一、技术突破：从“模仿人类”到“生成人类未见的智慧”
WEWA架构的双脑协同机制
云端“世界引擎（WE）”：通过扩散生成模型（类似AI绘图技术），主动创造人类司机一生难遇的极端场景（如“骆驼砸车窗”、“鬼探头+前车急刹”组合场景），解决传统依赖人类驾驶数据的瓶颈。目前已生成6亿公里仿真难例数据，为AI提供超人类经验的训练素材。
车端“世界行为模型（WA）”：整合视觉、听觉、触觉多模态感知，配合MoE多专家架构，毫秒级调用不同场景的决策能力，端到端时延降低50%，变道预判更精准。
安全价值观的内化
云端WE通过奖惩机制，让AI在虚拟训练中内化“安全优先”原则（如危险场景主动避让优于通行效率），而非简单复制人类驾驶习惯（含不良行为），实现重刹率降低30%、无效变道减少20%。
华为乾崑“向上生长、向下扎根”精神与墨脱
二、越野场景的超越性表现
极限环境决策优势
预见性驾驶：在湿滑路面、低能见度（雨雾）等越野高频场景中，系统通过多传感器融合与场景预生成能力，提前规避风险。例如，全维防碰撞系统（CAS 4.0） 支持爆胎稳定控制（130km/h爆胎仍可稳定方向），动物识别能力提升复杂路况响应。
无图化能力：ADS 4的“全国无依赖高精地图”特性，使其在野外无标定道路中自主生成路径，适应地形突变的能力超越人类经验局限。
实绩验证
累计58.1亿公里辅助驾驶里程中，成功避免318万次潜在碰撞；
用户月活率达95.2%，印证系统可靠性被广泛接受。
三、定义“越野新时代”的三大支点
技术普惠化
将城区NCA功能下沉至15万级车型，2026年超20款车型搭载全场景智驾，推动越野能力从高端专属变为大众标配。
生态协同革新
与14家车企合作（如猛士、东风岚图等硬派越野品牌），开放技术平台共建越野场景数据库，解决单一厂商数据积累不足的痛点。
安全标准重构
通过“AI教AI”模式生成边缘案例（如悬崖急弯会车、沙地陷车），推动行业建立越野场景安全测试新标准，填补传统人工测试的覆盖空白。
四、挑战与未竟之路
法规滞后：L3级自动驾驶虽在7城路测，但越野场景的权责认定仍需政策突破；
极端长尾场景：如冰雪融化的非结构化地形，仍需更多实车验证；
人类信任培养：用户从“监督者”转为“乘客”的心理转变，依赖系统决策透明化（如危险操作原因解释）。
结语
华为乾崑的AI系统已在决策效率、安全性上局部超越人类，其“生成式训练”范式正改写越野技术逻辑。若要完全定义新时代，需在极端场景泛化能力与生态共建上持续突破——这不仅是技术竞赛，更是推动行业从“功能越野”迈向“可信赖智能越野”的认知革命。 (以上内容均由AI生成)
