从华为乾崑ADS5引入风险场聊聊智驾如何提前判断危险

一辆车前方没有明显障碍物，为什么智驾系统有时仍然需要减速？

因为驾驶风险不只来自当前行驶路径上的障碍物，也可能来自相邻车辆的运动变化，以及不同交通参与者之间即将形成的轨迹冲突。

2026年4月，华为乾崑发布ADS5，采用WEWA 2.0架构，并在车端世界行为模型中引入安全风险场理论，通过风险热力图支持实时决策。

这里值得关注的不只是系统多了一种风险表达方式，而是它尝试将周围环境中的潜在危险转化为驾驶决策可以利用的信息。

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为什么识别出了障碍物

仍然不代表理解了危险？

在典型的模块化自动驾驶架构中，感知模块负责识别车辆、行人和道路边界等目标，并估计其位置与运动状态；

预测模块推断其他交通参与者未来可能的运动轨迹；

规划模块再结合自车状态、道路条件和驾驶目标，生成相应的行驶轨迹。

随着端到端技术的发展，这些能力的组织方式也在发生变化，部分感知、预测与决策功能可以在统一模型中协同完成。

但无论采用哪种架构，系统都需要解决一个问题，那就是如何根据周围环境的变化，判断潜在冲突的严重程度，并及时采取合理的驾驶行为。

例如，一辆车正在相邻车道行驶。如果它与自车保持稳定距离，没有明显的横向运动，系统可能不需要立即采取措施。

但当它逐渐靠近车道线、横向间距不断缩小，而自车前方又出现较慢的车辆时，局面就发生了变化。

即使双方此时尚未发生轨迹冲突，系统也需要考虑后续变道、减速和避让的空间是否充足。

这时，单纯知道目标的位置还不够。

系统还需要结合相对速度、运动方向、可能的行驶轨迹以及道路空间约束，评估潜在冲突是否正在形成。

距离较近不一定意味着危险程度最高，距离较远也不代表可以忽略。

如果一个目标正在快速接近自车，或者其可能的行驶轨迹与自车路径发生交叉，即使双方暂时没有接触，也可能需要提前调整驾驶策略。

因此，智驾系统需要的不只是识别周围有什么，还需要判断环境正在发生什么变化，以及这些变化可能给后续行驶带来什么风险。

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华为乾崑ADS5的风险场

究竟在判断什么？

据华为公开介绍，ADS5在车端世界行为模型中引入了安全风险场理论，涉及动能场、势能场和行为场，并通过风险热力图辅助实时决策。

华为将这项技术定位为提升防御性驾驶能力的一项创新。

从自动驾驶的一般原理看，风险评估需要综合考虑交通参与者的运动状态、潜在轨迹冲突、道路空间约束，以及其他车辆可能出现的行为变化。

风险场的思路，是尝试把这些分散的信息组织成与驾驶决策相关的风险表达，而不是仅为每个识别目标分配一个固定的危险等级。

以接近减速前车的场景为例，系统不仅需要知道前车在哪里，还要考虑双方的速度差、可用制动距离，以及相邻车道是否存在其他车辆。

如果侧方车辆正在靠近，而前方又没有足够的制动空间，那么向旁边变道未必是更安全的选择。

系统需要综合评估不同方向的潜在风险，再判断保持车道、减速或调整轨迹哪一种更合适。

华为公开资料将风险场划分为动能场、势能场和行为场，但目前尚未完整披露三类场的数学定义、具体计算方法和融合机制。

因此，不宜将它们直接等同于某种特定的风险评分公式，也不能把其他研究中的实现方法直接认定为ADS5的实际算法。

同样，风险热力图也不意味着系统只要找到风险最低的区域，就能直接控制车辆驶向那里。

实际驾驶还需要考虑道路边界、交通规则、车辆运动学约束，以及周围交通参与者后续的运动变化。

某个方向即使在风险评估中相对较低，也不一定具备可行的行驶空间。

风险场的意义，在于尝试将环境状态与潜在风险联系起来，为车辆选择驾驶行为提供更直接的参考。

但这种风险表达是否有效，最终仍要看它能否支持可靠的规划与控制，而不能只看热力图是否足够直观。

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从判断危险到提前行动

还需要哪些能力？

风险判断的价值，最终要体现在车辆的实际行为上。

当前方车辆突然减速、相邻车道又存在切入风险时，系统不仅要判断风险是否上升，还需要进一步决定何时开始减速、制动幅度多大，以及是否应该保持当前车道。

面对行人靠近路缘、车辆从遮挡区域驶出等场景，系统也需要在信息尚不完整时评估可能的风险，而不是等到冲突已经迫近才开始应对。

这里涉及三个相互关联、但不能混为一谈的环节。

风险评估负责判断当前环境中哪些潜在冲突值得优先关注；

轨迹规划需要在风险、道路空间和车辆运动约束之间寻找可行方案；

控制执行则要把规划结果转化为实际的转向、加速或制动动作，并持续根据新的环境信息进行调整。

任何一个环节出现偏差，都可能影响最终表现。

风险估计过于保守，车辆可能频繁减速或不必要地避让；风险估计不够及时，则可能错过更从容的制动和调整机会。

规划出的轨迹即使在预测中可行，也仍需考虑车辆实际的转向和制动能力。

华为乾崑ADS5的另一项相关升级，是WEWA2.0在云端世界引擎中引入多智能体博弈和在线强化学习。

华为将其描述为通过边生成、边学习、边验证提高训练效率；车端世界行为模型则引入安全风险场，支持实时风险判断与驾驶决策。

两者承担的任务并不相同。

云端世界引擎侧重于构造和学习复杂交通交互，车端世界行为模型则面向实际驾驶中的行为决策。

它们对应着智驾技术的两个不同问题，即如何让模型在训练中更充分地学习复杂场景，以及如何让车辆在真实环境中更稳健地应对风险。

华为官方称，ADS5的安全风险场技术通过风险热力图进行实时决策，可将碰撞风险降低50%。

归根结底，智驾提前判断危险，并不是要求系统准确预知每一件尚未发生的事，而是让它能够根据当前观测和对未来状态的估计，尽早发现潜在冲突正在形成，并为后续驾驶行为留出足够的调整空间。

华为乾崑ADS5引入风险场，为这种风险评估提供了一种新的技术思路。

但风险表达只是其中一环。

判断是否可靠、规划是否合理、控制是否及时，以及系统能否在复杂道路环境中持续验证这些能力，才共同决定了车辆能否真正做到更稳健的防御性驾驶。