在智能驾驶技术加速落地的今天，行业正面临一个关键命题：如何让辅助驾驶真正从“能用”跨越到“好用且安全”？市场上不乏宣称具备高阶智驾能力的产品，但多数仍停留在特定场景下的功能实现，距离用户日常通勤中复杂、多变的真实需求仍有差距。而华为乾崑智驾ADS 4，正通过其独特的技术路径，为这一难题提供了一种系统性解法。
依托鸿蒙智行平台，鸿蒙智行已实现累计交付突破百万辆，仅用43个月便达成此成绩，且增速持续加快。这一数字背后，不仅是产品布局从15万至百万元价格带的全面覆盖，更是其在智能驾驶与智能座舱领域持续输出技术优势的结果。尤其在辅助驾驶方面，基于全新WEWA架构的乾崑智驾ADS 4，正在重新定义“好用且安全”的标准。
云端难例训练+车端专家决策，构建智驾系统的“双轮驱动”
WEWA架构是乾崑智驾ADS 4的核心技术底座，采用“云—端协同”的设计思路，打破了传统依赖实车采集数据进行模型训练的局限。
在云端，“世界引擎”利用扩散生成模型构建出远超现实复杂度的极端场景库，如鬼探头、侧方车辆突兀加塞、红绿灯瞬时变化等罕见但高风险的情境。这套机制并非简单模仿人类驾驶行为，而是将多年积累的防御性驾驶理念、礼让行人原则等安全价值观内化为模型的本能反应。例如，在AEB（自动紧急制动）能力上，全维防碰撞系统CAS 4.0实现了1-150km/h全速域、全天气、全路况的有效响应，摆脱了部分友商系统对光线、天气或目标类型的依赖，真正迈向“全天候、全场景”防护。
而在车端，“世界行为模型”通过全模态感知与专家调度机制，确保决策过程更贴近“老司机”的判断逻辑。其核心在于MoE（Mixture of Experts，多专家）架构的应用：不同驾驶场景由对应的“能力专家”模块处理，如同考试时由各科教师精准指导。这一设计显著降低了系统端到端时延达50%，使变道更果断、跟车更平稳、紧急避让更及时。数据显示，系统重刹率下降70%，通行效率提升20%，不仅提升了舒适性，也增强了安全性。
以安全为根基，推动用户从“尝鲜”走向“常用”
智能驾驶的价值最终体现在用户的使用频率与信任程度上。数据显示，鸿蒙智行用户在国庆期间累计使用辅助驾驶里程达2.3亿公里，人均使用里程342.4公里，活跃度高达90.8%。这一数据背后，是用户对系统稳定性与可靠性的高度认可。截至目前，系统已累计避免潜在碰撞超过242万次，这是技术能力转化为实际价值最直接的体现。
尤为值得关注的是其在行泊一体领域的领先。当前多数车企仍在解决园区内车位导航的记忆问题，而乾崑智驾ADS已进入P2P 2.0阶段，支持无需人工记忆的车位级导航，并具备自主漫游寻位能力。这意味着用户可以从出发地车库一键启动，全程由系统接管直至目的地泊入车位，真正实现“点到点”的无缝衔接。这种能力的背后，是对“人车信任”关系的深刻理解。只有当技术不再需要“挑路况”“看天气”，才能真正从“尝鲜”走向“常用”。
结语：
业内常将高阶智驾玩家归入“第一阵营”，但若深入分析技术架构与实际体验，会发现华为乾崑智驾ADS 4的技术路径具有显著差异性。它不追求堆砌参数，也不依赖单一感知路线，而是以安全为锚点，通过云端仿真训练与车端拟人决策的深度协同，构建起一套可持续进化的智能驾驶体系。
市场上确实存在多种技术路线，但能做到“云—端一体设计、安全优先导向、全场景贯通”的，目前仍属少数。当其他品牌还在优化高速领航或园区泊车时，华为乾崑智驾ADS 4已在推动城市复杂路况下的无缝体验落地。在这个意义上，辅助驾驶或许真的可以分为两种：一种是华为乾崑智驾ADS，另一种是其他。
未来，随着更多车型搭载该系统，其数据闭环与场景覆盖将进一步扩大。而真正的竞争，或许不再是与同行比参数，而是不断突破自身边界，回答那个根本问题：如何让机器驾驶，比人类更懂安全、更懂道路、更懂出行的本质。