华为双雷达战略：192线激光雷达奠定L3，相控阵雷达迈向L4

华为双雷达战略：192线激光雷达奠定L3，相控阵雷达迈向L4——华为用192线程激光雷达终结了L3，用128相控阵雷达和激光雷达终结了L4

1、华为L3、L4、L5实施技术路线研判

基于当前公开信息与技术发展趋势，我们形成以下七点研判（需要说明的是，这些结论基于现有资料，实际发展可能随技术突破、政策调整等因素而变化）：

（1）世界模型WEWA与多传感器融合可能是实现L4、L5的路径之一； 世界模型WEWA结合非激光雷达的摄像头、4D毫米波雷达与超声波雷达，是目前可行的L3解决方案，其能否支持L4尚待验证。

理想、小鹏的VLA架构能够支持L3级自动驾驶，特斯拉FSD纯视觉方案同样实现了L3，两者能否突破L4仍需观察。

（2）华为ADS 4高速L3解决方案以融合感知系统为核心，AEB技术增强安全底线。 该方案依托多源异构融合感知系统，包括192线激光雷达（主环境感知）、4D毫米波雷达（动态目标追踪）、摄像头（视觉识别）与超声波雷达（近距离障碍物检测），共同形成360°环境感知能力。ADS 4算法作为决策核心，负责路径规划、行为预测与执行控制，AEB（自动紧急制动）技术实现全时速（4-150km/h）覆盖，为系统提供安全冗余。

（3）华为舱内激光视觉方案兼顾美观与功能，商用需通过国家认证。 该方案将192线激光雷达集成于车内（如A柱或顶棚），通过光学设计隐藏雷达本体，实现L3级自动驾驶能力。其正式商用需通过国家智能网联汽车测试标准，包括功能安全、网络安全、数据安全等多维度认证。

（4）华为高速L3向城区L4升级依赖后向/侧向激光雷达扩展感知范围。 在现有前向激光雷达基础上，增加后向与侧向固态激光雷达，可构建全向感知网络，覆盖车辆周边360°空间，有助于实现城区L4级能力。

（5）相控阵雷达与激光雷达在应用场景上呈现互补关系。 相控阵雷达通过电子扫描实现快速目标定位，具有一定成本优势，但其感知精度与激光雷达各有特点。两者可能形成互补而非完全替代。

（6）192线激光雷达与128通道相控阵雷达组合构建双重感知架构。 这种组合可形成感知系统：激光雷达提供高精度三维环境建模，相控阵雷达提供快速动态目标追踪，两者互为备份，满足高阶自动驾驶的冗余要求。

（7）华为视觉方案与特斯拉FSD各有特点，多模态融合是华为方案的特色。 华为持续投入基于摄像头、4D毫米波雷达与超声波雷达的融合感知系统研发，通过多模态数据互补提升复杂场景下的适应性。

华为李文广认为特斯拉FSD是纯视觉的标杆，特斯拉FSD在对道路的感知能力、车辆控制丝滑度等方面做得是行业最好的。但是华为也在“走这样的路”，有了足够的时间和金钱投入，在能力上就不会有太大差距。

2、华为公布L3、L4商用计划暨华为已有L3、L4解决方案

华为在自动驾驶领域采取多技术路径并行策略。据报道，华为武汉光电技术研究中心的研发人员致力于降低激光雷达成本，同时通过专利创新推动相控阵雷达的车载规模化应用。

华为智能汽车产品线总裁李文广公布了商用计划：2026年推进高速L3规模化商用、2027年实现城区L4大规模商用。

3、技术革新：相控阵雷达从军用走向民用

为在相控阵雷达领域有多项专利公开，包括2024年4月的“多频段相控阵雷达”和2025年6月的“光学相控阵组件、激光发射系统、激光雷达以及车辆”专利。

相控阵技术通过电子扫描实现快速目标探测，相比传统机械扫描雷达具有速度优势。华为通过技术创新降低成本，推动其在车载领域的应用。

4、成本优化：持续推进技术商业化

激光雷达曾因成本高昂难以普及。华为通过自研的MEMS微振镜技术和多线程模组叠加方案，不断降低激光雷达成本。

相控阵雷达方面，华为使用硅基氮化镓（GaN）功率器件降低成本，推动技术商业化。

5、L4算力壁垒：车端2000T+云端200E的超级布局

华为为自动驾驶投入了惊人规模的算力资源。L4车端算力需要1500-2000TOPS，提升近一个数量级。目前唯有华为和英伟达具备解决方案，而昇腾算力芯片全产业链，唯有华为有自主可控的解决方案。

在云端，华为基于自研芯片构建的计算平台单集群算力已达2000TOPS，并通过盘古大模型深度赋能数据处理各个环节。华为贵安智算中心于2025年年底前建成超过150EFLOPS，耗时6-7年，投入数百亿元。

这种算力L4算力需求飞跃意味着每年仅租用算力的成本就可能超过百亿元，这样的投入规模足以让大多数玩家望而却步。

华为突破L4，累计研发投入估算高达约1000亿元，目前中国唯有超级科技巨头华为能够支撑起全栈式自研L4解决方案。

全球新能源汽车之王比亚迪要在未来3-5年突破L4，难道相当大！

6、生态先行：从停车场到机场的落地体验

华为并没有止步于技术研发，而是大力构建自动驾驶生态。

截至2025年6月底，华为乾崑智驾的车位到车位功能已覆盖全国50万个停车场，实现了从高速ETC通过到停车场闸机通行的无缝体验。

华为今年1月在深圳机场推出的无人驾驶代客泊车服务，展示了自动驾驶生态服务的商业化前景。用户只需通过手机APP操作，车辆就能自动寻找车位、充电并驶离，不再需要担心占位费问题。

2025年9月8日，余承东在重庆驾驶新问界M7进行了自动驾驶实测。

在这次实测中，余承东驾驶全新问界M7在重庆这座8D魔幻城市及以立体交通闻名的城市，挑战了复杂的路况。他亲自上阵，在全程23.7公里的路线中，一键启动了华为乾崑ADS4辅助驾驶系统，车辆成功完成了多项复杂操作，实现车位到车位零接管。

这是华为ADS 4具备的L3能力，也基本具备L4能力。

截至2025年8月底，搭载华为ADS的辅助驾驶里程46.5亿公里，月增加5.97亿公里。这些真实道路数据进一步反哺华为算法模型，形成良性循环。

7、行业洗牌：千亿投入筑起的技术壁垒

华为展现的技术实力和投入规模，正在加速自动驾驶行业的洗牌。从L2到L4需要3-5倍的投入增加，这样的门槛已经超越了绝大多数企业的承受能力。

华为通过“平台+生态”战略，已经形成了 “零部件供应-HI-智选造车”的多层次合作模式，与长安、赛力斯、北汽等厂商构建了广泛的生态圈。小厂商可能被迫退出竞赛，中型企业则需要思考如何在特定场景或技术点上寻找突破。

与特斯拉坚持纯视觉方案不同，华为规划并开发了三套L3/L4解决方案：激光雷达L3/L4、相控阵雷达L3/L4和视觉L3，形成了全方位的技术布局。这种多元化技术路线使华为在自动驾驶领域具有罕见的适应能力和抗风险能力。

华为深圳机场的无人代客泊车服务已经落地。全国50万个停车场支持车位到车位导航，华为的自动驾驶生态正在以肉眼可见的速度扩张。

华为的激光雷达和相控阵雷达不仅带来了技术革新，更重新定义了智能驾驶的安全标准。

无论天气如何变化，无论道路如何复杂，华为的多元传感器融合方案都能提供稳定可靠的感知能力，这正是实现高级别自动驾驶的核心所在。

华为智能驾驶产品线总裁李文广认为，突破L4需要千亿级研发投入（华为干得差不多了）、车端2000TOPS算力（昇腾能够搞定）和云端150-200EFLOPS算力（贵安智算中心能搞定）、百亿算力支出这四个硬条件。

目前来看，全球唯有华为和特斯拉同时具备这些条件。

但华为找到L3、L4解决方案，故，L4自动驾驶的竞赛，可能已经没有悬念。

但是，特斯拉FSD纯视觉方案因感知系统先天缺陷，没有激光雷达的纯视觉FSD能够进入中国商用L3，目前成疑。

2027年，华为L4大规模商用后，友商摸着华为石头过河，华为授权雷达专利，国内外友商也存在突破L4的可能性。