如何在维持和提升城区NOA体验的前提下，尽量减少传感器硬件，成为主机厂关注的重点。

文 /《汽车人》齐策

4月15日这一天，长城汽车董事长魏建军和百度CEO李彦宏不约而同开启智能驾驶直播。

两位一把手当然站台自家品牌和产品（魏牌蓝山和极越01），但更重要的是展示“城区领航智驾”的新进展。这已经被市场视为产品力的一部分。

从去年开始，“城区领航智驾”在业内的声音逐渐变得喧嚣。到今年4月，有两位数的品牌声称已经部署或“正在部署”该功能。

该功能受到业内重视，可能受有两方面因素驱动：业内已形成比较清晰且大体一致的技术路线；消费者更认可“城区智驾”的价值。

带NOA的产品降价了

这里需要先澄清一下概念。关于“城区领航智驾”，华为称之为“NCA”（Navigation Cruise Assist），理想和特斯拉称之为NOA（Navigate on Autopilot），小鹏称之为XNGP，长城称之为NOH……其中包含着微小的技术差异，本文不加以区分。

粗略地认为，用户可在特定道路范围内实现“点到点”的导航辅助驾驶功能——车辆可“无接管”到达目的地，都称为“NOA”。

2023年，具备L2功能的新车售价集中在15万-25万元区间，搭载率为40%，与未搭载L2功能车型的终端差价在1万元左右；高速NOA车型售价在25万-30万元之间，搭载率3%，终端差价2万元左右；城市NOA车型售价在25万-40万元以上，终端差价在3万元以上。

简单说，智驾硬件占了10%的成本。如果没有消费者普遍认可，NOA功能就站不住脚。因此就有人喊，2023年为“NOA元年”。

不过，今年出现的情况是，搭载相应技术的整车价格统统下移了5万元，即去年30万元才能触及，今年可能花25万元就能买到。这源于更大的市场竞争压力，也源于算法进化，有效压缩了硬件成本，尤其是激光雷达的数量。

NOA水平精进的源头

自从特斯拉首倡BEV+Transformer（鸟瞰+神经网络大模型）为基础的融合感知算法，对地图的要求就变得简单多了。

被高精图测绘和更新折磨得苦不堪言主机厂商们，快速形成了共识，重感知、轻地图的路线快速上位。高精图+高精定位+场景规划算法的路线，在几个月内就被抛弃了。

这里面一个不可忽略的促进因素，就是依托算力强大的AI服务器（需要庞大的水冷、空间以及电力支持）打造的大模型，用数据训练大模型，然后压缩为“决策黑盒子”（实际上的行为模式），将黑盒子转移到车端，即“端到端”（输入和输出之间不需要人工干预）。

如此，基于数据-算力的方式，就避免了传统的算法、编程无法处理无穷尽场景的弊端。数据规模越大，大模型的改进和转移迭代越快。

目前前沿的NOA水平，可能相当于14岁的孩子。既然18岁才能取得驾照，说明14岁的心智（不考虑生理因素）不足以成熟应对所有场景。NOA实现“18岁智力水平”，可能在两年内到来。考虑我们一度低估了NOA全面铺开的进度，智力提升的时间可能还会加快。

这种开车的“路商”或者驾龄，有一个相对客观的判断标准，即足够多的驾校教练，对这些模型进行“图灵测试”——通过视频判断这个车是AI开的，还是人开的。如果无法区分，那么就证明AI的路商达到了成熟司机的水平。

事实上，AI驾龄提升速度，不会是自然年。到了某个阶段，很可能加速到1个月就进化出5年驾龄来。就像阿尔法狗一夜间打谱数百万，人类棋手十辈子也不可能做这么多训练。

算法和数据并重

具体而言，算法从直接处理场景，变成训练行为模式，完全转变了路数。标准的BEV+Transformer包括感知、规划和交互搜索、三维地图自动构建、自动标注和仿真。其中和安全性关联最大的，就是感知。感知不仅需要精确辨识复杂环境中的障碍物，还要预测它们与环境互动以及接下来的轨迹。

不用说，强大硬件（激光雷达）拥有感知优势，不受环境光线变化影响、直接重建三维空间关系（节约了中央算力），而且辨识物体置信度非常高。

特斯拉一直坚持纯视觉路线。现在在中国产业界的努力下，激光雷达的价格已经压下来了，在30万元以上车型，甚至经常见到3个固态激光雷达（线数决定了价格）。不过，厂商们正试图通过优化算法省掉其中两个。

而特斯拉所倡导的BEV算法本身，就依托纯视觉，重建了俯视感知。不考虑激光雷达的使用，这里面蕴含着向L4转化的新思路。将来可能会发现，高等级自动驾驶需要改变虚拟视角。

激光雷达和高图，都在于弥补环境检测的不足。就目前国内业内的认知，还是倾向于克制使用激光雷达，而非彻底放弃。

国内车企的另一个重要优势，就是数据。国内已经形成了一套有效的数据迭代模式，其有效数据量（扣除重复场景）是其它市场所无法比拟的。国内智驾大模型的进化速度，也会享有相应的优势。

“元年”之争

特斯拉虽然引领了这一技术发展，但其FSD（辅助驾驶）因为众所周知的原因迟迟没能引进，很多奔着智驾买特斯拉的车，都卖二手了，也没等到。至于国内的数据，特斯拉倒是采集了一堆，也一直用国内服务器训练模型，就是无法实现端到端的转移。

2022年9月，小鹏的XNGP和华为-极狐的NCA相隔一周分别上线，开启了智驾的市场竞争局面。

这也是两年来汽车行业多项技术变革里面，消费者感知最明显的一项，想不火都难。

可以说，如果今年还不参与到NOA这个游戏里面来，想在智驾技术乃至电动车技术上证明自己的先进性，恐怕很费劲。这也是最近多家企业老总亲自直播测试NOA的原因之一，这个话题显然具备比较高的市场关注度。

2023年出现了全行业一致的技术路线变更认知，从这一角度，认为2023年是NOA元年不为过。但从实际技术部署的角度，2024年更有“元年”相。

目前全国一线到五线城市，共有337座。从“开城”角度，小鹏处于领先位置。

到2024年2月，小鹏宣布覆盖243城，但多数城市限于城市主干路、次干路可用，单车道、乡道（不分车道、标线不清的）多数不可用，NOA路段渗透率不超过50%。

而华为则推送了ADA2.0，声称不依赖高图“全国都能开”。华为自称，支持城市主干路、次干路和支路，可用路段高达99%。

3月，智己又增加了两个城市；宝骏推出城区“记忆领航”（通勤模式）；理想拓展到110城，也是主干路可用，NOA渗透率低于50%。极越目前开了3城，在1月份声称2024年覆盖超过200+城市，但尚未落实。蔚来领航内侧208城，但尚未推送消费者版本。

如何评价NOA

小鹏和华为系几乎同时开始布局（研发起步应该是小鹏更早），直到2023年小鹏在布局上领先。到今年4月份，华为“理论上”追上来，两者不相伯仲。

但是，如果只考虑开通的城市多少，以此评价智驾水平，有点太过粗糙了。驾驶体验、接管次数、处理长尾场景的能力，以及驾乘体验，都是评价因素。目前，尚未建立起一套公认公允的评价体系，给各个维度性能赋不同的分数，来综合评定智驾能力。

至于网上传送的行云流水的NOA片段，现在大家都知道其含金量不高。第一次开的新路和数百次跑熟了“记忆路段”，全程无标线的乡村路段和标线清洗的城区路段，有交通参与者违章和人人都守规矩的路段……其中存在的差别，可能比普通L2与NOA（实际上被认为L2+）区别还大。

虽然很难建立评价体系，也不能任由厂家单方面说，但可以看市场口碑和消费者反馈。某种程度上两者是一回事，但掺杂了KOL/KOC等声音，我们还是更相信后者。不过，后者声音可能零散、微弱、指向性不足。但拉长时间轴，其权威性就显现出来了，也能进一步折射到相对销量当中。

现在的趋势，愈加倾向于将高速、城区行车和泊车，打造成一体化智能体系（原本是三种算法体系）。去年，厂商们拼的是有无问题，实际部署城区NOA，就能成为智驾一线玩家。

今年，表面上仍在拼覆盖率，实际上已经转向体验升级和降本。如何在维持和提升体验的前提下，尽量减少传感器硬件，成为主机厂关注的重点。

今年尚无法实际部署城区NOA的品牌，如果产品售价还在20万元以上，应该有紧迫感，避免因智驾能力被竞品拉踩，影响销量和品牌形象。【版权声明】本文系《汽车人》原创稿件，未经授权不得转载。