开源证券报告指出，华为乾崑智驾ADS的竞争优势根植于“芯-硬-软-云”的全栈自研能力。从昇腾610 AI芯片（200TOPS@INT8）到MDC智能驾驶计算平台（覆盖L2+至L5），从GOD+PDP端到端算法架构到昇腾AI云算力底座（7.5EFLOPS），华为在智驾产业链的每一个核心环节都实现了自主掌控。这种垂直一体化能力使得乾崑ADS能够实现快速迭代——模型每5天更新一次，2025年ADS 4.0将推出高速L3商用。全栈自研正成为华为在智能驾驶赛道的核心竞争壁垒。
芯片+平台——从昇腾610到MDC的硬核底座
华为智驾的硬件底座从芯片到平台全栈自研。昇腾610采用7nm制程，AI算力200TOPS@INT8、100TFLOPS@FP16，内置LPDDR4x 24GB内存，最大访问带宽204GB/s。华为车端昇腾均使用稠密算力，配合软件算法能力有效利用车端算力资源。继昇腾610后，下一代智驾SoC芯片昇腾910有望发布。
基于昇腾芯片，华为推出MDC智能驾驶计算平台系列产品：MDC210（48TOPS）、MDC300F（64TOPS）、MDC610（160TOPS）、MDC810（400+TOPS），覆盖L2+至L5级别自动驾驶。MDC610广泛应用于华为系车型（问界M5/M7/M9、智界S7等），已可升级ADS 3.0。2024年1-8月华为智驾域控市场份额达16.0%，昇腾610市场份额排名第三。
表3：华为MDC智能驾驶计算平台产品矩阵| 产品 | AI算力 | 应用场景 | 搭载车型 |
|---|
| MDC 210 | 48 TOPS | L2+ | — |
| MDC 300F | 64 TOPS | L3-L4商用车 | — |
| MDC 610 | 160 TOPS | L4乘用车 | 问界M5/M7/M9、智界S7 |
| MDC 810 | 400+ TOPS | L4-L5 | 阿维塔11、极狐阿尔法S HI |
算法架构——GOD+PDP端到端的领先性
ADS 3.0的算法架构是华为全栈自研能力的集中体现。感知层采用GOD大感知网络，彻底去掉了BEV网络，基于3D模型学习感知周围环境，不仅识别白名单障碍物和异型障碍物，还具备场景理解能力（红绿灯状态、车流信息）。决策层采用PDP一张网，取代过去的规则算法，实现预测-决策-规划的端到端无损信息传递。
本能安全网络是ADS 3.0的独特设计，在端到端架构之外提供兜底下限，应对安全场景的决策周期仅200毫秒，决策速度对比其他端到端网络提升3倍。这种“端到端主网络+本能安全备份网络”的双轨架构，既保证了类人化的驾驶体验，又保障了极端场景的安全性。
云端算力——7.5EFLOPS的AI训练底座
华为昇腾AI云服务为乾崑ADS提供全栈自主的算力底座。华为云乌兰察布数据中心部署单集群达2000P Flops的昇腾AI云服务，大模型训练30天长稳率达90%，断点恢复时长不超过10分钟，训练效能可调优到业界主流GPU的1.1倍。
昇腾云服务除了支持华为AI框架MindSpore，还支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，框架中90%的算子可通过端到端迁移工具从GPU平滑迁移到昇腾。截至2024年10月，ADS云端学习训练算力达7.5EFLOPS，训练数据量日行3500万公里，模型每5天迭代一次。华为预测2030年日虚拟仿真里程将超10亿公里。
传感硬件——激光雷达+4D毫米波雷达的全频谱感知
华为自研激光雷达和4D毫米波雷达构建全频谱感知能力。主力激光雷达D3（192线）已在问界M9、智界S7等车型规模量产，2024年1-8月华为国内激光雷达市占率28.1%（排名第二）。2025年将发布D5平台，支持L3级自动驾驶量产。
高精度4D毫米波雷达采用4T4R MIMO天线系统，探测距离提升至280米（+35%），构图精度从20cm提升到5cm，延时从185ms降低到65ms（-65%），为感知环节提供多一层安全保障。华为预测2025年L3用等效512线激光雷达价格将降至4100元，推动智驾硬件普及。
