28款合作车型，覆盖从15万元级家用车到百万元级豪华车的全产品矩阵；
华为乾崑智驾搭载量已突破100万辆；
华为激光雷达累计发货量超过100万台；
车位到车位领航辅助P2P功能累计使用次数达1000万次；
累计辅助驾驶行驶里程高达40亿公里。
2025年8月，华为乾崑智驾迎来了四大里程碑。值得一提的是，距离ADS 1.0上车仅4年多，而P2P功能正式商用也才刚满8个月。在如此短的时间内，使用频次已突破千万次。
就在这样的关键节点，盖世汽车抢在9月首批华为乾崑智驾ADS 4.0全新升级前，提前体验了搭载华为乾崑ADS 4.0的问界M9。以上海兴国宾馆为起点，穿越武康大楼的市井喧嚣、京沪高速的繁忙车流，最终抵达同济大学嘉定校区试车场，完成了一场涵盖“车位到车位”全链路的复杂路况挑战。
当然，我们并不满足于此。为挑战更丰富且极限的场景，官方特别将“无标线道路”“立交环岛”等路况纳入测试路线，并在同济大学试车场内设置了“AEB测试”“雨雾AEB测试”“驾驶员失能辅助测试”以及“泊车悬空障碍物测试”等极限挑战。
事实上，其表现确实令人印象深刻。
我们究竟需要什么样的智驾？
如果我们将这个问题抛给任何一位每天穿行于拥堵街道、频繁启停、应对突发状况，并偶尔长途驾驶的的普通车主，答案恐怕会高度一致：它应当像一个经验丰富、冷静可靠的“老司机”，不仅能准确执行指令，更能理解复杂环境，做出高效、安全且令人安心的决策。
然而，知易行难。从各企业推进辅助驾驶落地场景不难看出，城市场景难度远高于高速，其一直被视为L2级辅助驾驶的天花板。
其中原因很好理解。相较于规则明确、环境封闭的高速路，城市交通环境无疑是对智能驾驶系统最全面的压力测试。
这里充斥着无穷的不确定性、复杂性和突发性。行人从视觉盲区突然窜出、非机动车在车流中灵活穿梭、路口突如其来的拥堵、施工路段临时改变道路拓扑、形态各异的交通标识和天空牌信息，甚至前车是暂时驻停还是即将开门下客，都需要在瞬间完成感知、决策与执行。
它要求的不仅仅是对车辆的精准控制，更是对周围环境意图的深度解读与预判。
针对如此复杂的城市场景，开发出用户体验流畅的城市领航辅助，不仅需要海量数据去理解无数个典型场景，更需要一种近乎人类般的系统性思维与泛化能力。
具象而言，一套优秀的智驾系统需要两种核心能力：其一，是对具体道路的验证、优化、开通和持续运营，即熟悉每一条街道的“脾气”；其二，是一种更高阶的通用泛化能力，即不依赖死记硬背，能够举一反三，像人一样应对从未见过的场景。
而前者就已极难实现，毕竟城市道路瞬息万变，上午畅通无阻的道路，下午或许就因为临时施工而面目全非——这也正是早期过度依赖高精地图的方案遭遇瓶颈的根本原因。
更遑论看似简单直接的高速公路，却隐藏着诸多挑战：高速巡航下的突发情况应对、修路路段锥桶识别与车道保持、收费站通行效率、暴雨大风等恶劣天气影响，以及长途驾驶的疲劳问题。辅助驾驶系统不仅要在高速环境下稳定可控，更要在效率与安全之间找到最佳平衡点，同时还需要应对各种边际场景的考验。
目前，行业在基本算法层面已逐渐趋同，主流厂商多采用BEV+Transformer的感知模型架构，配合激光雷达、毫米波雷达和摄像头等一系列传感器，来实现对通用障碍物的稳定检测。在路径规划与车辆控制层面，各家策略或许存在细微差别，但目标一致：安全、顺畅地将用户从起点送至终点。
闹市中穿梭自如
这场“从一个车位到另一个车位”的终极挑战，于华为乾崑智驾ADS 4.0而言，似乎正被系统性地攻克。早在上一代ADS 3.0上，华为便率先提出了“车位到车位”的完整概念，目标是让车辆有能力从任意起始车位驶抵任意目标车位，无需用户预设路线，无需系统机械学习，真正做到有位就能停，且越用越聪明。而最新的4.0版本，则在此基础上进行了全维度的体验深化。
在一个仍处于暑假期间的周六下午，于上海标志性的繁忙街区——武康大楼附近亲身体验了这套系统。这里人流如织，老城区的道路狭窄且交通参与者众多，是检验智驾系统“成色”的绝佳试金石。但搭载全新WEWA架构的华为乾崑智驾4.0，通过“云端训练+车端决策”协同机制，将端到端时延降低50%，重刹率减少30%，无效变道次数显著下降，通行效率提升20%。更直白点说，已无限接近我们日常驾驶中会采取的思路。
举几个例子。
在拥堵路段，当前方车辆刹停时，系统能够判断其是随流暂停还是临停上下客，从而决定是耐心等待还是抓住时机稳健变道，避免了不必要的等待焦虑。
在面对上海常见的多岔路口、大型环岛和无保护左转等极端复杂场景时，系统展现出了强大的感知和决策能力。它能够准确识别复杂的道路拓扑结构和交通灯信息，选择正确的通行路径。
在高架匝道汇入拥堵主路时，它能够精准把握车流间隙，平滑地完成汇入动作，整个过程果断而自然，没有丝毫的犹豫或生硬。
在无保护左转时，它不会无休止地等待一个绝对安全的“真空期”，而是像人类司机一样，主动寻找合理空档，在确保安全的前提下稳健通过。
此外，是对“鬼探头”的极致防护。当路边停止的车队突然窜出一辆电动自行车时，系统几乎在瞬间完成识别并果断刹停。
当然，一次短暂的试驾无法穷尽所有城市通勤中可能遇到的极端场景。但华为乾崑智驾ADS 4.0所展现出的，已经远远超越了基础的车道保持或自适应巡航，进入了真正理解城市交通环境的层面。它不再仅仅是执行简单的驾驶指令，而是开始像人类司机一样解读交通环境，预测其他道路使用者的行为，并做出安全高效的决策。
极端场景的终极防线
相较于城市道路中的惊艳表现，由G2京沪高速起始点——江桥收费站进入至G15嘉金高速曹安公路收费站驶出，短短十数分钟很难给出ADS 4.0太多表现机会。
或许是受到当天较大车流量的影响，又或许是3.0版本中大量关于“频繁变道过于激进”的反馈所致，抑或工程师对这台问界M9的特殊设置，使得那日的高速体验远比预期中的“无聊”。没能体验到修路路段的锥桶识别功能，更没遭遇到狂风暴雨般的恶劣天气，全程以80-90公里每小时的速度平稳巡航，没有超过任何一辆车。
唯二能被称之为突发情况的或许只有当右侧有慢车汇入，且距离前车仍有一定安全距离的情况下，ADS 4.0并未选择提速，而是优先选择让速，直至发现对方仍在以缓慢速度不断压线进入时，再度减速，并适时探测左侧车道安全距离后变道避让。
而另一处便出现在出高速收费站时，车辆自动选择最左侧空闲ETC口，无接管通行。但随后为抵达右侧匝道，10秒内完成3次连续变道。这一操作符合了ADS 4.0“通行效率提升20%”的技术指标，但是否存在一定程度上的规控策略的边界问题——系统优先计算时间成本，但对“连续并道风险权重”的评估仍需优化。
正是为了解答这些源于日常却高于日常的终极安全疑问，随后在封闭试车场中进行的极限挑战，才显得如此至关重要且震撼人心。真正的尖端辅助驾驶能力，其价值不仅在于减轻日常驾驶的疲惫，更在于能在那些极端、罕见的危急关头，成为守护生命的最后一道防线。
在“雨雾AEB测试”中，人工模拟的暴雨环境使能见度骤降至不足50米，眼前白茫一片。就在这几乎完全依赖感官以外的感知能力时，问界M9车顶那枚192线激光雷达发挥了决定性作用。它能穿透雨雾，精准识别到前方突然出现的静止白色车辆，并在人类驾驶员可能都尚未察觉危险的瞬间，系统已然触发紧急制动，大幅提前了响应距离，避免了碰撞。
支撑这一切的，是华为首创的“五维安全”理念。这套系统支持0-130km/h的全速域主动安全介入，实现了360°无死角的感知覆盖，从暴雨、大雾、沙尘等极端天气，到无标线乡村小道等复杂路况，都能从容应对。截至目前，这套系统已在真实世界中累计避免碰撞超过254万次，其中难度更高的夜间场景占比高达37%。这不再是冰冷的实验室数据，而是无数个可能被改变的家庭故事。
而面对更为极端的“驾驶员失能”场景，ADS 4.0的应对方案展现出了深厚的人文关怀与技术底蕴。无论在智能领航（NCA）、车道巡航（LCC）、自适应巡航（ACC）甚至人工驾驶状态下，一旦舱内的激光视觉融合传感器监测到驾驶员双手脱离方向盘且判定为失能（如突发疾病），系统会立即接管车辆控制。它平稳地减速、开启危险警告灯，在确保周边环境安全后，自动将车靠边停稳，并随即通过车载系统自动呼叫急救中心，上报车辆位置与情况，全程无需任何人工干预。这不仅是一套救命系统，更是一个充满责任感的智能守护者。
此次短暂的公开道路体验，虽未能尽览ADS 4.0的所有能力，尤其是其号称能跨楼层记忆泊车、并可智能推荐周边停车场的P2P 2.0智能泊车功能，但试车场内针对极限场景的精准演示，已足够清晰地勾勒出它的核心价值。
通“人性”的不只是驾驶
同一日，官方还曾提供多款升级为鸿蒙座舱HarmonySpace 5的车型，其中便包括百万级尊界S800，供大家静态感受其极致座舱体验。
坐进尊界S800后排，可以看到其中部采用创新巨幕软隔断设计，配备中央旋翼挡板，40英寸车规级巨幕落下时可最大化实现与前排的分隔，配合双零重力座椅打造更加豪华私密的后排乘坐空间。
有意思的是，华为首次将HUAWEI SOUND非凡系列搭载于鸿蒙座舱，最高可配置43个扬声器，带来7.5.10超环绕声场。但真正令人惊叹的是其自适应声场控制算法。通过发出与噪音相位相反的“负向声波”，系统实现了物理级的消噪效果。可以支持前后排声场隔离——前排聆听交响乐，后排观看动作大片，彼此声音能量隔离率高达99%，互不干扰。
且在视觉层面，“山海画质”引擎的加持，让普通720P视频的感官效果跃升至1440P水平。色彩过渡更平滑，暗部细节更清晰，配合百万像素智慧车灯所带来的车外100英寸彩色投影，车厢瞬间变为移动的私人影院与露天剧场。
作为华为最新一代智能座舱系统，它显然不只是功能集成的呈现，而是试图成为一位真正“懂你”的行伙伴——从语音到音响，从屏幕到手势，它用近乎人类的互动方式，重新定义了何为“人车合一”。
鸿蒙座舱HarmonySpace 5采用全新混合大模型Agent架构（Mixture of Large Model Agent, MoLA架构），将通用大模型的能力与音乐、影视等领域的AI能力进行整合，构建丰富的硬件、软件生态和多种空间的场景体验。
在尊界S800上，鸿蒙5不只拓宽了“通人性”的语音交互能力，更将手势识别应用到了更多范畴。位于中部舱顶的激光传感器可精准识别后排乘客的手势动作：手臂向内滑动，车门悄然关闭；前后挥手，隐私玻璃随之变色。如果指向顶灯并呼唤“小艺”，阅读灯应声而亮。这种如魔法般的控制方式响应极为灵敏，流畅得仿佛系统早已预判你的意图。
当然，极致灵敏也伴随着现实的挑战。在实际体验中，偶尔的身体前倾或大幅动作也可能被误识别为指令输入，导致玻璃意外变色。这说明手势交互仍在场景适应性上存在优化空间——但它所指向的未来已足够清晰。
鸿蒙座舱HarmonySpace 5的真正突破，不在于某项单点技术的极致，而在于它将AI大模型、声学工程、视觉计算和交互传感整合为一个有温度的“出行生命体”。它听得懂话、分得清声、读得懂手势，甚至看得出意图。它不再是一套冷冰冰的硬件组合，而是一位逐渐学会“通人性”的同行者。
总结：
回归到“我们到底需要怎样的辅助驾驶能力”这一根本问题，华为乾崑智驾4.0给我们提供了重要参考，用户需要的智驾不是炫技的标签，而是融于日常的“安心感”。它或许是乡道会车时精准腾挪的从容，或许是暴雨夜行中穿透雨幕的“电子眼”，更应是生死一瞬毫不犹豫的紧急制动。
它不该是一种完全取代人类的自动驾驶，而应该是一种友好协作的人机共驾系统，一种真正能够提升行车安全、减轻驾驶负担的实用工具，一种能够持续学习进化的生命体。而华为乾崑智驾4.0，似乎让我们看到了可能性。
正如华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志所言：“我们的愿景始终不变，把智能带入每一辆车，是一个动作，我们最终的愿景是让我们出行更安全，生活更美好”。这一愿景正在通过华为乾崑智驾4.0这样的技术成果逐步变为现实。随着技术的不断成熟和法规的逐步完善，我们有望在不远的将来真正实现零伤亡、零焦虑的智能出行体验。
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