积电，搞不定。特斯拉车机系统相比鸿蒙操作系统，落后不是一点点。

特斯拉FSD V12在2019年前用的是英特尔的以色列Mobileye自动驾驶系统，个人认为FSD源自于以色列Mobileye系统。

特斯拉已经转向激光雷达方案。因为地平线CEO说，激光雷达从70万元打到1000元。

华为乾崑智驾系统，未来3年左右年上车数量是特斯拉的2倍左右，鸿蒙智行四界搭载乾崑智驾系统数量与特斯拉FSD大体相当。

3、从安全第一、一票否决制，全球唯有华为和其他包括特斯拉的自动驾驶

具体算法优劣势解析如下。

华为和特斯拉的自动驾驶算法分别代表了两种不同的技术路线：华为走多传感器融合与车路协同路线，特斯拉走视觉优先的端到端算法路线。

•华为

多传感器融合和车路协同技术使其在复杂场景和智能交通体系中具有优势，适合逐步推广至大规模智能城市和交通管理系统。

•特斯拉

以“视觉优先”，适合高速和常规场景。但对视觉的高度依赖在复杂场景和恶劣条件下仍有提升空间。

华为乾崑智驾基础版取消激光雷达，但是有毫米波雷达、超声波雷达和摄像头，目前表现优于特斯拉FSD。

为确保安全，特斯拉要么回到华为激光雷达方案，退而求其次，特斯拉也需采用华为乾崑基础版的多传感器模式。

两者在技术、应用场景、生态等方面的优劣势解析比较如下。

3.1 技术路线及感知策略

①华为：多传感器融合（激光雷达+摄像头+雷达+毫米波雷达+超声波雷达）。优点：华- 融合多模态数据，感知精度高- 激光雷达适合复杂场景（如夜间、雾天），华为激光雷达方案有天然优势。

②特特斯拉：视觉优先（纯摄像头方案）。硬件简单- 模拟人类驾驶行为，方案轻量化。特斯拉视觉依赖度高，受天气和光线影响显著- 距离测量精度不如激光雷达。

3.2 决策方式与规划

①华为：模块化决策：分层架构，感知、决策、规划独立优化。

各模块独立，可分别优化，适应性强- 多传感器提供冗余，增强鲁棒性。

算法中，安全规则是优先级。

②特斯拉：端到端学习，神经网络直接生成控制指令。

整体架构简化，无需复杂模块接口- 神经网络自动学习，快速迭代。端到端决策的黑箱特性，难以解释错误原因- 训练需要海量数据，处理新场景较难。

3.3 数据与算法

①华为 ：鸿蒙智行及引望与车企协调合作采集，数据覆盖多样化。

场景数据更全面，适配不同车企和环境，利用车路协同设备提供动态信息。

②特斯拉：自有车队实时上传数据。支持影子模式自动学习- 自有数据闭环优化。数据高度依赖特斯拉车主，场景可能受限，数据标注成本较高。

3.4 硬件与算力

①华为：MDC（华为自研计算平台），支持多任务并行。算力高，支持多模态融合- 平台开放性强，便于第三方集成。

②特斯拉：FSD 芯片（特斯拉自研计算平台），专注深度学习，深度学习推理效率高- 与软件高度结合，优化推理速度。算力更倾向于视觉任务，难以支持多传感器- 芯片封闭性较强，难以扩展。

3.5 生态与商业化

①华为：生态开放，与多家车企合作- 车路协同推动大规模部署。与车企和政府合作，推动车路协同和智能交通。

②特斯拉：自主研发、自产自销，垂直整合。高度自主化，产品闭环优化，全球拥有大量的车主用户群。

3.6 应用场景

①华为：感知精度高，结合车路协同实现高效车队管理。多传感器融合适合复杂城市环境，支持动态物体预测。激光雷达对低光、恶劣天气表现更稳定。

②特斯拉：视觉优先方案，适合标线清晰的高速路段。视觉算法在动态场景中表现仍需优化。视觉算法在雨雪、夜间等场景中受限。

3.7 优劣势对比总结

①华为：激光雷达与传感器方案精度高，但成本较高。多传感器融合，适应性和精度较高。模块化设计，易于分布式协同优化。多来源数据覆盖全面，车路协同加持。

城市道路和极端场景表现更优。

② 特斯拉：纯视觉方案，低成本但环境适应性弱。端到端算法简化架构，便于快速部署。

自有车队数据量大，实时更新闭环优化。

高速和简单场景表现不错，城市适配目前难以商用，仍需提升。

来源：遥遥领先的M9和M60一点号