36 氪采访前华为自动驾驶AI部门负责人黄青虬，谈到了华为 ADS 系统从 1.0 到 4.0 的发展路径。

谈到华为 ADS，之前也尝试过 VLA 的路线，只是发现训练效率不如 VA。

华为 ADS 的 AI 化路径是一条"从点到体"的渐进路线。ADS 1.0 阶段，半固态激光雷达取代机械式后原有算法性能骤降，黄青虬团队先把激光感知整个 AI 化，效果显著，坚定了多传感器融合和自研激光的方向。

到 2.0，他们用 BEV 前融合感知把视觉和激光统一扔进一个神经网络，让网络自己决定该信谁，同时去掉高精地图，第一个做到全国都能开；也是在这阶段，问界 M7 卖爆，车有了、数据有了，数据闭环开始搭建。

3.0 时代 GOD 全面上线，感知能力从车和人的“白名单”扩展到所有障碍物——地上扔个麻袋掉个铁片都能感知到，数据闭环也随之扩展到服务静态感知、红绿灯甚至预测模块，体系基本成型。

到 4.0，感知和规控合并，整个系统走向端到端，数据闭环也跟着服务整个端到端模型。

值得注意的是，华为内部确实试过 VLA，有预研小组专门在做，和以 VA 为核心的端到端方案做了对比，最终发现用了更大参数量却没有额外收益，同等算力下跑出来还不如 VA 系统。

这很华为。