华为智能汽车解决方案业务单元首席执行官靳玉志近日通过视频平台，系统阐释了华为面向自动驾驶领域研发的乾崑智驾WEWA技术架构。该架构由云端世界引擎（WE）与车端行为模型（WA）两大核心模块构成，旨在通过数字仿真与智能学习突破传统自动驾驶训练的数据瓶颈。
在自动驾驶系统开发过程中，极端场景数据的稀缺性成为制约技术突破的关键因素。传统人工采集方式不仅效率低下，且难以覆盖复杂路况的多样性。华为研发的云端世界引擎通过数字孪生技术构建虚拟训练场，可在真实道路基础上生成千万级难例场景组合。例如将空旷道路模拟为包含行人突然闯入、车辆加塞、急刹等突发状况的复合场景，使训练数据的极端场景密度较现实提升三个数量级，同时严格遵循物理运动规律。
支撑这一技术突破的是华为昇腾训练集群的45EFLOPS算力支撑。通过AI自我进化的学习机制，系统可在云端持续处理数十亿公里的难例数据，使自动驾驶模型实现指数级迭代。这种训练方式不仅缩短了技术成熟周期，更让系统逐渐具备人类驾驶员的决策特征，在特定场景下展现出超越人类反应能力的表现。
车端部署的世界行为模型作为智能驾驶的决策中枢，是行业内首个原生设计的智驾基模型。该模型具备多模态感知融合能力，可根据路况实时调用视觉、雷达等不同传感器的数据，在复杂场景中自主选择最优行驶策略。华为官方数据显示，搭载WEWA架构的乾崑智驾ADS 4.0系统，在端到端响应时延、道路通行效率、紧急制动频率等核心指标上分别实现50%、20%、30%的性能优化。
这项技术突破正在重塑自动驾驶开发范式。通过云端仿真训练与车端智能决策的协同进化，华为构建起从数据生成到模型优化的完整闭环。相较于传统依赖真实道路测试的开发模式，这种虚实结合的技术路径既解决了极端场景数据获取难题，又通过持续学习机制保持技术迭代活力，为高阶自动驾驶的商业化落地提供了新的解决方案。
