华为海思自动驾驶技术计划在 2025 年首发面向 L3 技术架构的高速商用解决方案，2027 年实现 L4 级别自动驾驶的规模商用等。为达成这些目标，需要在传感器融合、算力提升、算法优化等多方面实现技术突破，具体如下：

• 更精准的多传感器融合技术：虽然华为已采用激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合方案，但仍需进一步提升。例如，在极端天气（如暴雨、浓雾）和复杂光照条件下，要提高对小尺寸障碍物、远距离目标的识别精度和速度，增强对道路标志、行人姿态等信息的感知能力，确保在各种场景下都能准确获取环境信息，为决策提供可靠依据。
• 更强的芯片算力与能效比：自动驾驶对算力需求极高，随着自动驾驶级别提升，需要处理的数据量呈指数级增长。华为需通过架构优化、制程工艺进步等，实现芯片算力的持续突破，如新一代 Ascend910C 芯片通过架构创新，单卡算力较前代提升 40%。同时，要保持或提升能效比，降低芯片功耗，减少散热压力，以适应车载环境要求。
• 更优化的算法与决策系统：自动驾驶算法需不断优化，以应对复杂路况和突发情况。一方面，要提升感知算法对不同场景的适应性，如强化对不规则障碍物、动态变化场景的识别能力。另一方面，决策算法要更加智能和高效，能在瞬间做出最优决策，兼顾安全性和舒适性。此外，还需增强算法对新型神经网络架构、强化学习算法等的支持，提高系统的学习和适应能力。
• 高效的跨域协同技术：自动驾驶系统需与底盘、座舱等其他车辆系统深度协同。要实现更精准的车辆控制，如在高速行驶中遇到突发状况时，能与底盘系统配合，实现稳定制动和转向；同时，要与座舱系统交互，及时向驾驶员反馈信息，在必要时实现人机交互接管，这需要进一步优化跨域通信协议和协同控制算法。
• 更完善的云端仿真验证技术：华为虽已利用 WEWA 架构的 World Engine 模拟超 6 亿公里高速场景，但仍需拓展仿真场景的多样性和真实性，涵盖更多极端、罕见场景，如道路施工、特殊车辆应急通行等。同时，要提高仿真与实际场景的匹配度，加快数据处理和迭代速度，通过云端仿真不断优化自动驾驶系统，提升其可靠性和稳定性。
• 可靠的网络安全技术：随着自动驾驶车辆与外界的数据交互增多，面临的网络安全威胁也日益严峻。需研发更先进的加密技术、入侵检测技术和安全认证机制，防止黑客攻击导致车辆失控或数据泄露，确保自动驾驶系统在网络环境下的安全运行。