“從明年（2026年）開始，鴻蒙智行會走入L3時代，智能輔助駕駛又提高一個等級。”
12月11日，在上海東外灘舉行的《超凡一步 | 在一起鴻蒙智行》年度活動現場，華為常務董事、華為終端公司董事長余承東，展望了智能駕駛技術的近未來圖景。在說出上面這句后，他進一步表達了中遠期的期許：“希望將來，用戶在車上可以睡覺、可以不摸方向盤！”
余承東的話，幾天后就被證明確實有的放矢。12月15日，工信部正式公布我國首批L3級有條件自動駕駛車型準入許可。很快就有車主在各大網絡平臺上發布動態甚至上傳照片，宣稱在路上看到鴻蒙智行的尊界S800以及問界M9在展開L3路試。幾天后，更有部分媒體受邀在重慶率先體驗了L3的路試。
站在2025年末的關口上，政策破冰與技術落地同步推進，中國汽車產業正迎來智能化時代的又一個關鍵節點——智能駕駛功能從驗證階段，即將邁向規模化商業落地。
對于鴻蒙智行而言，進入L3的技術準備早就開始，先期投入路試的尊界S800以及問界M9這兩款車，其硬件架構已經提前考慮了L3問題。官方的破冰，只是推動其離開實驗室邁入到廣闊天地發令槍響。
鴻蒙智行，努力推動L3技術落地
推動汽車智能駕駛技術L3標準的落地，責任劃分是重點和難點，也是其區別于現有L2標準的最本質差異。
在L2“組合輔助駕駛”人駕機輔的基礎上，L3級“有條件自動駕駛”一旦啟動系統，則系統可以執行所有的駕駛操作，駕駛員只有在系統發出接管請求時需要及時接管車輛操作。
盡管L3“有條件自動駕駛”狀態下，一旦發生交通事故，具體是供應商的責任還是駕駛員的責任仍舊需要具體問題具體分析，但相較于全部責任駕駛員自付的L2，這已經是向前邁出了一大步。
毫無疑問，政策與技術的同頻共振，正加速L3級自動駕駛從概念走向現實。在這股浪潮中，鴻蒙智行正憑借其扎實的技術積累和廣泛的生態布局，成為這一變革的重要推動力量。
截至2025年11月，截止到11月，鴻蒙智行的輔助駕駛里程為52億公里，避免碰撞合計279萬次。以太陽系尺度計算，這個數字足以環繞地球赤道超過130萬圈，而地球和火星的最遠距離也不過4億公里。同時，其輔助駕駛活躍用戶比例為94.2%。
圖丨2025年11月，鴻蒙智行輔助駕駛使用數據
L2時代鴻蒙智行的成功，核心在于采用了“去實驗室化”的真實數據采集模式。通過百萬計車主多變的駕駛習慣特性，以及用車場景的多樣化，使測試訓練數據的長尾場景覆蓋率較機器仿真訓練提升40%以上。
盡管如上文所述，從L2到L3看似一級之差，但實際標準和體系存在某種“質變”。但正如世界上多數質變的本質是基于量變的前提，以L2時代積攢下來的海量數據為基礎，正在為推動L3技術落地而發揮巨大的作用，進而徹底突破彌漫整個行業的“L3=期貨”困局。
當然，我們也不能對于前景過度樂觀。對于現階段確定先期開放的高速公路L3，網上部分聲音一度認為“簡單”，但考慮到我國地理和氣候環境的多樣性，東西、南北經緯度跨越巨大同時各地區氣候迥異。如果再疊加因為地形適應各地高速道路系統的設計差異，相當路段不設置照明系統，乃至于西部和西北地區不算罕見的牲畜、動物橫穿道路的情況，則整體問題更加復雜化。
畢竟，L3與L2雖然存在技術傳承關系，但在主駕責任由人交替到機器，則面臨的是另一種的問題。但這也直接進入到，鴻蒙智行的優勢領域了。
系統革命，改變規則的WEWA架構
鴻蒙智行L3級自動駕駛的核心支撐，是其新一代智駕系統圍繞“感知-決策-控制”搭建的全鏈路體系——WE（世界引擎）WA（世界行為模型）架構。其從根本上，改變了傳統自動駕駛系統的設計邏輯。
傳統輔助駕駛方案存在明顯的“規則依賴”瓶頸。無論是早期的“規則代碼編寫”還是進階的“端到端模仿學習”，本質上都是對人類駕駛行為的被動復制，一旦遇到未預設的邊緣場景，就容易出現誤判、遲滯等問題。
而WEWA架構的出現，徹底打破了原有的桎梏。
云端部署的世界引擎（WE），可以理解為算法訓練的“超級駕校”。其基于現有的采集數據輔助以AI生成海量極端、罕見的場景，密度可達真實世界千倍，對系統進行高強度、高效率的安全訓練。通過高密度訓練的方式，突破現實數據瓶頸，為系統內化“安全第一”的本能，筑牢安全根基。
而對應部署在車端的世界行為模型 (WA），依托車載傳感器的全模態感知，通過MoE多專家架構，針對不同路況精準、快速地調用最優決策模型，最終實現絲滑流暢的駕駛體驗。
毫不夸張地講，WEWA架構的出現即意味著，傳統智能駕駛算法的訓練模式，實現現有的照著人類學習駕駛的方式依樣畫葫蘆，實現了真正意義上AI學習的本質跨越。其最顯著的提升在于，依托充分訓練后的世界引擎，車端部署的世界行為模型可以跨過學習階段直接具備老司機的響應和決策能力。由機器操作的車輛即使行駛在重慶山區高速那種坡道與急彎高度復雜的體系內，也能夠提前預判并精準控制。
可以說，WEWA架構的部署，構成了鴻蒙智行率先沖擊L3的前提。而“界”系列品牌矩陣內，率先搭載乾崑ADS Ultra系統者尊界S800、問界M9等，無疑將成為首批達到標準的啟動服務的車型。
當然，既然是真正意義上的自動駕駛，那么光有領先的算法和模型，并不能提供百分百的保障。即使系統啟動時，責任由企業承擔，但保障駕駛過程的安全，仍舊是重中之重。這就必須提到，全維防碰撞系統CAS 4.0的價值了。
作為華為ADS 4的核心安全組件，CAS 4.0代表了當前智能駕駛安全技術的先進水平。該系統以“全時速、全方向、全目標、全天候、全場景”為目標，實現了全時速范圍的主動安全覆蓋。
針對上面提到的，我國高速公路系統不同區域氣候差異巨大的特點，鴻蒙智行旗艦車型的多傳感器融合方案展現出明顯優勢，通過搭載多種感知硬件，能夠構建360°無死角的感知領域。
這種全覆蓋無死角的感知能力，足以應對雨霧塵復雜天氣、強光/逆光等復雜環境，精準識別遠距離障礙物。舉個例子，如車輛進入隧道遭遇光線突變時，系統通過激光雷達與毫米波雷達的冗余感知，瞬間完成環境建模與車速調整，避免了純視覺方案可能出現的短暫感知盲區。
事實上，也正是新一代WEWA架構，以及在其基礎上充分冗余的系統設計，成為了鴻蒙智行率先邁向L3級“權責轉移”的技術底氣。除去多傳感器感知冗余外，還有制動冗余、轉向冗余、供電冗余、通信冗余和計算冗余等。
當主系統失效故障時，備份系統能夠及時頂上并執行最小風險策略。這種雙重保障確保單一部件故障時，備用系統可在0.1秒內及時接管，滿足L3級自動駕駛對安全性的苛刻要求。
從駕駛輔助，到出行伙伴
L3自動駕駛技術的落地，不僅帶來技術架構的革命，更從根本上重塑了人車關系與出行體驗。而鴻蒙智行通過其扎實的技術積累，正推動汽車從單純的交通工具向智能出行伙伴演變。
“三級提醒+漸進式接管”邏輯，為鴻蒙智行L3系統，構筑起了人機共駕體驗實現了平滑過渡——當系統檢測到超出設計運行區域或出現故障時，會先通過語音+視覺提醒（3秒），再通過方向盤震動提醒（3秒），最后逐步降低車速（4秒），為駕駛員預留充足接管時間。
這種漸進式接管機制避免了上一代L2系統普遍的“突然退出”問題，使駕駛權交接更加自然平穩。例如接近收費站時，系統會提前1公里播報“即將退出自動駕駛”，自動減速并提示接管，大大提升了用戶體驗的安全感和舒適度。
此外，極端場景應對能力顯著增強。在實測中，鴻蒙智行L3系統展現出超越人類駕駛員的穩定表現。遭遇突發暴雨時，其搭載的多傳感器融合方案能穿透雨霧，精準識別右側車道積水區域，自動平穩變道避讓。
相比純視覺方案在極端天氣下的不穩定性，華為ADS的極端天氣接管率僅為0.3%。其表現之出色，甚至遠低于特斯拉FSD的8.7%。
同時，安全守護范圍進一步擴展。新一代輔助駕駛系統新增的“駕駛員失能輔助”功能，當監測到駕駛員失去操控能力時，可自動靠邊停車并發出求助信號。
這一功能不僅適用于L3自動駕駛狀態，也覆蓋人為駕駛場景，體現出系統在極端情況下的安全保障意識。這意味著即使駕駛員因健康原因失去意識，車輛也能自主執行最小風險策略，有效避免事故的發生。
上述這一切匯總到一起，結果便是業界長期所探尋的，智能駕駛技術最根本的訴求——駕駛者從雙手到心智的“解放”，而且一切是必須建立在不犧牲交通效率的前提之下的。實際根據最新的實測結果，華為ADS 4在啟動后的平均通行效率提升20%，全場景下系統重剎率降低70%。
簡而言之，系統通過預見式駕駛大幅提升了乘坐舒適性，而這與安全性的目標是相通的。其最終結果，便是基于鴻蒙智行L3的高速公路駕駛，更加輕松、從容且高效。
從合肥到重慶再到深圳，鴻蒙智行的L3級測試車輛正飛馳在神州大地上。現階段，密集的測試工作正在緊鑼密鼓開展中，后續商用化將根據官方安排有序推進。
而在L3接近商用化的同時，面向L4級的測試也在同步開展中，計劃在2027年實際技術上的落地。
當我們以“移動生活空間”重新定義人車關系時，自動駕駛就會如空氣般無處不在卻無感可靠。這場由技術架構革命引發的出行方式變革，才剛剛開始。而鴻蒙智行，無疑走在了最前列！