华为乾崑智驾凭借与15家车企合作、35款量产车型的规模优势，在高端市场占据半壁江山，但向15万级大众市场普及过程中，技术成本、数据壁垒、用户信任和生态协同等挑战逐渐凸显。
一、技术适配与成本控制的平衡难题
硬件成本下探的瓶颈
为保障安全性能，乾崑智驾需搭载激光雷达+4D毫米波雷达等29个传感器，而15万级车型对成本极其敏感。尽管通过架构优化降低部分成本，但深蓝L07等车型实测显示，实现100km/h夜间AEB制动等越级功能仍需高规格硬件支撑。
燃油车智能化改造的技术障碍
与传统燃油车机械结构的兼容性是一大挑战。奥迪A5L虽实现“油电同智”，但需重构底盘控制系统，且燃油车数据采集效率低于电车，影响模型迭代速度。
二、数据规模效应背后的隐忧
跨车企数据孤岛问题
15家合作车企的传感器标准、数据格式不统一，导致云端训练效率打折。例如阿维塔与深蓝车型的感知数据差异，可能拖累WEWA架构的进化速度。
边缘场景覆盖不足
尽管累计63.8亿公里辅助驾驶里程，但雨雾极端天气、无标线路况等长尾场景仍需攻关。当前防碰撞系统CAS 4.0在浓雾中的误判率达0.7%，高于晴天10倍。
三、用户信任与责任界定的矛盾
L2+/L3过渡期的认知鸿沟
94.4%高活跃用户依赖辅助驾驶，但普通消费者易混淆“人驾为主”与“车驾为主”的边界。华为在7城开展L3路测时，需明确告知用户“雨天系统性能衰减40%”等限制。
事故责任归属未明确
乾崑智驾累计避免318万次碰撞，但未发生事故时的责任界定缺乏法规依据。用户担忧“车企与供应商互相推诿”。
四、生态协同的深水区挑战
合作模式的分层风险
华为提供三种合作模式：鸿蒙智行（深度参与）、乾崑方案（技术授权）、部件供应。不同层级导致体验割裂，例如ADS SE（15万级）与ADS 4（高端）OTA升级不同步。
服务生态落地滞后
车位到车位2.0需百万停车场数据，但当前仅支持50万个场点；充电桩导航覆盖140万根，实际可用率仅65%，跨平台支付壁垒未打通。
五、产业竞合格局的重构压力
车企“灵魂论”的妥协成本
部分合作车企担忧技术依赖度过高。广汽“启境”采用嵌入式团队共研模式，但研发主导权争议仍存；传统车企在数据归属、品牌溢价分配上存在博弈。
行业标准缺位的混乱
乾崑定义的“车位宽+40cm可泊入”等标准未被行业采纳，导致用户横向对比混乱。缺乏国家层面的智能驾驶分级认证体系，加剧市场认知混淆。
💡 破局关键点：华为正通过三项举措应对挑战——
- 成本侧：用保险杠杆降低用户负担（乾崑用户保费降35%）；
- 技术侧：2026年L3商用实现责任转移；
- 生态侧：投入20亿补贴充电桩数据接入，提升服务可用率。
(以上内容均由AI生成)
