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深夜，周先生驾车行驶在高速公路上，前方一道强光直射而来，“对向车道的大货车开着远光灯，我什么都看不清，只能慢慢减速。”此时，车机发出急促的报警声，车辆也突然减速刹停。“我回过神来才发现，有一辆黑车因为故障停在了我前方几米的地方。”周先生说，“还好车上的激光雷达和毫米波雷达识别到了它，并且马上启动了自动紧急制动系统。”
辅助驾驶系统需要在极短时间内完成感知、建模、决策，对算法稳定性和实时性要求较高。在决策算法领域主要存在两条技术路径，一是传统的模块化方法，将感知、规划、控制拆分为独立模块，虽逻辑清晰，但应对复杂场景时规则编写难度大，且存在无法预知的场景；另一条则是端到端的大模型方案，由神经网络直接输出控制指令，虽灵活性强，但可解释性不足。
如何在二者之间找到兼顾安全与效率的平衡点？“华为乾崑智能汽车解决方案所研发的特定架构，尝试提供一种融合思路。”聂奕介绍，“这一架构里的云端世界引擎负责在云端大规模仿真训练，车端世界行为模型是车端实时决策的大脑，用视觉、听觉、触觉的多传感器全模态感知的数据，来训练生成辅助驾驶专用的大模型，负责感知、决策、控制的端到端执行。”
决策算法的进步，离不开底层硬件的支撑。作为感知系统的关键传感器之一，激光雷达的性能突破尤为关键。“如果要追求宽视野，那么雷达对远处目标的识别精度就会下降；如果聚焦远距离，扫描角度则会收窄。”聂奕说，“因此我们提出了激光雷达双光路架构方案，让一颗雷达同时具备广角镜头和长焦镜头，兼顾宽视野感知与远距离识别能力。”据介绍，该技术已应用于华为乾崑896线双光路图像级激光雷达，目前相关产品已量产商用。
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