华为海思人工智能领域的专利成果在多个方面对其自动驾驶技术提供了有力支持，具体如下：

提升环境感知能力：

• 多传感器融合：华为利用在人工智能领域的技术积累，研发了多传感器融合方案。相关专利可能涉及如何更好地将激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的数据进行融合处理，使自动驾驶车辆能够更精确地感知周围环境，包括识别障碍物、车道线、交通标志和信号灯等。例如，通过对不同传感器数据的互补和协同处理，能够提高对复杂场景的感知能力，减少单一传感器的误判和漏判。
• 目标检测与识别：人工智能专利中的目标检测算法可以快速准确地检测出道路上的各种目标物体，并进行分类和定位。例如，准确识别出前方的车辆、行人、自行车等，为自动驾驶系统提供准确的目标信息，以便做出合理的决策。

优化决策与控制：

• 模型训练与优化：2025 年 2 月 18 日公布的 “模型的训练方法、车辆的控制方法及相关装置” 专利，通过将神经网络和专家系统结合，形成闭环训练机制。该方法可以获取目标车辆的路况信息，通过神经网络模型推导出目标信息，如行车意图预测、行驶路径预测及车辆与环境的交互行为预测等，然后利用专家系统对 AI 模型进行动态优化，指导模型的梯度更新。这有助于提高智能驾驶系统的精准度，增强自动驾驶系统的可解释性，尤其在复杂城市道路场景中，有助于降低决策失误风险，使车辆能够做出更合理、更安全的决策，如加速、减速、转弯等。
• 强化学习与决策：一些人工智能专利可能涉及强化学习算法，让自动驾驶系统能够通过不断地与环境进行交互和学习，优化自身的决策策略。例如，在不同的交通场景和路况下，通过强化学习找到最优的驾驶行为，以提高驾驶的安全性和效率。

提高系统性能与效率：

• 模型量化与压缩：“人工智能模型的量化方法、处理系统和量化单元” 专利，通过量化技术减少 AI 模型占用的内存，有助于 AI 模型在端侧的落地。这对于自动驾驶车辆上的计算设备来说非常重要，可以在有限的硬件资源下运行更复杂的人工智能模型，提高系统的运行效率和响应速度，使自动驾驶系统能够及时处理各种感知和决策任务。
• 计算优化：海思芯片在设计上针对人工智能算法进行了优化，能够高效地执行深度学习模型的计算任务。相关专利可能涉及芯片架构的优化、计算指令的设计等方面，以提高芯片的算力和能效比，为自动驾驶技术提供强大的计算支持，确保系统能够实时处理大量的传感器数据和复杂的算法运算。