中国政府在努力解决地方形式主义、官僚主义问题，寻求减轻基层官员的工作负担，以确保刺激经济的政策能得到有效执行。
发布日期：2024-11-22 18:44
杨益春
■只用一年半，华为从“门外汉”成为了汽车动力的核心供应商。
华为的电驱动系统已经声名鹊起。随着问界M5的上量，华为DriveONE在新能源乘用车电驱动市场有了约2%的份额（2022年4月数据）。
据华为相关负责人透露，这只是起步，还有本土传统车企、新势力以及合资车企等15家OEM的20余款配套车型会陆续上市。
华为的技术能力再一次得到印证，但汽车圈没那么好“混”，被业界饱受关注的华为自动驾驶业务却走得缓慢，依然难以大面积铺开市场。
使用华为全栈智能汽车解决方案的极狐 阿尔法S(ARCFOX αS)华为HI版售价高达40万元，显然不是走量车型。早前，业界盛传华为已与某欧洲汽车品牌签约，将在后者的国产车型上搭载华为ADS系统（高阶自动驾驶全栈解决方案），但目前此事并未有实质性进展。
一直以来，自动驾驶技术被车企视为“灵魂”，但华为在这个领域的出货渠道似乎非常有限。面临被动局面，华为如今给出了一个以盈利为目标的新答案——开“天眼”。
#上 华为的神秘军团 有了“赚钱”新任务
5月底，华为第三批军团正式亮相。
承载华为计算机视觉算法及AIoT主要能力的机器视觉团队成功“进阶”至军团行列。这也意味着，机器视觉这一曾以安防为主的业务板块提升至了一个全新的高度。
早在两年前，华为就对机器视觉业务进行过完整的业务描述，将其定位为“万物感知入口、行业数字化抓手、智能世界的眼睛”。
按照任正非的说法，军团要打破现有组织边界，快速集结资源，穿插作战，提升效率，做深做透一个领域，对商业成功负责，为公司多产“粮食”。
说白了，军团要打破隔阂去挣钱！
而机器视觉军团的一个任务引起了汽车圈的关注。
在机器视觉军团成立后，华为开始了大规模的人才招聘，涵盖了软件开发工程师、图像开发工程师、图像算法工程师、AI算法工程师等28个岗位。
“图像效果场景自适应、弱光/无光场景图像效果增强、人脸/车牌/红绿灯增强算法”、“车辆视觉”等这些与汽车相关的熟悉字眼，出现在了多个岗位要求中。
可见，华为机器视觉军团已经将汽车视觉感知能力作为重点方向之一。
当业界聚焦华为毫米波雷达、激光雷达整合能力时，华为却在强化视觉感知能力。难道在智能驾驶的发展路径上，汽车视觉感知更容易铺开市场？更容易赚钱？
余承东，作为华为终端BG CEO、华为智能汽车解决方案BU CEO，他的公开发言，似乎在印证华为的“转变”。
5月上旬，在极狐 阿尔法S(ARCFOX αS)华为HI版发布会上，余承东称，华为ADS将加强对视觉传感器的应用，以快速实现对城市场景的覆盖。另一层面，华为也不会过度依赖高精地图和车路协同。
华为的这种选择，不禁让人联想到特斯拉。
华为难道要走特斯拉那套纯视觉的单车智能自动驾驶路线？华为未必会这样“极端”，毕竟余承东此前还多次提到特斯拉方案存在的缺陷。但有一点可以确定，未来数年内，华为已经将汽车视觉感知能力作为自动驾驶发展的战略方向。
当国内车企和自动驾驶公司已共识多传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等）自动驾驶融合方案之时，华为这种快速的重心转移，到底有何原因？
#中 高精地图的“深坑” 短期难填满
正如余承东所说，自动驾驶的未来，不应该依赖高精地图、车路协同。
在他看来，过分依赖于高精地图、车路协同，智能驾驶的能力就上不去。特斯拉的成功经验给其他车企打了个样，自动驾驶不一定依赖高精地图，甚至连雷达都不需要。
在这种方案中，高精地图对实现高级别自动驾驶确实提供了很大便利。目前，在乘用车领域，高速公路和停车场已经成为高精地图的主要落地场景，高速领航辅助驾驶和自主泊车也顺势成为厂家宣传的重要卖点。
诚然，目前整个行业的技术水平还无法摆脱对高清地图的依赖。但随着自动驾驶技术的发展，高精地图的局限性也在逐渐扩大。尤其面对复杂的城市路况，高精地图的“上帝视角”好像被蒙上一层迷雾，一步一步靠近马斯克所认为的“糟糕方案”。
“覆盖不全，更新不及时是当下高精地图面临的主要挑战。随着场景的扩大，高精地图的‘精度’可以说正在被稀释。”国内某新势力车企自动驾驶负责人杨涛（化名）向车市物语说道。在他看来，想在城市里实现高级别自动驾驶，目前最好的方法就是加强感知定位能力。
“自动驾驶系统对于高精数据有着几乎完美的品质追求，需要特殊的工艺流程来保证数据精度和品质，同时需要打造高精数据源和众包更新能力的建设。降低数据更新成本是高精地图时代的核心竞争力。”四维图新副总裁张建平曾说。
但目前市面上主流的采集方式还是以高精地图采集车来完成，通过安装在车端的激光雷达、摄像头、轮速计、IMU等装置收集道路信息。不管是设备还是人力成本都很高。而且在后期更新上，这种投入是持续的，不是一次性的。
为了满足用户对新鲜数据的需求，市面上出现了另一种采集方式——“众包采集”，也就是特斯拉所采用的方式。借助用户车辆上的摄像头采集信息，反馈更新，实现数据绘制的自动化和数据化。但这种形式在国内要获得“入场券”，那就是准入、合规上的问题。
面对高精地图当下的处境，视觉的实时感知不失为一种好办法。就像余承东所说，特斯拉的成功经验可以说给其他车企打了个样。而华为在视觉感知上已经布局多年，依靠自己是可以改善现状的。
机器视觉军团的成立，一定程度上也佐证了华为的想法。华为现在要做的，就是不依赖高精地图，让视觉感知占据上风。
#下 低成本+软件优势
针对上述问题，行业内引申出两个概念，“重感知”、“重地图”。
在轻舟智航联合创始人、CTO侯聪看来，重感知还是重地图，这并不是一个技术问题，而是一个商业问题。在轻舟智航的解决方案中，未来一定会通过更强的感知去降低对地图的依赖性，但这需要分阶段去完成。
既然是商业问题，低成本也就成了自动驾驶路线选择的关键因素。视觉感知的低成本，业内有目共睹，特斯拉就是最好的例证。
除了华为，长城汽车毫末智行今年也有类似动作。这也让业内很多人将华为、毫末智行放在了特斯拉的行列。
今年4月份，毫末智行在AI DAY上正式发布了NOH城市版领航辅助驾驶系统。而这套系统最大的特点便是“重感知，不依赖高精地图。”根据毫末智行CEO顾维灏的解释，毫末智行自动驾驶的进化更多依赖数据智能体系MANA的进步，其中依赖视觉数据感知智能的进化是关键。
毫末智行希望通过MANA定义和使用数据智能，并借助长城汽车这一庞大的量产平台，对车辆所产生的数亿自动驾驶里程的数据进行智能分析，以支持更大规模的应用。
除此之外，百度Apollo号称成本48万的量产Robotaxi，背后也是纯视觉自动驾驶技术的支持；丰田不久前也宣布乘用车要走纯视觉自动驾驶路线，并称有助于降低成本，扩大技术规模；理想L9在宣传阶段同样没有提及毫米波雷达，反而一再强调800万像素摄像头。
当然，除低成本之外，华为将重心转移至视觉感知上，还能让其软件能力得到最大程度的发挥。
视觉感知能力的提高，可以有效降低对地图高精度的要求。“特斯拉视觉感知能力很强，所以对地图精度要求可以降低一点。”某传统车企自动驾驶产品线负责人王楠（化名）向车市物语说道，“这是由感知、定位、地图一起协作决定；感知定位精度高，地图精度就可降低；反之地图精度要求就很高。”
比亚迪董事长兼总裁王传福说，“电动化进程在加速，现在不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼，只有在快的过程中才能超车。”这句话用在如今华为身上也再合适不过。华为此时的“转身”，俨然就是要成为一条“快鱼”，通过视觉感知的布局掌握话语权。
曾经“痛批”特斯拉纯视觉方案的车企以及自动驾驶公司们，面对成本以及其他一些限制因素，如今态度上多少有些偏转。也许它们不会完全套用纯视觉方案，但势必会重视起视觉感知的成本优势。
华为此举，会在国内自动驾驶市场掀起多大风浪呢？■
华为的电驱动系统已经声名鹊起。随着问界M5的上量，华为DriveONE在新能源乘用车电驱动市场有了约2%的份额（2022年4月数据）。
据华为相关负责人透露，这只是起步，还有本土传统车企、新势力以及合资车企等15家OEM的20余款配套车型会陆续上市。
华为的技术能力再一次得到印证，但汽车圈没那么好“混”，被业界饱受关注的华为自动驾驶业务却走得缓慢，依然难以大面积铺开市场。
使用华为全栈智能汽车解决方案的极狐 阿尔法S(ARCFOX αS)华为HI版售价高达40万元，显然不是走量车型。早前，业界盛传华为已与某欧洲汽车品牌签约，将在后者的国产车型上搭载华为ADS系统（高阶自动驾驶全栈解决方案），但目前此事并未有实质性进展。
一直以来，自动驾驶技术被车企视为“灵魂”，但华为在这个领域的出货渠道似乎非常有限。面临被动局面，华为如今给出了一个以盈利为目标的新答案——开“天眼”。
#上 华为的神秘军团 有了“赚钱”新任务
5月底，华为第三批军团正式亮相。
承载华为计算机视觉算法及AIoT主要能力的机器视觉团队成功“进阶”至军团行列。这也意味着，机器视觉这一曾以安防为主的业务板块提升至了一个全新的高度。
早在两年前，华为就对机器视觉业务进行过完整的业务描述，将其定位为“万物感知入口、行业数字化抓手、智能世界的眼睛”。
按照任正非的说法，军团要打破现有组织边界，快速集结资源，穿插作战，提升效率，做深做透一个领域，对商业成功负责，为公司多产“粮食”。
说白了，军团要打破隔阂去挣钱！
而机器视觉军团的一个任务引起了汽车圈的关注。
在机器视觉军团成立后，华为开始了大规模的人才招聘，涵盖了软件开发工程师、图像开发工程师、图像算法工程师、AI算法工程师等28个岗位。
“图像效果场景自适应、弱光/无光场景图像效果增强、人脸/车牌/红绿灯增强算法”、“车辆视觉”等这些与汽车相关的熟悉字眼，出现在了多个岗位要求中。
可见，华为机器视觉军团已经将汽车视觉感知能力作为重点方向之一。
当业界聚焦华为毫米波雷达、激光雷达整合能力时，华为却在强化视觉感知能力。难道在智能驾驶的发展路径上，汽车视觉感知更容易铺开市场？更容易赚钱？
余承东，作为华为终端BG CEO、华为智能汽车解决方案BU CEO，他的公开发言，似乎在印证华为的“转变”。
5月上旬，在极狐 阿尔法S(ARCFOX αS)华为HI版发布会上，余承东称，华为ADS将加强对视觉传感器的应用，以快速实现对城市场景的覆盖。另一层面，华为也不会过度依赖高精地图和车路协同。
华为的这种选择，不禁让人联想到特斯拉。
华为难道要走特斯拉那套纯视觉的单车智能自动驾驶路线？华为未必会这样“极端”，毕竟余承东此前还多次提到特斯拉方案存在的缺陷。但有一点可以确定，未来数年内，华为已经将汽车视觉感知能力作为自动驾驶发展的战略方向。
当国内车企和自动驾驶公司已共识多传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等）自动驾驶融合方案之时，华为这种快速的重心转移，到底有何原因？
#中 高精地图的“深坑” 短期难填满
正如余承东所说，自动驾驶的未来，不应该依赖高精地图、车路协同。
在他看来，过分依赖于高精地图、车路协同，智能驾驶的能力就上不去。特斯拉的成功经验给其他车企打了个样，自动驾驶不一定依赖高精地图，甚至连雷达都不需要。
在这种方案中，高精地图对实现高级别自动驾驶确实提供了很大便利。目前，在乘用车领域，高速公路和停车场已经成为高精地图的主要落地场景，高速领航辅助驾驶和自主泊车也顺势成为厂家宣传的重要卖点。
诚然，目前整个行业的技术水平还无法摆脱对高清地图的依赖。但随着自动驾驶技术的发展，高精地图的局限性也在逐渐扩大。尤其面对复杂的城市路况，高精地图的“上帝视角”好像被蒙上一层迷雾，一步一步靠近马斯克所认为的“糟糕方案”。
“覆盖不全，更新不及时是当下高精地图面临的主要挑战。随着场景的扩大，高精地图的‘精度’可以说正在被稀释。”国内某新势力车企自动驾驶负责人杨涛（化名）向车市物语说道。在他看来，想在城市里实现高级别自动驾驶，目前最好的方法就是加强感知定位能力。
“自动驾驶系统对于高精数据有着几乎完美的品质追求，需要特殊的工艺流程来保证数据精度和品质，同时需要打造高精数据源和众包更新能力的建设。降低数据更新成本是高精地图时代的核心竞争力。”四维图新副总裁张建平曾说。
但目前市面上主流的采集方式还是以高精地图采集车来完成，通过安装在车端的激光雷达、摄像头、轮速计、IMU等装置收集道路信息。不管是设备还是人力成本都很高。而且在后期更新上，这种投入是持续的，不是一次性的。
为了满足用户对新鲜数据的需求，市面上出现了另一种采集方式——“众包采集”，也就是特斯拉所采用的方式。借助用户车辆上的摄像头采集信息，反馈更新，实现数据绘制的自动化和数据化。但这种形式在国内要获得“入场券”，那就是准入、合规上的问题。
面对高精地图当下的处境，视觉的实时感知不失为一种好办法。就像余承东所说，特斯拉的成功经验可以说给其他车企打了个样。而华为在视觉感知上已经布局多年，依靠自己是可以改善现状的。
机器视觉军团的成立，一定程度上也佐证了华为的想法。华为现在要做的，就是不依赖高精地图，让视觉感知占据上风。
#下 低成本+软件优势
针对上述问题，行业内引申出两个概念，“重感知”、“重地图”。
在轻舟智航联合创始人、CTO侯聪看来，重感知还是重地图，这并不是一个技术问题，而是一个商业问题。在轻舟智航的解决方案中，未来一定会通过更强的感知去降低对地图的依赖性，但这需要分阶段去完成。
既然是商业问题，低成本也就成了自动驾驶路线选择的关键因素。视觉感知的低成本，业内有目共睹，特斯拉就是最好的例证。
除了华为，长城汽车毫末智行今年也有类似动作。这也让业内很多人将华为、毫末智行放在了特斯拉的行列。
今年4月份，毫末智行在AI DAY上正式发布了NOH城市版领航辅助驾驶系统。而这套系统最大的特点便是“重感知，不依赖高精地图。”根据毫末智行CEO顾维灏的解释，毫末智行自动驾驶的进化更多依赖数据智能体系MANA的进步，其中依赖视觉数据感知智能的进化是关键。
毫末智行希望通过MANA定义和使用数据智能，并借助长城汽车这一庞大的量产平台，对车辆所产生的数亿自动驾驶里程的数据进行智能分析，以支持更大规模的应用。
除此之外，百度Apollo号称成本48万的量产Robotaxi，背后也是纯视觉自动驾驶技术的支持；丰田不久前也宣布乘用车要走纯视觉自动驾驶路线，并称有助于降低成本，扩大技术规模；理想L9在宣传阶段同样没有提及毫米波雷达，反而一再强调800万像素摄像头。
当然，除低成本之外，华为将重心转移至视觉感知上，还能让其软件能力得到最大程度的发挥。
视觉感知能力的提高，可以有效降低对地图高精度的要求。“特斯拉视觉感知能力很强，所以对地图精度要求可以降低一点。”某传统车企自动驾驶产品线负责人王楠（化名）向车市物语说道，“这是由感知、定位、地图一起协作决定；感知定位精度高，地图精度就可降低；反之地图精度要求就很高。”
比亚迪董事长兼总裁王传福说，“电动化进程在加速，现在不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼，只有在快的过程中才能超车。”这句话用在如今华为身上也再合适不过。华为此时的“转身”，俨然就是要成为一条“快鱼”，通过视觉感知的布局掌握话语权。
曾经“痛批”特斯拉纯视觉方案的车企以及自动驾驶公司们，面对成本以及其他一些限制因素，如今态度上多少有些偏转。也许它们不会完全套用纯视觉方案，但势必会重视起视觉感知的成本优势。
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2022-06-10 15:02
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“赚钱”才是王道。
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■只用一年半，华为从“门外汉”成为了汽车动力的核心供应商。
华为的电驱动系统已经声名鹊起。随着问界M5的上量，华为DriveONE在新能源乘用车电驱动市场有了约2%的份额（2022年4月数据）。
据华为相关负责人透露，这只是起步，还有本土传统车企、新势力以及合资车企等15家OEM的20余款配套车型会陆续上市。
华为的技术能力再一次得到印证，但汽车圈没那么好“混”，被业界饱受关注的华为自动驾驶业务却走得缓慢，依然难以大面积铺开市场。
使用华为全栈智能汽车解决方案的极狐 阿尔法S(ARCFOX αS)华为HI版售价高达40万元，显然不是走量车型。早前，业界盛传华为已与某欧洲汽车品牌签约，将在后者的国产车型上搭载华为ADS系统（高阶自动驾驶全栈解决方案），但目前此事并未有实质性进展。
一直以来，自动驾驶技术被车企视为“灵魂”，但华为在这个领域的出货渠道似乎非常有限。面临被动局面，华为如今给出了一个以盈利为目标的新答案——开“天眼”。
#上 华为的神秘军团 有了“赚钱”新任务
5月底，华为第三批军团正式亮相。
承载华为计算机视觉算法及AIoT主要能力的机器视觉团队成功“进阶”至军团行列。这也意味着，机器视觉这一曾以安防为主的业务板块提升至了一个全新的高度。
早在两年前，华为就对机器视觉业务进行过完整的业务描述，将其定位为“万物感知入口、行业数字化抓手、智能世界的眼睛”。
按照任正非的说法，军团要打破现有组织边界，快速集结资源，穿插作战，提升效率，做深做透一个领域，对商业成功负责，为公司多产“粮食”。
说白了，军团要打破隔阂去挣钱！
而机器视觉军团的一个任务引起了汽车圈的关注。
在机器视觉军团成立后，华为开始了大规模的人才招聘，涵盖了软件开发工程师、图像开发工程师、图像算法工程师、AI算法工程师等28个岗位。
“图像效果场景自适应、弱光/无光场景图像效果增强、人脸/车牌/红绿灯增强算法”、“车辆视觉”等这些与汽车相关的熟悉字眼，出现在了多个岗位要求中。
可见，华为机器视觉军团已经将汽车视觉感知能力作为重点方向之一。
当业界聚焦华为毫米波雷达、激光雷达整合能力时，华为却在强化视觉感知能力。难道在智能驾驶的发展路径上，汽车视觉感知更容易铺开市场？更容易赚钱？
余承东，作为华为终端BG CEO、华为智能汽车解决方案BU CEO，他的公开发言，似乎在印证华为的“转变”。
5月上旬，在极狐 阿尔法S(ARCFOX αS)华为HI版发布会上，余承东称，华为ADS将加强对视觉传感器的应用，以快速实现对城市场景的覆盖。另一层面，华为也不会过度依赖高精地图和车路协同。
华为的这种选择，不禁让人联想到特斯拉。
华为难道要走特斯拉那套纯视觉的单车智能自动驾驶路线？华为未必会这样“极端”，毕竟余承东此前还多次提到特斯拉方案存在的缺陷。但有一点可以确定，未来数年内，华为已经将汽车视觉感知能力作为自动驾驶发展的战略方向。
当国内车企和自动驾驶公司已共识多传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等）自动驾驶融合方案之时，华为这种快速的重心转移，到底有何原因？
#中 高精地图的“深坑” 短期难填满
正如余承东所说，自动驾驶的未来，不应该依赖高精地图、车路协同。
在他看来，过分依赖于高精地图、车路协同，智能驾驶的能力就上不去。特斯拉的成功经验给其他车企打了个样，自动驾驶不一定依赖高精地图，甚至连雷达都不需要。
在这种方案中，高精地图对实现高级别自动驾驶确实提供了很大便利。目前，在乘用车领域，高速公路和停车场已经成为高精地图的主要落地场景，高速领航辅助驾驶和自主泊车也顺势成为厂家宣传的重要卖点。
诚然，目前整个行业的技术水平还无法摆脱对高清地图的依赖。但随着自动驾驶技术的发展，高精地图的局限性也在逐渐扩大。尤其面对复杂的城市路况，高精地图的“上帝视角”好像被蒙上一层迷雾，一步一步靠近马斯克所认为的“糟糕方案”。
“覆盖不全，更新不及时是当下高精地图面临的主要挑战。随着场景的扩大，高精地图的‘精度’可以说正在被稀释。”国内某新势力车企自动驾驶负责人杨涛（化名）向车市物语说道。在他看来，想在城市里实现高级别自动驾驶，目前最好的方法就是加强感知定位能力。
“自动驾驶系统对于高精数据有着几乎完美的品质追求，需要特殊的工艺流程来保证数据精度和品质，同时需要打造高精数据源和众包更新能力的建设。降低数据更新成本是高精地图时代的核心竞争力。”四维图新副总裁张建平曾说。
但目前市面上主流的采集方式还是以高精地图采集车来完成，通过安装在车端的激光雷达、摄像头、轮速计、IMU等装置收集道路信息。不管是设备还是人力成本都很高。而且在后期更新上，这种投入是持续的，不是一次性的。
为了满足用户对新鲜数据的需求，市面上出现了另一种采集方式——“众包采集”，也就是特斯拉所采用的方式。借助用户车辆上的摄像头采集信息，反馈更新，实现数据绘制的自动化和数据化。但这种形式在国内要获得“入场券”，那就是准入、合规上的问题。
面对高精地图当下的处境，视觉的实时感知不失为一种好办法。就像余承东所说，特斯拉的成功经验可以说给其他车企打了个样。而华为在视觉感知上已经布局多年，依靠自己是可以改善现状的。
机器视觉军团的成立，一定程度上也佐证了华为的想法。华为现在要做的，就是不依赖高精地图，让视觉感知占据上风。
#下 低成本+软件优势
针对上述问题，行业内引申出两个概念，“重感知”、“重地图”。
在轻舟智航联合创始人、CTO侯聪看来，重感知还是重地图，这并不是一个技术问题，而是一个商业问题。在轻舟智航的解决方案中，未来一定会通过更强的感知去降低对地图的依赖性，但这需要分阶段去完成。
既然是商业问题，低成本也就成了自动驾驶路线选择的关键因素。视觉感知的低成本，业内有目共睹，特斯拉就是最好的例证。
除了华为，长城汽车毫末智行今年也有类似动作。这也让业内很多人将华为、毫末智行放在了特斯拉的行列。
今年4月份，毫末智行在AI DAY上正式发布了NOH城市版领航辅助驾驶系统。而这套系统最大的特点便是“重感知，不依赖高精地图。”根据毫末智行CEO顾维灏的解释，毫末智行自动驾驶的进化更多依赖数据智能体系MANA的进步，其中依赖视觉数据感知智能的进化是关键。
毫末智行希望通过MANA定义和使用数据智能，并借助长城汽车这一庞大的量产平台，对车辆所产生的数亿自动驾驶里程的数据进行智能分析，以支持更大规模的应用。
除此之外，百度Apollo号称成本48万的量产Robotaxi，背后也是纯视觉自动驾驶技术的支持；丰田不久前也宣布乘用车要走纯视觉自动驾驶路线，并称有助于降低成本，扩大技术规模；理想L9在宣传阶段同样没有提及毫米波雷达，反而一再强调800万像素摄像头。
当然，除低成本之外，华为将重心转移至视觉感知上，还能让其软件能力得到最大程度的发挥。
视觉感知能力的提高，可以有效降低对地图高精度的要求。“特斯拉视觉感知能力很强，所以对地图精度要求可以降低一点。”某传统车企自动驾驶产品线负责人王楠（化名）向车市物语说道，“这是由感知、定位、地图一起协作决定；感知定位精度高，地图精度就可降低；反之地图精度要求就很高。”
比亚迪董事长兼总裁王传福说，“电动化进程在加速，现在不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼，只有在快的过程中才能超车。”这句话用在如今华为身上也再合适不过。华为此时的“转身”，俨然就是要成为一条“快鱼”，通过视觉感知的布局掌握话语权。
曾经“痛批”特斯拉纯视觉方案的车企以及自动驾驶公司们，面对成本以及其他一些限制因素，如今态度上多少有些偏转。也许它们不会完全套用纯视觉方案，但势必会重视起视觉感知的成本优势。
华为此举，会在国内自动驾驶市场掀起多大风浪呢？■
华为的电驱动系统已经声名鹊起。随着问界M5的上量，华为DriveONE在新能源乘用车电驱动市场有了约2%的份额（2022年4月数据）。
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华为的技术能力再一次得到印证，但汽车圈没那么好“混”，被业界饱受关注的华为自动驾驶业务却走得缓慢，依然难以大面积铺开市场。
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一直以来，自动驾驶技术被车企视为“灵魂”，但华为在这个领域的出货渠道似乎非常有限。面临被动局面，华为如今给出了一个以盈利为目标的新答案——开“天眼”。
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早在两年前，华为就对机器视觉业务进行过完整的业务描述，将其定位为“万物感知入口、行业数字化抓手、智能世界的眼睛”。
按照任正非的说法，军团要打破现有组织边界，快速集结资源，穿插作战，提升效率，做深做透一个领域，对商业成功负责，为公司多产“粮食”。
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可见，华为机器视觉军团已经将汽车视觉感知能力作为重点方向之一。
当业界聚焦华为毫米波雷达、激光雷达整合能力时，华为却在强化视觉感知能力。难道在智能驾驶的发展路径上，汽车视觉感知更容易铺开市场？更容易赚钱？
余承东，作为华为终端BG CEO、华为智能汽车解决方案BU CEO，他的公开发言，似乎在印证华为的“转变”。
5月上旬，在极狐 阿尔法S(ARCFOX αS)华为HI版发布会上，余承东称，华为ADS将加强对视觉传感器的应用，以快速实现对城市场景的覆盖。另一层面，华为也不会过度依赖高精地图和车路协同。
华为的这种选择，不禁让人联想到特斯拉。
华为难道要走特斯拉那套纯视觉的单车智能自动驾驶路线？华为未必会这样“极端”，毕竟余承东此前还多次提到特斯拉方案存在的缺陷。但有一点可以确定，未来数年内，华为已经将汽车视觉感知能力作为自动驾驶发展的战略方向。
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正如余承东所说，自动驾驶的未来，不应该依赖高精地图、车路协同。
在他看来，过分依赖于高精地图、车路协同，智能驾驶的能力就上不去。特斯拉的成功经验给其他车企打了个样，自动驾驶不一定依赖高精地图，甚至连雷达都不需要。
在这种方案中，高精地图对实现高级别自动驾驶确实提供了很大便利。目前，在乘用车领域，高速公路和停车场已经成为高精地图的主要落地场景，高速领航辅助驾驶和自主泊车也顺势成为厂家宣传的重要卖点。
诚然，目前整个行业的技术水平还无法摆脱对高清地图的依赖。但随着自动驾驶技术的发展，高精地图的局限性也在逐渐扩大。尤其面对复杂的城市路况，高精地图的“上帝视角”好像被蒙上一层迷雾，一步一步靠近马斯克所认为的“糟糕方案”。
“覆盖不全，更新不及时是当下高精地图面临的主要挑战。随着场景的扩大，高精地图的‘精度’可以说正在被稀释。”国内某新势力车企自动驾驶负责人杨涛（化名）向车市物语说道。在他看来，想在城市里实现高级别自动驾驶，目前最好的方法就是加强感知定位能力。
“自动驾驶系统对于高精数据有着几乎完美的品质追求，需要特殊的工艺流程来保证数据精度和品质，同时需要打造高精数据源和众包更新能力的建设。降低数据更新成本是高精地图时代的核心竞争力。”四维图新副总裁张建平曾说。
但目前市面上主流的采集方式还是以高精地图采集车来完成，通过安装在车端的激光雷达、摄像头、轮速计、IMU等装置收集道路信息。不管是设备还是人力成本都很高。而且在后期更新上，这种投入是持续的，不是一次性的。
为了满足用户对新鲜数据的需求，市面上出现了另一种采集方式——“众包采集”，也就是特斯拉所采用的方式。借助用户车辆上的摄像头采集信息，反馈更新，实现数据绘制的自动化和数据化。但这种形式在国内要获得“入场券”，那就是准入、合规上的问题。
面对高精地图当下的处境，视觉的实时感知不失为一种好办法。就像余承东所说，特斯拉的成功经验可以说给其他车企打了个样。而华为在视觉感知上已经布局多年，依靠自己是可以改善现状的。
机器视觉军团的成立，一定程度上也佐证了华为的想法。华为现在要做的，就是不依赖高精地图，让视觉感知占据上风。
#下 低成本+软件优势
针对上述问题，行业内引申出两个概念，“重感知”、“重地图”。
在轻舟智航联合创始人、CTO侯聪看来，重感知还是重地图，这并不是一个技术问题，而是一个商业问题。在轻舟智航的解决方案中，未来一定会通过更强的感知去降低对地图的依赖性，但这需要分阶段去完成。
既然是商业问题，低成本也就成了自动驾驶路线选择的关键因素。视觉感知的低成本，业内有目共睹，特斯拉就是最好的例证。
除了华为，长城汽车毫末智行今年也有类似动作。这也让业内很多人将华为、毫末智行放在了特斯拉的行列。
今年4月份，毫末智行在AI DAY上正式发布了NOH城市版领航辅助驾驶系统。而这套系统最大的特点便是“重感知，不依赖高精地图。”根据毫末智行CEO顾维灏的解释，毫末智行自动驾驶的进化更多依赖数据智能体系MANA的进步，其中依赖视觉数据感知智能的进化是关键。
毫末智行希望通过MANA定义和使用数据智能，并借助长城汽车这一庞大的量产平台，对车辆所产生的数亿自动驾驶里程的数据进行智能分析，以支持更大规模的应用。
除此之外，百度Apollo号称成本48万的量产Robotaxi，背后也是纯视觉自动驾驶技术的支持；丰田不久前也宣布乘用车要走纯视觉自动驾驶路线，并称有助于降低成本，扩大技术规模；理想L9在宣传阶段同样没有提及毫米波雷达，反而一再强调800万像素摄像头。
当然，除低成本之外，华为将重心转移至视觉感知上，还能让其软件能力得到最大程度的发挥。
视觉感知能力的提高，可以有效降低对地图高精度的要求。“特斯拉视觉感知能力很强，所以对地图精度要求可以降低一点。”某传统车企自动驾驶产品线负责人王楠（化名）向车市物语说道，“这是由感知、定位、地图一起协作决定；感知定位精度高，地图精度就可降低；反之地图精度要求就很高。”
比亚迪董事长兼总裁王传福说，“电动化进程在加速，现在不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼，只有在快的过程中才能超车。”这句话用在如今华为身上也再合适不过。华为此时的“转身”，俨然就是要成为一条“快鱼”，通过视觉感知的布局掌握话语权。
曾经“痛批”特斯拉纯视觉方案的车企以及自动驾驶公司们，面对成本以及其他一些限制因素，如今态度上多少有些偏转。也许它们不会完全套用纯视觉方案，但势必会重视起视觉感知的成本优势。
华为此举，会在国内自动驾驶市场掀起多大风浪呢？■
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