华为公司高级副总裁、引望公司CEO 靳玉志 文｜肖漫 编辑｜李勤、杨轩 过去几年，华为一直强调自己在汽车行业的身份只有一个——“智能网联汽车的增量部件提供商”。 尽管一遍遍地强调，但随着合作车型不断扩容，“界”（指鸿蒙智行生态联盟中的问界、享界、智界、尊界、尚界）之外又出现了“境”（启境、奕境等），华为乾崑智驾授权体验中心开始向消费者开放，华为在汽车产业中的角色再一次被审视：它究竟是一家供应商，还是已经越来越像一家汽车品牌？“界”和“境”的关系是什么？ “我们的定位从来没有变化。”面对外界讨论，华为公司高级副总裁、引望公司CEO靳玉志近日接受采访时再次强调，引望始终坚持“电子螺丝钉”的战略定位，不和整车造车产生冲突，帮助车企造好车、卖好车，使华为乾崑真正成为汽车行业智能化的公共平台。 靳玉志自1998年加入华为，从波分领域工程师一路晋升为光产品线总裁，2023年担任华为智能汽车解决方案BU CEO，主导华为乾崑的研发，以及与车企的合作。 “互补而非竞争”，这是华为乾崑首次回应“界”与“境”之间的关系，两者都是建立在华为乾崑公共技术底座上的全栈样板点。 在华为内部，很早就达成了共识：鸿蒙智行打造30万以上的样板点，让30万以上的汽车能够全栈使用华为乾崑智能化解决方案，但是30万以下的车，同样也需要样板点，这是为什么会有“境”的原因。 当然，这并不意味着“界”中就没有30万以下的车，“境”里就没有30万以上的车，可能会有少量这样的车型。但总体上的定位，“界”是30万以上为主，“境”是30万以下为主，二者是互补关系，目标一致、共同努力，落实“电子螺丝钉”的战略定位。 华为乾崑合作模式 截至目前，华为乾崑智驾合作的车型超过50款，中国一线城市的道路上已经有很多亮着小蓝灯的车，它们大部分都搭载华为乾崑智驾。 但智驾普及度还远远不够。华为乾崑调研发现，国内只有不到10%的用户真正体验或使用过辅助驾驶，也缺乏专业、全面、系统了解的渠道。 为了进一步普及智驾，华为乾崑开设了线下门店——华为乾崑智驾授权体验中心。核心是向用户提供统一的功能讲解、知识培训、实车体验的场地，用户可以在真实场景中理解什么是辅助驾驶，怎么正确地使用辅助驾驶。 目前，启境是第一个入驻华为乾崑智驾授权体验中心的品牌，未来还会有其他品牌加入。 从宏观层来看，行业淘汰赛远未结束，2026年最大的变量正在到来——特斯拉FSD将正式入华。这意味着全球最具代表性的两条技术路线，第一次在同一市场展开正面交锋：一条是特斯拉坚持的纯视觉路线，另一条则是华为长期坚持的多传感器融合感知路线。 对FSD进入中国，华为乾崑持开放和欢迎的态度。在靳玉志看来，华为乾崑和特斯拉是真正领着这个行业往前发展的最重要的两家企业，虽然技术理解不同，但都是朝着自动驾驶的目标前行，“最终谁实现了，对人类都是好事。” L4比L3安全要求再高10倍 路线之争只是变局的一部分，还有来自行业对自动驾驶发展节奏的争论。行业正处在L2+高阶智能辅助驾驶突破的关键阶段，过去一年，行业陆续出现了“L2直接跨越L3进入L4”的观点。但靳玉志认为，真正应该重视的，不只是技术等级，还有责任边界。 “L2进入L3、L4不是简单地加一等级，而是安全要求十倍、百倍的升级。”他说。在法规尚待完善、用户认知仍在建立的过渡期，L3既无法跳过，也必须经历。无论L3还是L4，当车辆接管了驾驶权，责任主体从“人”变成了“车企/方案商”，安全不容有失。 靳玉志认为，当行业进入自动驾驶时代，仅靠采购不同供应商的产品进行集成，很难真正解决安全问题。芯片、算法、操作系统、车控、云端训练必须垂直整合，底层能力需要长在一起，而不是简单拼装。 为了建立一套能承担责任的完整技术体系，华为乾崑坚持多传感器融合感知路线，自研高线数激光雷达、芯片、算法、车控、操作系统、云平台等关键技术。 华为乾崑在算力投入上3年增长21倍 维持这样的体系需要持续巨额的研发投入。靳玉志透露，华为和引望为整个平台的投入已超过千亿。仅仅2026年这一年，引望就计划在研发上投入180亿元，超过其他主要供应商加在一起的研发投入总和。 其中仅算力一项，华为乾崑今年将投入70-80亿元。据引望内部评估，未来五年，仅是算力的投入至少还需要七八百亿。 在靳玉志看来，强大的研发投入、充分的安全保障能力、“根”技术能力和垂直整合能力，才是支撑引望和华为乾崑品牌在竞争加剧的当下，能够活下来、并且活得好的必要条件，也是智能驾驶竞争进入下一阶段，真正拉开差距的标准。 以下是36氪与华为公司高级副总裁、引望公司CEO靳玉志的交流纪要，内容经编辑： “界”聚焦30万以上，“境”侧重30万以下 问：引望怎么定位自身在中国汽车产业链的位置？ 靳玉志：我们的定位从来没有变化，就是做智能网联汽车的增量部件提供商。我们的战略是统一和明确的，就是提供智能化网联增量的部件，不和整车造车产生冲突，这个战略定位没有发生任何变化。 问：引望的合作模式似乎更多样化了，包括“境”“界”以及各种不同层面的复杂体系，他们之间的关系是什么？ 靳玉志：“境”和“界”是互补的关系。网上有人认为二者冲突，实际上是不冲突的，在华为内部很早就达成了共识。 两年前，当时面临供应链和受制裁的压力，余总在中国电动汽车百人会论坛上发言时谈到：“我们的方案成本还有点偏高，30万以下的车用我们这块，还是有点挑战，所以只有30万以上的车用我们这些，才用得起”。这是余总当时的原话，反映了我们的实际情况。 鸿蒙智行打造30万以上的样板点，让30万以上的汽车能够全栈地使用全套智能化解决方案。但是30万以下的车，同样也需要样板点，这是为什么会有“境”的原因。当然，并不意味着“界”里就没有30万以下的车，“境”里面就没有30万以上的车，可能会有少量这样的车型。 但总体上的定位，“界”是30万以上为主，“境”是30万以下为主，二者是互补关系，二者共同努力，实现公司的战略。 另外，用户也希望能在市场上买到更多带华为乾崑智驾的车型。从用户的角度出发，通过这种方式，实现科技普惠，让更多的用户能够享受到真正安全的、智能化的体验。 中国每年有2000多万的乘用车市场，市场是足够大的，所以华为乾崑需要“界”，也需要“境”，还需要更多的乘用车伙伴，都来用华为乾崑的智能化解决方案，给用户提供更丰富的、选择更多的、面向不同细分市场的搭载华为乾崑智能化解决方案的车型。也通过这种方式帮助车企造好车、卖好车，使华为乾崑真正成为汽车行业智能化的公共平台，落实公司对我们“电子螺丝钉”的战略定位。 问：这个“螺丝钉”，以后会用在更多的“境”或“界”上吗？ 靳玉志：在“境”和“界”这些车上，华为乾崑智能化解决方案是全栈上车的，更多是打造样板点，让更多其他的车企伙伴知道，30万以上可以用，30万以下也可以用，不同价位段都可以用我们的解决方案。 可以用全栈，也可以用两个智能化的解决方案，或者三个，或者单个的智能化解决方案，核心还是为了落实“电子螺丝钉”的战略定位，这些是达成战略的不同途径和手段。 问：今年开了多家乾崑智驾的线下门店，这背后代表什么？门店上会有怎样的布局和规划？ 靳玉志：目前L2辅助驾驶渗透率接近70%，功能快速提升。业界辅助驾驶都叫L2，但事实上，水平是参差不齐的。 另外，我们在调研中也发现了一个问题，国内只有不到10%的用户真正体验或使用过辅助驾驶，大部分用户对辅助驾驶的了解不准确、不敢用、不会用，也缺乏专业、全面、系统了解的渠道。这给用户出行带来了一些安全隐患，也不利于行业的长期健康发展。 我们开设乾崑智驾门店的初心是为大众普及辅助驾驶，向用户进行统一的功能讲解、知识培训、实车体验，用户可以在真实场景中理解什么是辅助驾驶，怎么正确地使用辅助驾驶。 目前，启境是第一个入驻华为乾崑智驾体验中心的车型品牌，未来还会有其他品牌加入。随着越来越多的人会正确地使用辅助驾驶以后，整个行业才能从L2迈向L3、迈向L4。 大家对技术理解不同，但依然欢迎FSD入华 问：最近FSD入华被热议，听说你之前也是投了赞成票的，你怎么看待FSD入华？这背后也涉及到纯视觉和多传感器融合感知路线的对比。 靳玉志：无论是公开场合还是非公开场合，对于FSD进入中国，我们的态度都是欢迎的。 特斯拉FSD是面向自动驾驶做的，和华为乾崑智驾一样，我们都是面向最终真正的自动驾驶去发展，是真正领着这个行业往前发展的最重要的两家企业。 只是大家对采用的技术有不同的理解，特斯拉采用纯视觉，我们采用多传感器融合感知，这没有什么关系，大家都是朝着自动驾驶的目标去做的，最终谁实现了，对人类都是好事。 靳玉志阐述为什么采用多传感器融合方案 问：你如何评价纯视觉路线和多传感器融合感知路线未来的发展？ 靳玉志：我们的看法，纯视觉是模拟人眼，目标是达到开车时“接近人”。多传感器的融合方案，目标是要“超越人”。 人开车的时候，有些场景，其实人眼和视觉是解决不了的。比如在逆向强光下导致的光盲，在夜晚全黑暗情况下的夜盲，还有下大雨导致的雾盲、雨盲场景，视觉是解决不了的。 我们始终坚持“Safety First（安全优先）”，所以会坚定地走多传感器融合感知的技术路线。我们认为，每一路传感器都有它自己独特的优势。比如激光雷达，小目标分辨率特别高；毫米波雷达，测速及穿透雨雾尘的能力非常强，所以需要多传感器的融合。 我们利用多传感器融合的优势互补，把所有优势结合起来，提供更安全的辅助驾驶，未来就是自���驾驶。在面向未来自动驾驶的时候，安全要求的等级会更高，纯视觉是没有办法满足的。 问：华为乾崑今年发布了896线激光雷达，在您看来，激光雷达线数的增加是否存在边界，高线数雷达的核心价值体现在哪里？ 靳玉志：我们推出896线激光雷达之后，行业也有宣称还有更多线数的激光雷达的。 我们首先要搞清楚一件事：技术是为什么服务的？技术是为安全服务，为用户体验服务的，不是纯粹为了技术而技术。 我们做896线激光雷达的初衷和目的，是为了实现高速场景的L3。在高速上，需要在120m外的距离识别14cm高的小目标，而且要稳定识别，检测出来，并且能够避让。不是说我们只是为了做个896线，那我们为什么不做个897线或者1896线不行吗？不是这样的，是基于主体架构分解下来的。 从技术角度来说，激光雷达线数的增加并不难，难的是怎么把激光雷达用起来、用好。行业很多家都配置了激光雷达，但很多人用不起来、用不好。在业界，激光雷达和算法同时都自研的，目前只有我们一家，只有我们才能真正把激光雷达用起来、用得更好。 激光雷达线线数的高低，从技术角度来说当然很重要，更重要的是要把激光雷达真正用起来，要用得好，用得安全。这就是我认为单纯比拼线数多少没有太大意义的原因。 问：今年有很多企业在提舱驾融合，你对这个技术热点是怎么看的，华为乾崑这边是怎么考量的？ 靳玉志：在行业里面，目前认为舱驾合一的融合，一般是指芯片级融合，就是常说的One Chip，在一颗芯片上实现舱驾功能的耦合。 我们认为这个方向有三方面的问题： 第一，从技术风险来看，舱驾合一要做资源的动态分配，从操作系统到模型算法再到安全的要求，行业内没有成熟的方案，技术风险是非常高的。驾驶和座舱对安全级别的等级要求是不一样的。驾驶要求的是ASIL-D级的安全，座舱是ASIL-B级的安全，差了两个安全的等级。要做到真正的安全隔离，必须得硬隔离，不能放在一颗芯片里。 第二，从用户价值来看，智驾是提供一名安全可靠的老司机，需要的是稳定。座舱提供的是情感出行伙伴，它要的是开放。目前的舱驾合一考虑了产品设计上的合一，在驾乘体验上并没有带来额外的提升。 第三，从可演进性来说，One Chip意味着强绑定，所以灵活性以及面向未来的可扩展性、可演进性就受限了。 竞争加剧，但引望肯定会活下来 问：你今年在百人会上曾明确提出L3无法跳过，也业内有人提出可以直接从L2升级到L4。华为乾崑为什么认为L3是无法跨越的必经阶段？ 靳玉志：L3和L4，不是一种对立的关系，是迈向完全自动驾驶同一个方向的不同阶段。 从法规和用户角度来看，从L2到L3是一个变革性的变化，意味着从辅助驾驶到了自动驾驶，责任主体从驾驶员（人）变成了提供自动驾驶的厂家/主机厂。因此，从法律法规的完善，以及用户的适应，都需要一个过程。我们认为这是不可逾越的，所以要从L2到L3再走向L4。 问：外界有一种说法：是不是因为引望的L4研发落后才做L3的？ 靳玉志：L4其实有不同的模式，To B的L4，比如Robotaxi，它是由企业运营的，在限定范围内试点运营的；To C的L4，是不能限定范围。所以不同模式的L4，安全要求是完全不同的。 从技术角度来看，To C的L4技术难度和复杂度是很高的，完全可以降维使用到To B的L4上。 华为乾崑自始至终的目标都是做面向To C的、真正的无人驾驶，所以我们最早商用了一个VPD（泊车代驾辅助）功能，它就是面向To C的，是无人的，我们领先于行业提供。我们的技术是不可能落后的。 从产业节奏来看，To C的L4也应该是逐步放开的。我们理解，应该先在封闭园区放开，然后到公开道路低速放开，再到公开道路全部放开。 华为乾崑的自动驾驶发展预判 问：自动驾驶行业竞争愈发激烈，你怎么看行业洗牌呢？ 靳玉志：对自动驾驶行业来说，未来能够留下来的厂家，它至少要满足三个条件：强大的研发投入、强大的安全保障能力以及强大的“根”技术能力和垂直整合能力。 问：需要多大的投入？ 靳玉志：对自动驾驶来说，除了AI算力的巨额投入之外，它还有全量的版本、全量的车型，包括这些新版本的研发以及OTA的持续升级，整体的研发投入是巨大的。我们今年投入超过180亿。拿这个数字跟中国主机厂的整体研发投入比一比，我们在什么位置，你大概就有概念了。 主机厂做了很多很多的车，每一款车投入多少研发费用，其中又有多少钱真正投在自动驾驶的研发当中？我们评估了，未来五年，光是算力的投入至少��需要七八百亿。这投入是很高的。 问：安全保障方面，是不是做到了L4就是晋级了？ 靳玉志：到了L3和L4的自动驾驶阶段，安全的要求需要再提升10倍至100倍，再叠加将来几百万规模的商用，将来安全风险会进一步放大。这种安全风险，不是每一家都能扛得住的，必须把安全做到极致。 行业很多人没有意识到这个事情的重要性，大家都认为L2到L3、L3到L4就是加了个1级，实际对安全来说，需要10倍、10倍地提升才能满足。 问：在智驾行业长期活下去的底层能力应该是什么？ 靳玉志：全栈自研的“根”技术，以及把技术垂直整合起来的能力。最底层的全栈技术能力至关重要，未来在自动驾驶行业，只是把简单的各种功能组合在一起，对底层的安全没有办法控制。所以华为打造了芯、硬、软、云的全栈自研能力，从芯片到操作系统、算法、云端，形成垂直整合的能力。 举个例子，行业内也有很多高算力的智驾芯片，但事实上真正用起来的时候，会发现它并不能带来很好的提升。从底层来说，仅仅算力大，但并不一定能用起来，算力和内存之间的带宽可能是瓶颈。只是单方面算力的追求，达不到系统最优目的。 我们不光做乾崑智驾，还做了乾崑车控。到自动驾驶阶段，必须要把这些紧密结合在一起，可以直接控制到执行器、转向、制动、悬架，才能确保体验和安全是最好的。用户可能不了解这些底层的细节，觉得好像各种拼一拼就够了，但实际上不是，差距很大。 研发投入能力、安全保障能力以及根技术能力和垂直整合能力，这三个条件，我们全具备。所以在未来，我们肯定是会活下来的。其他厂家，就不知道了，我们不评价。但我们肯定会活下来。