華為乾崑的智慧駕駛搭載量正進入快速增長期。從2022年1月到2025年8月，乾崑智駕搭載量突破100萬輛，第一個百萬輛用時44個月；第二個100萬輛預計將在2026年7月底或8月初完成，耗時縮短至約12個月。鴻蒙座艙的增長同樣提速：首個100萬輛搭載用時42個月，第二個100萬輛預計2026年8月完成，約15個月。

規模增長的背後是大量真實道路資料和使用者行為反饋。截至2026年7月16日，乾崑智駕累計輔助駕駛里程超過128億公里，累計避免潛在碰撞595萬次。2026年6月，使用者輔助駕駛里程達8.8億公里，人均使用輔助泊車45.7次。

隨著搭載量達到百萬級並長期運行於真實道路，智慧駕駛面臨的考驗明顯變化。天氣、路況、駕駛習慣的差異，以及大量低機率長尾場景，持續暴露新的問題。華為乾崑此次公佈的技術演進方向，正圍繞從功能競爭走向安全競爭展開。

華為將安全放在整套技術體系的底層，提出“看得更清楚、想得更明白、動作更到位、系統更可靠”四個方向。在感知方案上，華為乾崑選擇繼續走多感測器融合路線。原因在於，規模化階段後，系統面對大量低機率、高風險情況，如雨霧、逆光、遮擋及突發目標等複雜環境。不同感測器各有優勢：攝像頭提供豐富語義資訊，但易受光照和天氣影響；毫米波雷達擅長測距測速，在惡劣環境下穩定性強；雷射雷達提供精確空間資訊，補充弱光和小目標識別。華為通過多源資訊交叉驗證，降低單一感知鏈路失效風險。過去一年多，華為持續推進感測器升級，先後推出分散式毫米波雷達、高精度固態雷射雷達、雷射視覺Limera以及896線雙光路雷射雷達。

在理解世界層面，華為乾崑選擇WEWA路線，即雲端世界引擎與車端世界行為模型。WEWA 2.0引入Multi-Agent群體博弈能力，將道路上的車輛、行人、騎行者視為具有自主行為能力的Agent，系統需同時推演多個參與者的可能動作，並判斷自身行為如何改變整個交通環境。華為將這一變化概括為從“單車博弈”進入“群體博弈”。世界模型還承擔擴充套件訓練場景的作用，基於真實資料生成不同天氣、光照、車速等變化，形成更多訓練樣本。WEWA 2.0進一步引入線上強化學習，使系統在生成場景的同時持續最佳化策略。

在車端，華為升級WA世界行為模型，引入基於安全風險場的防禦性駕駛。系統不僅關注當前碰撞風險，還提前判斷潛在危險，例如經過大型貨車旁時提前調整橫向距離。華為稱，基於安全風險場的防禦性駕駛可使碰撞風險降低50%。

華為乾崑通過ADS與XMC的深度融合，將智慧駕駛決策和車輛控制連線起來。ADS負責理解環境、預測風險並生成駕駛策略；XMC通過六合一全域融合，協調動力、制動、轉向和底盤控制。這意味著自動駕駛競爭從演算法能力延伸到整車工程能力。

在系統可靠性方面，華為推出乾崑OS，建立面向自動駕駛的全鏈路冗餘架構。乾崑OS負責智慧駕駛系統的執行基礎，合理排程計算資源，保證關鍵安全任務優先執行，並在異常情況下完成故障處理。同時，L3級別自動駕駛需要硬體層面的冗餘設計，計算平台、電源、通訊、轉向和制動等關鍵鏈路都需具備備用能力。華為稱，乾崑OS能夠使系統可靠性提升20倍。

華為乾崑還將智慧能力從駕駛過程延伸到整個用車流程。截至2026年第二季度，已支援110萬個停車場的車位到車位功能，30萬個停車場上線停車繳費服務，接入200萬根充電樁，並連線3000多家洗車店。華為將這套服務體系稱為“10分鐘乾崑智駕生活圈”。鴻蒙座艙也在向智慧體方向演進，採用MoLA 2.0多模態混合大模型架構，並通過A2A跨域規劃能力，讓小藝智慧體從功能入口轉變為服務入口。

按照計劃，華為乾崑將在2026年7月推出ADS V5.0，重點提升安全能力和使用便利性；9月至10月推出第二個版本，增強脫困和繞行能力；2027年1月至2月推出第三個版本，進一步提升緊急逃生能力。華為將此次升級稱為全球最大規模、具備城區領航功能的OTA更新。其中，後向主動防被撞輔助和RCA漫遊巡航輔助值得重點關注。後向主動防被撞輔助體現主動安全範圍的變化，當系統判斷後車高速接近而前方存在安全空間時，車輛可主動向前移動降低追尾風險。RCA漫遊巡航輔助則希望讓使用者更頻繁地使用輔助駕駛，降低開啟門檻。

華為對雷峰網表示，2026年將在部分城市開展L3試點，並新增城區低速L4試點；到2027年，L3有望實現規模商用，面向企業的L4 Robotaxi將在部分城市試點，面向消費者的L4則優先從低速場景開始商業化。