上周二（3月19日）問界新M7智駕版在升級到最新OTA版本之後，一直被車主高度關註的「無圖智駕」模式終於開啟全量推播。這意味著問界新M7在不依賴高精地圖的前提下，可以實作全國範圍內99%的城市、鄉村及高速路的高階智駕。
問界新M7是整個華為智選車體量最大的單車型，所以這次OTA升級完成之後，既是一次使用者體驗大升級，也是一次大規模的自發性口碑傳播。當然，這也是一次非常嚴苛的技術實力檢驗。
華為的智能駕駛技術到底有多好，過去是看小影片，現在卻是真真切切的身邊事。同時這也是對鴻蒙智行產品力的一次全量檢驗，從未有如此多使用者一起來使用無圖智駕，所以到底行不行？也會是使用者和媒體都非常關註的熱門話題。
短短兩三年間，智能駕駛的技術路線為什麽就從城市車道級高精地圖轉向了「無圖智駕」？
這一切都是因為高精地圖「看上去很美」但實施起來實在是太難太難。高精地圖的測繪是一件投入龐大且又進展緩慢的大工程，而且最讓人崩潰的是你前面辛辛苦苦測繪好的地圖還沒有投入使用，搞不好一個市政工程的開工，就讓你這一套地圖方案完全作廢，又要重新來過。
城市高精地圖為基礎的NOA開放，同時還需要相關主管部門的稽核和允許，這也是阻礙其快速成長的一個原因。
城市高精地圖的申請流程大概是這樣：
政策開放允許采集的城市名單>圖商依據資質采集制圖>國家級主管部門稽核>車企研發適配，大規模普及。
這一套流程下來，嗖一下就是兩三年的時間。中國地級以上城市數百個，這要幹到何年何月？而且就像我們前面講的，等你稽核完，搞不好有些道路又要重新繪制送出稽核了。
如果你很早就在關註城市高精地圖主導的智能駕駛，你就會發現這件事一直都是雷聲大，雨點小。折騰了很久卻推進緩慢。這其實不是廠商不努力，而是這條技術路線的方向本身就是先天不足，很難成長。而且越成長，越吃力。
也是大家都發現高精地圖是個「天坑」之後，所以才紛紛轉向了「無圖智駕」。但這並不代表「無圖智駕」就更容易，這條技術路線不再將精力集中在道路這個不可控的巨大變量上，但其對車輛本身的智能駕駛技術鏈路的門檻就提高了很多。
一輛能在路上安全行駛的智能化駕駛的汽車，要具備高精度高響應速度的道路及障礙物檢測辨識模組，要具備高準確度和高響應度的演算法系統，同時還需要長期穩定性的車機軟硬件系統。
這三者中，任何一個微小的bug都有可能導致車輛行駛過程中的重大安全事故，與人身安全像息相關。
汽車電動化的本質是降低了造車的門檻，汽油被電池替代，燃油發動機被電機替代，能量轉換系統大大簡化了。因此變速傳動系統徹底被革命，省去了很多機械系統的繁雜流程。但電動汽車智能化又反過來拔高了造車的門檻，傳感器、演算法、車機系統等，對於傳統車廠和造車新勢力來說，都是前所未有的新技術，而且還是無法依靠供應商能解決的技術難題。
智能駕駛時代的整車生產，對整車生產廠商提出了更高的全棧技術研發要求。
目前國內市場的新能源汽車品牌中，已經有多家品牌或多或少都在主打「智駕」甚至「無圖智駕」的功能賣點。這些智駕方案看起來都大同小異，大部份都會以純視覺BEV為技術底座，再加入激光雷達、毫米波雷達等，演算法方面也基本是結合地圖學習，以及實際道路行駛特征和路面實際情況的模型訓練。
如果你並未深度關註智能駕駛，或是對其技術了解主要是源自各家產品銷售人員的表述。那麽你大概率會覺得各家的技術都差不多，而且會因為自己原本的品牌偏好，就覺得某一家的智能駕駛技術更好。
但如果真要選擇目前最值得信賴的智能駕駛技術，我個人會把這一票投給華為。這不僅是因為華為的品牌效應，更重要是因為華為的技術實力。
我們以問界新M7為例，這輛車的智能駕駛系統：包含了激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、網絡攝影機的多傳感器融合感知系統，車機的芯片和作業系統，智能駕駛演算法，甚至車機的通訊器材等等，最後都指向一個共同的源頭——華為自研。如果我們再擴散開來，電機、充電系統、音響等等，也都是華為自研。
在華為全面進入智能化駕駛市場之前，智能駕駛多是以純視覺（網絡攝影機）方案為主流，因為當時全世界最好的智能駕駛商用方案就是純視覺。而為什麽用純視覺方案，是因為此前市場上的激光雷達太貴了，動輒數十萬元一套（後來也要數萬元）。一輛入門級的電動汽車都不要這麽多錢，你讓使用者面對這個標價情何以堪。
所以2020年前後，華為公開表示要把激光雷達價格打到200美金甚至100美金的時候，業界都覺得華為就是在「放衛星」，嘩眾取寵。但現在正如大家所見，華為把車規級的幾個雷達傳感器價格都打下來了。而且不僅便宜，技術參數還比過去更好。
前幾天我在網上看到一個論調：華為的智能駕駛技術不如某某家，因為華為是L2，某某家是L4。
這種說法的片面性非常明顯，我們千萬不要被混淆了視聽。首先華為的L2自動駕駛級別，是因為要符合我們國家的法律法規。法律沒有允許你做的事情，你即使做到了前面也不能超越法律的紅線。L2未必就止步於L2，但面向消費者只能表達為L2。
其次這位網友提到的某某家的L4，也只是在研發過程中，並不代表他們的技術能力就完全達成了。而且他們家連起碼的傳感器小型化都一直進展緩慢，你讓一輛家用車頂著一個磨盤形狀的傳感器滿大街走，就是再高級別也會因為美觀性而被嫌棄。
而華為沒有宣傳L4，並不代表華為沒有這個技術能力。華為有個前瞻性的研發機構——2012實驗室，這裏面有很多悶聲進行的專案，L4甚至更前端的研發都在裏面，只是不到公開出來的時機罷了。
華為的智能駕駛技術方案中，多傳感器融合感知系統是一個非常核心的模組，這個系統的激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達以及網絡攝影機一起組成了一輛車的「上帝之眼」——看得清、看得遠，同時還看得全。
與純視覺方案相比，多傳感器融合感知系統的優勢非常大，不分白天和黑夜，也不受困於雨雪霧等極端惡劣天氣的限制。而純視覺方案被局限的場景實在太多，要說唯一的優勢就是成本低。不過華為當初能把激光雷達從上萬美金打到100美金，也就完全可以期待將來還有更進一步降低成本的能力。
一兩年前，演算法可以說是華為的短板，但如今這個短板都早已經被補上。此前老余就在釋出會上闡述過：ADS 2.0接入華為AI訓練集群大模型之後，在豐富的場景庫中，每天學習訓練的裏程都超過1000萬公裏。輔助演算法的模型是每5天就更新一次。
中國交通道路的復雜性，鴻蒙智行體系的使用者增速，都為這個場景模型的高速成長提供了非常堅實的數據底座。
無圖駕駛的實作，還有一個非常至關重要的技術GOD 2.0網絡，這個技術對即時檢測通用障礙物和異型障礙物體都有極高的準確率，也是華為自研，業內首創的獨有技術。在此之前，業內通用的障礙物檢測訓練更像是「看圖說話」，將障礙物換一個方向，搞不好就會無法辨識。
如果你比較了解智能電話，就比較容易理解汽車智能駕駛的難度。雖然大家都用激光雷達+毫米波雷達等等差不多的硬件方案，但最終的實際駕駛成效是相去甚遠的。這就像智能電話廠商都用索尼的傳感器，但實際拍攝效果也各有高低是一個道理。
而且智能駕駛是一個遠比手機影像調校更為復雜和嚴苛的技術系統，涉及的人財物力非常大。大家都曉得華為的車BU此前一直虧損，虧損的一大原因就是龐大的工程師團隊，華為一家投入到智能駕駛研發的工程師數量，遠遠超過國內其他品牌一大截，這個差距是呈倍數的。
這才只是直接服務於車BU的部份，激光雷達、超聲波雷達、大模型、演算法等等很多技術底座，還有其他技術產品線的支持。如果加上間接參與進來的研發工程師數量，這個差距還要呈幾何級放大。
很多人討論誰家的智能駕駛技術更強，總是喜歡以極個別的例子來證明誰行誰不行。智能駕駛本就是一個全新的技術領域，即使強如華為，也還是有錯誤的概率存在。但我們要看的是在多數的場景下，在別家都無能為力的場景下。問界新M7以及其他鴻蒙智行的車型的智能駕駛表現如何。
每百公裏接管率，結束率，極端天氣場景的辨識準確率、復雜場景的透過成功率……我們要看的是綜合性的指標。網上現在這麽多的小影片，問界新M7的出錯概率，以及實際駕駛過程中的處置表現，都是隨便就能找到一大堆的。
我們再具象一點，比如現在很多品牌喜歡以自動泊車、LCC智能透過路口來證明自己的智駕能力。以上這些都屬於是規定動作，能完成是本分，完成得好也不屬於超綱。
但我最近在網上看了多個問界新M7的智駕體驗影片，發現問界新M7的智駕能力是在於思考和判斷。比如單向兩車道行車，右車道有貨車，問界新M7在超車完成後在左車道被前車擋住，但其並沒有貿然往右車道變道。車主自己還在納悶，結果下一個彎道之後，就看到右車道被大車占據，如果提前變道到右車道，反而更慢。
這就是智駕系統的大數據積累，肯定是發現這條路線或是這種路況經常都會遇到大車占右道緩行的狀況，就提前規避了。
什麽是智駕？不是一路上沖沖沖，而是一路上在做最合理的提前規劃和運作。
未來的汽車不再是一個純機械+電氣的產品，機械和電氣的技術比重會大幅下降，讓路給智能化系統。傳統車廠在機械系統所積累起來的優勢其實所剩無幾。不管是傳統品牌還是新勢力，也不分國內品牌和國外品牌，在智能化駕駛這條起跑線上，大家都相差不大。所以不要覺得華為就是這個行業的新手，現在看來，華為所擅長的多個技術領域，反而是未來汽車技術的決定性關鍵。
隨著鴻蒙智行家族的快速成長，問界新M7也好，其他鴻蒙智行的智駕版車型也好，越開越好看都是肉眼可見的。
