2025年7月10-12日，2025中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛主题为“提质向新，智赢未来”，由“闭门峰会、大会论坛、技术领袖峰会、多场主题论坛、N场行业发布、主题参观活动”等15场会议和若干配套活动构成，各场会议围绕汽车行业热点重点话题，探索方向，引领未来。其中，在7月11日下午举办的“第七届全球汽车技术发展领袖峰会”上，华为智能驾驶解决方案产品线总裁李文广发表精彩演讲。以下内容为现场演讲实录：

　　我简洁给各位做个报告。竺总、各位专家领导：
　　两个部分：
　　第一，产业趋势。
　　第二，怎么构建我们自动驾驶。
　　这个应该比较清楚，自动化可能用了十年实现50%的渗透率，可以看到从2021年到今年其实智能化这块应该会更快，因为五年，当然智能化很多还没做到很高的水平，我看行业大部分都叫组合驾驶辅助是吧？但是按照新的标准我看达不到L2的要求，估计大部分也只有L1的水平，但是总体进展很快。
　　今天主要讲自动驾驶，看一下Waymo L4在行业上应该是一个标杆，主要标杆在它的安全性上，最近我看它开了五个城市了，运行将近7000多万英里。安全性上可以看到它在安全气囊弹出的相当于下降了83%，受伤的下降了21%，相比人类司机它的进步还是很大的，这是Waymo很大亮点。特斯拉也在6月份做了试点开通，它的亮点在于因为Waymo车智驾成本是它的将近十倍，它可能只不到2万块钱，那个用了20多万，但是特斯拉的意义在于它用在了私家车上，相当于普通乘用车就具备了L4的功能。但是安全性还没办法跟Waymo比，差得比较多，但是在很多智能化上这块相当于也迈出了巨大一步。所以可以看到美国在两条路线上L4其实做得是行业标杆。
　　简单说一下自动驾驶，自动驾驶本身在乘用车上做的体系，在各个行业有很大代表性，做好以后可以从乘用车到干线物流、末端包括Robotexi，还有很重要一点它其实是具身智能很重要一部分。但是我们观点并不认为自动驾驶的车是个机器人，我们不觉得它是一个机器人，应该说智能驾驶系统是个机器人，包括它的传感器+计算+感知+执行器，这套系统是个机器人，而带了自动驾驶能力的车更像一个移动的空间，是我们家或者办公各方面的延伸。
　　我们再说同时它还能做到生态赋能，本身它对我们充电、停车场相当于把这些资源能够盘活，这里写得也不全，对我们保险、金融包括维修各个行业都会带来巨大的变化，特斯拉这块在车上可能也做了很多，这里不详细介绍了。
　　重点讲一下我们在自动驾驶上要打造L4的能力，核心要达到哪四个基础：
　　1.要看得更加清楚。这个很好理解，因为我们在L4情况下你会遇到各种各样的情况，所以你一定要比人眼能力更强。
　　2.要想得更明白，大脑要更加聪明（类人）。很多要有预判的动作。
　　3.动作要更到位。因为我们现在还是一个分散执行的系统，不仅仅是转向和制动，包括制动体系也很分散，所以怎么更快、更准把动作做到位，这其实是要求很高的。
　　4.L4操作系统和系统架构的可靠性。
　　我下面简单把这个说一下：
　　看得更清楚我们首先车涉及近端包括你要启动，泊入复杂的地方，要把这个动作执行完，这样的话不能有死角，我们看到现有车上有很多有死角的话，尤其在启动时候涉及一些小孩儿、小动物各方面造成的事故，所以说我们现在也在做一些短距固态激光雷达或者做一些这方面的尝试，解决这些问题。
　　还有在恶劣天气，相当于你上路的时候不一定能够感觉到天气不好，但是经常开着开着发现天气就不好了，这时候你也不可能就自己下来了，所以说我们L4还要解决这种恶劣天气，最好还是用更长的波长解决这个问题，所以我们这块在考虑一些分布式的，普通毫米波雷达很难解决这个问题，可能我们也参考了一下相阵雷达的思路，怎么用分布式做这个东西。
　　另外针对路上有各种各样的目标，前车不一定掉论坛，会掉你想象不到的东西，针对这些小东西怎么解决它，都要我们看得更清楚解决。
　　想得更明白这块首先在训练端，你可能不能简单采一些数据就针对你的数据覆盖，现实世界很难覆盖这些东西，所以我们在说我们世界模型怎么仿真现实世界用强化学习做，这可能是必然要走的路，相当于说为什么我们对算力需求那么大，我们看一般都要将近100亿做L4，现在算力都还比较有差距。
　　第二在车端模型上这里面特别强调一下我们为啥要强调原生模型，本质上大语言模型不适合来做这些具身智能空间的东西，它可能对于一些逻辑推理和语义理解比较好，但是真正让它去控车、形成动作其实是不现实的，用来做L4也是不现实的，所以我们现在在考虑做一些怎么基于你进来的点云、图像像素、激光点云怎么生成我们的动作，强调一下要做一些原生基础模型做这个东西，而不是想靠个短平快搞一个大语言模型做这些事。
　　动作到位这块我简单说一下，因为现在都讲智能化，其实底盘这块我觉得要面向L4的话智能化是个必由之路，因为我们现在简单的一个制动都要分什么电驱制动、液压制动，还要分泊车制动，更别说泊车和转向都没有拉通，你要真正想做好针对各种工况快速反应，要在动作上做到很到位，就要结合你的感知和你的大脑，要把这个协同起来。所以说很多执行器必然它的控制算法都要挪到智驾域控里面去，而不是说制动放在制动，转向放在转向，悬架放在悬架，不是这个体系了，架构你要做相应调整。
　　系统可靠性这块因为它的要求比我们现在说的L2要高几个数量级，怎么做到这几个数量级呢？当然它对我们操作系统要求也很高，你操作系统的话首先要做到怎么实时操作系统，能够做到各种任务的编排、快速的倒换还有一个安全故障的隔离，这是对我们基本操作系统的基本要求，同时我们看到原来的冗余架构更多偏向于部件级的冗余，我们要做这个冗余、那个冗余，电源电池的，但是我们慢慢要偏向架构上往系统级功能冗余转，这个也是你作为整车系统或者自动驾驶系统怎么解决功能冗余问题，而不是你加了一堆部件，部件多了对车的可靠性带来巨大的挑战，并不是说倒换复杂了，直接带来你的可靠性下降。
　　最后讲一下根据技术成熟情况预估的节奏安排，华为这块想今年做L3的试点商用，我们L4会做一些试点测试，明年在国家法规上半年通过后，我们会做一个L3规模商用，城区再做一个试点商用，2027年在L4做一个规模商用，同时2028年做到无人干线物流，后面其他计划我先不说了，其实大家可能会觉得我们计划激进，但是比美国一些进展可以看到特斯拉它今天可能还那套系统不一定能够真正在他那儿跑得很顺，但是我估计用一年的时间，尤其基于它的新的Hardware5.0应该在明年跑到L4水平，所以我们就2024年做的话，也比它落后一年了，这就是我的报告。
　　谢谢大家！
　　（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）