华为车BU新设技术部，研发一体化大模型

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据爆料，华为车BU从感知部门和归控部门抽调一批技术精英，组建新的技术开发部，该部门将专注于端到端和大模型的研发。

新技术部门的成立标志着华为在智能驾驶领域的技术发展上采取更加集中和专注的策略；具体来讲，其将同时瞄准端到端技术和大模型技术两个研发方向。

目前，华为车BU和其他国内头部玩家一样，主要采用的是两段式端到端技术；该技术方案主要包含两个部分：感知模型和规划控制模型。

在两段式端到端技术中，感知模型负责处理来自车辆传感器（例如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）等的数据，识别出环境中的物体。

例如，行人、车辆、交通标志等，并提取这些物体的特征。

在感知模型处理完数据后，规划控制模型将根据感知结果进行路径规划和驾驶决策，最终输出车辆的控制指令，如转向、加速、减速等。

需注意的是，在两段式端到端技术中，由于信息需要在感知模型和规划控制模型之间传递，可能会造成一定的信息损失。

此举意味着，在传递过程中，一些细节信息可能会丢失，从而影响最终的决策和控制精度。

相较于一段式端到端技术，两段式端到端技术的模型可解释性更强，因为其由两个相对独立的模型组成，每个模型负责的任务更加明确，便于分析和理解。

而一段式端到端技术在自动驾驶领域是一种新兴的技术路径，其将自动驾驶的多个模块。

例如感知、预测决策、规划等合为一体，直接从传感器输入外部环境信息到输出自车行驶轨迹，实现信息的无损传递，从而做出更精准的决策。

一段式端到端技术能够全面理解并应对复杂场景，类似于人类大脑，具备更高的理解力和进化能力，能够不断学习和进化，解决当前问题后，逐步提升至新的水平，掌握新的工具并应对未曾见过的多样场景。

同时，该技术基于数据驱动进行全局任务优化，具备更好、更快的纠错能力，并且能进一步减少模块间信息的有损传递、延迟和冗余，避免误差积累，提升计算效率。

此外，新技术还具备更强的泛化能力，能够面对未知场景具备更强决策能力；即使在感知模型中没有对应的物体定义，系统仍然能够做出合理避让。

值得注意的是，一段式端到端技术的“黑盒”属性更明显，即模型的决策过程不公开或者难以理解，将会给模型的可解释性带来挑战；但能够解决两段式端到端中因无法识别复杂障碍物而导致的行为误判问题。

在目前的端到端的竞争上，并未有像无图开城一样呈现清晰的竞争格局。各家都在积极推进端到端技术，从高阶到低阶 L2 级别都在尝试实现端到端。

其中，华为的ADS(Autonomous Driving Solution）已经发展迭代至 3.0 版本，真正实现从地库到公路、过闸机、过环岛、掉头、自动超车、无保左转等全场景的智能驾驶。

主要得益于华为在ICT领域长期积累的核心工程优势，使其在数据、算法和算力三大要素方面具有独特优势。

而华为具有专为自动驾驶设计的芯片，相较其他厂家使用的通用芯片，其芯片利用率可提升到 70%，可使得华为ADS用 1 TOPS 的算力，能够跑出别人 2 TOPS 算力的效果。

总而言之，华为车BU 正在积极推进智能驾驶技术的发展，特别是在端到端大模型技术方面，以期在竞争激烈的智能驾驶领域取得领先地位。