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华为乾崑国庆出行报告:一场关于“信任”的降维打击

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辅助驾驶产业,正处在一个尴尬的临界点上。

盖世汽车研究院发布的辅助驾驶月刊显示,2026年8月,国内新车L2及以上辅助驾驶装配量为110万辆,渗透率达到73.6%,其中L2++级(包括高速NOA和城市NOA)车型单月装配量达到54.5万辆,高阶辅助驾驶正在逐步走向标配。

但装上不等于用好。盖世汽车研究院做的一份用户调研,描绘出了另外一幅图景,用户对新的智驾功能仍普遍存在不熟悉、不了解的情况,安全性、突发状况的应对和系统错误等问题,依旧是消费者对辅助驾驶系统的核心顾虑。

换言之,花了大成本装上去的功能,大部分时间可能都在“休眠”,硬件铺开了,信任却并没有同步跟上。

正是在这个拐点上,华为乾崑国庆假期用户出行报告,才更具备超越企业行为的方法论意义。当多数企业的数据披露仍停留在单点报喜的阶段时,华为乾崑选择了一条更 "重" 的路:数据颗粒度足够细、场景覆盖足够真、公开口径足够透明,让用户基于事实而非承诺做出自己的判断。

华为乾崑数据披露的降维打击

近期,不少汽车品牌都曾公布过各自的辅助驾驶里程、使用率、开启率等数据,方向是一致的,伴随着辅助驾驶系统渗透率的快速提升,继续讲装机量已经很难打动终端用户了,买了车之后辅助驾驶好不好用,车主们普遍性的、真实的使用情况,才是更值得被关注的问题。

但用了多少究竟该怎么衡量呢?各家其实都有各家的算法,数据口径不统一,用户面对的就不再是哪家辅助驾驶更好用,而是我该信谁?

这个困惑的根源,就藏在各家披露口径的选择里。

观察各家的披露口径会发现一个共性:累计里程是最常被引用的指标,辅助驾驶总里程翻倍,单车最长辅助驾驶里程近万公里等,这些数据足够宏大,足够“好看”,但却很难证实。

华为乾崑还公布了另一组指标,首先是活跃用户占比。国庆7天,辅助驾驶活跃用户达到159.72万人,占比90.17%。这不是预埋功能的激活率,不是尝鲜一次的转化率,而是在全年最复杂的出行场景中,用户主动开启并使用辅助驾驶的真实比例。


图片来源:华为乾崑

安全的真实,是这套使用数据更具分量的注脚:假期主动避免可能发生的碰撞5.82万次,人驾状态下触发防御性驾驶1.45万次,疲劳检测提醒2092万次,分神检测提醒5475万次。这些以“次”为单位的安全干预,对应的是真实道路上一个又一个即将发生的风险瞬间,这是实验室里刷不出来的数据,只能来自高频真实使用中的每一次介入。

图片来源:华为乾崑

这里有一个容易被忽略的逻辑链条:安全干预数据的高频出现,恰恰说明用户是真的在用,而不是在短期的试。因为只有系统处于长期开启状态,才可能持续捕捉到那些即将发生的风险瞬间。

安全数据和使用数据互为印证,共同指向一个事实——华为乾崑已经融入用户的日常驾驶行为。

规模意义,不只是销量里程碑,更是数据闭环的“引爆点”

要理解华为乾崑国庆出行报告的战略含义,还需要把它放回规模坐标系中审视。

2026年8月,华为乾崑智驾搭载量突破200万辆,相较于实现第一个100万辆用时44个月,完成第二个100万辆仅用时约12个月,增速显著提升。目前,华为乾崑已与25个车型品牌、超60款车型展开合作,覆盖从主流价位到旗舰车型的广泛区间。


图片来源:华为乾崑

当然,达成200万辆规模的意义,远不止于销量。盖世汽车研究院分析指出,辅助驾驶系统的算法迭代,本质上高度依赖真实道路数据的持续喂养,规模太小,数据池不够深,算法迭代就慢;规模够大,用户每天产生的真实驾驶场景,就可以更好的覆盖绝大多数长尾情况,算法迭代速度会呈指数级提升。

200万辆级搭载规模,可以更好的支撑高速运转的迭代循环。

这个循环的运转逻辑中,规模产生数据,数据反哺算法,算法提升体验,体验驱动更多用户主动使用,使用量的增长又进一步扩大数据池。在这个数据飞轮里,每一次用户开启辅助驾驶、每一次安全干预,都在为下一代算法积累训练素材。

华为乾崑国庆出行报告公布的数据显示,ADS Max V5.0版本辅助驾驶里程占比60.8%,正是这个飞轮持续加速的最好佐证,用户不是在被动使用,而是在主动迁移到新版本。

支撑飞轮加速的还有底层硬件的代际跃迁和架构的持续进化,华为乾崑智驾ADS 5的技术底座,就是华为乾崑智驾“聪明的大脑”和“明亮的眼睛”。

ADS“聪明的大脑”,首先体现在超强的脑力上,拥有60 EFLOPS国内第一的云端算力;还体现在成熟的思维,WEWA 2.0世界模型,业界领先的算法;更体现在丰富的阅历,辅助驾驶里程超165亿公里,国内第一的用户真实里程数据。算力提供训练效率,算法提供思维框架,数据提供训练素材,三者叠加,让ADS具备深度细致的思维和快速的临场反应,并且能不断进化,学习新的安全能力,越来越聪明。

ADS“明亮的眼睛”,是华为乾崑一直坚持的多传感器融合感知路线。高清摄像头之外,行业线数最高的896线双光路图像级激光雷达、行业首创的高精度固态激光雷达和分布式毫米波雷达等,共同构成了一套在极端场景下依然能保持稳定感知的硬件组合,守护出行安全。

一颗聪明“大脑”,加一双明亮“眼睛”,决策端把判得准的效率拉高,感知端把看得清的边界推远,两者共同构成了数据飞轮持续加速的技术根基。而飞轮一旦高速运转,后来者追赶的难度就不再是单点技术,而是“数据规模+迭代速度”构成的复合壁垒。这也是华为乾崑“电子螺丝钉”定位的最好注解,不造车、只做增量部件供应商,让辅助驾驶的普及不再依赖单一品牌销量,而是由整个生态共同推动。

对用户而言,这意味着同等价位下可以买到更成熟的智驾体验;对行业而言,则意味着辅助驾驶的普及节奏,由整个生态的合力决定,而非某一家车企的成败。

小结:把“信任”,变成了可验证的公共标准

国内辅助驾驶行业正在经历竞争逻辑的根本性切换。

过去几年,行业的主旋律是证明自己有能力,算力多高、传感器多强、开城多少座等是核心目标,但随着市场渗透率的快速拔高,这套叙事的效用正在逐步流失,用户面对的已经不再是有没有辅助驾驶的问题,而是敢不敢用。

细分领域竞争的参照系,已经从谁说得动听转向谁用得多、用得好,这个转折的背后,是产业从技术驱动进入信任驱动的深层变局。

华为乾崑国庆出行报告的意义,正在于它把信任这个原本模糊的概念,变成了一组可追溯、可交叉验证的公共数据,这也是华为乾崑对行业最本质的贡献,当披露的信息可以被验证,行业的信任成本就会下降,而数据透明这件事,从一家企业的自觉行为变成行业标准,也势必将加速辅助驾驶系统完成从技术可信到社会可信的跨越。

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