专访三位专家：制约华为自动驾驶的三大问题｜专题解读篇

前言：

华为智能汽车业务对于中国智能汽车产业发展的重要性不言而喻。近日，华为发布了一系列关于智能汽车相关的量产系统，其中最为重要的自动驾驶也搭载在了 AROFOX 阿尔法 S 车型上正式预售。

一系列的动作让华为一时间名声大噪，出色的能力展现，让一众行业人士觉得华为几乎吊打主流企业的技术，但在高兴之余在华为头上依然悬着一把看不见的剑，这把剑就是「芯片」。

因此，我们将以华为「自动驾驶的风险」为专题，为读者深度解读华为智能汽车业务与存在的核心风险。

华为「不造车」是华为内部 「目前」的一条铁律，任何人不可触碰，华为在智能汽车领域的定位非常清晰（至少是暂时的），聚焦 ICT 赋能主机厂，全链路帮助主机厂向智能化汽车转变，如果非要找一个对标目标， 华为说那他们更像博世。

因此，华为自 2013 年开始，便潜心研发汽车电动与智能相关的技术，并取得了非常高的成就。从 硬件到软件、计算平台到操作系统、再到智能电驱系统，也就是说，智能电动车身上有的核心零部件华为均有涉足。

目前，华为采取的策略是 「广合作」，与 AROFOX 合作智能驾驶与智能座舱，未来还会有长安、广汽加入；与赛力斯合作前装华为自主研发的 Drive ONE 电驱系统。

一切似乎正在朝着华为预想的在进行，但如果我们细心观察就会发现，华为上车依然依然面临着几个风险 ：一，高端芯片无法代工，库存够不够；二，华为合作的车企能不能为华为自动驾驶系统迭代提供大量的数据；三，华为如何赢得合作伙伴的信任。

下面我们展开聊一聊。

认识华为车 BU

2019 年 4 月，华为轮值董事长徐直军一则演讲公布了华为智能汽车战略： 「华为不造车，华为致力于成为智能汽车的增量零部件供应商，全面赋能车企向智能化转型。」

徐直军的一席话，基本等同官宣，虽然是在 2019 年的当下，但华为对于智能汽车的技术研发可能已经超过 5 年。

2019 年 5 月 29 日，华为官方公布了由任正非亲自签发的组织变动文件，正式成立智能汽车解决方案事业部车 BU 部门（以下简称：车 BU），由无线事业部总裁王军挂帅，直接向任正非汇报。

车 BU 隶属于华为 ICT 管理委员会，与运营商事业群、企业事业群、消费者事业群以及云服务事业群是同级别部门。2021 年 4 月 2 日，华为内部再次调整，撤销云与计算 BG，改为华为云与计算 BU，而车 BU 作为战略业务单元，只是还没有形成事业群，故而不影响车 BU 的地位。

看到这里，我们应该可以对车 BU 有了一个基本的认识， 在组织层面车 BU 有着绝对重要的地位。

车 BU 实际业务范围。

在车 BU 成立至今，智能汽车业务已经发展出了 5 大业务组合，包含， 智能驾驶、智能座舱、智能电动、智能网联以及车云服务。

技术方案分为，基础硬件电驱系统、5 G 模块、自动驾驶传感器、计算平台模块（自动驾驶计算平台、MCU、域控模块）；基础软件系统 HiCar、鸿蒙操作系统、CCA 架构。

也就是说，华为是从 「硬件」和「软件」两个维度，方案覆盖了整车所有的核心板块，而我们今年主要想聊的是华为备受瞩目的智能驾驶业务。

在智能驾驶业务里，包含三个品类：

也就是说，华为全栈自研了智能驾驶相关的 所有核心技术，其中， MDC 作为计算平台提供算力，ADS 则在 MDC 的基础之上提供算法与传感器融合。

为什么我们用这么大篇幅介绍车 BU？

因为，只有了解华为全自研的产品以及华为产品的软硬件，才能解答上面我们提出的华为自动驾驶遇到的第一个风险。

华为自动驾驶「痛芯」

上面我们说了，华为智能驾驶是从软件与硬件两个维度展开，所有我们也将从这两个维度展开了。

首先是软件，软件对于华为来说不是什么难事，以车 BU 大几千人的团队，在集合华为集团的优秀资源，感知算法与操作系统有难度也能很快克服。

再就是硬件，华为硬件的开发能力其实和软件能力相仿，都具有非常强的开发与工程化能力，但在硬件中 「芯片」可能会是华为的硬伤。

华为的芯片问题是一个老生常谈的话题了，自从被美国禁后，华为芯片受到了非常大的打击，最近华为 ADS 推出以后，我在网上看到一个问题： 华为 MDC 810 很强，但芯片问题怎么办？问题底下有一个回答很有意思： 「华为被禁的是高端芯片，其自己的 28 nm 产线依然可以生产。」

看这个答案，不能说回答者不懂芯片，只能说没有看到问题的本质，今天我来试着回答一下。

在回答之前先来看一下，华为的主要几款芯片：

华为应用在智能汽车领域的芯片有， MDC 平台中的 AI 芯片昇腾、CPU 鲲鹏、智能座舱 5G 通信芯片巴龙 5000。

2018 年 10 月，华为发布昇腾 910，7 nm 制程、昇腾 310，12 nm 制程的低功耗芯片，算力 16 TOPS，功耗 8 W。当时，只有中低端的昇腾 310 实现了量产，而昇腾 910 则直到 2019 年 8 月才宣布正式推出， 但量产与否还未知。

华为 MDC 计算平台的核心 AI 芯片采用的就是昇腾 310，按照华为的介绍，华为 MDC 600 上搭载的 8 颗昇腾 310，有两块 MDC 600 并联，其最高算力能做到 352 TOPS，功耗为 300W，可应用于 L3 - L4 级别辅助驾驶。

说说 MDC 810 计算平台。

MDC 810，基于MDC Pro 610的底层打造而来，华为表示算力可以达到 400 + TOPS，可应用于 L4 - L5 级别的辅助驾驶。

也就是说， 华为目前的 MDC 600 以上的产品内的 AI 芯片都是面向高级别辅助驾驶的。

有一个细节则是：华为 MDC 产品在市场推广时很少提芯片的具体参数，而是直接讲整个MDC平台的总算力等指标，主要原因是华为不单独卖芯片而是而是卖集成之后的「盒子」。

因此，我们看到的 MDC 810 有 400 + TOPS 的算力， 其实是整个基板的算力，MDC 810 中具体用了多少块芯片还不得而知。

此前，我们介绍了芯片开发的几个核心流程：EDA — 芯片设计 — 芯片制造。

华为其实可以完成这三步，但因为美国不允许华为采用带有美国技术的芯片，因此，华为芯片目前只能自产或外购，但自产的问题是华为目前最大的障碍，华为自有的产线只有 28 nm ，中芯集团虽然量产了 14 nm 制程，但生产 14 nm 芯片还是要用到荷兰的光刻机，故而，华为依然不能使用。

华为芯片的生产问题， 是否可以用自己的 28 nm 的产线来补充？答案是，不行。

关于芯片的技术很多，我们讲几个主流的影响要素，核心的几个关键词是： 制程、功耗、集成度。

这三者影响着一款芯片的性能与可靠性，三者的关系是： 「先进的制程可以影响功耗，先进的制程又可以影响集成度（单位面积的晶圆里放更多晶体管）；而功耗则影响可靠性，集成度影响性能。」

通过焉知汽车对一家巨头芯片公司高管的采访得知： 「从经验值来看，如果同一个芯片，用 7 nm 制程去做，功耗大约是 14 nm 的一半。」

我们都知道，先进的制程工艺带来的好处就是，芯片内的晶体管也变小了，逻辑单元上面电路长度也变短了， 这样可以用更低的电压，更低的电压意味着晶体管通电后的总功耗降低。

目前，采用先进制程的芯片都是高集成度芯片，一般是低电压相对大电流，可以把功耗控制在合理范围内。

而功耗为什么这么重要？

因为功耗直接影响 可靠性，芯片在车规级里的标准是，AEC - Q100 要求芯片能在环境温度为 - 40 - 105 度，而消费级只有 0 - 50 度。低功耗芯片拥有发热低的特性，可以在高温环境温度为 105 度的时候有更低的升温，芯片也会更加稳定。

如果功耗太大，在环境温度 105 度的情况下，也就是芯片不加电已经 105 度，那么加电后的芯片温升假设是 40 度，这时芯片的核心温度就会达到 145 度，以现有的半导体材料， 这样的高温下会大大增加漏电流，最后最导致烧毁。

解决办法则是需要增加主动散热装置，常规的主动散热有水冷、风冷、散热片，但这些也增加了芯片的不可靠性，而且芯片有一个 临界面积和临界成本，也就是说， 即使低制程能够做一些高端芯片也会有一个阀值，过了临界点则依然做不出来。

如果用低制程去做高性能的复杂芯片，那么做出来的体积会增大，晶圆的面积会变大，成本变高不说，良品率会变低，进而推高成本。

因此， 功耗可以说是可靠性的基础，而先进的制程则是降低功耗重要的方法。

说完功耗在看 集成度，集成度是芯片性能最重要的指标之一，芯片的主要作用是计算，那么算力则非常重要，一款高性能芯片要想实现更高级的功能，就要求单位面积的晶圆里放得下更多的晶体管， 一般而言，晶体管数目越多越容易实现更高级的功能，算力也更强。

综上所述，功耗虽然不直接影响性能，但影响芯片的 可行性、成本与可靠性；集成度是芯片性能的基础，而功耗与集成度都离不开一个要素「制程」。也可以回答上面的问题了，华为目前自己的产线可以生产一些工业以及通信设备的基础型芯片， 但想要生产 12 nm 和 7 nm 的智能驾驶芯片几乎不可能。

说了这么多，可以总结出以下几点：

这就是华为自动驾驶上车，第一个困局。

当然，还有一个可能性， 就是华为用英伟达的芯片，我们知道美国禁的是华为的 芯片，而不是自动驾驶，也就是说，如果华为独立采购英伟达的芯片，在做 MDC 810 的盒子，也是一个思路，但目前还看可能性不大。（不排除）

下面我们继续说，华为的第二个困局。

自动驾驶的长尾问题

近日，搭载华为自动驾驶解决方案的 ARCFOX 阿尔法 S HI 版刷爆了全网，原因是华为首次让媒体真实体验了，华为全栈自研的城市级别自动驾驶技术，而真实的体验结果是可以做到无保护左转，以及在拥有非常复杂的道路参与者的情况下，可以非常自如避让。

从露出的视频来看， 拥有激光雷达的华为自动驾驶技术确实非常强，相比特斯拉 FSD Beta 有过之无不及。

但褒奖越大质疑声越大，就在华为自动驾驶实测视频刷爆全网的时候，也出现了这样的声音：

1. 华为自动驾驶采用高精地图，如何保证地图的更新；

2. 华为自动驾驶能不能拥有足够大的数据量；

3. 华为自动驾驶能力的迭代，依托于什么？；

4. 感知融合方案如果没足够的前装量，如何快速降低成本；

......

关于这些问题，焉知汽车采访了一家国内新造车企业的自动驾驶负责人。

他表示：「第一个问题其实比较好解释，首先高精地图更新没有想象的那么慢，其次，华为可以基于感知和自研算法的能力，做到实时绘制图，因此这不是个难题。

其实，我更感兴趣第二个和第三个问题，这两个问题其实可以合起来，这个问题的核心应该是，华为哪来的数据，没有数据如何和快速迭代？」

我们接着问专家，有媒体采访车 BU 智能驾驶产品线总裁苏箐，问到了关于数据的问题。

根据 AutoR 智驾的采访报道：

媒体：您刚刚有一个预设可能要几百万辆车，现在特斯拉已经有一百万辆了？

苏箐：好问题，我记得以前谁讲过一个问题很有道理。什么叫大数据？大数据的重点不是「大」字，是数据质量和全，这个是大数据的本质，自动驾驶其实很像。数据里面两个问题很关键。第一，数据本身的质量；第二，数据的维度，在这两个问题上，我觉得特斯拉的数据有大问题。

什么叫维度？仅仅靠简单的几个视觉搜集的数据，这个数据高精定位什么都没有的时候，维度是非常低的。明显看到 ADS 的车数据维度比它高好几个数量级，数据维度极其重要，数据维度代表信息丰富度和差异化程度。

第二，数据本身的质量。你会发现数据本身是用算法催生的，你低阶系统本身复杂度导致数据本身质量比较低，特斯拉目前是在这个状态。要我猜，特斯拉的数据早就饱和了，对系统能力没有提升。其实我们自己现在拿 ADS 来说缺的不是数据，而是算法有很多难题需要解，我现在绝对不缺数据。

负责人继续表达：「首先苏总说的对，也不对。怎么理解呢？对的是他说的数据维度以及数据质量是没有问题的，但他最后一句话也很重要， ADS 有很多算法难题需要解决，这就是问题的核心，我们知道数据首先要收集，并且真实场景下的驾驶数据才行仿真不算，只有在大量的数据中去找到高质量的与好的。

那么基于此，华为首先要解决的就是 多的问题，如果没有数据就别谈高质量，再就是如何做算法迭代，这又回到了数据的问题， 做算法迭代的方法有很多种，但基于真实数据得到的结果，去优化算法这一条不可忽视。

我个人认为华为最大的问题是， 目前华为合作的车企北汽、长安、广汽，的出货能不能支撑华为做数据收集。

其实，不管是华为还是我们以及特斯拉，为什么需要数据要搞清楚，以目前的技术其实可以解决自动驾驶场景中 80%、 90% 的问题，但问题在于如何解决剩下 10% 甚至 5% 的问题，以华为的能力可以解决甚至 90% 以上的问题，但自动驾驶是一个需要有绝对安全的技术，如何解决自动驾驶的长尾问题，那必须依靠大量的数据来解决那百分之一的问题甚至千分之一的问题。」

关于自动驾驶长尾的问题：

卡耐基梅隆大学 Argo Lab 人工智能无人驾驶研究中心首席科学家约翰·多兰在一次采访中提到： 自动驾驶迟到的原因归结为两点：底层技术和真实应用场景。

在技术方面，自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经被解决，剩下的 5% 的长尾问题，逐渐成了制约自动驾驶发展的关键。这些问题包括各种零碎的场景、极端的情况和无法预测的人类行为。

为了克服这些长尾问题，目前很多公司都在进行大量真实路测实验来找到并解决这些边界化的难题。

这里就回答了上面我们提到的第二个问题， 也是华为存在的第二个风险，还是数据如何获取，以北汽、长安、广汽为车辆载体，能不能获得市场，这既是技术问题也是商业模式的问题。

最后一个问题是，华为如何赢得合作伙伴的认可？

华为在前装上遇到的另一个尴尬问题是， 第一梯队的车企目前宣布选择自研，代表有小鹏、蔚来、理想等；传统车企也都是采用英伟达或者 Mobileye。

关于这一点，焉知汽车采访到了某巨头 Tier 1 中国区自动驾驶总监。

他表示：「华为的确很厉害，在这么短的时间内干这么多事，而且干的还很好，这与它强大的资金和人员是分不开的，但现在行业内企业对华为都是持观望，很多甚至不愿意和它合作。

第一，Ta 太强势，很多时候一家企业的处事风格，也决定了它能不能拥有更多的合作伙伴，如果供应商对主机厂过于强势，结果只有两个，1. 大车企不和你玩、2. 小车企没有量，有也是偏低端，没有利润；第二，Ta 的定位不清晰，虽然华为明确了自己不造车，但资本市场里没有绝对的事。

首先华为研发花了这么多钱，如果不能大量出货，那就是赔钱，但华为怎么大量出货，即使华为说合作的车企很多， 但现在的局面是芯片问题不能大量出货、能走量的车都选择自研或者用其他家的，能用华为的并不能保证销量。

其次， 华为需要一个 1000 亿级别的新市场，华为目前据了解有 10 万人吧？它的其他事业部这两年也不好过，云服务就是例子，华为虽然云服务增长很快，但如果把营收和人员一配平，华为的人均产值其实并不高，华为的车 BU 团队很快就会突破万人级别吧（我不确定），这么高的研发费用，不能只投入没有回报啊。

这也是合作伙伴对华为最大的担心， 也是华为未来可能真造车的动机，虽然现在还看不出来华为造车的意思，但还是那句话资本市场里没有绝对的事。

华为和博世还是不一样，博世有不造车的信任基础，这一点华为则不足。」

综上所述，华为自研的自动驾驶能力很强，但想要解决自动驾驶长尾问题， 依然需要大量数据，不然华为没有快速迭代的能力；而对于和合作伙伴的关系，华为也比较微妙，如何获得合作伙伴的信任是华为需要突破的感情观，这里面又包含，华为在供应过程中是否过于强势，强势对于没有研发能力的车企来说还好，只能哑巴吃黄连，但对于头部车企，则不需要完全与华为合作，但这样又陷入了出货怪圈。

写在最后

华为自动驾驶的出现，是中国自动驾驶厂商采用感知融合方案的一次证明，华为拥有的资金以及人员，是华为绝对的优势。

从多个维度来看华为，它也并不是就一帆风顺了，芯片问题在短时间内华为能解决的可能性很小。长期来看，主要取决于美利坚的政策，和国内的技术进展，有个问题是华为能不能等。

与合作伙伴的关系，其实比较微妙，这要看主机厂对自身发展的判断。

中国自动驾驶走到这一步，并不容易华为的出现确实给了一众车企希望，不管是芯片还是自动驾驶我们整个自主品牌都还面临着巨大的压力，但这是我们向更好进步的开始。期待自主品牌、华为能够继续向前发展。

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