不少人最近都在聊问界M6搭载的乾崑智驾ADS SE版，很多人一看配置单就炸了，觉得少了后激光雷达，并且砍掉了两颗毫米波雷达、甚至连闭式空气悬挂都没留下？这不是明明白白地减配嘛
其实大家都被“堆料才是好车”的惯性思维所左右了。
我这段时间深度体验之后发现，这压根就不是简单的硬件减法问题，而是一场针对L3级智驾需求的逻辑重构。
华为这次玩得挺好的，把那些在特定场景下冗余度很高的配置给砍掉了，在钱上做减法的同时还增加了产品的竞争力，并且最终推出了一款激光雷达共光路舱的车型。
直接把行业内盲目比拼传感器数量的遮羞布扯了下来，哪怕价格降了两万块，这台车智驾下限依然能吊打不少堆料堆得天花乱坠的竞争者。
我一直认为，参数没有应用场景的时候就是堆废铁。
华为研发那颗896线激光雷达，并非为了在发布会的PPT上显得好看。
他们是把场景直接拉到高速行驶这种极端的生死时速里去算。
你想想，车速提到了130公里每小时，稍微出点岔子就是大事。
华为还是算出来了，车辆要在120米内准确地碰到那个高只有十四厘米的障碍物，并且这是汽车底盘碰撞的一个绝对底线。
为了保住这个指标，他们直接倒逼研发部门提高了896线的密度以及120度广角。
这种从整车安全反推硬件的技术逻辑，才是真正的全栈自研底气。
那些 still use 128 line standard as a basis for argumentation should stop and think about it，are you making the car or parameter table？
更有意思的是华为的共光路设计。
以前我们看到的方案，雷达是 radar ，摄像头 是 camera，在后期还要费劲巴拉地做数据对齐和校准。算力损耗就像无底洞一样大，并且稍微慢了几个毫秒的话路况就已经变了。
华为直接把激光发射器和摄像头模组塞到同一个光路上，从物理上实现了融合。
虽然为了这个整合，牺牲了一点探测距离，但是系统的响应速度以及整车的集成度却是颠覆性的。
这就是把复杂问题简单化逻辑，感知合二为一后系统运行更流畅、准确的优势，在代差上已经存在很大的差距了，并不是随便买几个供应商的硬件拼凑一下就可以达到的效果。
至于数据方面，现在圈子里流行说卖得越多越厉害，因为有数据喂养。
但是华为不这样做，他们搞了一个生成式小模型来玩。
毕竟那些极端长尾场景，比如深夜暴雨里突然窜出来的异形障碍物，并不是靠真车去跑一百年能遇到的。
华为用小模型生成虚拟数据喂大模型，直接打破了获取效率的瓶颈。
这种竞争的维度完全变了，不再是谁卖得多谁就强了，而是谁能处理好极端场景的人才叫王道。
把希望放在外部模型上，只会拼凑硬件的厂商，在这场淘汰赛中真的很难坚持下去。
回头看看现在的汽车圈，大家都在纠结是走视觉路线还是激光雷达路，在发布会上互相攻击、打嘴炮。
华为可以啊，人家早就无声无息地完成了从硬件底层到后端数据生成机制的闭环。
这就如同人们还在比谁拨算盘更快一样，华为已经把计算机摆在了桌子上。
那些仍然依靠堆砌硬件参数、用华丽辞藻掩盖技术底层缺陷的厂商，等到L3级智驾真正普及的时候，在面对极端场景处理能力方面的严格考验时恐怕已经不知道如何退出了。
我还是那句话，技术这东西藏不住的，在底子上厚不厚重拉出来跑一圈极端场景就全明白了。
