华为乾崑智能驾驶系统的最新使用数据，体现出其在用户规模和出行场景覆盖上的快速扩张。截至7月份，搭载华为乾崑智驾的车型累计辅助驾驶里程已经超过134.1亿公里，仅7月就贡献了10.6亿公里的辅助驾驶里程。这一庞大体量背后，是用户在真实道路环境中高频依赖智能驾驶的结果，也为系统算法的持续优化提供了充足的样本基础。
从时间维度来看，7月单月辅助驾驶时长达到1670万小时，说明车辆在开启辅助驾驶状态下的使用占比极高。结合辅助驾驶月活用户占比达到94.7%的数据，可以判断车主并非只是偶尔体验功能，而是将其作为日常通勤、长途出行的常规工具。对于任何一个自动驾驶解决方案而言，这样的活跃度意味着系统已经较好融入用户驾驶习惯，形成稳定的使用闭环。
细分到具体功能，“车位到车位”能力是乾崑系统的一大特色。7月单月使用次数达到1154万次，表明用户在从停车位出发到另一个停车位完成的全流程中，频繁调用自动驾驶。与传统只聚焦道路行驶不同，这类功能更强调在真实生活场景中的完整体验，包括小区、商场、写字楼等复杂路况与停车环境。高频使用背后，一是系统在这些场景中的可用性和稳定性已经获得车主认可，二是覆盖城市道路与泊车场景的整合方案正在形成。
城区和高速场景下的具体数据，则进一步展示了乾崑系统面对复杂交通状况的应对能力。报告显示，系统在城市道路累计应对加塞情况达到4.5亿次，这是高密度城市交通的典型痛点场景，涉及对周边车辆意图预测和轨迹规划的综合能力。高速出入匝道场景下，系统处理了2262万次相关情况，加速、减速、并线与匝道识别都是这里的关键要素。效率变道则记录了4.2亿次，这一数字说明车辆在高速或城市快速路上进行车道优化的行为极为频繁，用户在较长路程中愿意交给系统来完成变道决策。ETC通行场景累计触发383万次，体现了在收费站匝道与限速控制等细节上系统也做了适配与优化。
泊车相关功能的大量使用，是智能驾驶从“路上辅助”延伸到“场景闭环”的重要标志。泊车辅助7月使用次数达到5610万次，基本可以视作大部分车主在日常停车时都或多或少依赖系统。离车泊入辅助功能使用1688万次，其场景更进一步，车主可以在下车后将泊车交给系统完成，这类能力对于狭窄车位、地下停车场等环境尤为重要。随着用户对这类远程泊车和自动泊入功能信任度增加，车辆在停车场内的自动化程度会持续提升，也为后续更高阶的无人代客泊车打基础。
安全防护能力是智能驾驶系统的核心评价维度之一。7月数据中，侧向障碍物防碰撞功能LOCP触发次数达到819.5万次，这说明系统在侧向空间监测上覆盖范围广泛，包括并线、变道、通过狭窄路段或临近非机动车、路缘时的风险提醒和干预。在多人驾状态下，防御性驾驶功能触发2.7万次，这一模块主要针对人类驾驶中的风险行为进行协同防护，例如车主操作过于激进、对前方或侧向风险感知不足时系统进行辅助介入。增强型自动紧急转向辅助eAES触发602次，虽然数量相比其他功能明显更少，但每一次触发通常对应潜在高风险场景，如突然出现的障碍物或突发情况需要迅速转向避险，这类功能在关键时刻的作用远大于日常频繁提示。
从技术架构层面看，华为乾崑智驾ADS搭载的全维防碰撞系统CAS 5.0，是其安全能力的核心组件之一。官方提出的“六维安全”目标，强调系统不仅要在某个单一场景中表现良好，而是覆盖全时域、全时速、全场景、全方向、全天候和全目标。全时域意味着系统在白天、夜间、雨雪等不同时间条件下保持稳定感知与决策能力，全时速对应的是低速泊车、城市跟车、高速巡航等不同速度区间的自适应表现，全场景则涉及城区、乡村、高速、停车场乃至复杂混合路况的拓展。在全方向和全目标层面，系统需要对来自前方、后方、侧向以及斜向的各种车辆、行人、非机动车、路障等目标进行兼容识别，并保持毫秒级响应，这对算力、算法和传感器融合提出了较高要求。
为了对抗人类驾驶在疲劳、分心和突发状况下的天然局限，CAS 5.0在设计上更强调主动防护而非单纯提醒。例如当系统识别到驾驶员状态不佳、长时间未进行有效操作，或外部环境变化与驾驶员行为存在明显不匹配时，会在满足触发条件的前提下进行主动干预。配合防御性驾驶、紧急转向辅助等功能模块，整体形成一个以机器感知为主、人机协同为辅的安全闭环。在大量真实里程和多样场景的支撑下，这套系统通过不断采集和学习边缘案例，逐步增强对极端工况的处理能力。
从行业角度看，华为乾崑公布的这些数据一方面展示了智能驾驶从试验阶段走向规模化落地的节奏，另一方面也折射出用户对辅助驾驶功能的接受程度不断提高。超百亿公里的累计辅助驾驶里程，说明系统已经经历大量不同地区、不同路况、不同天气下的综合考验，对算法鲁棒性和安全策略形成了强有力的工程验证。对比传统以测试场和有限开放道路为主的验证体系，这种通过真实用户使用积累的规模数据，能够更快暴露极端情况和长尾问题，为系统进化提供现实反馈。
与其他智能驾驶解决方案相比，乾崑的特点在于深度结合车厂量产车型，将城区、高速、泊车等能力打包在统一方案中，并通过类似“车位到车位”的全流程体验打通不同场景。未来如果在更多城市和更多车企车型上扩大落地范围，这些数据的增长曲线会更为陡峭，安全功能的触发分布也会更加多样，反过来推动防碰撞系统和人机交互策略进一步优化。
智能驾驶的发展不仅是技术问题，也涉及用户习惯、法规环境和产业协同。从华为乾崑的这份报告可以看到，用户已经在高速、城区、停车场等不同场景形成了相对稳定的使用心智，对系统的依赖程度远高于几年前的试用阶段。随着围绕六维安全的解决方案不断成熟，如何在保障安全前提下进一步提升体验舒适度、提高出行效率，将成为后续演进的关键方向。
