4月17日，首款全栈搭载华为智能汽车解决方案的量产车极狐阿尔法S华为HI版在上海亮相。华为表示，这是华为技术落地汽车行业的开端，华为将继续赋能车企，打造面向未来的智能汽车。
极狐是北汽新能源旗下高端品牌。据悉，极狐阿尔法S华为HI版是第一款打上HI标识的豪华智能电动轿车。华为表示，将依托ICT领域三十余年深耕经验，帮助车企造好智能汽车，促进中国汽车产业技术跨越式升级，在智能化、自动驾驶等前瞻领域加速领先与超越。
作为智能汽车增量部件供应商，华为以Huawei Inside创新模式与车企深度合作，打造精品智能汽车，构建全新的智能汽车数字化架构和5大智能系统，包括智能驾驶、智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云服务以及30多个智能化部件。
华为称，Huawei Inside智能汽车解决方案提供强大的算力和操作系统，包括智能驾驶计算平台、智能座舱计算平台和智能车控计算平台，以及AOS（智能驾驶操作系统）、HOS-A（智能座舱操作系统）和VOS（智能车控操作系统）。
极狐阿尔法S华为HI版基础版预售价38.89万元，高阶版预售价42.99万元，预计将在年底正式上市。该车天生自带5G基因，率先搭载了华为新一代MH5000 5G芯片T-BOX，成为实现真正新一代 5G智能技术的电动汽车。此外，华为将支持广汽、长安打造各自的高端智能汽车子品牌，系列化车型将在今年第四季度先后推出。新车型将搭载华为ADS高阶自动驾驶系统和智能汽车解决方案。
华为作为一家全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商，用"数字化"构建万物互联的智能世界是公司的发展愿景，而在汽车领域实现万物互联正是华为愿景的一个分支。
华为在汽车领域的目标需要通过与整车厂的合作来实现，这也符合车企的转型需要。传统汽车向智能汽车转变，就像功能手机向智能手机转变一样，既需要高质量的硬件制造基础，也需要强大智能的软件支撑。
其实，早在ARCFOX极狐产品定义阶段，华为就是深度参与者。ARCFOX极狐αT源自IMC架构，该架构是北汽蓝谷联合华为等世界顶级合作伙伴，联合打造的全球首个商业搭载5G技术的IMC智能模块标准架构。华为的技术支持，让该平台实现搭载算力高达每秒253万亿次的最强芯片、百兆以上的全新以太网EE 架构，以及包括三组激光雷达在内的超过30个智能感知设备。
关于华为智能驾驶汽车解决方案，小编从相关文档中找到一些资料，为行业从业者提供参考：
首先，如华为车BU总裁王军一直对外强调的：华为车BU的产品供应是针对车企的B端业务，但无论是车载智慧屏、驾驶辅助系统、热管理系统涉及的能耗与空调表现等，都与终端的用户体验直接相关，华为车BU本身与传统的零部件供应商有着很大的区别。关于王军对华为车BU的定义，最典型的案例当属基于鸿蒙OS的智能座舱。此次发布会智能座舱带来了麒麟车机模组、车载智慧屏、AR-HUD这三款新品。
具有独立神经网络NPU芯片的架构，是华为旗下麒麟芯片的看家本领。简单来说，在处理任务和发布指令之外的CPU和图形处理的GPU之外，专门的AI硬件处理单元，它能让更多需要学习、思考的复杂指令，“更聪明”的完成。
底层硬件方面，标准化、可插拔的麒麟车载模组，多年之后原厂硬件跟不上软件更新速度的问题，也能通过换装芯片等核心部件来解决，让车辆一直能跟得上时代。
华为全新的屏幕产品带来了15.6英寸的2K分辨率、1000nits高亮度屏幕，并带有低蓝光的护眼功能。软件方面，基于鸿蒙OS的生态体系包含华为自己的原生应用和华为应用市场，还有超过50个合作伙伴的应用扩展。
华为的这块车载智慧屏，软件系统可以通过时下主流的OTA升级来不断进化，这一点没什特别的，与众不同的是，屏幕和系统底层硬件也可以升级。如华为智能座舱产品部总经理王庆文在发布会是所说：“现在2K屏幕是主流，未来4K屏幕普及了，华为能更换。”
AR-HUD这项配置近期奔驰、长城等车企，乃至松下等供应商都发布了相关产品，相比之下，华为在AR-HUD在显示效果与抗重影方面处于第一梯队的水平，可视角达到13°x 5°、在7.5米的距离上具备70寸大小的画幅。
而其远超行业的是该模块本身的体积只有10L，即10立方分米，所占空间远低于行业主流大小。这就让华为的AR-HUD可以覆盖更多低级别车型，不再只是车辆空间宽裕车型的专属。
从去年开始，华为的高阶自动驾驶辅助系统核心零配件，占据“C位”的是量产96线固态激光雷达，虽然华为轮值董事长徐直军曾对外表示，华为的量产激光雷达成本将不断降低，未来计划降至200美元以下，甚至是100美元，但现阶段这毕竟还只是愿景。
而成像雷达的到来局面就完全不一样了，其产品介于激光雷达和传统的毫米波雷达之间，更容易完成对现有雷达体系的升级，成为毫米波雷达的替代者。成像雷达的优势在于，继承了传统毫米波雷达极佳测距测速能力，不受光线和雨雪天气影响，以及非视距被遮挡目标的独特探测能力优势的同时，大幅提升分辨率，目标检测的置信度和检测范围，同时进化出像激光雷达一样的4D高密度点云，可带来丰富的感知增强应用。
华为的成像雷达采用12个发射通道、24接收通道的大天线阵列，比常规毫米波雷达的3个发射通道、4个接收器的硬件配置，整体提升了24倍（4×6）。相比行业主流的成像雷达产品，24个接收通道也提升了50%以上。
华为的成像雷达已做到了与激光雷达的功能融合，量产激光雷达发挥分辨率高的先天优势，而在对天气感知的弱项上，由成像雷达来发挥在环境刻画、构图、定位等方面的强项。
去年9月份北京车展前的华为车BU生态大会上，发布的是MDC210和MDC610智能驾驶计算平台，其产品序列中，还有专门针对港口、矿区等特殊场景自动驾驶的MDC300F平台。当时笔者认为，即便是赶上了算力暴增的年代，也不会有太多的提升了，华为MDC610的160TOPS算力已经能进入维持第一梯队不短的时间了。今年年初蔚来发布的ET7，采用了四颗NVIDIA Drive Orin芯片（每颗254TOPS）,前日英伟达更是发布了下一代Drive Atlan芯片，单颗算力就达到了1000TOPS。
好在是华为这次带来了智能驾驶计算平台的“新旗舰”MDC810，最高算力可达400TOPS以上。并且不用等英伟达到2024年，而是现场给出了“发布即量产”的宣言，表示MDC810计算平台华为现已具备了量产能力。
MDC810能够提前供货的说法，在昨日上市的极狐阿尔法Ｓ就得到了论证。华为针对这款车定制开发的MDC Pro 610，算力高达400+ TOPS，而MDC810正是基于前者的底层能力而来的标准化产品。
华为八爪鱼”是协助车企以及自动驾驶技术公司相关开发工作的一套开放平台，为什么要提供这么一个车云结合的平台？因为自动驾驶测试数据的积累，远远超出常规的任何行业。在装备了激光雷达之后，激光电云对环境的数据收集能力将带来一个质的飞跃，平均每天的数据积累在8TB以上，数据从GB级一下就上升到了TB级。
而实际上，有用的数据只占全部的5%左右，常规自动驾驶研发团队绝大部分人力都用在了筛选与收集有效数据上，造成了现阶段“有多少人工、就有多少智能”的局面。这在激光雷达全面引入之前还好，接下来则完全不是人力能够实现的了，所以上云是自动驾驶从开发到商用的必由之路。
“华为八爪鱼”车云结合的自动驾驶开放平台，目的就是给企业提供“最好用的开发工具”。一方面，随着数据量的增大，开发者将不再为了机房专线，升级扩容伤脑筋，精力都放在核心算法开发上。另一方面，可确保车辆在各个地区都能就近接入云端，并解决商用化面临的覆盖、安全、弹性扩展的问题。
而华为这套自动驾驶开放平台，在此次发布会上最亮眼的当属高精地图计划。高精地图作为高阶自动驾驶必备条件，华为其实早就有打算入局了，只是最初想直接找相关供应商，但成本确实太高了。
为此，华为选择了两步走的方式。一是自研和制造采集高精地图的设备，自己直接下场，据华为车BU总裁王军表示，华为自研的设备体积与成本均远低于行业主流水平。二是联合有需求的企业一起分担成本。
这方面计划的实时现在已经开始，华为目前已获得了国家高精地图采集的甲级资质，今年年底前将完成北京、上海、广州、深圳四大一线城市的采集，明年将扩大到更多国内的大城市，这期间将保证每3个月一次的数据更新频率。
华为车BU除了座舱、自动驾驶零配件、计算平台等智能化的核心零部件产品，其实电动化方面早就入局了。现阶段常见的直流充电桩，基本都是由多个15kW的模块组成，所以会出现60kW、90kW、120kW的充电桩，而随着充电功率进一步增加，充电桩放不下更多模块了，那么接下来充电模块将进入20kW和30kW时代。
而国内最早具备20kW和30kW充电模块产品的，就是华为的瓦特实验室，而去年为了全面入局电动化，华为还单独成立了电动技术有限公司，该公司由华为技术有限公司全资控股，法人正是车BU的总裁王军。其现有产品还包括了“7合1”DriveONE电驱动系统的明星产品，以及此次发布的热泵空调。
热泵空调在纯电动车型中，已经算不上什么新鲜产物了，而华为热泵空调的不同之处在于两点。第一是体积小，它将压缩机、PTC等12个零部件集成在了一个单元模块里，相比主流的同类产品，其管路数量降低了40%，装配工作量降低了60%。
第二是低温适应能力，现阶段的热泵空调普遍智能在-10度环境下发挥作用，更低温度下将会“罢工”，如我们去年冬季去张家口崇礼做冬季续航测试，就遇到了-25度过夜之后，早上车辆热泵空调无法正常工作的情况。而华为的热泵空调让这个限制来到了-18度，既达到了PTC在低温环境的能力，又发挥了热泵空调高效的先天优势。
引用：搜狐汽车·E电园https://www.sohu.com/a/461483272\_383324
作者：Pirate Jack
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Rb\_0Mkpo8fkJvWMy2bOc6w
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