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入局
根據華為資料，當汽車智慧化滲透率每提高1%，全球汽車零部件（除美國市場外）市場擴大33億美元；若智慧化和電動化同時提高1%，全球汽車零部件市場將擴大60多億美元，以此作為測算依據，若智慧化+電動化滲透率共同提高50%，全球將新增超萬億元市場。在智慧電動浪潮下，汽車產業正發生鉅變，汽車架構以“電子+電氣”為核心逐步演變為“通訊+計算”為核心，核心體現為硬體、軟體、通訊架構三大升級。晶片+作業系統+中介軟體+應用演算法軟體+資料構建核心技術閉環，誰把握其中一環，或將實現產業鏈地位的提升。
芯+OS+AI演算法+雲+感測器
華為在ICT領域奠定的核心技術優勢包括：芯+OS+AI演算法+雲+感測器。芯：海思通用五大類晶片，為汽車芯蓄力，包括AI晶片昇騰系列、CPU鯤鵬晶片、手機SOC晶片麒麟系列、5G基站晶片天罡和5G基帶晶片巴龍、聯接晶片凌霄系列。OS：研發鴻蒙作業系統儲備基礎軟體技術，轉化為汽車鴻蒙座艙作業系統HOS、智慧駕駛作業系統AOS、智慧車控作業系統VOS以及跨域整合軟體框架Vehicle Stack。AI演算法：依託昇騰AI晶片+AI機器學習演算法基礎實現計算的快/準/巧。雲：依託依託昇騰+鯤鵬等晶片，實現無時無刻的雲服務。感測器：佈局鐳射雷達+攝像頭+毫米波雷達。華為的深厚技術遠不止於此，在此次全球智慧電動化汽車競爭中，助力中國汽車工業加速崛起。
雲-管-端協同全方位佈局
華為雲-管-端佈局指：雲：智慧雲平臺，管：智慧網聯，端：智慧駕駛、智慧座艙、智慧電動。華為定位汽車增量市場，釋出Hi全棧智慧汽車解決方案包括：
1個計算與通訊與通訊架構，實現：硬體可擴充套件，軟體可持續OTA升級更新。華為在計算與通訊架構之上提出跨域整合軟體堆疊（VehicleStack），共同構建數字系統，實現三個作業系統的互聯互通，基於服務理念而構造，為車企搭建可持續的盈利模式。5大智慧系統：智慧車雲、智慧網聯、智慧駕駛、智慧座艙、智慧電動。鐳射雷達等全套的智慧化部件。HI技術幫助汽車產業實現技術升級，快速開發領先的智慧電動汽車，為消費者帶來最佳出行體驗。2
內變
華為有兩大主要責任機構：ICT基礎設施業務管理委員會和消費者業務管理委員會。消費者委員會包括消費者BG和消費者BG區域組織兩個部門，負責消費者業務的戰略和經營管理。ICT下設六個部門：運營商BG、企業BG、網路產品與解決方案、Cloud & AI BG、ICT區域組織和智慧汽車解決方案BU。汽車BU隸屬於華為的ICT，由華為輪值董事長徐直軍統領。汽車BU是公司面向智慧汽車領域的端到端業務責任主體，將華為公司的ICT技術優勢延伸到智慧汽車產業，提供增量ICT部件和解決方案。根據36氪，華為消費者BG正在與智慧汽車解決方案BU進行整合，總負責人是華為消費者業務CEO餘承東。
華為車BU核心骨幹攜帶硬科技+汽車產業基因。總裁王軍此前任職於華為日本運營商業務部，曾任華為無線網路業務部FDD產品線總裁。副總裁鄭剛曾任北汽集團黨委常委，北京新能源總經理、黨委書記，曾獲“中國十大首席品牌官”。另一位副總裁何利楊曾任華為西歐企業業務部部長、華為全球解決方案總裁、華為業務BG解決方案總裁。他們都具有深厚的專案經驗和純熟的業務能力，與首席技術官蔡建永、產品經理李振亞等共同構成了汽車BU的領導骨幹。除了高管團隊之外，汽車BU從汽車ICT業務領域抽調多名核心技術骨幹組建新業務。
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厚積薄發
華為在ICT領域積累了深厚的技術基礎，包括且不限於晶片-作業系統-機器學習演算法-雲技術-感測器等，是培育華為汽車業務的沃土。
3.1晶片全面佈局，支撐華為強大生態體系
華為晶片全面佈局，五大類晶片是支撐華為生態的基礎。華為旗下的海思半導體2004年成立，目前已經建立起了比較完善的晶片產品體系。海思晶片在通用領域主要分為五大類：AI晶片昇騰系列、雲計算處理器鯤鵬晶片、手機SoC晶片麒麟系列、5G基站晶片天罡和5G基帶晶片巴龍、聯接晶片凌霄系列。在汽車專用領域，目前昇騰310、昇騰910分別用於汽車端自動駕駛推理和企業雲端訓練，鯤鵬920作為智慧駕駛CPU晶片用於通用計算，巴龍5000為5G通訊晶片，麒麟710A為座艙域的SoC。
3.1.1.麒麟晶片應用於手機/汽車座艙領
麒麟晶片經歷寒武紀IP授權到自研崛起，主要應用於手機/車機等終端。早在1991年，華為就成立了自己的ASIC設計中心，1993年成功研發出華為第一塊數字專用積體電路。2013年底，華為海思推出了麒麟910，這是其第一款SoC，儘管由於效能和相容性等原因，沒有完全得到市場的認可，但標誌著其已經有能力自主研發的手機晶片。經過幾年的發展，2020年Q2全球手機AP晶片華為海思位居第三，超越三星，佔據16%的市場份額，相比去年同期增長超30%。國內位居第一，市場份額達到41%。華為釋出麒麟710A進軍汽車座艙域。麒麟710A在麒麟710的基礎上進行了CPU降頻處理，從原先的2.2GHz降到了2.0GHz，由中芯國際代工，採用14nm工藝。
華為、高通等新進入者共同搶佔傳統汽車晶片廠商份額。座艙晶片和消費電子應用類似，功能安全標準高於消費電子領域，所以汽車座艙晶片運算效能一般低於手機，但可靠性、穩定性高於手機。從工藝製程角度來看，消費電子領域的晶片製程已經普及7nm，部分產品達到5nm，傳統汽車晶片廠商晶片製程仍主要為16nm\28nm等。傳統座艙域的晶片玩家主要為NXP、瑞薩、英飛凌、TI等，高通、華為等作為手機晶片領域的龍頭企業，以晶片算力高等優勢正不斷搶佔傳統汽車電子市場份額。
3.1.2.昇騰晶片應用AI計算領域
昇騰系列智慧晶片為AI應用提供算力支援。按照演算法分類，AI晶片分為雲端訓練和邊緣端/終端推理晶片兩部分。推理晶片一般用於邊緣端領域，使用雲端訓練好的演算法模型進行運算。訓練晶片則應用於企業研發內部/雲計算，用於訓練演算法模型，相對而言訓練晶片要求算力更高。從技術路線來看，AI晶片主要分為GPU、FPGA和ASIC三類。業界一般認為，GPU方案通用性較高，支援的演算法多，生態優越；ASIC方案效能功耗比優，在少數演算法上效能表現突出；FPGA方案則介於兩者中間。華為於2018年首發昇騰310推理晶片，可用於邊緣計算領域，以及汽車自動駕駛域控制器MDC平臺中。此外，華為於2019年釋出昇騰910訓練晶片應用於雲端領域。
華為基於昇騰310晶片打造汽車自動駕駛域控制器MDC平臺。昇騰310是一款高效、靈活、可程式設計的AI處理器。基於典型配置，效能達到16TOPS/INT8，8 TFLOPS/ FP16，而其功耗僅為8W。能效比高於目前主流的自動駕駛英偉達Xavier與Mobileye EyeQ4。並於在2018年推出汽車自動駕駛MDC計算平臺以及高階自動駕駛全棧解決方案，包括分別對應於L3、L4級自動駕駛的MDC 300和MDC 600平臺。MDC集成了華為自研的Host CPU晶片、AI晶片、ISP晶片與SSD控制晶片，並透過底層的軟硬體一體化調優，在時間同步、感測器資料精確處理、多節點實時通訊、最小化底噪、低功耗管理、快速安全啟動等方面業界領先。現階段華為已有MDC300、MDC600、MDC210、MDC610四款智慧駕駛域計算平臺。
汽車AI推理晶片格局清晰，寡頭壟斷。ADAS領域的AI晶片玩家主要為特斯拉、英偉達、Mobileye、華為、地平線等。特斯拉自研自用，自成一派。對外提供AI晶片的供應商方面英偉達、Mobileye處於絕對第1檔，英偉達主要面向L2+及以上高級別自動駕駛，對外提供晶片+基礎軟體平臺（不提供應用軟體演算法），Mobileye主要面向L0-L3級的ADAS領域，對外提供攝像頭+晶片+基礎軟體+應用演算法的一體式解決方案。華為因產品仍未搭載到上市車型，處於第1.5檔，模式和英偉達類似；地平線和Mobileye模式類似，等處於第2檔。
雲端AI晶片領域，英偉達為絕對市場龍頭，華為、寒武紀等加速追趕。在雲端AI晶片領域，英偉達屬於絕對龍頭，佔據AI晶片90%市場份額，主要系英偉達打造了一系列基於其GPU的深度學習SDK，包括Cuda、cuDNN、TensorRT等，降低了開發者利用GPU進行深度學習訓練和推理的門檻，加快了計算速度，短期內其他廠商難以突破其應用生態。華為於2019年釋出昇騰910晶片，採用臺積電7nm EUV工藝製造，最多32核心，熱設計功耗350W。它的半精度浮點效能高達256TFlops，核心面積182.4平方毫米，運算密度超過NVIDIA V100、Google TPU v3，整體效能高達512PFlops。
3.1.3.鯤鵬CPU晶片應用於通用計算領域
最新鯤鵬920晶片已實現通用計算最強算力，效能優於其他廠商的同類型晶片。鯤鵬920基於ARMv8指令集，是行業內首款7nm資料中心ARM處理器，採用多發射、亂序執行、最佳化分支預測等多種手段，並針對大資料、分散式儲存、資料庫及雲服務等場景進行了最佳化，提升了其效能。鯤鵬920擁有64個核心，整合8通道DDR4，可以提供多個介面，主頻可達2.6GHz，總頻寬640Gbps。鯤鵬920面向資料中心，主打低功耗強效能，效能達到業界領先水平，尤其是整型計算能力，業界標準SPECintBenchmark評分超過930，超出業界標杆25%，同時能效優於業界標杆30%。
3.1.4.巴龍和天罡晶片應用於通訊領域
華為5G通訊晶片包括巴龍和天罡系列晶片。巴龍5000目前少有的已經商用的5G基帶終端晶片。巴龍5000支援NSA和SA兩種組網方式，相容2G、3G、4G和5G多種網路制式，覆蓋sub-6GHz和mmWave頻段，峰值下載速率分別可達4.6Gbps和7.5Gbps。目前比亞迪已宣佈旗下車型漢將採用華為以巴龍5000為核心的5G通訊模組MH5000。天罡晶片是全球首款5G基站晶片，在整合度、算力、頻譜頻寬等方面表現出色。三方面效能的改善，使得基站的尺寸縮小超過50%，重量減輕23%，安裝時間相比4G節省一半。因而，華為自主研發5G基站能夠實現體積小、重量輕、效能強等多項優勢，超過以往的4G基站，並實現成本的壓縮。
目前市面上釋出的5G基帶晶片有5款，紫光展銳的春騰510，高通的X50/X55，華為的巴龍5000，聯發科的M70，還有三星的Exynos Modem 5100。已經商用的只有巴龍5000和高通的X50、X55。
3.2.鴻蒙作業系統，連線無限可能
華為鴻蒙是面向全場景微核心的分散式OS，可實現跨平臺協作。鴻蒙是全世界第一個面向全場景微核心的分散式OS，其開發的初衷是為了提升作業系統的跨平臺能力，包括支援全場景、跨多裝置和平臺以及應對低時延和高安全性挑戰的能力。鴻蒙系統具有四大特點：分佈架構、天生流暢、核心安全和生態共享；有三層架構：第一層是核心，第二層是基礎服務，第三層是程式框架。2019年鴻蒙OS 1.0率先用於智慧屏產品，計劃從2020年起將逐步用於手機、平板、汽車等更多智慧裝置中。
鴻蒙系統具備四大技術特性，分佈架構、天生流暢、核心安全、生態共享。1）分散式架構保證系統穩定性：鴻蒙採用分散式架構能實現開發跨終端分散式應用，且保證系統的穩定性，系統中某部分發生故障，仍可繼續執行。2）時延引擎＋高效能IPC，通訊效率更高：鴻蒙OS透過使用時延引擎和高效能IPC兩大技術，解決現有系統效能不足的問題，提高通訊效率。3）微核心+外核設計，安全性更高：鴻蒙系統採用微核心+外核設計，其中微核心無需Root許可權，外核服務則相互隔離，從而提升系統安全。4）開發環境更豐富，生態共享：華為提供的整合開發環境，和支援多語言統一編譯的方舟編譯器，應用程式開發人員可以大幅提高軟體開發效率。
2020年8月華為公佈鴻蒙座艙作業系統HOS、智慧駕駛作業系統AOS和智慧車控作業系統VOS以及跨域整合軟體框架Vehicle Stack。跨域整合軟體堆疊（VehicleStack）可實現三個作業系統的互聯互通，基於服務理念而構造，為車企搭建可持續的盈利模式。華為自動駕駛作業系統核心（含虛擬化機制）已獲得業界Safety領域最高等級功能安全認證（ISO 26262 ASIL-D），成為我國首個獲得ASIL-D認證的作業系統核心；同時，該核心於2019年9月獲得Security領域高等級資訊保安認證（CC EAL 5+），標誌著該系統核心已成為業界首個擁有Security & Safety雙高認證的商用OS核心。
3.3. 機器學習演算法實力強勁，實現快/準/巧
諾亞方舟實驗室和智慧車雲服務產品部是機器學習軟體演算法的核心支撐團隊。華為智慧車雲服務產品部和諾亞方舟實驗室形成聯合攻堅技術團隊（Noah CV Lab & Octopus），開展自動化資料標識、感測器融合演算法、SLAM/VIO演算法、智慧決策和推理、路徑規劃和運動控制、智慧交通系統模擬模擬等業務方向的研究。華為八爪魚（HUAWEI Octopus）自動駕駛雲服務依託聯合團隊以及諾亞方舟實驗室的最新研究成果，最佳化自研演算法，多項演算法模型的精準率達到業界領先水平。華為選擇開源資料集進行演算法驗證測試，並在自有資料集驗證以構建億級資料標註能力。演算法的優劣主要是透過資料集測試結果進行評判，自動駕駛最重要的測試任務包括了3D目標檢測、2D目標檢測、語義分割、例項分割、場景流預測、光流預測、深度估計等，其中3D目標檢測和2D目標檢測是最核心的標杆任務場景。3D目標檢測資料集包括Kitti、nuScenes、lyft dataset、Waymo open dataset、appllo scape、H3D等，其中nuScenes和Waymo是最具份量的測試集。2D目標檢測則以COCO測試集為標杆。華為選擇業界最具權威性的開源資料集作為演算法驗證集進行測試，透過持續最佳化演算法設計，實現資料探勘演算法在資料集上獲得SOTA效能，以提升華為在自動駕駛資料迭代領域的競爭力。在開源資料集獲得模型驗證後，華為還會在自有資料集驗證資料探勘的閉環系統，構建高質量的億級資料標註能力，以滿足商用環境下量產演算法對資料規模的要求。華為機器學習軟體演算法實力強勁。在2020年7月華為在第二屆自動駕駛資料集2020 nuScenes Challenge 的3D 目標檢測挑戰賽中，華為諾亞方舟實驗室與HUAWEI Octopus自動駕駛雲服務聯合團隊Noah CV Lab & Octopus，取得了3D detection track第一名（mAP：64%，NDS：69%）的成績，大幅領先第二名CenterPoint (UT Austin) mAP 3.1，NDS 1.5個百分點，超過上一屆挑戰賽冠軍模型 mAP 11.4，NDS 5.7個百分點。截止2020年7月，華為諾亞方舟實驗室 Noah CV Lab團隊穩居COCO BBOX Detection（2D目標檢測）的榜首（2020年度挑戰賽尚未開賽），領先第二名1個百分點。
3. 4. 雲服務加速崛起
華為雲業務發展駛入快車道，營收規模、付費使用者數、基礎設施規模等迅速增長。華為的高速發展與其開發者的增長密切相關，2016年華為雲與計算領域開發者僅有2.5萬，目前已經接近200萬。華為計劃進一步擴大其規模，2019年推出“沃土計劃 2.0”，計劃未來5年投資15億美元發展雲與計劃開發者。據Canalys報告顯示，2020年Q2中國公有云服務市場中，華為佔15.5%，超越騰訊雲和百度雲排名第二，僅次於阿里雲，同比增速259.6%。目前華為雲已經推出二百餘項雲服務與二百餘項解決方案，年交易額已超過10億元，訂單數量超過10萬。中國，華為雲已服務於政府、網際網路、汽車製造、金融、基因等多個行業，包括30多個國家級部委、600多家政府與公共事業單位、網際網路50強企業中的30家、20多家大型車企、14家基因領域企業等。
3.5. 感測器廣泛佈局
汽車ADAS感測器各有優劣勢。攝像頭：基本原理是透鏡呈像，可探測駕駛員周圍如訊號燈、路標等資訊，但缺點是無法探測障礙物與車之間的距離，且受天氣和光線影響較大。毫米波雷達：透過毫米波的反射來進行探測，探測距離遠、受天氣影響小，但是無法探測行人和樹木等低電波反射率物體。鐳射雷達：透過發射和接受鐳射光束探測目標位置，可繪製出高精的3D地圖，可以探測出物體與車之間的距離，但其價格昂貴，受天氣影響較大。目前主流的解決方案是使用多種感測器，相互協同補充。
華為在2020年北京車展釋出了8M前視雙目攝像頭、超級魚眼攝像頭、77GHz毫米波雷達，支援短距、中距和長距多種不同應用場景、等效100線的鐳射雷達感測器，以及4D成像毫米波雷達。其中鐳射雷達方面，華為將於2021年底量產混合固態鐳射雷達，可以做到等效100線。到2024年左右，下一代華為全固態鐳射雷達將量產。
華為的MEMS鐳射雷達技術能有效增加鐳射雷達的探測距離和視場角。鐳射雷達可分為機械旋轉式和固態鐳射雷達兩種。2020年7月2日，世界智慧財產權組織國際局公佈了一款華為的鐳射雷達專利。華為該產品是一款MEMS固態鐳射雷達，有別於傳統MEMS鐳射雷達的一個發射和接收元件，該雷達採用了多個發射和接收元件。專利圖中畫出了3個測距模組，每個模組都含有鐳射發射器101a，分光鏡102a，接收器103a。這種設計雖然會增加雷達的體積，但是可以有效增加探測距離和視場角。
車載鐳射雷達行業主要為初創企業為主。華為鐳射雷達競爭對手包括：Velodyne、Quanergy、Ibeo和國內的禾賽科技、速騰聚創、大疆。Velodyne涉及鐳射雷達業務較早，有一定技術積累，目前市場份額最高。禾賽科技技術實力較強，其產品主要針對中高速的無人駕駛出租車。速騰聚創不僅提供雷達產品，也提供相應演算法，其產品在低速物流車已經有所應用。目前已過車規且量產的固態鐳射雷達產品主要有Velodyne的Velarray和大疆的Tele-15和Horizon。相比而言，華為的鐳射雷達水平和垂直視場角較大，掃描範圍更廣；垂直角解析度更低，掃描更加精確。
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全面佈局
華為基於在ICT領域積累的晶片、作業系統、機器學習演算法、雲服務等基礎技術，全面進軍智慧汽車領域。2020年10月30日釋出華為智慧汽車解決方案-HI品牌。HI全棧智慧汽車解決方案包括：1）1個計算與通訊與通訊架構，實現：硬體可擴充套件，軟體可持續OTA升級更新。華為在計算與通訊架構（CCA）之上提出跨域整合軟體堆疊（VehicleStack），共同構建數字系統，採用微服務和微外掛，並基於服務理念而構造，為車企搭建可持續的盈利模式。2）5大智慧系統：智慧車雲、智慧網聯、智慧駕駛、智慧座艙、智慧電動。3）以及鐳射雷達等全套的智慧化部件。HI技術幫助汽車產業實現技術升級，快速開發領先的智慧電動汽車，為消費者帶來最佳出行體驗。
華為賦能汽車E/E架構升級。隨著汽車行業由軟體定義功能逐步取代硬體定義，華為使能汽車有分散式電子+電氣架構向計算+通訊架構轉變。架構升級核心體現為：硬體、軟體、通訊架構升級。1）硬體架構升級：由分散式向域控制/中央集中式發展，算力利用率更高，統一互動，實現整車功能協同。2）軟體架構升級：軟體架構分層解耦，促使軟體通用性，便於管理供應商。3）通訊架構升級：LIN/CAN向乙太網發展，滿足高速傳輸、低延遲等效能需求。
4.1 雲-智慧雲平臺
基於昇騰910AI晶片打造智慧雲平臺。智慧車雲服務包括：自動駕駛雲服務（提供資料服務、訓練服務、模擬服務）、車聯網雲服務（三電、智慧駕駛、智慧座艙資料採集與儲存）、高精地圖雲服務（打造動態地圖聚合平臺，不自己搭建地圖，而是讓地圖供應商在雲服務上呈現）。
4.1.1.華為自動駕駛雲服務
自動駕駛雲服務行業存在的痛點包括：1）海量採集資料，有效資料佔比少，對AI算力要求高；2）自動駕駛開發涉及技術棧多，孤島工具多。3）虛擬模擬需要豐富的場景庫，及高效能模擬系統。4）上市缺乏評測標準和體系，商用運營缺乏監管平臺。華為利用自身在雲計算、人工智慧、車聯網等ICT技術的多年積累，透過構建統一的全棧雲平臺，助力傳統車企快速上市自動駕駛，為評測機構及政府部門提供評測、監管服務。
華為推出自動駕駛雲服務，Octopus八爪魚系統可實現資料服務、訓練服務、模擬服務。1）資料服務：針對海量原始資料，基於融合標註能力，多模型並行等平臺能力，自動化形成資料集。2）訓練服務：AI晶片與框架結合大幅提升訓練效率，在典型的ResNet50網路的訓練中，Altas900叢集有近2倍的訓練速度提升，同時支援業界主流的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch。3）模擬服務：實現車-路端等的多樣資料高效轉換為模擬場景庫。此外，可實現攝像頭、鐳射雷達、毫米波雷達、車輛動力學、不同天氣和路況模擬等。此外，自動駕駛雲服務還包括評測服務：可對接管率、交通規則、感知、決策、規劃、控制等模組進行分析評測，服務於車輛評測機構，提升評測效率。
4.1.2.華為車聯網雲服務
車聯網雲服務的行業痛點包括：1）海量資料異構，對資料的統一處理能力要求高；2）安全問題頻發，缺少對車輛安全執行的運維監管。3）對平臺安全、可靠性要求較高。
華為釋出OceanConnect車聯網平臺，全面使能車企數字化轉型。華為於2018年6月在德國發布了OceanConnect車聯網平臺，致力於使能車輛的智慧化網聯、車企的服務化轉型和交通的智慧化演進。傳統模式下，消費者和車企聯絡較少，缺乏粘性。華為車聯網平臺可實現智慧駕駛、智慧座艙等數字化部件的狀態資料和故障資料的採集和儲存，形成統一的智慧車輛資料資源池，再基於雲端強大的AI和大資料能力，實現資料資產貨幣化，為客戶提供更有價值的汽車服務，如智慧駕駛、車隊管理、預防性維修等。
OceanConnect華為車聯網平臺數字化每一輛車，數字化每條路。1）生態使能：透過資料和業務分離結構，幫助車企掌控數字資產，匯聚第三方內容和應用生態，構築以車企為中心的生態系統。2）聯接使能：為汽車提供穩定聯接，支撐億級海量連線和百萬級高併發；透過全球可達的公有云部署能力，滿足車企業務全球化運營需求。3）資料使能：透過對車況和駕駛行為等車輛大資料的採集與分析，在雲上實現人和車的數字畫像（Digital Twins），透過精準車主駕駛行為及出行場景分析，使能智慧內容分發和業務推薦。4）演進使能：車聯網平臺與V2X協同發展，從單車智慧到車、路協同智慧，使能未來智慧交通，提升社會交通整體的安全性和效率。
華為釋出三電雲服務：融合電池機理和資料模型，實現電池安全預警與壽命精準管理。華為基於在電池領域豐厚的技術積累，結合雲計算、AI、大資料等技術，推出了三電雲服務能力，可以實現車輛狀態雲端可視、電池故障預警、熱失控防控、電池健康狀態精準評估、電池剩餘壽命精準預測以及電池控制策略最佳化。
4.1.3.華為高精地圖雲服務高精度地圖雲服務行業存在的痛點在於：1）測繪法律法規規定的資質門檻要求高；2）海量地圖測繪資料的安全儲存要求高；3）資料脫敏和地圖元素提取對AI算力和演算法要求高。
華為將打造全國高精度動態地圖聚合平臺，高精地圖的企業可在雲服務上呈現。2020年北京車展上華為釋出高精地圖雲服務，即打造全國高精度動態地圖聚合平臺，透過與圖商夥伴資料合作，形成優勢互補，為客戶提供覆蓋更廣、質量更優、動態鮮活的地圖資料服務能力。華為高精地圖雲服務為客戶提供了儲存與應用合規、自動駕駛應用支撐、高精地圖分發、動態地圖資料分發和高精地圖資料安全5大服務能力，服務於車聯網位置應用、智慧網聯產業園區、自動駕駛模擬/運營和自動駕駛服務等四大場景。
4.2.管-智慧網聯平臺
5G車載模組+T-Box+乙太網關
華為打造智慧網聯解決方案，實現車內、車外高速連線。1）打造開放的端、雲智慧網聯解決方案，讓每一輛車永遠線上，服務直達；2）全球首款2G/3G/4G/5G全制式的V2X開放車載模組，使能夥伴開發專業產品；3）OceanConnect 車聯網聯接管理雲服務，全球接入，支援千萬級車輛同時線上；4）基於領先網路技術，打造車內GE~10GE以上乙太網絡。
華為核心產品包括：5G+C-V2X車載通訊模組、T-Box、車載閘道器、RSU等。1）華為5G車載模組MH5000：不僅讓車載終端具備高速率、低延時的5G行動通訊能力，還可以同時具備車路協同的C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything）通訊能力。華為5G通訊模組MH5000高度集成了5G與C-V2X技術，採用5G基帶晶片Balong5000，具備單芯多模、高速率、上下行鏈路解耦、支援SA（5G獨立組網）和NSA（5G非獨立組網）雙模組網、支援C-V2X等特性。2）華為T-Box平臺：華為早在2016年釋出第一代T-BOX平臺，可實現車聯聯網、車輛控制、資料安全等功能。於2019年華為釋出新一代T-box平臺，可大幅提升智慧座艙的響應速度、執行速度，較上一代產品響應速度提升50%，執行速度提升60%，可實現車輛防盜、網路安全保障、藍芽車鑰匙、遠端控制、雲服務對接等功能。目前比亞迪已宣佈旗下車型漢將採用華為以巴龍5000為核心的5G通訊模組MH5000。
4.3.端側-智慧駕駛系統晶片硬體+OS+雲服務+感測器從智慧駕駛升級路徑情況來看，現階段處於L3級匯入期。2018年進入L2級部分自動駕駛時代，駕駛過程可實現脫腳，算力需求小於10TOPS，代表功能為ACC with LKA、APA等。2020年逐步進入L3級有條件自動駕駛時代，可解放雙手，算力需求大約為30-60TOPS，駕駛員不必一直監控系統，但必須時刻保持警惕並在必要時進行干預，代表功能為TJP、RPK等。到2025年將逐步進入L4級高度自動駕駛時代。隨著晶片和演算法等效能增加，自動駕駛功能將進一步升級，City Pilot、更高階的AP等功能湧現，E/E架構進一步升級。到2030年將逐步進入L5級完全自動駕駛時代，整車控制完全由系統控制，算力需求甚至超過1000TOPS。
華為打造MDC智慧駕駛平臺，開放合作促進智慧駕駛發展。1）發揮華為雲+AI優勢，打造車雲協同的智慧駕駛平臺，包括：智慧硬體平臺（即指晶片平臺，華為採用其自研的Host CPU和AI晶片、ISP晶片、儲存控制晶片打造的MDC域控制器）+智慧駕駛OS+Octopus八爪魚自動駕駛雲服務+ADAS軟體演算法。2）建立認證標準和對接流程，打造開放感測器生態；3）支援合作伙伴開發智慧駕駛演算法、構建靈活適配智慧駕駛場景的差異化應用、服務和解決方案。4）建立對接規範，與主流廠商共同構建執行部件生態。5）推動面向智慧駕駛的行業標準和立法落地，凝聚行業共識，共同拓展未來產業空間。
華為定位汽車增量市場，具備全棧式提供自動駕駛解決方案的能力，核心產品包括：晶片方案+作業系統+ADAS演算法軟體+雲服務。公司定位為汽車增量市場，為汽車客戶提供增量部件，客戶可根據自身需求有選擇的採用華為的方案。2019年華為基於昇騰310晶片釋出MDC300、MDC600平臺。2020年北京車展前夕，華為釋出新一代平臺MDC210和MDC610分別提供48及160TOPS算力可支援L2+，L3~L4級自動駕駛。
4.4.端-智慧座艙系統
麒麟晶片+鴻蒙OS+應用生態
華為打造CDC智慧座艙平臺，全場景協同，創造體驗新標杆。1）打造CDC智慧座艙平臺，實現智慧汽車與智慧手機在硬體、軟體和應用生態等全產業鏈的無縫共享；2）基於智慧手機Kirin晶片構建IVI模組，發揮產業鏈協同的規模效應，降低硬體成本；3）基於鴻蒙OS，共享華為“1+8” 生態，實現跨終端的全無感互聯；4）共享智慧手機豐富APP生態提升用車體驗開放API，使能跨終端夥伴發展智慧座艙應用。
華為將基於麒麟晶片及鴻蒙作業系統，打造智慧座艙平臺和生態。2019年推出Hicar車聯互聯解決方案，實現深度互聯“1+1+N”模式，即一部手機，一個車機及其他智慧終端的互通互聯。HiCar生態合作伙伴已經超過20家車廠，合作車型超過150款車型，具有30多款應用。2021年HiCar預裝車型達到500萬輛。此外，在2020年Hi 品牌日，華為針對C端汽車使用者釋出了前裝產品HMS for Car，車內投屏HiCar和後裝產品車載智慧屏。Harmony車機OS是第一個真正為智慧座艙開發的中立開放式OS。HMS for Car和Hicar業務現仍屬於消費者業務，兩個業務板塊約400多人。
4.5.端-智慧電動系統mPower+晶片硬體+整車控制OS+三電雲服務華為打造VDC智慧電動平臺，使能車企電動汽車差異化體驗創新。華為聚焦電動汽車，打造VDC智慧電動平臺，使能車企面向不同的使用者偏好，創造差異化使用者體驗，為客戶提供VDC硬體平臺+整車控制OS。將網路能源產業鏈和技術優勢引進智慧電動汽車，打造mPower多形態電驅、高效車載充電產品。2019年4月上海車展上，華為首次以汽車Tier1的定位亮相，並展示了mPower智慧電動等一系列汽車數字化解決方案，包括車載充電系統、電機控制器（MCU）、電池管理系統（BMS）、三合一電驅動系統、多合一電驅動系統，以及直流充電模組，旨在為車企提供多形態電驅、充電及電池管理系統的動力域解決方案。
MPower智慧電動是華為自研的三電系統，主要包括BMS電池管理系統、MCU電機控制系統、車載充電系統及車下充電模組，為車企提供多形態電驅、充電及電池管理系統等解決方案。2020年3月，華為的mPower智慧電動產品獲得德國萊茵TUV安全認證，表明mPower從研發到生產的全流程體系符合ASILD標準要求。華為為新能源汽車提供HiCharger直流快充模組和車載充電機（OBC）。DC-DC是對電路進行直流變壓，將電池包的高壓電壓轉換為低壓電壓供給車載電子器件使用，電動汽車車載充電機（OBC）是指固定安裝在電動汽車上的充電機，充電時經過OBC給汽車電池充電，保證系統安全。2020年4月釋出新一代HiCharger直流快充模組，進軍充電樁領域。新一代模組可以達到30kW（國內版本），另外還會向海外推出20kW的版本，兩個版本可同尺寸相容。秉承“可靠高效、智慧低噪”的設計理念，HUAWEI HiCharger直流快充模組將有效解決充電基礎設施行業痛點問題。
2020年9月華為釋出業界首款多合一電驅動系統DriveONE，電機智慧油冷技術有效提供效能。華為多合一電驅動系統集成了MCU、電機、減速器、DCDC、OBC、PDU、BCU七大部件，實現了機械部件和功率部件的深度融合。1）相比業界水冷電機，相同功率和扭矩下，電機體積的可減少15%；2）可實現繞組平均峰值溫度降低30℃，磁鋼峰值溫度降低15℃，油冷電機壽命可延長一倍；3）根據電機溫度和工況，智慧調節油泵的噴油量和油速，當電機在低速運轉時，可以降低油泵的出油量，節約能效，提升整體系統效率。4）軸承是電機中的易損部件和瓶頸，華為設計的油道可實現主動噴淋，潤滑軸承和齒輪，使得軸承壽命提升10%。
5構建生態5.1.車企層面華為定位汽車增量部件供應商，與各大車企開展戰略合作。到2020年5月，華為與18家車企建立了5G汽車生態圈，意在加速5G車載技術在汽車領域商業程序。華為可提供全棧式智慧汽車解決方案，可根據車企需求晶片方案+作業系統+ADAS演算法軟體+雲服務其中任意環節。車企和華為的合作可分為三大類：Level 1:即為軟體實力較弱的車企，由華為作為Tier 1提供整套解決方案產品（晶片+作業系統+演算法軟體+感測器的一整套方案），車企實現整合；Level 2:即為具備部分軟體演算法（如融合決策演算法）的車企，由華為提供基礎晶片+基礎軟體（作業系統）平臺+感測器及感知演算法，車企負責融合決策演算法。Level 3:即為軟體演算法實力突出（感知融合+決策控制演算法）的車企，由華為提供基礎晶片+基礎軟體（作業系統）平臺，車企負責ADAS整套演算法。
5.2.零部件層面華為智慧汽車包含“雲-管-端”架構。雲即為智慧車雲，管即為智慧網聯；端則從座艙擴充套件到了智慧駕駛、智慧座艙、智慧電動。現階段華為產品尚未大規模量產，未來兩年將有大量的公司參與到華為產業鏈中，共同助力中國汽車工業的自主崛起。