布的是汽車局，根基還是ICT。從看家的通信領(lǐng)域起步，華為將云服務(wù)、計算平臺、AI芯片等和汽車相關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)都整合到了一起。具體的功能還是圍繞著汽車信息的傳輸、計算、存儲。

我們詳細(xì)去看華為智能汽車解決方案BU的五大板塊。

第一塊，智能車云，以AI芯片為壁壘。

從2011年喊出云計算到如今，華為云從運(yùn)營商領(lǐng)域進(jìn)入更廣闊的企業(yè)市場、消費(fèi)者領(lǐng)域以及全社會IT基礎(chǔ)設(shè)施市場，最大的優(yōu)勢就在于可以提供芯片、硬件、軟件全棧協(xié)同的云服務(wù)產(chǎn)品和解決方案，對于中大型企業(yè)是更優(yōu)選擇。

華為在2018年的全聯(lián)接大會中發(fā)布了兩顆基于達(dá)芬奇架構(gòu)的云端AI芯片昇騰系列，其中昇騰910是目前單芯片計算密度最大的芯片，計算力超過谷歌及英偉達(dá)，可用于自動駕駛場景，構(gòu)筑起了華為云服務(wù)的核心壁壘。而且華為芯片不直接對外銷售，只能以云服務(wù)和部件的形式面向客戶，也就是說，如果要用到這顆芯片的算力，使用華為云服務(wù)幾乎成為唯一的選擇。

具體到汽車領(lǐng)域，華為云服務(wù)包括自動駕駛云服務(wù)、V2X云服務(wù)、車聯(lián)云服務(wù)、電池管理云服務(wù)。其中自動駕駛云服務(wù)就利用到了昇騰910的AI芯片能力，提供名為八爪魚（Octopu）的自動駕駛訓(xùn)練、仿真、測試平臺。

OceanConnect車聯(lián)云服務(wù)平臺則致力于為車企轉(zhuǎn)型提供聯(lián)接使能、數(shù)據(jù)使能、生態(tài)使能和演進(jìn)使能。比如提供連接管理、設(shè)備管理和應(yīng)用使能基礎(chǔ)能力、實現(xiàn)統(tǒng)一安全的車輛網(wǎng)絡(luò)接入、對接車企已有IT／OT系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一呈現(xiàn)和管理等，目前已經(jīng)在標(biāo)致雪鐵龍（PSA）新車型DS7Crossback上進(jìn)行落地應(yīng)用。

不可否認(rèn)的是，華為云2017年才正式入場，發(fā)力較晚。要追趕目前排名第一的阿里云有一定難度，但并不是沒有機(jī)會。首先，前幾年主要是公有云和私有云的比拼，未來幾年，混合云才是整個行業(yè)的大勢所趨，車企客戶也普遍比較傾向于這種布署形式。Gartner認(rèn)為，2020年九成左右的企業(yè)將利用混合云來對基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行管理，華為也明確提出了混合云的發(fā)展戰(zhàn)略，就是希望利用換道機(jī)會實現(xiàn)超車。

其次，汽車企業(yè)對于云服務(wù)提供商的選擇也并不是唯一的，從穩(wěn)定性和安全性等角度考慮，一般會選擇2－3家云服務(wù)提供商。因此，只要華為云能以第二、第三供應(yīng)商的身份進(jìn)入采購體系，就有機(jī)會爭取更大的份額。此外，華為擁有強(qiáng)大的地面營銷體系和多年聚焦在大B端市場的服務(wù)經(jīng)驗。而且，華為一再強(qiáng)調(diào)不碰數(shù)據(jù)、不碰應(yīng)用、不做股權(quán)投資，在戰(zhàn)略安全性上也更能得到客戶的信任。

第二塊，智聯(lián)網(wǎng)聯(lián)。

車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品包括V2X模組、TBOX、車載網(wǎng)關(guān)。華為車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)外界相對熟悉，也是華為在汽車行業(yè)故事的起點(diǎn)。早在2013年，華為便宣布推出車載模塊ME909T，隨后相繼推出了不少產(chǎn)品。目前華為智能網(wǎng)聯(lián)業(yè)務(wù)主要指“端”（車載智能及聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）、“管”（車聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施）、“云”（車聯(lián)網(wǎng)平臺）體系中的“管”，提供車內(nèi)、車外網(wǎng)絡(luò)連接，主推5G＋C－V2X車載通信模組、T－Box、車載網(wǎng)關(guān)幾類產(chǎn)品。

第三塊，智能電動。

華為智能電動之前提及較少，據(jù)華為相關(guān)工作人員介紹，mPower智能電動是基于華為網(wǎng)絡(luò)能源產(chǎn)品線現(xiàn)有成熟產(chǎn)品的技術(shù)延伸。汽車電動化的核心是電能的轉(zhuǎn)化及管理，包括整流、儲能、逆變等。而華為網(wǎng)絡(luò)能源在通信電源、數(shù)據(jù)中心能源、光伏逆變器及相關(guān)的備電及儲能管理上都有一定積累，再將此方面的技術(shù)延伸到新能源汽車上。

具體而言，mPower智能電動主體系要包括BMS電池管理系統(tǒng)、MCU電機(jī)控制系統(tǒng)、車載充電系統(tǒng)及車下充電模塊。從長遠(yuǎn)來看，電動車是汽車行業(yè)未來的發(fā)展方向，華為有理由也有能力與電機(jī)、減速器、電池等尚未涉足的硬件產(chǎn)品商合作，提供更為整體的智能電動方案，在價值鏈中扮演更為重要的角色。

第四塊，智能坐艙。

華為打造CDC智能座艙平臺，以實現(xiàn)智能汽車與智能手機(jī)在硬件、軟件和應(yīng)用生態(tài)等全產(chǎn)業(yè)鏈的無縫共享�；�于智能手機(jī)麒麟系列芯片構(gòu)建IVI模組，華為旨在發(fā)揮產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的規(guī)模效應(yīng)，降低硬件成本。其次，基于鴻蒙OS，汽車共享華為“1＋8”生態(tài)，實現(xiàn)跨終端的全無感互聯(lián)。共享智能手機(jī)APP生態(tài)提升用車體驗，開放API，使能跨終端伙伴發(fā)展智能座艙應(yīng)用。

這里可能對鴻蒙OS要多做一些解釋，2019年華為發(fā)布鴻蒙OS操作系統(tǒng)，對標(biāo)AliOS、GoogleAndroidAutomotiveOS。鴻蒙OS的核心競爭力是首次將分布式架構(gòu)用于終端OS，可以實現(xiàn)跨終端、全場景的無縫協(xié)同和生態(tài)共享體驗。也就是說，華為的應(yīng)用生態(tài)可以通過鴻蒙系統(tǒng)與各種硬件設(shè)備打通，無需再專門為車機(jī)研發(fā)應(yīng)用程序。華為試圖用操作系統(tǒng)級的鴻蒙OS撬動整個智能座艙生態(tài)鏈，將汽車作為打通物聯(lián)網(wǎng)的一大入口。

在OS之前，華為智能座艙也有另一條路線，就是車機(jī)－手機(jī)的映射解決方案HUAWEI－HiCar。它的目的是為了具備快速上車能力，以低成本方式引入手機(jī)等外設(shè)的算力、數(shù)據(jù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)生態(tài)，對標(biāo)的是AndroiAuto、CarPlay和CarLife。但相比之下，HUAWEI－HiCar與汽車的結(jié)合更為深入，能夠接入華為在AI、語音、計算機(jī)視覺等方面的能力，同時能夠調(diào)用車身數(shù)據(jù)以及車身控制部件。

華為就曾在沃爾沃的Sensus系統(tǒng)上展示過這些能力，但即便如此，HUAWEI－HiCar仍然只能看作是一個過渡方案。隨著邊緣計算、云計算的發(fā)展，車機(jī)計算能力將大幅度超越手機(jī)，只有一套獨(dú)立的OS才能承載起汽車智能化發(fā)展和新技術(shù)應(yīng)用的需求，最終的競爭將是車載系統(tǒng)級的，鴻蒙OS操作系統(tǒng)將成為華為在智能座艙的長期發(fā)力點(diǎn)。

最后一塊，智能駕駛。

華為對智能駕駛解決方案的戰(zhàn)略有三個維度，從商業(yè)的角度是圍繞價值場景逐步落地，提供無縫的體驗；從技術(shù)的角度以高算力和激光雷達(dá)為基礎(chǔ)，和以終為始的架構(gòu)；從產(chǎn)業(yè)的角度，華為作為增量部件的供應(yīng)商，與行業(yè)伙伴共同推動產(chǎn)業(yè)的成熟。

一方面華為聚焦在中心城區(qū)這樣的核心場景解決自動泊車、擁堵路段跟隨，以及對危險的結(jié)構(gòu)道路、障礙物、多種交通參與者等復(fù)雜路況下的危險規(guī)避。另一方面要消除各種場景的間斷，實現(xiàn)無縫體驗。王軍說了一組數(shù)據(jù)，如果是實現(xiàn)城區(qū)高速的自動駕駛，僅僅是受限場景下，需要三百T的算力，如果是全天候的，有可能要達(dá)到三千T算力的要求，這也是華為昇騰芯片和鴻蒙OS的用武之地。

智能駕駛解決方案具備增減配靈活性。根據(jù)汽車之家的報道，華為L4級全棧智能駕駛解決方案（ADS），是一個可彈性收縮的方案，通過增減激光雷達(dá)配置，可以實現(xiàn)自動駕駛出租車、中高端車型，普通車型的不同需求，從L4級向L2級，由高向低滿足不同的需求。這種硬件配置可裁剪、軟件功能可配置、以終為始的統(tǒng)一架構(gòu)是華為智能駕駛解決方案的一大特色，在方案的靈活性和成本可控性方面會帶來一定優(yōu)勢。比如ADS的核心是基于昇騰310芯片、車控OS的智能駕駛計算平臺，可滿足L4級自動駕駛。2019年的全聯(lián)接大會，華為又展出了一款MDC300，通過減配算力和激光雷達(dá)數(shù)量，可實現(xiàn)更低級別、有限場景下的自動駕駛。

在五大板塊之中，我們著重花一些篇幅在智能電動領(lǐng)域，在4月23日的線上發(fā)布會上，HiCharger直流快充模塊的發(fā)布，華為劍指充電基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的痛點(diǎn)問題。

充電設(shè)施的便利性、安全性、可演進(jìn)性、質(zhì)量問題等已經(jīng)成為制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。根據(jù)中國充電聯(lián)盟的數(shù)據(jù)，截至2020年3月底，全國已建成充電樁累計126．7萬臺，其中公共充電樁54．2萬臺，私人充電樁72．5萬臺。當(dāng)量已經(jīng)達(dá)到一定基礎(chǔ)，便會引發(fā)質(zhì)變的過程。

從便利性出發(fā)，建立充電樁不易導(dǎo)致私家車主購買時會疑慮是否必要；直流充電樁車裝率不高，導(dǎo)致高峰時段充電排隊現(xiàn)象普遍；現(xiàn)有的充電樁布局也不太合理，導(dǎo)致有些區(qū)域排隊過長，有些區(qū)域發(fā)生閑置；充電網(wǎng)絡(luò)之間也并未互聯(lián)互通，用戶體驗差。

從安全角度來看，過往電動車事故中，充電狀態(tài)事故占比29％，充電安全一直都是用戶首要關(guān)注的問題。而質(zhì)量方面，根據(jù)多個充電樁供應(yīng)商的反饋，由于充電模塊防護(hù)能力與整樁防護(hù)性能要求不匹配，導(dǎo)致充電設(shè)施的失效率高、維護(hù)成本高。而隨著電能車的續(xù)航加強(qiáng)，電池容量對于充電樁充電速度的要求提高，因此充電樁必須具有較高演進(jìn)性才能確保未來5－10年的充電需求，避免資源浪費(fèi)。

華為HiCharger確實在技術(shù)上往前邁進(jìn)了一大步。產(chǎn)品高光的部分，簡要總結(jié)，直流快充模塊采用全灌膠、全隔離的防護(hù)技術(shù)，通過積塵高濕測試、加速高鹽霧測試以及在海南、西雙版納、敦煌、拉薩等外場長期可靠性測試，驗證了模塊在惡劣場景的長期可靠性，可降低運(yùn)營商的運(yùn)維費(fèi)用，解決了充電模塊風(fēng)冷系統(tǒng)易受環(huán)境影響失效的問題。

模塊通過內(nèi)部傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)再結(jié)合人工智能算法，可以識別充電樁的防塵網(wǎng)堵塞以及模塊風(fēng)扇的堵轉(zhuǎn)狀態(tài)，遠(yuǎn)程提醒運(yùn)營商實施精準(zhǔn)、可預(yù)測性的維護(hù)，實現(xiàn)智能運(yùn)維。此外，支持OTA升級，新的價值特性可以直接通過OTA升級實現(xiàn)，免去人工上站升級，降低整體運(yùn)維費(fèi)用。

聚焦當(dāng)下：計算機(jī)視覺是現(xiàn)階段重心

那么五大板塊中，華為當(dāng)下的重心在哪里？

當(dāng)前，華為智能汽車事業(yè)部的公開資料極少，而且當(dāng)前披露的技術(shù)重點(diǎn)在未來也有可能發(fā)生變化，但是在用人方面的延續(xù)性能揭示公司一段時間的發(fā)展思路。因此，我們根據(jù)華為外發(fā)的最新招聘信息來進(jìn)行各業(yè)務(wù)重點(diǎn)的分析。

基于此得到的信息是，計算機(jī)視覺是華為重中之重。

華為在智能駕駛和智能座艙兩大板塊都將計算機(jī)視覺領(lǐng)域的人才招聘放在第一位，可見其重要地位。計算機(jī)視覺的典型應(yīng)用就是特斯拉2019年4月發(fā)布的最新一代自動駕駛系統(tǒng)Autopilot 3．0，即特斯拉“全自動駕駛計算機(jī)”（fullself－driving computer，簡稱FSD計算機(jī)），每臺FSD計算機(jī)都包含多個組件：8個視覺攝像頭，12個超聲波傳感器，雷達(dá)以及這款定制設(shè)計的全自動駕駛雙冗余FSD計算機(jī)。

和特斯拉上一代自動駕駛系統(tǒng)Autopilot 2．0相比，特斯拉最新方案果斷的放棄了激光雷達(dá)，選擇計算機(jī)視覺。視覺方案的核心在于圖像識別和分析的AI芯片，特斯拉每個FSD包含兩個芯片，每個芯片都有兩個專門設(shè)計用來運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速器，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是特斯拉汽車用來讀取道路信息的人工智能組件。

按著我們的預(yù)期，這也就是華為智能駕駛板塊的未來主攻點(diǎn)。而且，計算機(jī)視覺方案被是當(dāng)前智能駕駛汽車更前沿的技術(shù)，而現(xiàn)階段參與自動駕駛技術(shù)的企業(yè)基本都采用激光雷達(dá)方案，如Google Waymo、百度、UBER、Cruise等。特斯拉是唯一一家使用純計算機(jī)視覺方案的企業(yè)。

顯然，華為在人才招聘上偏向于站隊特斯拉方案（可能與華為在手機(jī)攝像頭及識別領(lǐng)域的傳統(tǒng)優(yōu)勢有一定關(guān)系）。但與特斯拉不同的是，華為并沒有完全放棄激光雷達(dá)，同時將多傳感融合方案擺在了第二位（針對激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等感知算法以及多傳感器融合算法）。

總結(jié)來看，華為智能汽車五大業(yè)務(wù)板塊雖然布局全面，但并非全盤控制，更多是選擇了開放式合作。比如MDC車載計算平臺，提供了包括自研AI芯片的硬件平臺、自研車控OS的軟件平臺、工具鏈與仿真平臺配套，但功能軟件平臺的場景應(yīng)用、算法，以及傳感器、線控底盤等，則需要車企、傳統(tǒng)供應(yīng)商、自動駕駛科技公司等生態(tài)伙伴去一起完善，那些與華為定位有重合的公司，則可能受到一定沖擊。