为什么说L3的关键 不在功能 而在WEWA架构

有段鸿蒙智行L3级自动驾驶道路测试视频在网上很火，相信很多人看完以后跟我感觉挺像，第一反应不是震撼，而是疑惑：

这车好像没在“秀功能”，四平八稳的，但在复杂场景里，却显得异常从容。

在我看来，这恰恰点出了一个行业正在回避、却必须正视的问题——辅助驾驶真正的分水岭，从来不是多几个功能，而是底层架构有没有完成一次自我革命。

旧方案已达天花板，打补丁终究有瓶颈

过去十年，主流辅助驾驶方案的技术路径其实高度一致：

写规则、调参数，遇到问题就打补丁；

或者让AI去“模仿人类怎么开”，再靠工程师一遍遍修长尾。

这种模式短期有效，但本质上更像一个死记硬背的优等生。题库里有的，它能答得很好；题型稍微变一变，就容易犹豫，甚至误判。原因很简单——它并不真正“理解”世界，只是在复现经验。

ADS 4的不同，是没在旧架构上“加码”

而你在这次路透视频里看到的鸿蒙智行华为ADS 4，明显已经不是在这条路上继续加码了。

从工程视角看，ADS 4最核心的变化，并不是某一个炫技功能，而是WEWA架构的引入，也就是“世界模型”这件事开始真正落地。

简单说，传统方案是：

“看人怎么开，我就怎么开。”

而ADS 4更像是：先理解这是一个怎样的世界，再决定我该怎么开。

在高速测试画面中，车辆面对的是典型的复杂博弈场景：前车速度波动、侧向车道存在不确定切入、远端障碍物信息并不完整。

你会发现，它的决策并不急躁，也不依赖频繁的重刹或大幅修正。

这背后，是多传感器融合在持续构建一个动态世界模型——

视觉负责“看见”，

雷达负责“看清”，

而云端与车端协同的WEWA架构，则在不断校准“理解是否正确”。

不抢、不赌、不急，才是老司机逻辑

更关键的是，决策逻辑不再是“触发式规则”，而是基于对未来几秒甚至更远状态的预测。

这也是为什么ADS 4能做到反应时延明显降低、重刹率显著下降，开起来更像一个经验丰富、但始终留有安全冗余的老司机。

从行业角度看，这是一种路径分叉。

一条路，是继续在功能清单上做加法；

另一条路，是承认旧架构的天花板，重构AI的认知方式。

WEWA的意义，不只是当下的测试表现，而是它为L3提供了一种可持续进化的技术底座。世界模型可以随着真实使用不断修正，能力不是靠人工“补”，而是靠系统自己“长”。

这也解释了一个经常被忽略的事实：

鸿蒙智行华为ADS的能力提升，并不是实验室里的孤立成果，而是建立在百万用户、海量真实里程反馈之上的持续训练结果。

在辅助驾驶这件事上，我始终认为一句话最重要——安全不是功能，是价值观。

从ADS 4到L3的跃迁，本质上是在回答一个更难的问题：

当AI不再只是模仿人类，它能否比人类更稳定、更克制、更值得信任？

至少从这次测试路透所呈现出的技术路径来看，鸿蒙智行已经走在了一条更难、但也更长远的路上。

而这，可能才是L3真正该有的样子。