12 月 28 日消息，華為智能汽車解決方案 BU CEO 靳玉志昨日發布視頻，詳細介紹了華為乾崑智駕的 WEWA 架構，稱這是一個面向未來自動駕駛而開發的全新技術架構，包括兩個核心部分：
- WE：World Engine，云端運行的世界引擎
- WA：World Action Model，車端運行的世界行為模型
據介紹，在邁向自動駕駛的過程中，需要海量的駕駛數據來訓練智駕系統，而現在缺少的不是普通數據，而是難例場景數據，如果靠人工采集，不僅難例數量少，而且采集效率非常低。所以，華為采用 WE 世界引擎提供更多場景、更高效率的云端訓練。
- 多場景：WE 世界引擎是華為搭建的“云端駕校”，它會基于真實的道路進行難例擴散，比如一段本來空曠、簡單的道路，可以通過仿真技術模擬突然竄出的行人、側前車的 Cut-in、前車急剎等場景組合。通過仿真模擬，難例密度相比真實世界提高 1000 倍，并且所有模擬都遵循了現實物理世界規律。
- 高效率：通過 AI 教 AI 的方式，讓系統在云端持續高強度地學習各種 Corner Case（極端情況），憑借 45EFLOPS 昇騰訓練集群的算力，華為乾崑智駕的大模型已消化超數十億公里的難例里程數據。大模型在云端不斷迭代進化，乾崑智駕會變得越來越“類人”、甚至“超人”。
IT之家注意到，華為官網顯示，華為乾崑智駕 ADS 4 采用面向未來自動駕駛時代的世界引擎 + 世界行為模型架構（WEWA 架構），端到端時延可降低 50%、通行效率提升 20%、重剎率降低 30%。世界行為模型是業內首個智駕原生基模型，具有全模態感知能力，并可以根據不同場景調用不同的能力。