华为海思自动驾驶技术的发展规划主要围绕提升芯片算力、优化功耗管理、深化行业应用、加强生态建设等方面展开，具体如下：

• 提升芯片算力：随着人工智能算法模型不断增大和复杂程度增加，华为海思芯片将通过架构优化、制程工艺进步等实现更高的算力突破。例如新一代 Ascend910C 芯片采用 12nm 工艺制程，单卡算力较前代提升 40%，未来还将持续提升，以满足智能驾驶等对算力要求极高的场景。
• 优化功耗管理：在提升算力的同时，进一步优化功耗管理技术，采用更先进的动态电压频率调整（DVFS）、任务调度优化等，实现更高的能效比，满足自动驾驶系统长时间运行且保持高性能的同时对低功耗的要求。
• 推进架构创新：以达芬奇架构为基础持续创新，优化 “3D Cube” 立体计算引擎，进一步融合计算、存储、通讯资源，提升数据流处理效率，更好地适应深度神经网络的并行计算需求，为自动驾驶中的复杂算法运行提供支持。
• 深化行业应用：支持更高级别的自动驾驶功能，如复杂路况下的决策与控制、高精度地图的实时更新等。通过与自动驾驶系统的深度集成与协同，为不同类型的车辆提供智能驾驶解决方案，从乘用车到商用车等，满足多种场景需求。例如，MDC 810 集成 Ascend 910 芯片，适用于乘用车、商用车与作业车等，可实现拥堵跟车、高速巡航等多种功能。
• 完善软件生态：继续优化昇思 MindSpore 等深度学习框架，提升其性能、易用性和兼容性，支持更多的硬件平台和操作系统。同时，丰富软件工具链，提供模型压缩工具、性能分析工具等，降低开发者门槛，促进自动驾驶相关应用的快速开发和部署。
• 加强合作与创新：加强与全球各地的科研机构、高校、企业等合作伙伴的合作，共同开展自动驾驶领域的研究和应用开发。如华为与香港中文大学、香港科技大学联手推出的 MagicDriveDiT，可同时支持 Ascend NPU 以及 NVIDIA GPU 训练和推理，为自动驾驶应用开发提供数据支持。