5月底，华为第三军团正式亮相。携带华为计算机视觉算法和AIoT主要能力的机器视觉团队成功“晋级”军团。此后，华为开始了大规模的人才招聘，涵盖软件开发工程师、图像开发工程师、图像算法工程师、AI算法工程师等28个岗位。
最新迹象表明，军队已经将汽车的视觉感知作为重点方向之一。华为的选择让人联想到特斯拉。华为要不要走特斯拉的纯视觉自行车智能自动驾驶路线？华为迅速转移重心的原因是什么？此举会在国内自动驾驶市场掀起多大的风暴？
华为神秘军团有了“赚钱”的新任务[S2/]
短短一年半时间，华为从一个门外汉成为汽车电源核心供应商。然而，在智能驾驶领域，华为并不是那么一帆风顺。
华为的电驱动系统已经名声在外。随着M5的增加，华为DriveONE在新能源乘用车电驱动市场约有2%的份额(2022年4月数据)。
据华为相关负责人介绍，这只是一个开始，包括本土传统车企、新势力、合资车企在内的15家主机厂的20多款配套车型将陆续上市。
华为的技术能力再一次得到了证实，但汽车圈也不是那么“混”的。备受业界关注的华为自驾业务进展缓慢，仍难以大规模铺开市场。
华为HI版ARCFOX α S，采用华为全栈智能车载解决方案，售价高达40万，显然不是一款行走的车型。此前业内盛传华为已与某欧洲汽车品牌签约，在后者国产车型上安装华为ADS系统(高级自动驾驶全栈解决方案)，但目前此事并无实质性进展。
自动驾驶技术一直被车企视为“灵魂”，但华为在这一领域的出货渠道似乎非常有限。面对被动的局面，华为现在给出了一个新的答案，旨在盈利的“田燕”。
5月底，华为第三军团正式亮相。携带华为计算机视觉算法和AIoT主要能力的机器视觉团队成功“晋级”军团。这也意味着机器视觉这个曾经以安防为主的业务板块，被提升到了一个新的高度。
早在两年前，华为就对机器视觉业务做了完整的业务描述，定位为“万物感知的入口，行业的数字抓手，智能世界的眼睛”。按照任的说法，军团要打破现有的组织界限，快速集结资源，穿插作战，提高效率，深入一个领域，为商业成功负责，为公司生产更多的“粮食”。也就是说军团要打破壁垒赚钱。
而机器视觉兵团的一个任务引起了汽车圈的关注。
机器视觉兵团成立后，华为开始了大规模的人才招聘，涵盖软件开发工程师、图像开发工程师、图像算法工程师、AI算法工程师等28个岗位。
“图像效果场景适配、低光/无光场景下的图像效果增强、人脸/车牌/红绿灯增强算法”、“车辆视觉”这些与汽车相关的熟悉词汇，出现在很多岗位需求中。可见，华为机器视觉军团已经将汽车视觉感知作为重点方向之一。
在业界聚焦华为毫米波雷达和激光雷达的集成能力的同时，华为正在加强视觉感知能力。在智能驾驶的发展道路上，汽车视觉感知是否更容易普及市场？更容易赚钱？
特斯拉的成功经验可以借鉴
作为余承东华为终端BG和华为智能汽车解决方案BU的CEO，他的公开表态似乎印证了华为的“转型”。
5月初，在华为HI版ARCFOX α S的发布会上，余承东表示，华为广告将加强视觉传感器的应用，快速覆盖城市场景。另一方面，华为也不会太依赖高精地图和道路协调。
华为的选择让人联想到特斯拉。
华为要不要走特斯拉的纯视觉自行车智能自动驾驶路线？华为可能没那么“极端”。毕竟余承东也多次提到特斯拉方案的缺陷。不过有一点可以肯定:未来几年，华为已经把汽车视觉感知作为自动驾驶发展的战略方向。
当国内车企和自动驾驶公司约定了一个多传感器(摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。)自动驾驶整合方案，华为重心快速转移的原因是什么？
正如余承东所说，自动驾驶的未来不应该依赖于高精地图和车辆与道路的协调。
“覆盖不全、更新不及时是当前高精地图面临的主要挑战。随着场景的扩大，高精地图的‘精度’可以说正在被稀释。”国内某新动力汽车公司自动驾驶负责人杨涛(化名)说。在他看来，目前实现城市高水平自动驾驶的最好办法就是加强感知和定位能力。
面对高精度地图的现状，实时视觉感知是一个好办法。既然是商业问题，低成本就成了自动驾驶路线选择的关键因素。感知成本之低，业内有目共睹，特斯拉就是最好的例子。正如余承东所说，特斯拉的成功经验可以说是为其他车企树立了榜样。华为在视觉感知上布局多年，可以靠自己改善现状。
机器军团的成立也在一定程度上证明了华为的想法。华为现在要做的不是依赖高精地图，让视觉感知占上风。
许多汽车公司瞄准了自动驾驶的新方案
除了华为，长城汽车Mimo智行今年也有类似动作。这也让很多业内人士把华为和Mimo智行放在了特斯拉的行列中。
今年4月，Mimo智行在AI日正式发布了NOH City Pilot辅助驾驶系统。这套系统最大的特点是“重感知，不依赖高精地图。”在Mimo智行CEO顾看来，Mimo智行的自动驾驶进化更多取决于数据智能系统MANA的进步，其中视觉数据感知智能的进化是关键。
莫志行希望通过MANA定义和使用数据智能，借助长城汽车这个庞大的量产平台，对车辆产生的上亿自动驾驶里程数据进行智能分析，从而支持更大规模的应用。
此外，百度Apollo号称是量产的Robotaxi，造价48万，同样是纯视觉自动驾驶技术支持；丰田最近宣布乘用车要走纯视觉自动驾驶路线，并表示有助于降低成本和扩大技术规模；理想L9在宣传阶段也没有提到毫米波雷达，而是反复强调800万像素摄像头。
当然，除了低成本，华为会将重心转移到视觉感知上，这也将最大化其软件能力。
视觉感知能力的提高可以有效降低对高精度地图的要求。“特斯拉的视觉感知能力很强，所以对地图精度的要求可以降低一点。”某传统车企自动驾驶产品线负责人王楠(化名)表示，“这是感知、定位、地图的配合决定的；定位精度越高，地图精度越低；反而对地图精度要求很高。”
比亚迪董事长兼总裁王传福表示，“电气化进程正在加速。现在不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼。只有在快过程中才能超车。”这句话用在今天的华为身上也很合适。华为此时的“转身”，就像变成了一条“快鱼”，通过视觉感知的布局掌握了话语权。
曾经“批评”特斯拉纯视觉解决方案的车企和自动驾驶公司，如今在成本和其他限制因素面前，态度有些偏差。也许他们不会完全套用纯视觉方案，但一定会注重视觉感知的成本优势。
上游新闻综合自汽车之家、新浪科技和Phoenix.com。
