华为智能驾驶深度解读纪要 2022-08-10
Q：华为和车企的主要合作模式有哪几种？
A：华为与车厂之间的合作主要可以分成三种模式，分别是智选模式、华为Inside模式和Tier1模式。
目前华为的智选模式并不仅仅体现在智能驾驶领域，更多的是整车的合作，包括智能座舱、车身、三电系统等等。
在华为Inside模式下，华为主要在自动驾驶领域与车企进行合作。目前大家可以看到华为与赛力斯智选模式的合作没有采用ADS自动驾驶，但是后面新发布的车型中也可能会逐步将ADS引入进来。北汽和华为目前的合作是HI模式，后续可能会考虑参与到智选模式中来。现在和华为以HI模式进行合作的车厂很多，包括广汽和奥迪等等。
就Tier1模式而言，华为和很多主机厂在此模式下进行合作，包括比亚迪、长城、吉利等等。Tier1模式中，整个合作主要是以主机厂来牵头推进，华为主要负责智能驾驶计算平台MDC和相关算法。这种模式推广的速度并不快，因为涉及到多方的沟通和协调，比如华为需要一对一去适配不同主机厂的传感器方案，所以这个过程其实比较复杂，收益目前看也不是很可观。其实华为以前是不考虑单卖MDC的，都是要打包卖的，但是目前华为也在向外部逐渐释放接口，让第三方基于华为平台进行开发，未来对于MDC平台的Tier1模式还要继续优化。
Q：具体什么因素会影响主机厂在不同合作模式上的选择？
A：主机厂自身的研发能力很关键。华为HI模式下，整车的传感器、座舱和车内通信等都是华为主导的。在Tier1模式下，整车设计主要以主机厂为主，华为要适配主机厂的接口。另外一点就是考虑主机厂的市场地位。三种合作模式中，Tier1模式合作的周期很长，一些主机厂可能等不了，华为HI模式和智选模式速度会快一点，其中智选模式是最快的。因为智选模式下，整车几乎全部的布局都是华为内部来协调就可以了，主机厂涉及的相对较少。
从华为获取的价值量角度看，因为智选模式下，整车的三电系统、自驾域、座舱和传感器基本上都是华为的，所以智选模式贡献的毛利可能会比较高一些。相比之下，HI模式会少一些，因为HI模式本身成本就高，但是定价又不能特别高。
Q：对不同的车厂，华为如何差异化定位智选品牌和车型？
A：华为会尽力在外观、设计语言、价格上为各家智选车型做好相应的区分。
Q：未来华为在智能驾驶领域是否会越来越封闭？
A：和苹果一样，华为一直走软硬一体化的风格，对于市场较小的芯片和传感器之类，华为愿意采用第三方，但是对于大的细分市场，华为主要靠自研。
Q：在智选模式下，华为未来留给合作车厂的利润空间是否会收窄？
A：对于利润，华为内部有一个评估机制，一定会保证车厂的利润空间。另外，将所有利润独吞也违背华为的价值观，在当前相对艰难的时刻之下，华为也需要结交越来越多的合作伙伴。
Q：能否对智选模式和HI模式进行一下归纳？
A：HI模式下，华为可以根据从车端拿到的数据去推进自己的模型，是华为ADS的一个保底方案，是可以脱离车BU、独立出去找业务的一个方案，所以HI模式是ADS的主推模式。但对智选来说，HI并不是最突出的一个模块。所以从整个车BU来说，华为目前最重视智选，而ADS最重视HI。
Q：和造车新势力比较，华为的优劣势分别是什么？
A：如果单从自驾域去考虑的话，在两年前，华为在自驾域比较领先，但是现在新势力在自动驾驶这一领域也慢慢追上来了。但从智能座舱角度考虑的话，华为的领先优势是比较明显的。从新能源汽车的用户画像来看，这些用户和华为手机的用户其实是非常重合的，所以，基于华为鸿蒙车机OS的座舱和相关生态发展是十分完善的。
Q：跟其他车厂的座舱相比，华为智能座舱优势主要体现在哪些方面？
A：华为智能座舱的优势主要体现在鸿蒙操作系统和语音识别技术这两方面。华为目前借助鸿蒙OS可以实现手机和车机应用软件之间非常流畅地切换，而且华为车机语音识别技术要比华为手机端技术更强。在操作系统方面，华为在手机领域的技术积累可以十分容易就移植到鸿蒙车机领域，但是像其他主机厂去开发车机系统，它们大部分就是基于安卓系统去进行定制和升级，尽量去适应车机系统，因此这些主机厂和华为在智能座舱领域的技术积累是相差甚远的。
Q：能否从性能、用户体验等方面去评价一下问界M7和理想L9这两款车？
A：华为并没有把理想等车企当做竞争对手，因为目前新能源车是有很多增量市场的，新能源汽车主要还是在和燃油车去竞争消费者，所以大多数新能源厂商之间都是友商，大家一起把这个蛋糕做大。
Q：对于动力电池，华为未来有无相关的布局规划？
A：目前华为主要的车型是混动车型，但是针对于纯电车型，华为也有很多考虑，毕竟动力电池是整个产业链中很大的一个利润环节。但是动力电池开发并不是华为的强项，这一点从华为与宁德时代的合作中也可以看出。最终选择哪种动力模式，还是取决于主机厂自身，主机厂自己说想要选择哪种动力模式，华为就会去进行相应的适配。
Q：鸿蒙车机应用是华为自己做，还是会和第三方进行合作开发？
A：针对某一款车型进行开发的时候，因为华为鸿蒙车机系统并不能完全标准化直接用到这款车型上，需要在鸿蒙操作系统上进行定制，这部分的优化和定制主要是华为自己做。
Q：华为车型中自驾域操作系统的选择是怎样的？
A：目前看，如果主机厂选用华为智能驾驶计算平台MDC的话，那就只能使用华为的AOS操作系统。
Q：华为7nm和14nm自动驾驶芯片目前的供给情况是怎样的？
A：从内部考量来看，芯片的供给主要和交付量有很大关系。目前华为也在由主机厂牵头去适配第三方的芯片平台，华为负责系统和算法的移植和适配工作。
Q：目前华为车载芯片主流的制程？
A：在芯片这一块，华为MDC芯片主流是7nm的。在华为MDC芯片刚问世的时候，相比于同类型主流芯片，MDC水平是非常先进的，算力可以达到200TOPS。
Q：因为制裁的原因，华为目前有考虑把芯片制程转换成28nm或者14nm吗？
A：有考虑。目前很多人都说车机不需要那么高的制程，但是这其实不单单是功耗问题。同样的算力，对于7nm和14nm制程的芯片来说，两者的功耗不仅仅会相差数倍，而且整个芯片底板的设计、冷却等等都是一个巨大的变化。所以对于车机而言，由7nm退回到14nm应该是极限了，不可能再退到28nm，否则就要压缩芯片的算力。
Q：语音识别是华为完全自己做，还是基于第三方进行开发？
A：是华为自己做的。其实因为华为在语音识别的积累和沉淀也是很深了，从手机端开始做到现在，华为内部有很多实验室投入在语音识别和手势识别领域。其实华为语音识别技术在手机端已经就是久经考验了，此外针对车机领域也做了很多专门的适配工作，包括各种毫米波识别、手势识别和摄像头。所以语音识别这块其实没有必要去找外部的供应商。
Q：如何比较英伟达和高通在自驾域芯片方面的技术水平和竞争格局？
A：到目前为止，在自驾域领域英伟达一家独大。针对高通，华为早期也做过计算平台的适配，但是发现高通在GPU算力和模型适配等方面做得还不够好，现在可能有一些变化。另外，地平线芯片的性价比是很高的，如果只是做简单的L2功能，不考虑多传感器复杂的算法，地平线芯片是可以做到的，而且地平线目前并没有受到制裁。
Q：如何评价国内车厂对于Mobileye产品的积极性不高？
A：其实华为早期一直在和Mobileye对标，因为Mobileye在视觉领域做得不错。但是Mobileye在开放程度上一直不高，Mobileye很多东西都需要上交到以色列总部那边，总体来讲是比较封闭的。
Q：华为在激光雷达领域目前的进展如何？
A：华为自研的激光雷达技术路线主要采用半固态激光雷达，目前也在研发固态激光雷达。
Q：在激光雷达领域，全球玩家该怎样排序？
A：对于国外玩家，Innovusion是比较好的；国内玩家中，速腾是比较好的。
Q：目前激光雷达未来是否会有降本的趋势以及大规模应用的前景？
A：激光雷达降本的趋势是非常明显的。虽然现在激光雷达成本很贵，但是和手机的传感器芯片一样，激光雷达成本会缓慢下降，并且目前各个激光雷达技术路线上也在努力做各种降本的方案。从当前方案来看，各厂商都开始逐步做视觉方案，但是大多数国内厂商保留激光雷达的目前就是主要用来做安全冗余，这可以避免像特斯拉一样在国外发生多次车祸，尤其是特斯拉在放弃毫米波雷达之后，其自身的车祸比例更是逐步增多。纯视觉方案的确无法应用在一些极端场景，例如雾天、雪天，所以目前来看，视觉为主，毫米波为辅，激光做冗余对于L2+自动驾驶路线是比较好的一个方案。
Q：如果激光雷达的成本下降，产业趋势是否会向激光雷达靠拢？
A：其实激光雷达的成本很难比视觉方案便宜，激光雷达内部流程是从发射器到回收器，除非在设计原理上有巨大突破，激光雷达的成本不可能低于毫米波雷达。在未来，激光雷达会成为智能汽车的标配，但除了成本，还需要考虑功耗问题。所以和一个车上装载7-8个摄像头相比，激光雷达只会装载1-3个。因此，即使激光雷达的成本下降，规模也不会大规模铺开。视觉最大的优点在于可以闭环驱动相关模型的能力迭代，所以对各厂家来说，采用视觉技术路线的未来是更加广阔的。但是即便如此，华为也不会抛弃毫米波和激光雷达，因为它们毕竟承担着辅助和安全冗余的角色。
Q：非制冷红外技术在自动驾驶汽车的应用前景是怎样的？
A：车座舱内一直应用红外技术，主要应用在座舱内遗留物的识别，以及相比纯视觉，红外技术在夜间场景下对人脸的勾画更优，可以作为相应的辅助功能。但是在车外应用中，红外技术普及一直不高，其最大的问题在于它很难做到一些深度和具体的识别，只能做一些辅助应用，而具体识别问题可以通过智能大灯等方式解决，目前还没有相关量产的消息。
Q：设计冗余是否会成为一种趋势？
A：设计冗余主要是出自功能安全的考虑。在成本和功耗问题解决之后，安全冗余会越来越多，激光雷达也会成为标配。
Q：国内高级自动驾驶政策目前处于何种发展阶段？
A：目前全国范围内还是L2+作为技术主流，因为L3级别自动驾驶车型上路，一旦出现车祸，责任方是主机厂，而L2级别自动驾驶车型出车祸，责任方是驾驶员。所以即使目前深圳开放L3级自动驾驶，但是近期L3级别自动驾驶并没有更大范围释放的可能性。从目前自动驾驶技术发展水平来看，即使L3有真人安全员或者远程后端监管的安全员，一旦发生车祸，责任方也无法讲清。
Q：未来在L3-L5演进的场景，如特定高速公路或者客运中，产生的自动驾驶相关数据如何处理？华为如何规划未来2-3年的自动驾驶数据的获取？
A：目前来看，除了问界车型的自动驾驶数据会向华为开放外，主机厂会将数据牢牢掌握在自己手中，不会交给华为。因为这其中涉及到信息安全、国家合规问题，所以他们不会向华为开放数据。在HI模式下，合作厂商会将相应数据搭载在他们自己的数据闭环里，不会分享给华为。在结构化场景方面，由于高速类场景比较简单，所以目前华为相关技术基本上都可以满足要求。但和高速不同，城区场景是非常复杂的，所以此场景下的自动驾驶技术迭代主要依赖数据不断地推进。模型迭代需要海量数据，而海量数据是华为的痛点，华为只能依靠自己的采集车去采集或者通过智选车返回小批量数据，但是目前问界M5并没有向华为返回数据。没有海量的数据，华为就很难对于模型和方案进行升级迭代，但是华为目前有能力做相应的场景复现和仿真。目前来说，华为无法避免对数据的依赖。
到2025年，L3级别自动驾驶预计能够落地，在模型迭代到一定程度之后，华为能够在安全方面做到更高的规格，即使自驾失效，由于安全冗余方案更加全面完善，自动驾驶汽车也不会发生相应的安全问题。到2030年，如果AI模型智能化方面能够有更大的进步、有端到端的模型、算力能够突破瓶颈做出更庞大的模型，可能会看到L4的一些曙光。如果在车祸方面主机厂愿意承担相应责任，L4也可以落地；但在数据方面，由于数据作为核心资产，数据还是会被各厂商牢牢掌握在手里，作为主机厂和Tier1议价的核心筹码。
Q：华为车BU人员储备目前情况如何？人员配置情况是否可以按照三种模式去划分？
A：车BU人员的配比主要是基于业务量和预算来划分。目前来看，人数最多的话还是ADS领域，人员配置有2000人左右，ADS人员相比于2020年的时候已经至少翻了一倍。座舱领域可能会少一点，因为它主要是负责移植鸿蒙车机、进行相应的适配，工作量并不是很大，基本上还没到1000人。另外还有很大一块目前是在华为的传感器部门，但是这块的价值并没有马上反映出来，因为车装传感是一个比较长周期的过程，这一块的人员也接近2000人左右。以上三个部门的人员总和就已经超过5000了，另外像其他的销售、MDC开发部等等，各个部门人员数目加起来肯定超过一万人。
Q：华为车BU的人员规模未来是否会继续扩大？
A：目前，华为车BU人数规模确实是在一直增加。车BU人才来源主要是以内部转岗为主，对于一些核心岗位，如技术岗位等，除内部转岗外，也会考虑社会招聘、校园招聘。
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