华为ADS2.0智能驾驶系统正式发布

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#华为 #人工智能

华为常务董事余承东宣布华为ADS2.0智能驾驶系统发布，声称在2025年新能源车将超越燃油车，并指出华为在智能驾驶领域领先于特斯拉等竞争对手。此外，文章还提及了AutoGPT的火爆和马斯克创立的人工智能公司X.AI，作为AI领域的最新动态。

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4 月 16 日，华为常务董事余承东宣布，华为 ADS2.0 智能驾驶系统正式发布。

余承东表示，2025 年将成为燃油车、新能源车的分水岭。华为常务董事余承东在发布会上表示：“和新势力、特斯拉相比，我们遥遥领先。”

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自动驾驶大模型---华为ADS4.0

				
			

			

				

					智能汽车人的博客
				

				

					06-30
					
					2655
					
				

			

		

		

			
				
华为智能驾驶系统ADS持续迭代升级，2025年4月发布ADS4.0，采用WEWA架构（World Engine  Model + World Action Model）。硬件方面配置3颗192线激光雷达、11个800万像素摄像头及高算力MDC1000平台，感知精度达3cm。安全性能提升至CAS4.0，强化全场景防碰撞能力。功能上实现98%复杂路口通过率、4秒变道响应及跨楼层自动泊车，并支持L3级自动驾驶。问界M9将首批升级，ADS4.0在反应速度、通行效率等方面较前代显著优化。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
阿维塔首批搭载华为ADS 2.0系统，智驾天花板再升新高度

				
			

			

				

					2301_77510227的博客
				

				

					04-16
					
					443
					
				

			

		

		

			
				
该系统采用了深度学习、感知、决策和控制等多种技术，实现了高精度的环境感知、智能驾驶决策和高效的车辆控制，具备了自动驾驶、智能交互和云端连接等多重功能。阿维塔科技与华为合作的首款产品阿维塔11，将成为首批搭载华为ADS 2.0智驾系统的品牌，这将为汽车行业带来一次颠覆性的革命。的智能驾驶系统可以根据实时的路况、天气和交通状况进行高效的决策和控制，实现自动驾驶和智能交互。的自动驾驶系统可以根据道路情况和交通状况进行实时的智能驾驶决策，提供更加安全和便捷的驾驶体验。除了智能驾驶功能外，阿维塔。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
华为 ADS 2.0 发布，城区智驾之战「白热化」

				
			

			

				

					shenzhoubb2017的博客
				

				

					04-17
					
					2284
					
				

			

		

		

			
				
简单地说，过去的视觉感知会对道路上可能出现的物体进行大量的训练，让系统「认识」它，但是随着环境变得复杂，异形障碍物是无法穷尽的。即便「灵魂」不在自己手里，但是联合强大的供应商，打造体验出色的产品，也能够形成竞争力。在ADS 1.0 时代，华为采用的是 BEV 模型，ADS 2.0 则加入了道路拓扑推理网络，即输入电子导航信息与动态交通流、静态占用信息，推理道路结构。阿维塔与极狐都是华为 ADS 的战略伙伴，所以智驾上的表现不分伯仲，但是这两台的定位与性格是完全不同的，差异化也能够通过其他特性得到体现。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为ADS简介

				
			

			

				

					小宝哥Code的专栏
				

				

					01-02
					
					2309
					
				

			

		

		

			
				
华为 ADS 是一个全面的云原生应用开发和管理平台，适用于需要容器化部署、微服务架构和云原生技术的企业。它不仅提供了应用开发、构建、测试、部署、监控的全生命周期管理，还拥有强大的自动化、弹性伸缩和安全合规性保障，帮助企业在数字化转型中提高效率、降低成本、提升业务敏捷性。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
升级ADS 2.0，谁来劝劝阿维塔别卷了

				
			

			

				

					qq_39078680的博客
				

				

					04-17
					
					381
					
				

			

		

		

			
				
但让很多人疑惑的是与华为紧密合作的除了阿维塔还有问界，智能领航系统，从硬件到软件算法，从传感器到云服务都来自。但是真正能让一辆车受到用户认可的还是在这辆车上的投资。发布会，发布上余承东宣布阿维塔将成为首批搭载。未来一年半推出的三款全新产品，都将全系标配。首先必须要知道的就是它们与华为的合作模式。选择智选模式的车型可以放在华为终端店销售。但是并不搭载华为的智能驾驶解决方案。“智能电动”是所有人都瞄准的蓝海。万以上纯电车型的上险量上，阿维塔。华为全栈智能汽车解决方案的高端。但是与阿维塔这样的豪华阵容相比。

			
		

	





	

		

			

				
					
问界M7 Pro发布，又做回纯视觉？华为智驾系统这3年到底功夫下在哪？

				
			

			

				

					soaring_casia的专栏
				

				

					08-28
					
					2670
					
				

			

		

		

			
				
从BEV到端到端，又返回纯视觉？

			
		

	





	

		

			

				
					
与华为工程师探讨HUAWEI ADS 2.0 高阶智能驾驶系统的几个问题---转自百度新闻|映璇汽车工作室

				
			

			

				

					临风暖阳的博客
				

				

					04-26
					
					1179
					
				

			

		

		

			
				
笔者主要介绍HUAWEI ADS 2.0高阶智能驾驶系统的应用场景

			
		

	





	

		

			

				
					
华为智能驾驶方案剖析

				
			

			

				

					小明师兄的博客
				

				

					06-30
					
					2652
					
				

			

		

		

			
				
算法架构方面，从2021年的ADS1.0到2023年的ADS 2.0，障碍物识别从人工标注走向自主决策、道路识别上从有图方案转为无图方案，而今年4月发布的3.0版本采用端到端大模型。2)车道识别及路径规划方面，从1.0的“有高精地图”转向2.0的“无图”，无外购高精地图基础下，采用RCR算法完成车道实时识别及路径规划，提升了智驾方案的城市泛化速度及更新频率;3)ADS 3.0采用端到端大模型，有别于特斯拉所宣传的“大一统”模型，华为ADS采用感知+决策分层的GOD+PDP架构。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为发布全球首个L3商用智驾ADS4.0

				
			

			

				

					
				

				

					04-30
					
					6728
					
				

			

		

		

			
				
对于ADS3.0，虽然,华为宣称是端到端网络，但却不是一个一体式的端到端，仍然是分模块的端到端，即感知一个端到端模块，决策和规划是一个端到但模块。肯定也是被上面默许了的，这相当于是在告诉大家：国家是鼓励你们做高阶智驾的，有实力的，真的能达到那个程度的，可以宣传；后面，其它车企应该会比较着急了，那么，紧接着，国内其它哪家企业将会有实力成为第二家，第三家宣布L3商用的企业，让我们拭目以待。虽然，硬件上看着是简配了，但是由于软件架构和算法上的巨大改进，在降本的同时，整体功能的性能和体验却有不小程度的提升。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为自动驾驶技术解析-从ADS2.0看无图驾驶感知算法的革新与生态构建

				
			

			

				

					10-23
				

			

		

		

			
				
内容概要：文章详细介绍了华为最新发布的自动驾驶技术ADS2.0。主要内容包括ADS2.0的硬件架构、传感器配置、计算平台、算法改进等方面。尤其是无图驾驶感知算法GOD2.0和RCR2.0的详细介绍，展示了华为在自动驾驶领域的...

			
		

	





	

		

			

				
					
华为自动驾驶技术详解 行业分析报告

				
			

			

				

					02-02
				

			

		

		

			
				
1. **无图驾驶感知算法**：华为ADS2.0采用了“看得懂物的GOD2.0”与“看得懂路的RCR2.0”两大核心技术，构成了无需高精度地图即可实现智能驾驶的基础。其中，GOD2.0能够实现对异形障碍物的无上限识别，并且对于通用...

			
		

	





	

		

			

				
					
HarmonyOS在智能车载中的Huawei Drive

					
最新发布

				
			

			

				

					2509_93946281的博客
				

				

					11-25
					
					140
					
				

			

		

		

			
				
在实际架构中，与车辆总线通信的控制器运行着经过功能安全认证的实时系统，而中控屏等设备则运行着功能丰富的HarmonyOS。体验HarmonyOS在车载场景的这些天，最大的感触是：真正的智能不是堆砌功能，而是让技术隐形。得益于HarmonyOS的开放生态，车载场景的应用边界不断拓展。你可以用智能手表解锁车辆，家里的智能窗帘会在你开车到家前自动关闭，甚至充电桩可以根据你的行车轨迹智能安排充电时间。手机收到的餐厅地址，上车时自动推送到车机导航——这些场景的实现，都得益于HarmonyOS的原子化服务架构。

			
		

	





	

		

			

				
					
HarmonyOS在智能家居中的Huawei HiAI

				
			

			

				

					2509_93943405的博客
				

				

					11-25
					
					239
					
				

			

		

		

			
				
它不像传统操作系统那样将硬件视为孤立的个体，而是通过其独特的分布式软总线技术，将散落在家庭各个角落的设备——手机、平板、智慧屏、音箱、灯具、传感器——融汇成一个逻辑上的“超级虚拟终端”。HarmonyOS提供了统一的组件库和分布式任务调度能力，让我能够像搭积木一样，以“一次开发，多端部署”的方式，轻松定义设备间的协同。它不再仅仅是联网设备的简单堆砌，而是通过分布式的架构打破硬件界限，通过普惠的AI能力赋予设备以理解和思考的能力，最终构建出一个围绕用户、主动感知、无缝协同的智慧生命体。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于华为开发者空间 - 云开发环境（虚机）部署Dify + MaaS构建智能问答助手

				
			

			

				

					优快云高校俱乐部官方博客
				

				

					11-21
					
					820
					
				

			

		

		

			
				
基于华为开发者空间 - 云开发环境（虚机）部署Dify + MaaS构建智能问答助手

			
		

	





	

		

			

				
					
基于华为开发者空间实现花卉识别

				
			

			

				

					优快云高校俱乐部官方博客
				

				

					11-21
					
					1925
					
				

			

		

		

			
				
基于华为开发者空间实现花卉识别

			
		

	





	

		

			

				
					
华为开发者空间-云开发环境（虚拟机）IDE插件远程连接操作指导

				
			

			

				

					优快云高校俱乐部官方博客
				

				

					11-21
					
					936
					
				

			

		

		

			
				
华为开发者空间-云开发环境（虚拟机）IDE插件远程连接操作指导

			
		

	





	

		

			

				
					
HarmonyOS在智能家居中的Huawei HiLink

				
			

			

				

					2509_93946495的博客
				

				

					11-25
					
					403
					
				

			

		

		

			
				
以前做多设备联动时，不同品牌的设备要写不同的适配层，光是协议转换就占用了30%的开发时间。更让人惊喜的是，当设备组网成功后，HarmonyOS的原子化服务会自动根据场景推荐智能化方案——比如检测到人体传感器与灯光同时在线时，会主动提示是否要创建"起夜模式"的自动化场景。在测试环境里，我们尝试创建了"影院模式"的自动化场景：当语音指令触发时，HarmonyOS的任务调度器会并行执行多设备指令——电视开启、灯光渐暗、窗帘关闭，这些操作几乎同步完成，完全感受不到传统智能家居那种明显的指令延迟。

			
		

	





	

		

			

				
					
HarmonyOS在智能穿戴中的Huawei Band

				
			

			

				

					2509_93942738的博客
				

				

					11-25
					
					236
					
				

			

		

		

			
				
我特别喜欢运动健康App里的3D健身动画，每个动作都有详细分解，配合手环的实时心率监测，相当于请了位私人健身教练。记得有次手机在卧室充电，我在厨房边看菜谱边用手环控制手机播放烹饪教学视频，这种无缝流转的体验太治愈了。更惊喜的是遥控拍照功能，团队建设时把手机架在三脚架上，抬腕就能控制快门，再也不用跑来跑去设置定时了。华为手环就像个懂你的老朋友，默默记录健康数据，适时给出建议，却从不打扰你的生活。续航表现绝对要给满分。充电方式也聪明，把表盘吸附在专属充电器上，1小时就能充满，午休时间充个电就够用好几天。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于华为开发者空间-云开发环境，部署Jupyter Notebook

				
			

			

				

					优快云高校俱乐部官方博客
				

				

					11-21
					
					874
					
				

			

		

		

			
				
基于华为开发者空间-云开发环境，部署Jupyter Notebook

			
		

	





	

		

			

				
					
华为骑车的智能驾驶原理

				
			

			

				

					07-21
				

			

		

		

			
				
<think>嗯，用户这次想了解华为智能驾驶技术的工作原理，而且特别提到要参考之前关于MDC平台的引用内容。看来用户对智能驾驶的系统架构很感兴趣，尤其是华为的解决方案。

从用户引用的资料来看，华为的智能驾驶技术核心在于MDC计算平台，这个平台就像智能汽车的大脑。用户可能想了解这个“大脑”是如何处理各种传感器数据并做出驾驶决策的。考虑到用户之前关注过网络攻击下的控制系统，或许ta对系统的实时性和安全性也有潜在兴趣。

需要重点解释几个关键部分：首先是传感器融合，激光雷达、摄像头这些设备就像汽车的眼睛和耳朵；然后是MDC的计算架构，包括主机和迷你计算模块的分工；最后是决策控制算法如何生成驾驶指令。最好用技术术语但保持易懂，比如提到GMSL接口时解释这是高速视频传输专用接口。

用户提供的引用里提到华为与五大车企合作，说明ta可能也关心实际应用效果。可以补充说明华为方案在量产车中的落地情况，比如问界车型的表现。不过要注意避免过度宣传，保持技术中立性。

在回答结构上，应该按“感知-决策-执行”的逻辑链条展开，最后用架构图收尾。数学公式方面，可以加入状态空间方程描述控制系统，但要用$$独立成行显示。那些引用标记要自然地融入正文，比如提到MDC平台性能时标注[^3]。

用户似乎习惯阅读技术文档，所以相关问题可以设计得深入些，比如询问通信延迟对控制的影响，或者冗余设计的具体实现。不过要避免直接问商业合作模式，这和原理无关。</think>华为智能驾驶技术基于**“感知-决策-控制”闭环架构**，其核心工作原理如下（结合MDC计算平台架构[^1][^3]）：

---

### 一、多传感器融合感知
通过异构传感器实时采集环境数据：
$$
\begin{cases}
\text{激光雷达：} & \mathcal{L}(x,y,z,t) \quad \text{(3D点云)} \\
\text{摄像头：} & \mathcal{I}(u,v,t) \quad \text{(RGB图像)} \\
\text{毫米波雷达：} & \mathcal{R}(r,\theta,v) \quad \text{(距离/速度)} \\
\text{超声波传感器：} & \mathcal{U}(d) \quad \text{(近距离探测)}
\end{cases}
$$
MDC平台通过**GMSL/Ethernet接口**实现多源数据时空对齐[^3]，采用深度学习模型（如BEVFormer）进行融合：
$$ \mathcal{F} = \Phi_{fusion}(\mathcal{L} \oplus \mathcal{I} \oplus \mathcal{R}) $$
其中 $\oplus$ 表示特征级融合操作，输出环境结构化感知结果[^1]。

---

### 二、决策规划与路径生成
1. **行为决策层**  
   基于强化学习模型生成驾驶策略：
   $$ \pi^*(s_t) = \arg\max_\pi \mathbb{E} \left[ \sum \gamma^t r(s_t,a_t) \right] $$
   其中 $s_t$ 为感知状态，$a_t \in \{\text{跟车, 变道, 停车}\}$ 为动作空间

2. **运动规划层**  
   采用**状态空间采样法**生成平滑轨迹：
   $$ \tau_{opt} = \min_{\tau} \left( \omega_1 \cdot \mathcal{J}_{smooth} + \omega_2 \cdot \mathcal{J}_{safe} \right) $$
   约束条件：$ \|\frac{d^2\tau}{dt^2}\| \leq a_{max} $

---

### 三、车辆控制执行
MDC通过**分层控制架构**实现精准执行：
```mermaid
graph LR
  A[规划轨迹τ] --> B(纵向控制器)
  A --> C(横向控制器)
  B --> D[油门/刹车执行器]
  C --> E[转向电机]
```
1. **横向控制**  
   采用预瞄自适应算法：
   $$ \delta_f = K_p \cdot e_{\psi} + K_d \cdot \frac{de_{\psi}}{dt} $$
   其中 $e_{\psi}$ 为航向角偏差

2. **纵向控制**  
   基于模型预测控制（MPC）：
   $$ \min_{a} \sum_{k=1}^{N_p} \| v(k) - v_{ref} \|^2_Q + \| a(k) \|^2_R $$
   满足 $ s(k+1) = s(k) + v(k)\Delta t + \frac{1}{2}a(k)\Delta t^2 $

---

### 四、MDC平台核心支撑
| 模块 | 功能 | 技术特性 |
|------|------|----------|
| **Host CPU** | 决策规划 | 麒麟990A芯片，≥8核ARM v8架构 |
| **AI模块** | 感知处理 | Ascend 310芯片，16TOPS算力 |
| **通信枢纽** | 数据交互 | 时间敏感网络（TSN）+ CAN-FD总线 |
| **安全监控** | 功能安全 | ASIL-D级MCU实时校验[^3] |

> 示例：AITO问界M5的ADS 2.0系统，依托MDC 610平台（72TOPS算力）实现100ms级感知-控制闭环[^2]

---

### 系统架构图
```plaintext
+-----------------+     +---------------+     +-----------------+
| 多传感器        | GMSL| 数据融合       | PCIe| 决策规划        |
| (LiDAR/Camera)  |---->| (MDC AI模块)   |---->| (Host CPU)      |
+-----------------+     +-------+-------+     +--------+--------+
                                | Ethernet             |
+-----------------+     +-------+-------+     +--------+--------+
| 车辆控制单元     | CAN | 执行器接口    |<----| 运动控制        |
| (EPS/ESP)       |<----| (ASIL-D MCU)  |     | (MPC算法)      |
+-----------------+     +---------------+     +-----------------+
```

---

### 核心优势
1. **算力弹性扩展**：MDC平台支持300+TOPS算力级联[^1]
2. **通信可靠性**：TSN网络保障<10ms确定性时延[^3]
3. **安全冗余**：三模冗余控制（制动/转向/电源）
4. **OTA升级**：模型参数在线更新（如感知网络权重）



			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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