[汽車之家 行業] 在8月上旬開幕的世界機器人大會上，宇樹科技CEO王興興炮轟VLA（Vision-Language-Action，視覺-語言-動作）模型，而選擇了世界模型的道路。
彼時，采用VLA技術路線的小鵬G7(參數|詢價)和理想i8才剛剛上市不久。不止這兩家車企，長城汽車、奇瑞汽車、零跑汽車等多家車企都在推進VLA模型的研發和落地。
當下最炙手可熱的智能輔助駕駛供應商華為是如何看待VLA模型的呢？兩個字：拒絕！
在8月22日舉辦的華為乾崑媒體日活動上，華為智能汽車解決方案BU（以下簡稱“華為車BU”）CEO靳玉志在與汽車之家等媒體交流時明確表示，華為不會走向VLA的這條路徑。在他們看來，這是一種取巧的方式，并不是最終走向真正自動駕駛的方案。
華為采用的WEWA（World Engine-World Action，世界引擎-世界行為）架構是一種基于世界模型的全新架構。該架構，是華為眼中走起來更難，但是能直接通向L3，甚至L4級自動駕駛方向的路。
當日晚些時候，華為車BU官方微博宣布，基于WEWA架構開發的乾崑智駕ADS（Advanced Driving System）4和鴻蒙座艙 HarmonySpace 5首版OTA正式推送。在2025十一國慶假期之前，全新的ADS 4智駕方案將推送給所有搭載ADS方案的車輛上。
華為ADS 4，將“車位到車位（P2P）領航輔助”功能升級到了2.0版，可實現停車狀態下啟動NCA（Navigation Cruise Assist）功能。這意味著，從車庫到園區，再到過閘機到公開城市道路，上高速過ETC等從起點啟動到終點停車均支持NCA。
華為的智能化技術路線究竟是如何走的？他們堅持的WEWA架構究竟有何特殊？他們又是如何看待更長遠的市場競爭？
百億研發投入的成果
在當下的中國智能化技術供應商中，華為的地位有目共睹。
截至目前，已有28款已上市車型搭載了華為智能化技術。這些合作車型里面既有鴻蒙智行的4界（問界、智界、享界、尊界），還有阿維塔、深藍、嵐圖、猛士、傳祺、方程豹、奧迪等品牌。這些車型覆蓋了從15萬元到超過100萬元的價格，包含純電、增程、混動、燃油等多種主流動力形式，覆蓋轎車、SUV、MPV、越野等多種細分市場。
據靳玉志介紹，截至2025年7月，搭載華為乾崑智駕的車輛已經達到100萬臺；搭載華為激光雷達的車輛也超過100萬臺。與此同時，華為乾崑智駕的車位到車位領航輔助功能累計使用超過1000萬次，累計輔助駕駛里程已超過40億公里，累計防碰撞254萬次。
這樣的成績，還是華為在價格較對手更高的情況下取得的。在靳玉志看來，能夠收獲客戶和C端用戶的認可，與持續的壓強式研發投入有重要關系。
2024年，僅華為車BU的投入就達到了100億元以上，研發人員超8000位，智能化部件發貨量超2300萬套。華為集團的總研發投入更是接近1800億元。
在靳玉志看來，華為乾崑提供乾崑智駕和鴻蒙座艙等智能化解決方案，定位是一個智能化公共平臺。這個公共平臺的意義，就像是為車企成長為參天大樹提供養份的土地。
基于這樣的“土地”定位，華為為車企提供多樣化的合作模式：
第一種是零部件合作模式，車企可以單獨購買激光雷達、AR-HUD等單個產品；
第二種是單一智能化解決方案，類似于奧迪、方程豹，僅合作乾崑智駕方案；
第三種是采用雙智能化方案，既搭載乾崑智駕也搭載鴻蒙座艙，嵐圖、傳祺就是采用這樣的合作模式；
第四種是全棧合作模式，意味著乾崑智駕、鴻蒙座艙、車控、車云等全部搭載，將于2026年投放市場的紅旗“9系”車型就采用相應合作模式；
第五種則是深度全棧合作模式，比如鴻蒙智行的五界、阿維塔、與廣汽合作的GH項目、未來的東風奕派、猛士系列等。
華為與這些深度合作汽車品牌的合作不僅限于功能配置方面，還包括產品的定義、產品設計、跨界營銷等等。
靳玉志強調，不管是哪種合作模式，華為“智能化公共平臺”的定位始終不變，“幫助車企造好車”的初心始終如一。
與此同時，華為在選擇合作伙伴時，也會考慮雙方的匹配性。據靳玉志透露，如果能有足夠好的匹配，華為車BU最快可以在6~9個月內完成一款車型的功能匹配。
汽車智能化滲透率即將超50%
中國汽車電動化的發展飛速快。到2024年，中國新能源汽車的滲透率已經攀升到50%。這一過程花了10年。
然而，據華為車BU預計，智能輔助駕駛在中國汽車市場的滲透率有望在2025年達到50%以上。這意味著，智能輔助駕駛的滲透率攀升至主流僅花費5年時間。足以看出，中國用戶對汽車智能化的需求有多么強烈。
智能輔助駕駛功能雖然已在市場快速普及，但相關技術路線仍然還未完全收斂，各種技術路線還有很多不同的選擇。不只是關于VLA和世界模型的競爭，甚至連要不要裝激光雷達都還有爭議。
面對路線之爭，華為的邏輯是以終為始。堅持選擇激光雷達，就是因為華為認為，多一重方案保障，哪怕少有使用，也比單一方案更安全。
針對VLA模型，靳玉志認為，它實際上是基于大語言模型基礎上進行的升級。以Open AI為代表的大語言模型AI工具主要是通過把網上的信息學一遍后，轉化成LLM（Large Language Model）。這類型的大模型往往是在訓練的時候才掌握知識。
VLA則是將Vision，也就是視覺的能力，轉化成數據語言，然后再進行訓練，最后形成Action，也就是控制車輛的運動軌跡。
WEWA架構可分為云端世界引擎（WE）和車端世界行為模型（WA）兩部分來理解：前者可通過擴散生成模型模擬極端場景，生成的困難場景密度達真實世界的1000倍；后者采用MoE（Mixture of Experts，多專家混合）架構，實現全模態感知與精準場景調用。
靳玉志表示，WA（World Action），實際上就是省掉了Language的環節，直接讓來自于聲音、視覺、觸覺等多維度的信息直接輸入云端的世界引擎(WE：World Engine)，通過這樣的一個信息輸入之后直接控制Action（動作），而不是把各種各樣的信息轉成語言，然后通過大語言模型來控制。
華為車BU測算的數據顯示，WEWA架構可以讓端到端時延降低50%，通行效率提升20%，重剎率減少30%。
在靳玉志看來，相較于VLA，WEWA架構的難度更大，但是它是更接近終極模式的方案。當然，一些基于VLA架構的車企，也逐漸開始重視世界模型的重要性。理想汽車自動駕駛研發高級副總裁郎咸朋也曾在談到VLA模型的發展時，提到通過開發世界模型的方式來提高數據量。
靳玉志相信，未來的智能輔助駕駛方案將繼續收斂，最終形成少數幾家主導的市場模式。一個平臺供給的主機廠越多，相應的效率也就越高。
自動駕駛三年內可見？
靳玉志認為，汽車智能化能力的建設在未來將越來越依賴于數據驅動。
數據驅動在本質上拼的是數據量、算力、算法。也是基于這樣的競爭趨勢，所以華為才向著公共智能化平臺的方向發展。因為單獨一家車企在相關領域進行大量投入是不劃算的。
靳玉志表示，在輔助駕駛快速普及的基礎上，華為也相信自動駕駛時代會加速到來。當然，他依然認為，自動駕駛是一件非常難的事情，考驗平臺在數據、算法、算力、軟件、硬件、整車、跨域協同、AI車機、智能座艙等多維度的能力。
因為不論是智能輔助駕駛時代，還是在未來的自動駕駛時代，車企開發相關功能時所追求的最核心目標始終是一樣的，都是為了在開車更安全的基礎上提升通行效率和降低駕駛員精力消耗。然而，自動化程度越高，面臨的場景復雜度也就更高。
為此，華為正在研發自動駕駛系統將具備跨域協同的能力，比如通過算法來提升底盤的響應速度，提升AR-HUD的顯示能力，提升座艙、燈語對駕駛員意圖表達的理解力。
該系統可通過數據訓練和數據閉環作用于運動控制、操作系統、大模型、計算平臺、感知傳感器、整車平臺等方面，最終實現對具身智能的能力賦能，對干線物流、末端配送、Robotaxi等的場景賦能，對充電站、停車場、洗車店等等生態賦能。
據靳玉志預計，華為ADS 4在2025年內所達到的水平，基本能夠具備高速L3級自動駕駛的“試點商用”能力，并且能在城區道路行駛方面具備L4級自動駕駛的“試點測試”能力。
華為希望，在2026年，能具備高速場景下L3級自動駕駛的規模化商用，城區場景下的L4級自動駕駛“試點商用”能力。該公司還計劃，在2027年實現城區場景的L4級自動駕駛的規模商用和無人干線物流的試點商用能力，并2028年實現無人干線物流的規模商業能力。
華為希望加速推進L3/L4自動駕駛技術的進程，以實現產業鏈的快速的趕超。靳玉志強調，這里的“趕超”不是指華為趕超其他對手，而是指中國在全球汽車產業的地位趕超其他世界級對手。
當然，這些能力是否能夠真正走向“商用”依然需要看國家政策的走向。
8月13日，《市場監管總局 工業和信息化部關于加強智能網聯新能源汽車產品召回、生產一致性監督管理與規范宣傳的通知（征求意見稿）》（以下簡稱“《征求意見稿》”）正式發布。
《征求意見稿》要求，企業應當開發、使用安全優先的駕駛員監測、警示和處置功能，并確保消費者正確理解和駕駛智能網聯新能源汽車，不得暗示消費者可以視其為自動駕駛系統，避免夸大宣傳車輛駕駛性能。
從《征求意見稿》的指向性來看，國家法規層面仍將在短期內謹慎對待“自動駕駛”。當然，華為提前布局相關能力，并不斷提升技術的成熟度，也將有利于相關技術能力更早在政策層面被認可，從而真正走向商用。
結語
有華為車BU內部人士對汽車之家透露，雖然當下正在大規模上車的乾崑智駕ADS 4能力已經足夠強，但ADS 4.2也已經在開發中。2026年年初，相關版本將有望被推向市場。ADS 5則將于2026年下半年與消費者見面。
版本的持續迭代，展現了華為乾崑智駕的技術能力與開發精神。然而，靳玉志也在與媒體交流中強調，這個世界上沒有什么是真正免費的，任何免費提供的智能駕駛功能只有三種可能：或者已在車價方面有所體現，或者在把用戶當作小白鼠做試驗，再或者就是未來的版本開發將難以為繼。
汽車是一個可能使用5年到10年，甚至更長的時間的產品。與傳統汽車只需要去4S店保養時才需要付出成本不同，智能汽車用戶要求產品一直具備迭代能力，一直需要進行維護。而這些持續的投入，不可能是零。
所以，靳玉志希望用戶在買車時，尤其是購買智能化相關功能時，不要只貪圖眼前的便宜，而是更要關注長遠的體驗。眼光足夠長遠，才能不被短期的波動影響，也才能為更長期的競爭搭建好基礎。