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GeekCar 华为真的不造车吗？( 二 )


前几天 ， 就有媒体曝出华为也要研发AR-HUD这一类智能硬件 。 在现场 ， 我甚至看到了华为展示车载智慧屏以及车机模组解决方案 。 从这个细节能够看出 ， 为了保证座舱的整体体验 ， 华为希望能在各个维度上都给车企提供最适合的软硬件方案 。 这种把所有事都揽到自己身上的做法 ， 也特别符合华为的一贯风格 。
GeekCar 华为真的不造车吗？
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GeekCar 华为真的不造车吗？
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在智能座舱领域 ， 汽车的OS至今没能实现统一 ， 甚至都不能达成几个相对普世的主流方案 。 仅仅是安卓车机 ， 就有无数种定制方案 ， 生态资源和能力也有千差万别 。
当然 ， 作为体现个性化的功能 ， 智能座舱一定需要个性化的软硬件服务 。 对于华为来说 ， 如何在有限的框架下服务好更多车企的不同诉求 ， 会是很有想象空间的一件事 。 车企对这种打包方案的接受程度 ， 也可能会随着自身定位和能力不同 ， 有很大的区别 。 但是不管怎么说 ， 鸿蒙汽车的来临 ， 应该已经近在咫尺了 。
智能驾驶的「打包解决方案」
从更宏观的角度看 ， 智能驾驶是智能汽车最核心的竞争领域 。 而华为展出的方案 ， 在我看来已经涵盖了智能驾驶的绝大部份领域 。
华为把智能驾驶分为乘用车、商用车、作业车三类 。 不同场景下的智能驾驶需求受到「场景、道路、线路、路况、速度、安全、属性」等「智能驾驶七维函数」影响 。 为了满足这些场景 ， 华为选择和各个层面的伙伴合作 ， 打造传感器生态圈、执行器生态圈以及智能驾驶软件应用生态圈 。
传感器层面 ， 华为展出了激光雷达、可成像毫米波雷达以及超级鱼眼镜头、双目摄像头等等硬件 ， 几乎涵盖了智能驾驶所需的全部传感器 。 其中 ， 可成像毫米波雷达的性能 ， 已经达到或者说超过了一些相对低性能的激光雷达 。 长期来看 ， 更完善的传感器组合 ， 也能给决策层提供更精确的数据 ， 也能满足不同车企对功能和成本的定义需求 。
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除了传感器之外 ， 华为也展出了MDC域控制器的方案 。
为了满足不同的需求 ， 华为发布了MDC210与MDC610两款产品 ， 分别可以提供48及160TOPS的算力 ， 为L2+ ， L3~L4级别的自动驾驶提供经济实用的算力资源 ， 和传感器接入能力 ， 满足车规级安全要求 。
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为了保证可持续升级的能力 ， MDC系列产品也选择在物理尺寸上保持一致 ， 可支持计算平台的平滑替代升级 。
而在软件层面 ， 华为在当前的MDCCore2.0中 ， 封装了AUTOSAR、功能安全、网络安全及OTA升级等100多个API服务 ， 支持主流的AI框架及1000多个AI算子 。
这些开放的API服务 ， 覆盖了上层智能驾驶应用的开发、调测、部署、运营等全生命周期的核心流程 。 MDCCore2.0还对外提供功能软件框架 ， 方便上层应用的感知、融合、定位、决策、规划、控制等算法进行组件化的开发 。
全新一代MDC系列产品能实现L2+~L4的全场景覆盖、拥有车规级安全认证、实现了车路云网协同、将硬件接口标准化 ， 软件API开放化 ， 建立开发生态 。
从某种意义上讲 ， 华为的MDC智能驾驶控制域肯定会和目前更主流的英伟达或者Mobileye方案产生竞争 。


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