在技术路径上，华为的智能驾驶既非从L2向L4演进，也不是L2与L4并行，而是“配置可裁剪的L4”。即先聚焦L4，再用L4的能力反哺L2，L2．5，L3，某种意义上就是“升维思考，降维打击”。
依托自身强大的底层研究能力和复杂系统集成能力，华为也踏入智能驾驶领域，提供可剪裁智能计算平台和L4级全栈式解决方案，让企业专注自己的专业领域，缩短自动驾驶汽车推出周期，华为成为继地平线之后又一家有希望打破英伟达和Mobileye芯片垄断的本土自动驾驶供应商。
9月18－19日，在华为2019全联接大会上，华为智能汽车解决方案BU首次系统性地阐述了其智能驾驶业务。
简单地说，华为推出L4级全栈智能驾驶解决方案和MDC计算平台两个产品。这两者都是基于自研的AI芯片、CPU和操作系统，其中，前者展现了华为对复杂系统的强大集成能力，而后者则在商业模式上对产业界开放，欢迎广大产业链上下游合作伙伴参与。
在技术路径上，华为的智能驾驶既非从L2向L4演进，也不是L2与L4并行，而是“配置可裁剪的L4”。即先聚焦L4，再用L4的能力反哺L2，L2．5，L3，某种意义上就是“升维思考，降维打击”。
在去年10月份的全联接大会上，华为发布了AI芯片昇腾310及面向L4级智能驾驶的计算平台MDC 600。基于12nm制程的昇腾310可以8W的功耗达到16 TOPS 的算力。
而据此次全联接大会上公布的内容，目前，华为可提供MDC智能驾驶计算平台和L4全栈解决方案两种方案（以前者为主）。其跟奥迪合作的L4级自动驾驶车队上便搭载了华为L4级全栈智能驾驶解决方案。
当前，华为跟奥迪合作的测试车队规模已达数十辆。
除奥迪外，一汽、沃尔沃（乘用车）、东风、苏州金龙、山东浩睿智能、新石器等公司都已跟华为在自动驾驶方面展开合作。
一
在全联接大会期间，华为副董事长胡厚崑等多位高管在演讲中都提到“华为不是芯片公司，我们不卖芯片”。
具体到智能驾驶业务上，华为并不直接向车企或自动驾驶公司出售芯片，而是提供包括AI芯片、操作系统、算法、支持服务框架、设备管理、开发工具链、信息安全、功能安全在内的MDC智能驾驶计算平台。
自动驾驶域控制器的构建很复杂。倘若华为只向用户提供芯片，则用户拿回去之后还要再找人开发操作系统、算法，并对系统的适配性、耦合性做各种测试，这会是一个十分漫长的过程。
并且，用户自己开发的操作系统和算法，也未必能使芯片的算力最大程度地发挥出来。因此，华为提供的是一个工程化程度最高的开放平台。
MDC平台秉承开放的、平台化的理念，将跟产业链伙伴和商业合作伙伴一起来探索标准、推广标准、实践标准，并为开发者提供一系列标准化的传感器接口、线控接口，并支持和兼容AUTOSAR＼ROS，同时，还提供一套功能完整的开发工具链。
因此，车企和自动驾驶公司可在上面开发符合自身需求的自动驾驶应用，或整合来自Tier X们的的应用软件。
有了工程化程度最高的MDC开放平台，车企便只需聚焦于整车技术及决策、规划、控制算法插件，再做一些可提供差异化竞争力的功能软件，其他与自动驾驶相关部分可都交给华为。
Tier 1则可聚焦于传感器、线控等关键技术，而自动驾驶初创公司则可聚焦于算法。
这意味着，车企、Tier 1及自动驾驶初创公司们参与自动驾驶产业的进程将被大大简化、推出自动驾驶汽车的周期会缩短。
前段时间，华为被曝出正在申请高精地图采集资质，当时，便有不少人猜测，华为将成为四维、高德等图商的竞争对手。此外，还有传言说华为正打算做激光雷达。
那么，华为在智能驾驶领域的边界到底在哪里，会不会“什么都做”？
在这次大会上，《建约车评》向华为方面确认后得到的答复是：华为申请图商资质，只是为了方便测绘供测试使用的高精地图。将来量产版的高精地图，华为是向图商购买基础数据，然后再利用华为的AI能力加工。
华为的人工成本很高，去采集底图的性价比不高。况且，人家已经有现成的了，我为什么要亲自去采集？
9月17日，在四维图新召开的用户年度大会上，有华为的管理人员去发表了演讲；而在9月18日下午华为智能汽车分论坛上，四维图新CEO程鹏也到场发表了演讲。此外，四维图新还是华为云的用户。两家公司确为合作关系而非竞争对手。
至于激光雷达，华为研究激光雷达确有其事，并且，鉴于华为在光通信领域和微波通信领域的积累，做激光雷达和毫米波雷达并没有多少技术壁垒，但这并不意味着华为就要亲自去做这些东西。
其实，华为研究激光雷达，主要是为了验证，比如，激光雷达增加多少个，对算力增加的要求是多少、应该怎么去适配等。
华为认为，只有对传感器也有深刻理解，才能提出系统性的解决方案，并将上中下游打通，进而通过大量的路测数据来进行循环和迭代，再推动芯片技术的快速成熟。
此外，只有将上下游打通，才能建立起对行业的深度认知，才能具备整合能力，才会知道该怎么跟别人合作。
二
进入2019年以后，自动驾驶产业有一个明显的变化是：两大芯片巨头英伟达和Mobileye提L4的频率比以前少了，而曾在2017年喊出2019－2020年间L3量产的一众主机厂们也开始集体沉默了。
反倒是，声量一直不大的L2开始受到重视。今年，宝马、丰田等国际车企纷纷推出了L2级量产车，蔚来、小鹏、车和家等中国的造车新势力们也纷纷实现L2的量产。2019年，被认为是L2量产的元年。
那么，今后几年，华为在自动驾驶板块的重点会是L4还是L2？
实际上，华为内部，并不认可L4、L3、L2这样的划分。
在9月18日的演讲中，华为智能汽车解决方案BU总裁王军说：
“主流对自动驾驶技术等级从L0到L5的划分，是仅根据人为操作的参与程度来定义自动化的等级，这并不太准确。因为，相同的硬件和算法，面对不同场景所能达到的自动驾驶等级有较大差异。
传统的自动驾驶分级只是对技术实现的评估，而不是针对特定场景的评估。但用户更关注的是适合场景带来的体验提升、效率提升及成本降低，而不是纠结技术概念。因此，对自动驾驶等级不区分场景，就不能有效反应用户在特定场景下的体验。”
所以，在华为看来，自动驾驶落地的阶段，按应用场景划分要比按从L0到L5的技术等级划分更合适。
比如，业界可以探索这样一种自动驾驶落地发展路径：
当然，这一划分并非华为首次提出。2017年以来，地平线战略副总裁李星宇也曾在多个场合强调“自动驾驶按技术等级划分，不如按应用场景划分”。
业界通过调研发现，在中国，城区行驶和泊车占用户用车时间的96％，因此，城际快速的点到点，核心城区的拥堵情跟随，加塞，红绿识别，市区的点到点，小区及停车场的自动泊车，成为华为最先要解决的场景。
这些，也是最能体现智能驾驶价值的关键场景。
下一步，就是识别有危险的结构化道路，如上下匝道、U型掉头；还有危险障碍物，如多种交通参与者。
