人工智能产业 - 中国人工智能市场占亚太地区总支出超五成 预计2028年总投资规模突破1000亿美元 五年复合增长率35.2% [7] - 产业链核心围绕算力、算法、数据三大要素 涵盖芯片制造、设备、封装、EDA/IP等半导体环节 [8] - 芯片为产业链中枢 下游应用包括智慧城市、语音识别、数字孪生等终端场景 [9] 具身智能领域 - 具身智能定义为有物理载体的智能体 通过感知和自主学习积累技能 应用覆盖工业制造、医疗康复等多元场景 [13] - 产业链分为上游技术研发（AI算法、芯片）、中游系统集成（机器人整机制造）、下游场景落地（工业高危环境作业等） [14] - 关键技术包括减速器、伺服系统、传感器等零部件 代表企业涵盖科技巨头与特种机器人制造商 [14] 智能驾驶生态 - 智能驾驶融合AI、传感器等技术 实现从L2辅助驾驶到L4完全自动驾驶的进阶 [17] - 上游感知层激光雷达成本下探至10-15万元车型 代表企业包括速腾聚创、舜宇光学等 [18] - 中游解决方案商分L2-L3渐进式（华为ADS）与L4激进式（百度Apollo）两条技术路径 [18] 2025工博会亮点 - 集成电路展区展示半导体自主化突破 设置算力秘密、AI叛逆期、智驾拆解三条故事线 [24] - 工业智能体展区聚焦国产替代 覆盖研发设计、生产控制等工业软件数智化跃迁 [24] - 现场将呈现芯片到终端全链条 包括人形机器人互动、智驾系统拆解等前沿应用 [20]

华为全联接大会核心观点 - 华为提出全面智能化时代战略，强调AI技术将推动各行业深化变革，企业需具备"六个A"特征以保持竞争力 [1][3] - 算力是智能化核心驱动力，但企业应根据实际需求选择云服务而非盲目自建AI算力 [8] - 终端AI发展应以用户体验为中心，而非单纯追求算力提升 [11] - 自动驾驶网络目标实现L4高度自治，ADS 3.0版本实现全场景贯通和全向防碰撞升级 [14][15] 智能化企业特征 - **自适应用户体验**：企业需感知用户行为/需求/环境变化并主动调整服务 [3] - **自演进产品**：产品具备自主学习、迭代能力，实现自优化 [3] - **自治运营**：业务流实现从感知到执行的端到端自主闭环 [4] - **增强员工**：为员工配备智能助手提升工作效率 [5] - **全量全要素全联接**：企业资产/员工/客户/生态全互联，构建智能化数据基础 [5] - **智能原生基础设施**：ICT基础设施需系统化构建并实现智能化运维 [5] 算力与云服务战略 - 基于中国半导体工艺打造可持续算力解决方案，通过"超节点+集群"架构满足增长需求 [8] - 华为云全栈升级：昇腾云服务提供一键式AI算力，ModelArts降低模型微调技术门槛 [9] - 华为云承诺承担客户因使用其大模型服务引发的知识产权纠纷赔偿 [9] 终端AI发展路径 - 鸿蒙原生智能整合端/芯/云协同架构，覆盖系统全方位智能化 [11] - "小艺"将升级为智能体，实现多模态交互和全场景服务 [11] - 联合清华大学提出AI终端L1-L5分级标准，量化用户智能体验 [12] 自动驾驶与生态建设 - 自动驾驶网络目标实现零等待/零中断体验及极简运维 [15] - ADS 3.0版本融合感知技术覆盖车位到车位全场景，升级全向防碰撞系统 [15] - 未来五年将强力投资生态发展，为计算产业提供"第二选择"及第三移动操作系统 [15] AI技术应用原则 - 以人为本提升工作/生活效率，降低技术门槛促进平等使用 [16] - 推动行业数字化转型，避免技术滥用并评估社会影响 [16] - 应用于环境保护及全球性问题解决 [16]

行业趋势与市场数据 - 2024年中国新能源汽车市场渗透率首次突破50%，意味着每售出两辆车就有一辆是新能源车[1] - 智能化已成为车企竞争的核心战场，华为乾崑在智能驾驶领域表现突出[1] - 公司预计2030年前技术上可实现L4级自动驾驶，政策法规将决定实际落地时间[31][32] 公司战略与投入 - 公司坚持"帮助车企造好车、卖好车"的战略定位，盈利并非首要目标[4][9] - 2024年研发投入达1797亿元（占收入20.8%），车BU直接投资超"大几百亿"[6][7] - 采用双轮驱动模式：技术深度投入（基于ICT平台）与商业模式创新（智选车/HI模式）[6] 产品与技术布局 - 乾崑智驾ADS将覆盖15万-100万全价位车型，2025年新增搭载量目标超100万辆[1][51] - ADS 4.0版本聚焦L3级自动驾驶能力升级，计划2025年下半年实现高速场景有条件自动驾驶[33][34] - 坚持激光雷达+毫米波雷达的融合传感路线，极端天气下障碍物识别距离可达200米[16][18][21] 安全与质量标准 - 建立"Safety First"质量文化，车规级硬件标准远高于消费电子（工作温度范围/可靠性）[24][25] - 产品命名体系明确区分能力边界（ADS SE/Pro/Max/Ultra），避免消费者混淆[14][15] - 辅助驾驶累计数据：25亿公里行驶里程+1.6亿次智能泊车（截至2025年3月）[16] 行业合作与生态建设 - 已与赛力斯、比亚迪、广汽、奥迪等20余家车企建立深度合作[1] - 通过开放平台解决方案帮助车企降低研发成本，实现产业链协同[8][9] - 强调构建全球售后服务体系是汽车强国关键，包括配件/维修/长期支持[52] 技术路线与创新 - 激光雷达被认定为L3/L4自动驾驶必备传感器，纯视觉方案在极端场景存在局限[17][18][21] - 智能汽车被视为"带轮子的机器人"，其技术积累将反哺机器人行业发展[40][41] - 从B端到C端的转型中，保持"质量好、体验好、服务好"的核心逻辑[43]

行业现状与挑战 - 智能辅助驾驶安全事故频发，虚假宣传乱象丛生，行业发展亟待破局 [2] - 车企宣传中"高阶智驾"、"城市领航"等概念模糊了与自动驾驶的界限，导致消费者误解和危险操作 [3][9] - 工信部明确要求车企不得夸大宣传，需履行告知义务并提升产品安全水平 [3] 华为乾崑与车企联合倡议 - 华为乾崑联合广汽、上汽、江汽等11家车企发布智能辅助驾驶安全倡议，以安全为核心推动行业规范 [2][3][6] - 倡议涵盖技术、营销、用户、标准四大维度，直击行业痛点 [5][14][15] 技术层面 - 华为乾崑构建"全时速、全方向、全目标、全天候、全场景"安全底座，通过多传感器融合和五层防护体系实现百万公里零事故验证 [8] - 将持续投入核心技术研发，提升环境感知、决策算法和执行控制等关键环节性能 [8][15] - 计划2030年实现真正自动驾驶，2024年达到L3技术能力 [15] 营销透明化 - 倡议要求明确功能边界和使用条件，避免夸大宣传 [5][9] - 华为乾崑通过名称区分产品能力（如ADS SE、ADS Pro等），透明化技术配置差异 [11] 用户教育与安全 - 推出"智能辅助驾驶安全训练营"，通过模拟场景教学和实时风险提示帮助用户理解系统边界 [5][14] - 强调"人车共驾"理念，用户需知晓系统安全边界并正确接管车辆 [12][14] 行业标准共建 - 倡议全行业参与制定设计规范、生产工艺、性能评估等统一标准 [5][14] - 需明确传感器精度、算法可靠性测试方法、场景响应时间等具体标准 [14][15]