智能驾驶系列报告（一）：华为智能驾驶方案简剖

主要观点总结

华为ADS智驾方案坚持多传感器融合路线，随着行业降本压力，硬件配置逐步贴合实际需求。文章从传感器数量、车侧算力、算法架构方面阐述了华为ADS的迭代更新情况，并指出智驾生态的逐步扩大及产业引领地位。推荐关注华为合作智驾车型相关供应链的发展机遇。

关键观点总结

关键观点1: 华为ADS智驾方案的多传感器融合路线及硬件配置的调整

华为坚持激光雷达+毫米波雷达+摄像头的融合路线，随着降本压力，传感器数量有所减少。车侧算力也根据实际需要进行调整，同时探索不同版本的智驾硬件配置方案。

关键观点2: 算法架构的持续迭代

从ADS1.0到3.0，华为在障碍物识别、车道识别及路径规划等方面持续进步，尤其是3.0版本采用端到端大模型，有别于其他厂商的宣传，采用感知+决策分层的GOD+PDP架构。

关键观点3: 智驾生态的扩大及产业引领地位

华为与五大车企深度合作，ADS高阶包销售规模超30亿元，车BU已接近盈亏平衡。华为积极参与国内智驾标准建立，智驾方案的持续发展带动合作车型竞争力提升。

文章预览

华为ADS智驾方案始终坚持激光雷达+毫米波雷达+摄像头的多传感器融合路线，行业降本压力下硬件配置从超配逐步转向贴合实际需求，带动整体硬件成本下降。1）单车传感器数量呈现下降趋势，包括激光雷达从3个减配至1个、毫米波雷达从6R减配至3R、摄像头数量亦有所减少；2）车侧算力从400TOPS降低至200TOPS、更贴合实际需求，同时或在探索“Max+Pro”双版本智驾硬件配置方案。 　　算法架构方面，从2021年的ADS1.0到2023年的ADS2.0，障碍物识别从人工标注走向自主决策、道路识别上从有图方案转为无图方案，而今年4月发布的3.0版本采用端到端大模型。华为ADS在感知、决策规划两大方面持续迭代：1）障碍物识别方面，从BEV升级至GOD，优化对异形障碍物、罕见障碍物的识别性能；2）车道识别及路径规划方面，从1.0的“有高精地图”转向2.0的“无图”，无外 ………………………………