從獨立智能汽車事業部到交付智能駕駛解決方案，華為用了5個月的時間。4月的上海車展期間，華為正式宣布進入汽車領域。在將近半年的時間裡，大多人對華為汽車業務認知都停留在”華為不造車，聚焦ICT技術，幫助車企造好車”的口號上。

在2019年9月18日舉行的華為全聯接大會（HUAWEICONNECT2019）上，華為帶著其智能汽車解決方案，將口號照進了現實。

圍繞“共創智能新高度”的大會主題，華為智能汽車解決方案BU面向ICT（信息通信技術）行業全面展示了覆蓋汽車智能駕駛、智能網聯、智能座艙、智能車雲和智能電動等領域的華為智能汽車解決方案。

除了系統部件和技術平台之外，重點展示了人工智能（AI）在汽車各領域最先進的應用和最新實踐。作為人工智能（AI）在汽車領域的典型應用場景，華為L4級全棧智能駕駛解決方案（ADS）在今年的全聯接大會上賺足了眼球。

此外，L4級全棧智能駕駛解決方案的亮相，意味著華為正在加速智能駕駛的商業化落地。而對跨界競爭的BAT來說，無疑又迎來一個強勁的對手。

智能駕駛方案：支持 L2+~L4平滑演進

值得注意的是，華為L4 級全棧智能駕駛解決方案（ADS）全面整合芯片、算法、數據等多層面能力，可支持靈活的功能特性組合，滿足L4~ L2+的平滑演進需求。可以面向自動駕駛系統的規模化量產，幫助車廠快速落地。

具體來說，在芯片上，華為L4級全棧智能駕駛解決方案（ADS）採用自研高算力自動駕駛SoC芯片，實現多路傳感器數據的高性能處理和復雜規控決策；

在算法上，全面採用自研核心算法，針對中國城區道路、高速道路、市區泊車等複雜駕駛場景持續設計優化；

在數據上，通過與車企夥伴聯合建立大規模路測車隊，持續累積豐富場景路測數據，驅動系統持續閉環迭代優化；

此外，華為還可以通過OTA持續為用戶提供自動駕駛新特性和新體驗。

HUAWEI CONNECT 2018期間，華為發布的使能自動駕駛的移動數據中心MDC

作為全棧解決方案的核心，華為MDC智能駕駛計算平台(MDC)基於自研AI芯片、車控OS等基礎領域技術，是一個開放的、標準化的智能駕駛計算平台，從底層驅動自動駕駛技術創新。

同時，該平台在支持SAE L4~L2+平滑演進的同時，還兼容AUTOSAR（汽車開放系統架構）與ROS（機器人軟件平台），具備“高算力、高安全、高能效、確定性低時延”等技術，結合配套提供的工具鏈與HIL仿真平台，車企可靈活快速開發不同級別的智能駕駛應用。

MDC HIL（硬件在環）仿真平台，是目前國內首批支持L4自動駕駛仿真測試的平台，具備多類傳感器與海量場景的實時仿真能力，支持SAE L4~ L2+級別智能駕駛算法開發與仿真，有效提升自動駕駛測試效率，降低測試成本。

得益於該平台，華為有望加速智能駕駛的商業化落地。目前華為MDC智能駕駛計算平台已分別與一汽紅旗、東風汽車、蘇州金龍、新石器、山東浩睿智能等多家車企和夥伴達成合作。

事實上，從去年10月發布第一代人工智能芯片昇騰310和移動數據中心MDC600以後，華為在不斷擴大智能駕駛領域的“朋友圈”。

搭載ADS的奧迪車隊在今年下半年開始規模化路測

今年下半年，搭載華為L4級全棧智能駕駛解決方案（ADS）的奧迪車隊將逐步開始規模化路測，測試車隊規模將達數十輛，是奧迪目前在中國最大規模的自動駕駛車隊之一。

此次與奧迪的聯合路測，主要從國內市區復雜路況、國內的駕駛習慣出發，打造完全符合中國場景的自動駕駛技術和解決方案。

智能汽車解決方案

在全聯接大會上，除了搶眼的L4級全棧智能駕駛解決方案，華為智能汽車解決方案BU對外展出了自己的最新成果。

• 智能車雲：基於華為雲技術·，提供端邊協同、生態共建的全棧網聯服務。其中自動駕駛雲平台包含數據平台、訓練平台、仿真平台，幫助企業實現數據結構化、數據湖治理、海量數據儲存，以及數據標註、障礙物識別、模型訓練、場景庫、仿真係統、評測系統等服務。
• 智能網聯：提供智能感知基站解決方案、RSU路邊單元、V2X平台、4G/5G車載移動通信模塊以及T-Box等等。
• 智能座艙：基於芯片、OS、生態使能數字座艙，可以實現全場景語音交互、疲勞檢測、共享手機生態，同時還享受遊戲、K歌等娛樂化服務。同平台之間的多個智能終端可以實現互聯，比如在家播放的音樂，當人出門開車時，車內會接著繼續播放同一首歌。
• 智能電動：對電能的整流、儲能、逆變等方面進行控制管理，打造出mPower智能電動、智能充電兩大解決方案。其中智慧充電包含車載充電系統、電池管理系統、電驅動系統，通過算法和數據分析，降低電池的減量度。

可以看出，華為並不局限於某種技術，而是選擇了一整套智能汽車解決方案：從智能駕駛、智能網聯、智能座艙、到智能車雲和智能電動，一應俱全。但值得一提的是，以上業務板塊均為獨立運營。

在汽車領域，華為給自己的定位是，成為面向智能網聯汽車的增量部件供應商，即提供傳統汽車沒有，新一代智能網聯汽車需要的零部件。

此前華為輪值董事長徐直軍也表示，未來汽車價值的構成70%不會發生在傳統的車身、底盤等部件，而是在自動駕駛的軟件、以及計算和連接的技術上。未來自動駕駛用戶所付出的大部分費用，也將會發生在新增技術上部分。

HBAT混戰，截然不同的生意經

與早已入局，但更多在軟件層研發的BAT相比，華為與他們對智能汽車的見解並不相同。

百度在汽車領域佈局較早，百度地圖、車聯網、自動駕駛一直是其深耕的汽車產品對象。在車聯網上，百度CarLife則是成為了目前應用最為廣泛的車聯網系統，市面上大部分車型均有搭載。而在自動駕駛領域，百度推出了Apollo自動駕駛軟件的開源平台。

阿里則是一直致力於車載操作系統與車路協同的內容。在其他汽車領域選擇了投資與合作的方式，與高德地圖研發高精地圖、與斑馬研發車聯網系統等。

騰訊將目光放在了智慧出行大領域。在人車交互上推出車聯網生態內容、智慧4S店等內容；自動駕駛、“5G車路協同”解決方案等解決車與環境關係；基於汽車雲和LBS的智慧出行服務解決方案，幫助車企向服務化轉型。

而此前在通信、手機領域深耕的華為擁有更多定義硬件的能力。儘管過去很少明確提及在汽車領域的佈局，但華為從未停止在汽車製造的儲備。

2018年華為就已經將MDC移動數據中MDC600集成到奧迪Q7原型車中，用於城市自動駕駛環境的運行。該數據中心可以搭載在汽車上，實時完成一系列計算；並且計算性能能夠達到352TOPS，同時支持L4級別的自動駕駛計算。

在通信領域，華為也將多年的經驗積累轉移到汽車領域。在車端，提供通信芯片和模組；在管端，提供2G、3G、4G和今年剛落地的商用5G；在雲端，提供車聯網平台，為車企提供相關的產品和服務。

在車路協同領域，從去年至今，華為在C-V2X領域相繼推出了多款產品：支持LTE-V2X的海思Balong芯片，RSU(路邊單元)。

由此可見，儘管官宣得晚，但華為在智能汽車領域的版圖並不比BAT弱勢。雖不造車，但華為的汽車版圖已經從開始的爭議、澄清、積蓄實力、拓寬賽道，漸漸明朗起來。