最近大家可能都注意到了一个现象，路上挂着问界、智界这些牌子的车越来越多了。
前不久有个数据挺惊人的，说鸿蒙智行的车，总共交付量已经超过了100万辆。
这100万辆花了多长时间呢？
43个月。
更夸张的是，从50万辆增长到100万辆，只用了不到一年的时间。
照这个势头下去，下一个100万辆估计用不了多久就能达成。
很多人就会好奇，为什么这么多消费者会选择它们？
除了车子本身设计得不错，覆盖的价格范围也广，从十几万到上百万都有，最关键的一个原因，可能就是它那套被很多人津津乐道的智能驾驶系统。
特别是最新的华为乾崑智驾ADS，很多人用了之后都说，它已经不是那种需要你提心吊胆去“试用”的阶段了，而是真正进入了可以放心“常用”的阶段，实现了从“能用”到“好用又安全”的质变。
这个转变的背后，藏着一个听起来挺厉害的技术，叫做“WEWA架构”。
今天咱们就用大白话，好好聊聊这个东西到底是怎么回事，它又是如何让开车这件事变得更轻松、更安全的。
咱们先得明白，现在的智能驾驶，已经不是简单地让车自己走直线、自己跟车那么初级了。
大家真正需要的，是它能在复杂的城市道路里，像一个经验丰富的老司机一样，处理各种突发情况。
要做到这一点，就得让车子的“大脑”足够聪明，见过的世面足够多。
传统的做法，是派出一堆测试车，在真实马路上不停地跑，把遇到的各种路况录下来，然后拿回去给人工智能学习。
这个方法有用，但效率不高，而且有个天花板。
因为现实世界里，那些极端危险的场景，比如小孩突然从路边冲出来，也就是我们常说的“鬼探头”，或者前车毫无征兆地急刹车，这些情况可能一个司机开一辈子车也碰不到几次，测试车自然也很难采集到足够多的样本。
这就好比一个学生备考，只做往年的真题，那万一考试出了新题型或者超纲题，不就傻眼了？
华为的WEWA架构就换了个思路，它给车子的AI大脑建了一个“魔鬼训练营”。
这个训练营分两部分，一部分在云端，一部分在车端。
咱们先说云端这个“总教练”。
它不光用真实世界采集来的数据，也就是“真题”，它还会利用强大的人工智能技术，自己“出题”。
它可以凭空生成无数种现实中极为罕见、但又致命的危险场景。
比如，在倾盆大雨的夜晚，一个穿着深色衣服的行人突然横穿没有路灯的马路；或者在高速公路上，旁边的货车突然爆胎失控。
这些场景的难度和密度，据说是现实世界的一千倍。
这就好比那个备考的学生，不仅做了所有真题，他的老师还用AI给他出了无数道难度远超考试本身的模拟题。
天天在这样的高强度训练下，这个AI大脑的应变能力自然就非同一般了。
而且，这个“总教练”不只是让AI去模仿人类司机怎么开，它还在训练中给AI灌输了一套核心的价值观，那就是“安全第一”。
比如，要懂得防御性驾驶，时刻预判周围车辆可能的动向；要懂得礼让行人，即便行人违规也要优先确保生命安全。
经过这样训练出来的AI，就不再是一个只会机械模仿的程序，而是一个真正理解并践行安全准则的“AI老司机”。
它的经验和判断力，在很多时候甚至已经超越了绝大多数人类司机。
最直接的体现就是自动紧急刹车（AEB）功能。
有些车的AEB，可能在天气好、路况简单的时候能起作用，但凡光线暗一点、下点雨，或者速度快一点，就成了摆设。
而华为的全维防碰撞系统，号称能在1到150公里每小时的速度范围内都有效，而且不挑天气、不挑场景，全天候守护。
这就是在“魔鬼训练营”里千锤百炼出来的真功夫，官方数据显示，截至目前，这套系统已经累计帮助车主避免了超过242万次可能的碰撞。
说完了云端的“总教练”，我们再来看看车端的“执行者”。
云端训练得再好，最终还是要靠车子本身来感知和决策。
WEWA架构在车这一端，也下了大功夫。
首先是感知能力。
有些智能驾驶系统为了图方便，可能会用一些开源的通用大模型。
那种模型就像个什么都懂一点的“万金油”，能聊天能画画，也能用来开车，但不够专业。
而华为的系统用的是“辅助驾驶原生基模型”，这个模型从设计之初就是为了开车这一件事服务的，它能把摄像头、雷达等各种传感器收集来的信息高效地融合在一起，让车子看得更清、更远、更全面。
光看得清还不够，决策还得快、还得准。
这就用到了一个叫“多专家架构”（MoE）的技术。
这个也很好理解，打个比方，就像一个医院里，有内科、外科、眼科等各种专家门诊。
病人来了，根据具体病症，由最对口的专家来诊断，效率最高，效果也最好。
华为的智能驾驶系统里，也内置了各种各样的“驾驶专家”。
当车辆行驶在拥堵的市区时，系统会调动“拥堵路况专家”来处理频繁的跟车和启停；当车辆在高速上巡航时，又会切换到“高速巡航专家”来保持平稳和高效。
每个专家都只负责自己最擅长的领域，协同工作，大大提升了决策效率。
带来的直接好处就是，系统的反应速度非常快，延迟极低。
这就是为什么很多人在看评测视频或者自己体验时会发现，搭载华为智驾的车辆在处理各种路况时，动作非常连贯、丝滑，很少有那种犹豫不决或者突然一惊一乍的动作。
相反，有些系统开起来就感觉有点“笨”，反应慢半拍，或者在走过的路上表现不错，一到陌生环境就容易出错。
根据数据，华为的系统能让车辆的急刹车次数减少70%，整体的通行效率提升20%。
这种体验上的提升，是实实在在的，它让驾驶者能从精神紧绷的状态中解放出来，真正感受到科技带来的便利和安心。
如今，衡量一套智能驾驶系统好不好用，有一个很重要的标准，就是看它能不能实现“行泊一体”，也就是从A点的停车场，一直无缝地开到B点的停车场，全程都能由系统主导。
这就像一场综合大考，考验的是系统应对高速、城市、地库等所有场景的贯通能力。
当很多品牌还在努力解决“如何在园区内精准找到车位”这个问题时，华为的系统已经进化到了不需要人为提前“教”一遍，就能自己规划从地面道路到地下车库指定车位的路线，甚至还能在停车场里自己溜达着找空车位。
用户对一项技术的信任，不是靠宣传出来的，而是靠一次次稳定可靠的体验积累起来的。
就在刚刚过去的国庆假期，鸿蒙智行的用户使用智能驾驶的总里程达到了惊人的2.3亿公里，功能的活跃度超过了90%，平均每个人用智能驾驶开了342公里。
这些数字背后，是几十上百万用户用实际行动投出的信任票。
他们敢于在长途出行中，把方向盘放心地交给系统，这本身就说明了一切。
所以，现在很多人已经不再把华为的智能驾驶简单地归为“第一梯队”了，因为从技术架构的先进性，到实际的用户体验和数据表现来看，它已经展现出了领先一个身位的实力。
或许，用“智能驾驶分两种，一种是华为乾崑ADS，另一种是其它”来形容，虽然听起来有些绝对，但从用户的真实反馈和技术的深度来看，确实有它的道理。
毕竟，在智能化的浪潮中，安全永远是那座最坚固的基石，谁能把安全做得更极致，谁就能赢得用户的最终信赖。
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