华为海思自动驾驶技术具有较强的成本控制能力，主要体现在芯片自研、传感器优化、规模效应及产业链整合等方面，具体如下：

• 芯片自研降低成本：华为海思自主研发自动驾驶芯片，避免了从其他供应商采购芯片的高额费用以及相关授权成本。例如昇腾系列芯片，以相对较低的成本提供了较高的算力，性能相当于市面上同类型芯片的 2 倍，提升了性价比。同时，芯片高度集成，如昇腾 610 内部集成 16 核心的 CPU，还具备强大的图像处理能力，能将多种功能集成于一体，减少了电路板上其他芯片及组件的使用，降低了硬件系统的复杂度和成本。
• 传感器成本优化：华为在传感器方面有自研优势，其成功将激光雷达的成本从 2000 美元大幅降低至 200 美元，使得采用激光雷达的自动驾驶技术有望广泛应用。此外，华为 ADS 智驾方案坚持多传感器融合路线，且随着行业降本压力，硬件配置从超配逐步转向贴合实际需求，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，带动整体硬件成本下降。
• 利用规模效应降本：随着华为自动驾驶技术在越来越多的车型上应用，海思芯片的出货量逐渐增加。根据规模经济原理，大规模量产可以使芯片的单位生产成本大幅下降。例如华为海思芯片 2023 年第四季度出货量高达 680 万片，同比增长 5121%，大规模出货有利于分摊研发、生产等成本。
• 产业链整合优化成本：华为在芯片设计、算法研发、系统集成等方面具有完整的产业链布局，能够更好地协调各个环节，降低沟通成本和交易成本。同时，通过与上下游企业的深度合作，优化供应链管理，提高生产效率，进一步降低整体成本。
• 低功耗设计降低运营成本：华为海思芯片在设计上注重低功耗优化，能够在保证性能的前提下，降低芯片的能耗。这不仅有助于减少车辆电池的耗电量，降低车辆的运营成本，还可以减少散热系统的设计成本和复杂度，因为较低的功耗意味着产生的热量较少，对散热系统的要求相对较低。