华为WEWA有望率先实现L5

华为高层车BU CEO靳玉志曾明确表示，WA（世界行为模型）路线才是实现自动驾驶的终极方案，而WEWA架构正是这一理念的实体化，而VLA（视觉-语言-行动）路线只是一种“折中”的过渡方案。VLA模型，逻辑是“眼睛看 -> 大脑翻译成语言文字（比如‘前面有车’） -> 再思考 -> 再发出指令”。这个过程存在时延，且受限于语言模型的理解能力，面对突发状况反应慢半拍。$华为汽车(BK0746)$ $特斯拉(TSLA)$ $地平线机器人-W(09660)$

华为WA（世界行为模型）直接把“感知”和“行动”打通。它不把视觉信息翻译成语言，而是直接通过多模态感知（视觉、听觉、激光雷达等）生成控制车辆的轨迹。这就像人类的“本能反应”——看到障碍物直接踩刹车，中间没有“思考语言”的过程。跳过“语言”，直通“行为”是WEWA架构最根本的哲学，也是它区别于其他方案（如特斯拉FSD、小鹏XNGP等）的关键。

WEWA是“World Engine + World Action Model”的缩写，它由两部分组成，形成了一套完美的闭环。云端世界引擎（WE）是生成式AI模型，模拟各种极端场景（比如“小孩突然冲出”、“暴雨天广告牌掉落”），生成的难例场景密度是真实世界的1000倍。真实世界开10年遇不到“鬼探头”，在云端AI一秒钟经历成千上万次。

云端三大核心配置。一是难例扩散生成模型。专门制造极端、罕见的危险场景（如暴雨天鬼探头）；二是安全强化学习。不断试错，把“安全价值观”刻进AI的骨子里。三是45EFLOPS算力 空间。提供巨大的算力，让成千上万场景可以同时进行，相当于拥有几万台顶级游戏显卡同时渲染虚拟世界。通过这种“做梦”式的训练，华为的智驾系统在真正上路之前，就已经在云端“活”了几万年，见过了所有能发生的坏事。这就是它敢于宣称能解决自动驾驶“长尾难题”（罕见极端场景）的底气。

车端世界行为模型（WA）是轻量化的模型，通过学习云端“老师”给的数据，学会了如何处理长尾场景（Corner Case）。采用MoE（Mixture of Experts，多专家混合）架构，在不同场景仅需对应启动不同场景的“专家”模块来处理，决策效率极高。

华为解决了目前自动驾驶的几个“天花板”问题。一是反应速度。时延降低50%，变道更丝滑，跟车更稳，不会有“顿挫感”，像老司机开车。二是处理极端情况。长尾场景适配能力强，面对没有红绿灯的乡村路、施工路段，也能像人类一样“随机应变”，而不是死板地停下来。三是进化速度。数据闭环，车辆在行驶中遇到的未知情况，会自动回传云端“学习”，然后瞬间推送给所有车。一辆车学会，万辆车受益。

“终极方案”已经有明确落地时间表。当前（2025-2026）尊界S800、问界M9等车型搭载ADS 4.0系统应用。实现“车位到车位”（P2P），也就是从家里的车位出发，全程自动导航到公司车位，包括进出闸机、环岛通行等复杂场景。计划2026年实现高速L3级自动驾驶的规模商用，2027年推进城区L4级。

华为WEWA架构被称为“终极方案”，是因为它跳出了“模仿人类语言思维”的框框，转而模仿人类的“直觉”和“本能”。这并不意味着它现在就完美无缺（毕竟L3/L4的法律法规还在完善中），但它确实是目前最有可能通向完全自动驾驶（L5）的技术路径之一。对于你来说，这意味着未来的车将不再是“机器”，而是一个真正懂你、反应快、且安全的“数字老司机”。

华为的WEWA架构（主要用于ADS 4.0）和特斯拉的FSD（特别是v14版本）代表了目前自动驾驶领域两条截然不同的技术路线。前者强调“云端驾校”的预演和安全冗余，后者则追求“纯视觉”的极致拟人化和全球普适性。

华为 WEWA架构 “云端世界引擎（WE）+ 车端世界行为模型（WA）”逻辑是AI教AI，解决“长尾场景”数据稀缺的问题，训练效率极高（难例密度是真实世界的1000倍），能在短时间内积累“几万年”的老司机经验。特斯拉 FSD架构端到端神经网络（V12/V13）逻辑是人类教AI，依靠全球百万辆特斯拉车辆采集的真实视频数据，通过“数据飞轮”不断迭代。不依赖高精地图，像人类一样“看路”。

华为 WEWA感知方案是激光雷达 + 毫米波雷达 + 视觉“五感融合”。在暴雨、大雾、强光等恶劣天气下，依然能精准测距和识别障碍物（如坑洼、锥桶）。激光雷达提供了物理层面的冗余，安全性更高。特斯拉 FSD纯视觉（8个摄像头）依赖强大的神经网络算法来弥补硬件缺失。虽然在v14版本中通过算法优化提升了夜间和恶劣天气的表现，但在极端环境下（如暴雨、逆光）仍可能出现识别失效，且无法感知路面凹陷。

华为 WEWA决策采用MoE（Mixture of Experts）多专家架构，根据不同场景调用不同策略。端到端时延降低50%，通行效率提升20%，重刹率减少30%。在处理复杂路口、施工路段时，动作果断，更像一个技术过硬的“老司机”。特斯拉 FSD 决策端到端直接映射（图像 -> 控制指令）v14版本实现了驾驶风格拟人化（如“树懒模式”或“疯狂麦克斯模式”），在斑马线减速、避让救护车等细节上非常细腻，甚至能通过“眼神”判断行人意图。

华为是“卖整体解决方案”的全能型选手，目标是成为汽车界的“苹果”，造“车脑”（整套神经系统），想的是“这辆车该怎么开”；而地平线是“卖核心技术”的赋能型伙伴，目标是成为汽车界的“英伟达”或“高通”，造“车芯”（处理器），想的是“怎么让车开得更省力、更便宜”。地平线模式是 “普惠下沉”策略，芯片以高性价比著称，推动高阶智驾功能（如城区NCA）进入10万-15万元的“国民车”市场（如奇瑞、深蓝）。它的目标是让智驾技术“飞入寻常百姓家”。

地平线的“征程”系列芯片是卖给其他车企或方案商的。虽然地平线技术很强，但在华为的体系内，它更多是作为潜在的备胎或竞争者存在，而非合作伙伴。地平线提供的是芯片和算法工具链。车企（如理想、比亚迪）或一级供应商（如博世）买它的芯片，然后自己去开发上面的软件，或者使用地平线提供的算法服务（HSD Together）来组装成一个系统。

车企（如赛力斯、奇瑞）会在“选华为”和“选地平线（+其他软件商）”之间做二选一的决策，而不会把华为的整套智驾系统买来，再试图把地平线的芯片塞进去，因为无法兼容。虽然地平线目前在10万-15万元市场占据优势，但华为一旦降价，地平线赖以生存的“性价比”护城河可能会瞬间被填平。

华为向15万元市场下沉，意味着智能驾驶的“军备竞赛”正式从高端蔓延至“白菜价”市场。地平线虽然目前在10万级市场有先发优势，但面对华为这座大山，它必须迅速提升自身的算法能力（从芯片商转型为解决方案商），否则很容易被压缩成单纯的“低端算力搬运工”。