华为乾崑WEWA架构：重构智能辅助驾驶能力边界

智能驾驶技术的演进，始终围绕着如何更安全、更高效地理解和应对无限复杂的现实世界。从早期的规则驱动，到近年来主流的端到端模型，行业在追求“类人”驾驶体验的同时，也深陷于数据瓶颈与性能上限的困境。

2025年4月，华为乾崑发布的ADS 4及全面升级的WEWA架构，不仅带来了性能指标的显著提升，更在底层逻辑上实现了智能辅助智能驾驶学习范式的根本性转变，推动行业从“人类学车”迈向“AI学车”的新阶段。

理解WEWA，关键在于把握其云端世界引擎（WE）与车端世界行为模型（WA）的协同进化，以及由此产生的行业领先价值。

云端世界引擎（WE）：突破数据瓶颈，内化安全基因

智能辅助智能驾驶迈向更高阶（如L3）的核心障碍，在于如何高效获取和处理关乎行车安全、却极其罕见的长尾场景数据（Corner Case），如鬼探头、极限加塞、复杂多变的交叉路口突发状况。依赖人工采集实车数据，成本高昂、效率低下，且难以覆盖足够数量和质量的高风险场景，严重制约了系统的安全上限。

华为乾崑世界引擎（WE）的核心突破，在于利用生成式人工智能彻底重构了智能辅助驾驶智驾数据的生产方式。其底层逻辑依托先进的扩散生成模型技术。这项技术赋予WE在云端高精度、高可控地生成海量极端驾驶场景的能力，这些场景组合复杂、风险极高，在真实世界中可能数年难得一遇。

WE的核心价值在于将关键难例场景的生成密度提升了惊人的1000倍。这标志着智能驾驶的训练数据来源，实现了从依赖有限、昂贵且难以获取的“人采实路数据”，向可无限生成、按需定制的“AI合成数据”的历史性跨越。

但WE的价值远不止于数据生成。它更构建了一套“安全优先”的强化学习（RL）机制。在这一机制中，系统为AI智能体设定明确的奖惩规则：做出符合最高安全标准的决策（如预判风险、平稳避让）获得正向激励；一旦行为出现安全隐患（如反应迟缓、激进冒险），则受到强力惩罚。

通过这种持续、高强度的“AI训练AI”过程，安全驾驶的价值观被深度内化到模型的决策核心，形成根深蒂固的“安全第一”本能。截至2025年4月，华为乾崑已在WE中完成了超过6亿公里的高速L3级难例场景仿真与安全验证。

这个庞大的虚拟安全驾驶经验库，是WE作为云端“安全决策内核”和“经验熔炉”的坚实证明。它使智驾系统的学习摆脱了对人类有限经验（尤其是不良驾驶习惯）的依赖，在虚拟空间中以远超现实的速度锤炼应对极端情况的能力，为“超越人类”的安全性和可靠性奠定了基石。

车端世界行为模型（WA）：原生基模型XMoE架构，驱动决策跃升

云端WE铸就了“安全之魂”与“经验宝库”，而真正将这些转化为用户可感知的丝滑、安心驾驶体验，则依赖于运行在车端的世界行为模型（WA）。当前行业普遍采用的方案，是基于开源通用大模型进行二次训练，这往往导致车端运行时延大、资源消耗高、决策效率难以达到最优。

WA的革命性，首先在于其智驾原生基模型的定位。不同于在通用模型上修修补补，WA从零开始，基于车辆多传感器融合（视觉、听觉、触觉等）收集的全模态感知信息进行直接训练。这些原始感知数据经过高效“token化”处理，构建出为智能驾驶核心任务量身定制的原生基础模型。这种原生性确保了模型对车内外环境动态拥有最本质、最深刻的理解能力，显著降低了时延和资源需求，为高效精准决策打下了底层基础。

WA的核心智慧引擎是其创新的MoE（Mixture of Experts，多专家混合）架构。可以将其理解为在车端部署了一个高度专业化的“专家协作网络”。该架构的精髓在于：面对瞬息万变的复杂路况（如密集车流变道、无保护左转、人车混行区域），WA能根据实时感知信息，在毫秒级时间内精准激活并调用最擅长处理当前场景的特定“专家”子模型来主导决策。这些“专家”模型经过高度优化，各自精于特定领域，决策效率极高，避免了通用大模型“大而全”带来的计算冗余。

WA的能力不止于精准执行。它不仅能像经验丰富的驾驶员一样，根据当下环境做出准确的控车指令（油门、刹车、转向），更能基于对周围交通参与者（车辆、行人等）行为意图的深度理解，进行“预判的预判”。这种深层次的态势感知和预见能力，使其能够提前规划出更流畅、更安全、更高效的行驶轨迹，实现了从单纯模仿人类驾驶行为到真正突破人类反应极限和预判能力的质变。