華為乾崑的智慧駕駛裝車規模正進入快速增長階段。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12個月左右。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。

規模擴張的同時，競爭焦點也在轉移。過去幾年，智慧駕駛主要通過功能豐富程度證明能力，城區領航、無保護左轉、環島通行、複雜繞行等場景是使用者感知系統能力的主要方式。但當系統搭載量達到百萬級並長期運行於真實道路後，所面臨的考驗明顯不同。天氣、路況、駕駛習慣的差異，以及大量低機率長尾場景，都會持續暴露新的問題。華為乾崑認為，進入下一階段後，智慧駕駛競爭的核心變化在於保障系統長期穩定執行的同時，在複雜環境中保障安全。

華為乾崑此次公佈的技術演進方向，正圍繞這一變化展開。華為把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，在雨霧等環境下穩定性強；雷射雷達提供精確空間資訊，補充弱光和小目標識別。華為的思路是讓不同感測器互補，通過多源資訊交叉驗證，降低單一感知鏈路失效的風險。過去一年多，華為持續推進感測器能力升級，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。

在理解世界方面，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，系統需要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”。WEWA 2.0還引入線上強化學習，使系統能在生成場景的同時持續最佳化策略。在車端，華為升級了WA世界行為模型，引入基於安全風險場的防禦性駕駛，提前判斷潛在危險。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%。

在車輛控制層面，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則通過六合一全域融合，協調車輛的動力、制動、轉向和底盤控制。這意味著自動駕駛的競爭開始從演算法能力延伸到整車工程能力。

在系統可靠性方面，華為推出了乾崑OS，並建立面向自動駕駛的全鏈路冗餘架構。乾崑OS承擔智慧駕駛系統的執行基礎，需要同時處理感知、定位、預測、規劃、控制、通訊及安全監控等大量任務，並保證關鍵安全任務優先執行。L3級別自動駕駛還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。

華為乾崑正在把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漫遊巡航輔助值得關注。後向主動防被撞輔助體現了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，無需設定明確導航目的地即可開啟。

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。