华为海思自动驾驶技术发展规划基于强大的芯片算力，通过多传感器融合感知环境，利用深度学习算法进行数据处理与决策，结合高精度地图实现路径规划，同时借助 5G 技术实现车路云协同，其具体技术原理如下：

• 强大的芯片算力支撑：华为海思芯片为自动驾驶提供核心算力。如昇腾系列芯片应用于 MDC（Mobile Data Center），搭载多颗昇腾芯片的 MDC 最高可提供 352TOPS 的算力，能满足 L4 级别的自动驾驶需求，可支持传感器环境感知、数据融合、决策与规划算法运算等。麒麟 990A 车载智能芯片则应用于问界 M7 等车型，能实现一定程度的自动驾驶。
• 多传感器融合感知：华为 ADS 智驾系统采用摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多种传感器融合技术。海思芯片中的 ISP 芯片可对摄像头图像数据处理，提升图像质量，帮助车辆更准确识别物体。多种传感器数据融合后，可实现对车辆周围环境的全方位感知，为决策提供丰富准确信息。
• 深度学习算法处理数据：利用深度学习算法对传感器收集的数据进行分析处理。通过训练深度神经网络，系统能够识别道路上的车辆、行人、交通标志等各种目标，并对其进行准确分类，还能对其他道路使用者的行为进行预测，从而更好地应对复杂交通状况。
• 高精度地图辅助：华为与地图供应商合作获取高精度地图数据，为自动驾驶车辆提供实时道路信息和导航指引。高精度地图可帮助车辆提前了解道路坡度、弯道半径、交通标志位置等信息，结合传感器实时感知数据，使车辆能更精准地进行路径规划和行驶控制。
• 路径规划与决策：基于传感器数据和高精度地图，自动驾驶系统实时规划最优行驶路径，并根据实时路况动态调整。人工智能算法用于决策，使车辆能在不同场景下做出合理驾驶决策，如加速、减速、转弯、避让等。
• 车路云协同：借助华为在 5G 技术方面的优势，实现车路云一体化。5G 的高速率、低延迟和大连接特性，为自动驾驶车辆与云端之间的实时通信提供保障，车辆可获取云端的交通信息、路况预测等数据，也能将自身行驶数据上传至云端，同时与道路基础设施进行通信，实现更智能的交通协同，提升整体交通效率和安全性。
• 安全保障技术：海思芯片在设计和制造过程中采用端到端的冗余备份设计等多种可靠性设计技术，规避单点故障，遵从业界车规级可靠性与功能安全等级要求，确保芯片在自动驾驶过程中稳定、可靠运行，保障车辆和乘客安全。此外，华为 ADS 3.0 还引入了增强型自动紧急转向（eAES）技术等主动安全系统，提升智能驾驶的安全性。