2026 规模化落地！鸿蒙智行 L3 突破路测瓶颈，为行业提供可复制样本

正从实验室迈向路况的自动驾驶技术，其真正具有难度的挑战之处在于如何针对现实里多种多样、不断变化的复杂情景予以应对 。

海量数据驱动长尾覆盖

惯常的传统自动驾驶依靠预设规则以及有限仿真，不容易彻底穷尽全部可能性，借助采集并分析百万车主实实在在的驾驶数据，系统能够学习到各类稀罕却关键的驾驶场景，这些处于真实世界里的“边角案例”，让训练数据的覆盖范围获得极大扩展。

数据呈现出的多样性，一方面源自不一样驾驶者彼此各异的驾驶习惯，另一方面还源自各种各样不同的天气状况、路况情形以及时间阶段。这样一种依托真实用户的进行数据收集的方式，致使系统所遭遇的极端场景这一数量，大幅度地出现了增加的情况。相较于那种处于封闭状态的仿真环境而言，其长尾场景的覆盖比率，提升幅度超过了四成以上，进而为迎接应对现实状况复杂性等打下了相应的基础。

WEWA架构实现本质跨越

鸿蒙智行的新一代智驾系统，其核心是WEWA架构，该架构包含世界引擎，还包含世界行为模型，这一体系贯穿环境感知到车辆控制的完整链条，改变以往被动模仿人类驾驶的逻辑，让系统不再只是复制行为，而是学习驾驶的本质 。

以往的办法，不管是硬编码规则，还是模仿学习，于碰到训练数据以外的情形时易于失效。WE‌WA架构借由高密度、大规模的深度训练；使得系统将“安全第一”的根本准则内化了。这让其拥有了类似于人类经验判断的能力，而不单是执行指令。

车端模型精准快速决策

在车辆之上部署的世界行为模型，承担着处理实时感知所得信息进而做出决策的职责，它运用多专家架构，于内里集成了针对不同路况专门予以优化的子模型，此系统能够依据当前情形，迅速调用最为合适的决策模块。

例如，在高速公路进行巡航时，在城市拥堵状况下跟车时，或者在雨雪天气行驶时，系统会启用不同的专家模型 ，这一设计兼顾了决策的精度以及速度 ，其目的在于实现流畅的、拟人化的驾驶体感 ，避免出现机械的和突兀的控制动作 。

全维感知筑牢安全根基

前提是自动驾驶的安全保障。目标是让该系统达成“全时速、全方向、全目标、全天候、全场景”的主动安全。这意味着系统不管处于何种速度，面对来自哪个方向的潜在风险，都力求提前进行识别并且加以干预。

中国地域宽广，气候呈现出多样的特征，车辆借助融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等诸多传感器，构建起了360度不存在任何死角的感知能力，这种具备冗余特性的设计保证了在部分传感器遭受干扰时段，系统依旧能够可靠地开展工作，为全天候的安全运营给予有力支撑。

渐进接管重塑人车关系

L3级自动驾驶作出这样的规定，即允许驾驶员在条件合适之际放开手脚，可是当系统请求接管之时，交接过程务必平滑自然。新的系统构想了渐进式的提醒举措以及接管机制，借助多级预警一步一步把控制权交还给驾驶员，规避了控制权突然转移所带来的风险。

在系统里，被新添加了驾驶员状态监测功能，还有失能辅助功能。一旦监测察觉驾驶员失去操控能力，不管是于自动驾驶状态下，还是在人工驾驶状态下，系统都会自动去执行靠边停车操作，会自行开启警示灯，还会呼叫救援。这一功能把安全关怀扩展到了驾驶者自身 。

效率与舒适的双重提升

旨在把人由驾驶任务里解放过来当中又不会减低交通效率的智能驾驶的终极目标是在确保绝对安全的前提之下，系统凭借更精准的预测以及更柔和的控制，极大程度减少了诸如急加速、急刹车等对舒适性造成影响的操作。

这种具备预见性的驾驶风格，不仅让车内乘客的舒适度得以提升，还使车辆行为愈发稳定，车辆行为愈发可预测，进而间接让整体交通流的安全以及效率都得到了提升，它证实安全、舒适以及高效并非互相矛盾，而是能够协同达成的目标。

您觉得，处于L3级自动驾驶时代，除去技术以及法规，公众的那份心理接受度会不会变成普及进程里最为突出的隐性挑战呢？欢迎来分享您所拥有的看法。