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4月12日的華為分析師年度大會上，華為輪值董事長徐直軍拋出一個話題，華為自動駕駛“能夠做到在市區1000公里無干預，這比特斯拉好多了”，頓時引來一片叫好。
時隔四天，在一場媒體採訪環節中，華為ADS智能駕駛產品線總裁、首席架構師蘇箐又語出驚人，“拿自動駕駛法規説事的車企都是騙人的，其實就是技術問題還未解決”，以及“以Robotaxi為商業目標的公司都會完蛋”等金句。
到底是華為過於狂妄，還是背後有我們不知道的秘密？4月16日，汽車之家帶着半信半疑的態度到訪上海華為研究所，體驗了第一款搭載了華為HI解決方案的量產車——極狐 阿爾法S（ARCFOX αS），同時與蘇箐進行了一場對話。
■實地體驗華為自動駕駛汽車
相比市場上在某一個特定商業區或特定區域內做一輛demo車，華為直接要解決的是消費者上下班的通行問題，即車主從“小區車庫”起，車輛就負責所有駕駛操作——開出地庫、開上城市道路、開上高架、開下高架、進入城市路況、進入公司地庫，實現連續的自動駕駛體驗。
從實現的場景來看，華為高階自動駕駛（ADS，全稱為Autonomous Driving Solution），是華為推出為中國道路和交通環境設計的全棧自動駕駛系統，基本可達到L4級高度自動駕駛水平。但蘇箐謙虛表示，“並不介意外界將之稱為‘L2級輔助自動駕駛’，即使1000公里接管一次，那也是接管，不能讓駕駛員徹底脱手。”
『華為ADS智能駕駛產品線總裁、首席架構師蘇箐』
這意味着即將上市的極狐阿爾法S，實質是一款高階自動駕駛降維至L2級輔助自動駕駛的量產車型。
“中國對於自動駕駛大力支持，法規方面已非常寬鬆，如果再拿法規説事是沒有良心的。”蘇箐直言。這似乎是在叫板那些宣稱自己達到L3級自動駕駛，卻始終藉着法規未開放，遲遲沒有真正量產的車企。
此次實地體驗的極狐阿爾法S並非量產版本，但已有不少場景讓人稱讚。在整個開放道路上，華為測試車輛完成了直行、變道、過紅綠燈路口、無保護左轉等多種場景下的行駛。這些普通場景不再贅述，重點在於駕駛平穩，沒有明顯的頓挫感，與人類的開車行為基本無差別。
印象最為深刻的是，有一條狹窄路面，兩側停滿了車輛，地面也沒有清晰的車道線，不但要避讓對面逆行的外賣小哥，還要躲避從右邊加塞的外賣小哥，時不時還有不在斑馬線過馬路的行人。
這種混亂場景下，着實讓試乘者替它捏了一把汗，但一旁的安全員保持着淡定狀態，始終沒有接管的意思。基於這份“信任”，華為自動駕駛車成功完成了各種避讓，雖然動作稍顯生硬。
據蘇箐介紹，這些生硬問題可在日後通過大量數據學習後得到改善，汽車會越開越聰明。目前搭載華為全套解決方案的極狐阿爾法S具備三種駕駛模式：一是NCA，類似於Robotaxi，最先在北上廣深一線城市開通使用，未來每三個月更新一次城市覆蓋；二是ICA Plus模式，即在無高精度地圖情況下，需要自我學習；三是ICA模式，相當於簡單的自適應巡航模式。
■“市區1000公里無接管，比特斯拉好多了”？
當我們談論Robotaxi，通常首先會想到Waymo、百度等自動駕駛企業。由於L4級高度自動駕駛現階段在法律法規、技術路線、盈利模式等方面仍有諸多障礙，不少Robotaxi企業仍處於虧錢狀態。比如，Waymo每年燒10億美元，並且這種純燒錢運營狀況不是持續一兩年，而是超過5年甚至10年。
『Waymo自動駕駛汽車』
正因為考慮到這一層面，華為選擇將L4級自動駕駛技術降維至L2級輔助自動駕駛應用，先實現短期盈利。“打死我也不會做Robotaxi，以Robotaxi為商業目標的公司都會完蛋。”理工男蘇箐給出的回答總是如此直白。
在蘇箐看來，中國不同於美國市場，打車又便宜又方便，體驗很好，只是駕駛員是人類而非機器而已。從技術角度出發，Robotaxi的難題是如何達到完美，可能要等到10年後才能真正大規模實現。
華為希望消費者能真正意義上體驗到自動駕駛所帶來的便利，自然要解決市區複雜路況，而不僅僅是高速公路上的脱手。
而對於每年加州交通管理局DMV發佈的自動駕駛路測數據，蘇箐透露了其中的“貓膩”。
“MPI（Miles per Intervention，平均每次接管的行駛里程間隔）有許多計算技巧和方案，比如企業選擇在哪個路段，哪個時間點去測試都會對數值產生影響，一般企業總會挑個最好的樣本提交，數據就會顯得很漂亮。”
蘇箐坦言，並未太看重MPI數值本身。“我們內部做MPI時，更多是將所有車在任何時間段內做歷史累計。如果按照加州統計方式，華為在上海確實能做到1000公里無干預，但如果看更真實的數據，我敢打賭全世界沒有一家企業可以做到，包括Waymo。”
至於“自動駕駛比特斯拉好多了”，在蘇箐看來，華為更看重數據本身的質量和數據的維度。
“美國自動駕駛解決的問題，主要在於靜態環境的交互，而中國市場除了應對靜態環境的變更外，還需要與動態目標博弈（外賣小哥等）。”蘇箐稱，“特斯拉每天有超100萬輛汽車同時跑，但其實數據早已飽和。目前缺的不是數據，而是算法的難題。”
“數據維度代表了信息的豐富度和差異化程度。如果不在高精度地圖下收集數據，只能是維度非常低的數據。”蘇箐補充道。
理論上來看，華為“自動駕駛比特斯拉做得好”可能性很高，但考慮到軟硬件的區別，這種比較對特斯拉而言或許不是太公平。特斯拉之所以在中國市場水土不服，主要由於單靠“視覺”技術路線，無法獲得更精準的回饋，至少在目前還不足以讓人如此踏實放心。
『極狐阿爾法S搭載華為三個激光雷達』
■不急於盈利，每年投入超10億美元
按照華為自動駕駛的水準，完全自己造車應該不是難題，但華為“不造車”的口徑一直未變，而是通過“華為inside”合作模式，來幫助車企“造好-車”和“造-好車”。據悉，除了北汽集團，華為還將與重慶長安汽車和廣汽集團合作，生產自動駕駛汽車，將華為的名字作為子品牌。
對於這些深度合作車企，華為為其提供全棧式智能解決方案，集芯片、操作系統、感知硬件、決策融合算法、雲計算等優勢為一體，打造汽車技術閉環。
不過，蘇箐也坦言“這樣深度合作的車企不多”。華為和傳統車企合作上會遇到一些問題，主要是思路的博弈。有些車企即使看中了華為的ADS系統，但由於他們的理念華為無法接受，最後也就不了了之，哪怕對方是規模很大的客户。
事實上，華為的ADS系統軟硬件耦合度偏高、封閉性高，不利於車企自主研發和差異化調整。一些“配合度不高”的車企，無法與華為建立一種信任關係，更不想華為在“三年限期”後反過來成為自己的最大競爭對手。
或許華為也洞察到了車企的心思，除了為車企提供全棧式自動駕駛解決方案外，華為也能針對具備部分軟件算法的車企提供底層智能駕駛，方便車企及第三方供應商進行上層應用軟件以及自動駕駛決策算法的開發。此外，華為還能為車企單獨提供激光雷達、AR-HUD等硬件。
在研發層面，蘇箐透露，“目前華為自動駕駛研發人員超2000位，今年在自動駕駛的研發投入為10億美元，未來可能保持每年30%左右的增長速度。”
華為的這場自動駕駛生意，屬於階段性的釋放過程。對於何時ADS業務可以盈利，蘇箐稱“不着急”。“華為每做一件事情的規劃都在10年內。我不擔心自動駕駛市場，大方向正確，現在唯一要努力的是把技術做到全球最頂尖。”
至於目前華為的“輔助駕駛”能力水平到底如何？這個問題，蘇箐更樂意將之拋給友商。也許，在華為的邏輯裏，只有成長，沒有成功。
