华为通过“乾崑”智能汽车解决方案构建生态产业链，并非采用传统车企的垂直整合模式，而是以“技术底座+开放平台+生态协同”为核心，打造了一个“赋能者”的产业生态。

　　华为乾崑的车企朋友圈越来越壮大。2025年5月底的最新数据显示，目前其合作车型已超 22款，覆盖从15万元到百万级别不同价位。据不完全统计，仅今年6月至少有4款搭载华为乾崑智能辅助驾驶或智能座舱的新车上市、预售。

　　华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志曾透露，这一平台上几乎每周都有新车型更新，每月都有新车问世。预计2025年搭载城区智能辅助驾驶的汽车量将达394万辆，2026年达825万辆，2027年达1496万辆。

　　目前国内有超过80%的主机厂选择了华为乾崑，后续搭载乾崑智能化部件的新车预计会越来越多。这组数据的背后是华为全栈自研的核心优势，由于起步早，华为已积累了大量的数据和经验。4 月 22 日发布的新一代乾崑智驾系统 ADS 4.0通过创新的“世界引擎+世界行为模型架构（WEWA架构）”，有效解决了传统智能驾驶系统的多个痛点。

　　华为通过鸿蒙智行（智选车）模式已与多家车企达成共建独立汽车品牌的合作，与中国汽车市场三分之一市场份额拥有者深度绑定。

　　早在车联网刚刚起步的2009年，华为就开始对车载模块进行试水开发，低调切入汽车领域。到了2013年，华为的车联网业务部在神秘的“2012实验室”成立，标志着华为正式进军汽车领域。不过，彼时的华为比较低调，直到2019年，华为成立智能汽车解决方案事业部这一核心部门，华为进军汽车制造领域的信号才引发市场关注。

　　尽管较早切入汽车领域，但华为从“车BU”（全称为华为智能汽车解决方案BU，是华为对智能汽车领域的端到端业务责任主体）成立时就曾明确“不造车”，这几年华为多次在公开场合强调，“坚持不造车，而是利用智能网联汽车技术，持续帮助车企造好车、卖好车。”

　　2024年4月24日，华为发布新品牌“华为乾崑”，推出华为乾崑智能汽车解决方案，包括乾崑智驾、乾崑车控、乾崑车云、鸿蒙座舱四个方向的新品，其中乾崑ADS 3.0是一大亮点，用端到端大模型开启L3级自动驾驶的商用序幕。目前华为对外合作有三种模式，分别为零部件供应商模式、HI（Huawei Inside）模式和智选车模式，这三种合作模式对乾崑系统的应用深度和用户体验产生了显著影响。

　　头豹研究院工业行业分析师马天奇向《商学院》杂志指出，在零部件供应商模式（Tier 1 一级供应商）下，车企拥有最大的方案自主权，可自主选择华为的标准化零部件进行整合，但定制深度较低，最终体验主要取决于车企的系统集成能力。

　　HI模式（Tier 0.5）则是华为提供包括SoC芯片和操作系统在内的全栈解决方案，与车企联合开发，使车企在产品定义、外观设计和整车调校等方面保持较大话语权，能够根据品牌特色进行深度定制，同时保持核心架构统一。

　　而智选车模式（Tier 0），华为的参与度最深，提供从智能座舱到智能驾驶的完整解决方案，虽然车企在智能化方案上的自主定制空间相对较小，主要负责整车制造，但能确保最统一的用户体验，更充分地体现华为的产品理念和技术优势。这三种模式的“含华量”逐级递增，相应的系统集成度和协同性也随之提升。

　　今年2月份，上汽集团与华为深度合作“尚界”品牌，在产品定义、生产制造、供应链管理、销售服务等领域展开战略合作。此前，2023年至2024年，华为已与奇瑞、北汽集团和江淮汽车通过智选车模式分别打造了“智界”“享界”“尊界”，加上赛力斯的“问界”和“尚界”，共计五大品牌。华为通过鸿蒙智行（智选车）模式已与多家车企达成共建独立汽车品牌的合作，与中国汽车市场三分之一市场份额拥有者深度绑定。

　　5月31日，在2025未来汽车先行者大会上，华为常务董事、终端BG董事长余承东坦言，目前华为鸿蒙智行已增加至“五界”，可能就到此截止了。

　　相比供应商模式和HI模式，华为与车企合作的鸿蒙智行（智选车）模式极具代表性，是汽车行业少有的合作模式。随着版图不断扩大，华为通过鸿蒙智行不仅向车企提供乾崑智驾、鸿蒙座舱、乾崑车控、智能电驱、液冷超充等自研技术，也输出了华为自有的质量管理体系IPD。

　　在上述2025未来汽车先行者大会上，靳玉志透露，已有11家汽车集团采用华为的乾崑智驾方案，其中奥迪车型首次实现了燃油车型与乾崑智驾的融合，实现了乾崑智驾与首个合资豪华品牌合作的突破。目前市场上已经有100万辆车型搭载了华为乾崑智驾系统。

　　华为在智能驾驶领域的发展离不开长期的研发投入。2024年，华为智能汽车解决方案BU研发资金超100亿元，研发团队规模达8000人，智能化部件年发货量突破2300万套，生态伙伴超600家，累计智驾里程超25亿公里。今年最新发布的乾崑ADS 4.0系统，正是这一投入的集大成者。

　　华为乾崑智驾ADS 4.0的重要意义在于，它标志着L3级自动驾驶从“功能实现”迈向“商业可用”，通过扩散模型实现场景自动生成，打破了数据瓶颈，是数据驱动范式的转变。

　　2025年4月22日，华为发布了乾崑智驾ADS 4.0系统，其核心创新在于WEWA架构（World Engine + World Action Model，世界引擎+世界行为模型架构），利用扩散生成模型技术模拟极端场景，生成超百万级难例数据（通常指模型训练中难以正确分类或预测的极端场景样本），可以突破传统依赖人类驾驶经验的数据瓶颈。

　　马天奇认为，相比目前市面上普及的ADS 3.0系统，新系统具备更强的自主学习能力和场景适应性，不仅提供城市车道巡航辅助（LCC+）、高速智能辅助驾驶（NCA）等功能，还配备了全面的泊车辅助和主动安全功能。系统通过云端获取大量驾驶数据进行AI训练，使其在复杂路况中的决策能力更接近经验丰富的老司机，特别是在需要快速作出决策的复杂交通环境和日常通勤场景中，展现出独特优势，为用户提供更智能、更可靠的驾驶体验。

　　以工地场景为例，商业空间设计师每天都需要驾车穿梭于工地，工地环境复杂危险，存在很多视线盲区，突现的“鬼探头”现象对他人和自身产生风险。华为乾崑智驾ADS 4.0系统不仅通过触发AEB急刹减少危险的发生，而且可以帮助其在乱石堆中自建虚拟车位，节省寻位时间。这就解决了传统依赖特定传感器对异形物体，如不规则障碍物、掉落货物、动物等，以及特殊场景（如施工区、临时路障）识别能力弱的痛点问题。

　　这种场景识别能力背后是云端与车端能力的深度融合。云端AI能够精准模拟侧前车切入、“鬼探头”、红绿灯路口等99%人类司机难以复现的极端突发状况，构建“AI教 AI”的自主学习闭环；而车端融合视觉、听觉、触觉多模态感知能力，能够优化驾驶平顺性与道路通行效率。传统自动驾驶系统需要将感知、规划、控制分模块处理，而世界行为模型架构直接将原始数据输入至行为模型，输出车辆轨迹与操控指令，可以使端到端时延降低50%。

　　目前，缺乏难例数据已成为驾驶行业的瓶颈。华为乾崑智驾ADS 4.0的重要意义在于，它标志着L3级自动驾驶从“功能实现”迈向“商业可用”，通过扩散模型实现场景自动生成，打破了数据瓶颈，是数据驱动范式的转变。这其中涉及到华为与车企之间的数据共享，是一个复杂且充满潜在风险的领域，虽然能带来技术迭代、提升用户体验等，但同时也伴随着多方面风险，需要车企和华为进行严格的评估和管理。

　　在马天奇看来，针对华为乾崑系统与车企数据共享的问题，双方可以通过技术和商业方案来平衡双方利益。

　　首先，在数据处理层面，应采用联邦学习等隐私计算技术，使车企数据始终留存在本地，仅共享训练后的模型参数，确保原始数据安全；其次，建立分级分类的数据使用协议，明确界定不同类型数据的使用边界和权限，对于核心数据采用更严格的访问控制和加密措施；再次，设计合理的数据价值分配机制，将数据贡献转化为具体的商业权益，如通过数据共享换取更优惠的技术授权或收益分成；最后，可引入第三方数据托管机构，对数据流转全程进行监管和审计，并建立完善的数据泄露赔偿机制，从制度层面保障车企利益。这种多层次的保障体系既能满足华为对训练数据的需求，又能有效降低车企的顾虑。

　　华为和合作车企需要在“数据价值挖掘”与“风险控制”之间找到平衡点，对于车企而言，在拥抱华为先进技术的同时，也需要深刻理解并积极管理伴随而来的数据共享风险，确保自身的核心竞争力、用户信任和法律责任不受损害。

　　围绕全栈自研的技术，通过高度灵活的多层次合作模式吸引广泛的车企，最终形成一个以华为技术平台为中心、多方共生共赢的智能汽车生态系统。

　　华为乾崑强调“全栈自研”，从最底层的硬件到最顶层的应用算法、云端平台，完全由华为自主研发和掌控，不依赖第三方核心技术。这种深度垂直整合赋予了华为对系统性能、安全性、迭代速度和成本控制的强大掌控力。

　　由于华为自身影响力较大，与华为合作之余，部分车企担忧会出现“华为是灵魂、车企成躯体”的局面，害怕降低车企自身的价值，而沦为华为的代工厂。

　　黄河科技学院客座教授、汽车分析师张翔向《商学院》杂志表示，车企与华为合作之前，可以根据自身情况选择不同模式。由于华为乾崑智驾系统在市场上已获得认可，目前车企的顾虑相比以前已大幅减少。如果企业选择智选车模式，其接近于代工的模式；如果选择HI模式，则是底座的模式；而选择零部件模式，就是供应商之间的关系。

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　　马天奇则认为，车企与华为的关系远比底座模式与代工模式更复杂。首先，市场上除华为外，还有地平线等智驾解决方案提供商，以及特斯拉、小鹏等自研路线，车企仍有多元选择空间；其次，车企与华为的合作模式具有高度的灵活性，从零部件供应到全栈解决方案，能满足不同车企的个性化需求；再次，车企与华为通过与传统车企、新能源品牌、国资车企等全方位合作，正在构建一个开放的智能汽车生态系统，而非简单的供应关系；最后，在智选车模式上，华为已与赛力斯、奇瑞、北汽、江淮等车企建立深度合作。这种多层次的合作关系表明，车企与华为更像是优势互补的战略伙伴，而非单纯的供需合作关系。

　　“华为通过‘乾崑’智能汽车解决方案构建生态产业链，并非采用传统车企的垂直整合模式，而是以‘技术底座+开放平台+生态协同’为核心，打造了一个‘赋能者’的产业生态。其核心逻辑是围绕全栈自研的技术，通过高度灵活的多层次合作模式吸引广泛的车企，最终形成一个以华为技术平台为中心、多方共生共赢的智能汽车生态系统。”马天奇表示。

　　除与车企建立广泛合作外，华为还将硬件供应商、软件算法伙伴、地图与定位服务商、云与数据服务商等多个产业链伙伴链接起来，这些伙伴通过技术协同、认证兼容与联合创新，共同扩展乾崑智驾在乘用车及特定场景的落地能力。

　　4月28日，华为联合广汽、上汽、奥迪、东风等12家车企及中国汽车技术研究中心，发起“智能辅助驾驶安全倡议”，推动行业建立统一安全标准。这一举措不仅强化了华为在安全技术上的领导地位，更通过生态协同将安全从企业能力升维为产业共识。

　　安全始终是华为智能驾驶战略的核心命题。靳玉志曾表示：“安全不是概率游戏，我们要让百万分之一的事故率归零。”智能辅助驾驶的最终目的是实现更安全、更高效的驾驶体验，而华为在这方面展现出多个显著优势。

　　马天奇认为，华为ADS系统在决策和博弈方面表现出更类人化的特征，能在密集车流中准确识别道路信息并高效完成换道等操作；在安全性能方面，华为实现了1km/h到150km/h的“全时速”覆盖，并通过高精度固态激光雷达提升了全方位感知能力，确保了行车安全；此外，华为通过全维防碰撞系统CAS 4.0、高精度固态激光雷达（最小精度3cm）和分布式毫米波雷达的协同，实现了全方位、全时段的安全防护。

　　比如，华为ADS智能辅助驾驶通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器的融合感知方案，能够在暴雨或黑夜预判人眼不及的风险。此外，虽然高速场景在理论上相对简单，但仍存在诸如施工改道、小障碍物识别、特殊车辆识别等棘手难题，这些仅占全部场景的1%，却直接关系到自动驾驶的安全性与可靠性。华为乾崑通过大量的案例分析，专注于解决发生概率仅有1%的长尾难例场景，特别是在消防车、救护车等特殊车辆的识别与应对方面投入了大量研究。

　　张翔认为，目前因为智驾技术还不成熟，开发99%的场景成本比较可控，但如果要攻克1%的长尾场景，成本就很高，因为没有前人做参考，要把握其中的难点，首先需要根据市场情况确保盈利，合理投资才能保持可持续性发展。否则若无法继续研发，对于车企和华为而言，也是挑战。

　　马天奇则指出，这种对长尾场景的执着探索，不仅体现在华为全面的智能驾驶解决方案中，更在实际道路测试中得到验证，如“车位到车位”等复杂功能的实地演示，展示了其在极端场景处理能力上的突破。这种对长尾场景的重视，实际上是在为自动驾驶技术构建更完善的安全屏障，虽然开发成本高、难度大，但对于提升整体系统的可靠性和安全性至关重要。

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