布的是汽车局，根基还是ICT。从看家的通信领域起步，华为将云服务、计算平台、AI芯片等和汽车相关联的业务都整合到了一起。具体的功能还是围绕着汽车信息的传输、计算、存储。

我们详细去看华为智能汽车解决方案BU的五大板块。

第一块，智能车云，以AI芯片为壁垒。

从2011年喊出云计算到如今，华为云从运营商领域进入更广阔的企业市场、消费者领域以及全社会IT基础设施市场，最大的优势就在于可以提供芯片、硬件、软件全栈协同的云服务产品和解决方案，对于中大型企业是更优选择。

华为在2018年的全联接大会中发布了两颗基于达芬奇架构的云端AI芯片昇腾系列，其中昇腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片，计算力超过谷歌及英伟达，可用于自动驾驶场景，构筑起了华为云服务的核心壁垒。而且华为芯片不直接对外销售，只能以云服务和部件的形式面向客户，也就是说，如果要用到这颗芯片的算力，使用华为云服务几乎成为唯一的选择。

具体到汽车领域，华为云服务包括自动驾驶云服务、V2X云服务、车联云服务、电池管理云服务。其中自动驾驶云服务就利用到了昇腾910的AI芯片能力，提供名为八爪鱼（Octopu）的自动驾驶训练、仿真、测试平台。

OceanConnect车联云服务平台则致力于为车企转型提供联接使能、数据使能、生态使能和演进使能。比如提供连接管理、设备管理和应用使能基础能力、实现统一安全的车辆网络接入、对接车企已有IT／OT系统实现数据统一呈现和管理等，目前已经在标致雪铁龙（PSA）新车型DS7Crossback上进行落地应用。

不可否认的是，华为云2017年才正式入场，发力较晚。要追赶目前排名第一的阿里云有一定难度，但并不是没有机会。首先，前几年主要是公有云和私有云的比拼，未来几年，混合云才是整个行业的大势所趋，车企客户也普遍比较倾向于这种布署形式。Gartner认为，2020年九成左右的企业将利用混合云来对基础设施进行管理，华为也明确提出了混合云的发展战略，就是希望利用换道机会实现超车。

其次，汽车企业对于云服务提供商的选择也并不是唯一的，从稳定性和安全性等角度考虑，一般会选择2－3家云服务提供商。因此，只要华为云能以第二、第三供应商的身份进入采购体系，就有机会争取更大的份额。此外，华为拥有强大的地面营销体系和多年聚焦在大B端市场的服务经验。而且，华为一再强调不碰数据、不碰应用、不做股权投资，在战略安全性上也更能得到客户的信任。

第二块，智联网联。

车联网产品包括V2X模组、TBOX、车载网关。华为车联网业务外界相对熟悉，也是华为在汽车行业故事的起点。早在2013年，华为便宣布推出车载模块ME909T，随后相继推出了不少产品。目前华为智能网联业务主要指“端”（车载智能及联网设备）、“管”（车联网基础设施）、“云”（车联网平台）体系中的“管”，提供车内、车外网络连接，主推5G＋C－V2X车载通信模组、T－Box、车载网关几类产品。

第三块，智能电动。

华为智能电动之前提及较少，据华为相关工作人员介绍，mPower智能电动是基于华为网络能源产品线现有成熟产品的技术延伸。汽车电动化的核心是电能的转化及管理，包括整流、储能、逆变等。而华为网络能源在通信电源、数据中心能源、光伏逆变器及相关的备电及储能管理上都有一定积累，再将此方面的技术延伸到新能源汽车上。

具体而言，mPower智能电动主体系要包括BMS电池管理系统、MCU电机控制系统、车载充电系统及车下充电模块。从长远来看，电动车是汽车行业未来的发展方向，华为有理由也有能力与电机、减速器、电池等尚未涉足的硬件产品商合作，提供更为整体的智能电动方案，在价值链中扮演更为重要的角色。

第四块，智能坐舱。

华为打造CDC智能座舱平台，以实现智能汽车与智能手机在硬件、软件和应用生态等全产业链的无缝共享。基于智能手机麒麟系列芯片构建IVI模组，华为旨在发挥产业链协同的规模效应，降低硬件成本。其次，基于鸿蒙OS，汽车共享华为“1＋8”生态，实现跨终端的全无感互联。共享智能手机APP生态提升用车体验，开放API，使能跨终端伙伴发展智能座舱应用。

这里可能对鸿蒙OS要多做一些解释，2019年华为发布鸿蒙OS操作系统，对标AliOS、GoogleAndroidAutomotiveOS。鸿蒙OS的核心竞争力是首次将分布式架构用于终端OS，可以实现跨终端、全场景的无缝协同和生态共享体验。也就是说，华为的应用生态可以通过鸿蒙系统与各种硬件设备打通，无需再专门为车机研发应用程序。华为试图用操作系统级的鸿蒙OS撬动整个智能座舱生态链，将汽车作为打通物联网的一大入口。

在OS之前，华为智能座舱也有另一条路线，就是车机－手机的映射解决方案HUAWEI－HiCar。它的目的是为了具备快速上车能力，以低成本方式引入手机等外设的算力、数据以及移动互联网服务生态，对标的是AndroiAuto、CarPlay和CarLife。但相比之下，HUAWEI－HiCar与汽车的结合更为深入，能够接入华为在AI、语音、计算机视觉等方面的能力，同时能够调用车身数据以及车身控制部件。

华为就曾在沃尔沃的Sensus系统上展示过这些能力，但即便如此，HUAWEI－HiCar仍然只能看作是一个过渡方案。随着边缘计算、云计算的发展，车机计算能力将大幅度超越手机，只有一套独立的OS才能承载起汽车智能化发展和新技术应用的需求，最终的竞争将是车载系统级的，鸿蒙OS操作系统将成为华为在智能座舱的长期发力点。

最后一块，智能驾驶。

华为对智能驾驶解决方案的战略有三个维度，从商业的角度是围绕价值场景逐步落地，提供无缝的体验；从技术的角度以高算力和激光雷达为基础，和以终为始的架构；从产业的角度，华为作为增量部件的供应商，与行业伙伴共同推动产业的成熟。

一方面华为聚焦在中心城区这样的核心场景解决自动泊车、拥堵路段跟随，以及对危险的结构道路、障碍物、多种交通参与者等复杂路况下的危险规避。另一方面要消除各种场景的间断，实现无缝体验。王军说了一组数据，如果是实现城区高速的自动驾驶，仅仅是受限场景下，需要三百T的算力，如果是全天候的，有可能要达到三千T算力的要求，这也是华为昇腾芯片和鸿蒙OS的用武之地。

智能驾驶解决方案具备增减配灵活性。根据汽车之家的报道，华为L4级全栈智能驾驶解决方案（ADS），是一个可弹性收缩的方案，通过增减激光雷达配置，可以实现自动驾驶出租车、中高端车型，普通车型的不同需求，从L4级向L2级，由高向低满足不同的需求。这种硬件配置可裁剪、软件功能可配置、以终为始的统一架构是华为智能驾驶解决方案的一大特色，在方案的灵活性和成本可控性方面会带来一定优势。比如ADS的核心是基于昇腾310芯片、车控OS的智能驾驶计算平台，可满足L4级自动驾驶。2019年的全联接大会，华为又展出了一款MDC300，通过减配算力和激光雷达数量，可实现更低级别、有限场景下的自动驾驶。

在五大板块之中，我们着重花一些篇幅在智能电动领域，在4月23日的线上发布会上，HiCharger直流快充模块的发布，华为剑指充电基础设施行业的痛点问题。

充电设施的便利性、安全性、可演进性、质量问题等已经成为制约产业发展的瓶颈。根据中国充电联盟的数据，截至2020年3月底，全国已建成充电桩累计126．7万台，其中公共充电桩54．2万台，私人充电桩72．5万台。当量已经达到一定基础，便会引发质变的过程。

从便利性出发，建立充电桩不易导致私家车主购买时会疑虑是否必要；直流充电桩车装率不高，导致高峰时段充电排队现象普遍；现有的充电桩布局也不太合理，导致有些区域排队过长，有些区域发生闲置；充电网络之间也并未互联互通，用户体验差。

从安全角度来看，过往电动车事故中，充电状态事故占比29％，充电安全一直都是用户首要关注的问题。而质量方面，根据多个充电桩供应商的反馈，由于充电模块防护能力与整桩防护性能要求不匹配，导致充电设施的失效率高、维护成本高。而随着电能车的续航加强，电池容量对于充电桩充电速度的要求提高，因此充电桩必须具有较高演进性才能确保未来5－10年的充电需求，避免资源浪费。

华为HiCharger确实在技术上往前迈进了一大步。产品高光的部分，简要总结，直流快充模块采用全灌胶、全隔离的防护技术，通过积尘高湿测试、加速高盐雾测试以及在海南、西双版纳、敦煌、拉萨等外场长期可靠性测试，验证了模块在恶劣场景的长期可靠性，可降低运营商的运维费用，解决了充电模块风冷系统易受环境影响失效的问题。

模块通过内部传感器采集的温度数据再结合人工智能算法，可以识别充电桩的防尘网堵塞以及模块风扇的堵转状态，远程提醒运营商实施精准、可预测性的维护，实现智能运维。此外，支持OTA升级，新的价值特性可以直接通过OTA升级实现，免去人工上站升级，降低整体运维费用。

聚焦当下：计算机视觉是现阶段重心

那么五大板块中，华为当下的重心在哪里？

当前，华为智能汽车事业部的公开资料极少，而且当前披露的技术重点在未来也有可能发生变化，但是在用人方面的延续性能揭示公司一段时间的发展思路。因此，我们根据华为外发的最新招聘信息来进行各业务重点的分析。

基于此得到的信息是，计算机视觉是华为重中之重。

华为在智能驾驶和智能座舱两大板块都将计算机视觉领域的人才招聘放在第一位，可见其重要地位。计算机视觉的典型应用就是特斯拉2019年4月发布的最新一代自动驾驶系统Autopilot 3．0，即特斯拉“全自动驾驶计算机”（fullself－driving computer，简称FSD计算机），每台FSD计算机都包含多个组件：8个视觉摄像头，12个超声波传感器，雷达以及这款定制设计的全自动驾驶双冗余FSD计算机。

和特斯拉上一代自动驾驶系统Autopilot 2．0相比，特斯拉最新方案果断的放弃了激光雷达，选择计算机视觉。视觉方案的核心在于图像识别和分析的AI芯片，特斯拉每个FSD包含两个芯片，每个芯片都有两个专门设计用来运行神经网络的加速器，而神经网络是特斯拉汽车用来读取道路信息的人工智能组件。

按着我们的预期，这也就是华为智能驾驶板块的未来主攻点。而且，计算机视觉方案被是当前智能驾驶汽车更前沿的技术，而现阶段参与自动驾驶技术的企业基本都采用激光雷达方案，如Google Waymo、百度、UBER、Cruise等。特斯拉是唯一一家使用纯计算机视觉方案的企业。

显然，华为在人才招聘上偏向于站队特斯拉方案（可能与华为在手机摄像头及识别领域的传统优势有一定关系）。但与特斯拉不同的是，华为并没有完全放弃激光雷达，同时将多传感融合方案摆在了第二位（针对激光雷达、毫米波雷达等感知算法以及多传感器融合算法）。

总结来看，华为智能汽车五大业务板块虽然布局全面，但并非全盘控制，更多是选择了开放式合作。比如MDC车载计算平台，提供了包括自研AI芯片的硬件平台、自研车控OS的软件平台、工具链与仿真平台配套，但功能软件平台的场景应用、算法，以及传感器、线控底盘等，则需要车企、传统供应商、自动驾驶科技公司等生态伙伴去一起完善，那些与华为定位有重合的公司，则可能受到一定冲击。