华为智能驾驶会议纪要（三）Q：如果激光雷达的成本下降，产业趋势是

华为智能驾驶会议纪要（三）

Q：如果激光雷达的成本下降，产业趋势是否会向激光雷达靠拢？
A：其实激光雷达的成本很难比视觉方案便宜，激光雷达内部流程是从发射器到回收器，除非在设计原理上有巨大突破，激光雷达的成本不可能低于毫米波雷达。在未来，激光雷达会成为智能汽车的标配，但除了成本，还需要考虑功耗问题。所以和一个车上装载7-8个摄像头相比，激光雷达只会装载1-3个。因此，即使激光雷达的成本下降，规模也不会大规模铺开。视觉最大的优点在于可以闭环驱动相关模型的能力迭代，所以对各厂家来说，采用视觉技术路线的未来是更加广阔的。但是即便如此，华为也不会抛弃毫米波和激光雷达，因为它们毕竟承担着辅助和安全冗余的角色。

Q：非制冷红外技术在自动驾驶汽车的应用前景是怎样的？
A：车座舱内一直应用红外技术，主要应用在座舱内遗留物的识别，以及相比纯视觉，红外技术在夜间场景下对人脸的勾画更优，可以作为相应的辅助功能。但是在车外应用中，红外技术普及一直不高，其最大的问题在于它很难做到一些深度和具体的识别，只能做一些辅助应用，而具体识别问题可以通过智能大灯等方式解决，目前还没有相关量产的消息。

Q：设计冗余是否会成为一种趋势？

A：设计冗余主要是出自功能安全的考虑。在成本和功耗问题解决之后，安全冗余会越来越多，激光雷达也会成为标配。

Q：国内高级自动驾驶政策目前处于何种发展阶段？
A：目前全国范围内还是L2+作为技术主流，因为L3级别自动驾驶车型上路，一旦出现车祸，责任方是主机厂，而L2级别自动驾驶车型出车祸，责任方是驾驶员。所以即使目前深圳开放L3级自动驾驶，但是近期L3级别自动驾驶并没有更大范围释放的可能性。从目前自动驾驶技术发展水平来看，即使L3有真人安全员或者远程后端监管的安全员，一旦发生车祸，责任方也无法讲清。

Q：未来在L3-L5演进的场景，如特定高速公路或者客运中，产生的自动驾驶相关数据如何处理？华为如何规划未来2-3年的自动驾驶数据的获取？
A：目前来看，除了问界车型的自动驾驶数据会向华为开放外，主机厂会将数据牢牢掌握在自己手中，不会交给华为。因为这其中涉及到信息安全、国家合规问题，所以他们不会向华为开放数据。在HI模式下，合作厂商会将相应数据搭载在他们自己的数据闭环里，不会分享给华为。在结构化场景方面，由于高速类场景比较简单，所以目前华为相关技术基本上都可以满足要求。但和高速不同，城区场景是非常复杂的，所以此场景下的自动驾驶技术迭代主要依赖数据不断地推进。模型迭代需要海量数据，而海量数据是华为的痛点，华为只能依靠自己的采集车去采集或者通过智选车返回小批量数据，但是目前问界M5并没有向华为返回数据。没有海量的数据，华为就很难对于模型和方案进行升级迭代，但是华为目前有能力做相应的场景复现和仿真。目前来说，华为无法避免对数据的依赖。
到2025年，L3级别自动驾驶预计能够落地，在模型迭代到一定程度之后，华为能够在安全方面做到更高的规格，即使自驾失效，由于安全冗余方案更加全面完善，自动驾驶汽车也不会发生相应的安全问题。到2030年，如果AI模型智能化方面能够有更大的进步、有端到端的模型、算力能够突破瓶颈做出更庞大的模型，可能会看到L4的一些曙光。如果在车祸方面主机厂愿意承担相应责任，L4也可以落地；但在数据方面，由于数据作为核心资产，数据还是会被各厂商牢牢掌握在手里，作为主机厂和Tier1议价的核心筹码。

Q：华为车BU人员储备目前情况如何？人员配置情况是否可以按照三种模式去划分？
A：车BU人员的配比主要是基于业务量和预算来划分。目前来看，人数最多的话还是ADS领域，人员配置有2000人左右，ADS人员相比于2020年的时候已经至少翻了一倍。座舱领域可能会少一点，因为它主要是负责移植鸿蒙车机、进行相应的适配，工作量并不是很大，基本上还没到1000人。另外还有很大一块目前是在华为的传感器部门，但是这块的价值并没有马上反映出来，因为车装传感是一个比较长周期的过程，这一块的人员也接近2000人左右。以上三个部门的人员总和就已经超过5000了，另外像其他的销售、MDC开发部等等，各个部门人员数目加起来肯定超过一万人。

Q：华为车BU的人员规模未来是否会继续扩大？
A：目前，华为车BU人数规模确实是在一直增加。车BU人才来源主要是以内部转岗为主，对于一些核心岗位，如技术岗位等，除内部转岗外，也会考虑社会招聘、校园招聘。