在近日一场沟通会上，理想汽车CEO李想给出的答案是2024年。他认为，中高端车在这一年会出现真正基于大模型和BEV技术实现的城市NOA，届时将会是真正属于智能电动车的变革时代。

　　城市NOA（Navigate on Autopilot），即面向城市场景的智能辅助驾驶，车辆可以实现在城市道路自主行驶，完成跟车、变道、超车、转弯、过红绿灯等动作，最终到达目的地，被视为L2级辅助驾驶的最后一役。

　　在高速NOA尚未完全普及的情况下，心急的玩家自去年就开始“卷”向城市NOA。搜狐科技不完全统计，包括特斯拉、蔚小理等在内的近20家车企和自动驾驶供应商已推出或官宣城市NOA落地时间表。最新的动向是，小鹏汽车搭载城市NGP的又一款车型P7i近日上市。

　　李想表示，大部分头部企业基本上都会在今年四季度交付最早用于测试的城市NOA，理想汽车在今年底也会推出覆盖全部城市的NOA功能。

　　智行者联合创始人兼研发中心副总经理张放，以及国内某主机厂智驾高级经理殷玮在接受搜狐科技采访时，都基本认同“今年是城市NOA元年”的说法。“现在才刚刚开始，未来一两年会逐渐走向规模量产。”

　　在殷玮看来，城市NOA是L2的天花板，算是L2辅助驾驶的最后一步，做完基本就能实现端到端的能力，车企都开始做也是为了提早占领科技心智的阵地。

　　相较高速场景，城市场景的道路复杂度可谓是倍数级增长，交通参与要素众多，工况更为复杂多变，城市NOA挑战更大。能不能用、敢不敢用、好不好用，这对车企和用户来说也都是新的考验。

　　3月10日，小鹏汽车升级后的P7i正式上市，其搭载全了全新一代XNGP智能辅助驾驶系统，成为又一款落地小鹏城市NGP的车型。

　　去年9月，小鹏P5率先获得城市NGP在广州的试点，并在1个月后推送给该地区全部用户，其后发布的G9也能选装XNGP。随后，极狐、长城、吉利等先后推出搭载城市NOA的车型，华为参与打造的长安阿维塔11也在近日上线城区NCA智驾导航辅助功能。

　　蔚来此前也表示，将在今年底推出包含城市辅助驾驶的全场景驾驶辅助功能NAD。集度基于百度研发的高速、城市、泊车“三域融通”功能也将落地在首款车型ROBO-01上。此外，上汽旗下智己汽车也计划在今年底在上海开展城市NOA试点。

　　此外，百度Apollo、小马智行、毫末智行、轻舟智航、智行者、福瑞泰克、知行科技等多家自动驾驶供应商也都在布局城市NOA。

　　国内车企卷向城市NOA，显示出智能电动车企在智能化下半场的新风向，成为继高速NOA之后的又一个兵家必争之地。正如李想所说，只有城市NOA落地应用，智能电动汽车才算是彻底实现智能化。

　　张放在采访中分析称，过去两年高速NOA基本上已成为中高端车型的标配，车企下一步要么是继续完善高速NOA功能，从L2+向L3迈进，但较高成本使得车企比较慎重；另一个方向就是扩展辅助驾驶的范围，发力城市NOA，并通过现有系统降本增效去不断优化升级。

　　但城市场景比高速更为复杂，道路交通元素更多，包括密集人群、两轮车、路边摊等动态元素，还有类型更多的道路标线或标记，磨损和遮挡也更严重，这些都会对感知构成挑战。

　　“在决策层面，城市场景要更多考虑如何采用更具博弈式的驾驶策略，过于保守在高速上也许能开，但在城市里基本寸步难行。”张放认为，目前推出的城市NOA基本处在可用的状态，还没有达到一个好用的状态，实际效果还要持续提升。

　　根据此前不少用户公开的体验信息，小鹏P5的城市NGP存在起步慢、刹车较重、转向时比较激进和变道折回等问题。搜狐科技此前体验的由华为提供智能驾驶系统的阿尔法S HI版，也有刹车顿挫感强、转弯时近距离场景处理比较激进，甚至导致系统直接退出的情况。

　　“我们通常认为城市NOA作为驾驶辅助系统，可以提升安全，减轻驾驶疲劳，但目前它可能还无法做到。”张放坦言，此前他在体验城市NOA时就必须要保持高度紧张，这是一个很累的过程。

　　他建议，车企应该更为慎重，宣传上要明确定义城市NOA是驾驶辅助系统，安全要由驾驶员去保证，同时还需要持续提升和优化，在安全性和舒适性上达到好用的标准。

　　在当前的技术手段下，要实现智能化的辅助驾驶，要么依赖高精地图，要么重感知系统。而随着高精地图资质收紧，加之数据采集成本高、实时更新要求高，想把“灵魂”握在自己手中的车企，在城市NOA中想要摆脱高精地图的动力变得更强。

　　尽管小鹏P5的城市NGP和P7i搭载的XNGP都采用了高精地图，但何小鹏曾表示，高精地图对自动驾驶而言一定是个过渡，并计划在今年逐渐开放无高精地图的城市NGP功能。

　　“使用高精地图可以提升自动驾驶能力的下限，但它会影响自动驾驶能力的上限。”张放表示，典型场景就是高精地图与在线感知发生冲突时，更应该相信谁？“当双方匹配出错的时候，也会对整个系统造成一定性能的损失。”

　　同时，如果依赖高精地图，也会影响城市NOA推广速度。目前国内对城市范围内的高精地图的限制非常严格，如果只在少数有高精地图的城市落地，用户规模就会受限。此外，国内车企如果要走向海外，依赖高精地图也会受到各方面的限制。

　　正因如此，小鹏城市NGP目前仅支持广州、深圳、上海三座城市。而今年首次当选全国人大代表的何小鹏也建言到，希望加快自动驾驶立法和城市高精度地图审核流程。

　　张放认为，轻地图、重感知更接近于人的导航，通过SD地图（标准地图）或SD PRO地图的道路网拓扑信息，再结合在线感知去完成整个自动驾驶的能力。“但重感知并不是简单地堆料，而是更多体现在算法等软件层面。”

　　殷玮也在采访中表示，重感知是重感知训练，并不是增加更多的传感器，这也要求传统的汽车开发作出变革。“以前是规则制的开发，即交付出去之后不再改动，但城市NOA面临环境不确定的问题，需要软件更快更新，从而在跟环境的交互中可以获得更多改进。”

　　但这意味着更多的数据和算力需求，从而带来更高的成本。“由于城市场景交通要素更多，且目前基本采用BEV算法加 Transformer的方案，这使得城市NOA对数据和算力的要求更大，除了 AI算力，还包括CPU算力。”张放提到。

　　过去一段时间，激光雷达、芯片算力等硬件成为车企竞争核心，豪横的车企用了4颗甚至更多的激光雷达，并使用高算力芯片。目前，包括理想、小鹏、集度等在内的多家车企都采用英伟达双Orin芯片，仅AI算力就超过500Tops。

　　但在李想看来，目前大部分量产车的决策和控制都跟AI没有关系，它们都是规则制，哪怕有算法，也是人写的透明规则的算法。“规则之内可以解决，规则之外一律解决不了。”

　　李想提出的解决办法是用大模型的方式去做BEV（Birds Eye View），实现三维感知、判断决策、执行控制、反馈学习的端到端闭环。他认为这是一个本质的变化，将其称之为“影子学习”。

　　这也正是走纯视觉路线的特斯拉能够取得领先的关键，蔚来、小鹏、毫末智行等同样基于BEV去做智能驾驶。它将视觉信息转换至鸟瞰视角进行感知，相当于开启“上帝视角”，从而为车辆提供360°的视野，并且能够并行地完成多项感知和预测任务。

　　在这种模式下，李想表示，车企在智能驾驶方面的比拼主要是三部分：如何降低车端计算平台和传感器成本，如何获得完整的“端到端”闭环数据，以及如何进行成本更高、挑战更大的大模型训练。

　　目前在智能驾驶成本方面，特斯拉拥有更大优势，一方面它走的是纯视觉路线，国内则多数采取了价格昂贵的激光雷达，且不少车企都用了两颗；另一方面，特斯拉借助芯片等自研和规模量产优势，进一步控制了成本。

　　李想在沟通上就透露，特斯拉包括传感器（雷达、摄像头）+计算平台等在内的智能驾驶成本约为1500美金，理想约4000美金（约合人民币2.8万元），即其是特斯拉的近2.7倍。

　　据公开信息，集度首款车ROBO-01探月版智能驾驶中仅传感器（以两颗激光雷达+两颗Orin芯片为主）的成本就在2万元左右。而搭载同样数量的激光雷达和芯片的小鹏G9，在最初上市XNGP的选装价格是2.8万元，这意味着其成本会更高。

　　“随着更大模型的应用，无论是推理成本，还是存储成本，都会相应增加。但在降本增效背景下，车企会越来越在意成本，注重整体性价比。”张放判断。

　　他认为，车企堆料已经到了一个程度，如在增加激光雷达之后，它带来的整个系统性能的提升现在并不明显，后续应该要考虑如何更好地消化这些硬件，从而提升整体性能。同时，他认为，未来车企会对成本越来越敏感，可能下一阶段会去做减法，越来越重视精细化运作。

　　虽然城市NOA的落地还面临体验、技术等一系列挑战，但2024年将进入规模落地已成为行业共识。

　　自今年3月起，小鹏汽车城市NGP将在深圳、上海、广州等多座城市多车型落地，上半年将开放全国所有无图城市的红绿灯识别及直行通过路口能力，下半年将在大部分无图城市开放变道超车和左右转的能力。

　　何小鹏透露，计划今年在50个城市落地XNGP，到2024年逐步完成行车与泊车功能的打通，形成完整的点到点的智能导航辅助驾驶。此外，毫末智行城市NOH软件封版也已达到交付状态，并开启多城泛化路测，搭载车型将在今年上市，并计划2024年上半年将城市NOH落地100城。

　　李想判断，使用Orin计算平台的车企，基本上都会在今年四季度的时候交付最早用于测试且基于大模型的城市NOA，中高端车会在2024年通过量产城市NOA迎来真正属于智能电动车的变革时代，否则就有可能影响消费者的购买决策。张放则预计，如果把所有车型都算上，量产可能还得再推迟两三年。

　　西部证券早前发布的研报表示，在政策提速+技术升级+价格下探情况下，2023/24/25年国内搭载NOA的车型将分别达到70万/169万/348万辆，其中支持城市NOA功能的占比分别为17%/40%/70%，即分别为11.9万、67.6万、243.6万辆，呈翻倍增长态势。

　　而在落地方式上，李想明确指出，理想汽车不会按照原来的方式逐个城市标定的方法去做城市NOA，而是会提供基于大模型、覆盖全部城市的NOA功能。这与特斯拉FSD类似，而与采用高精地图的小鹏有所不同。

　　不过，虽然行业都在卷向城市NOA，但从落地来看，特斯拉走得相对靠前，且国内车企短期内还难以超越特斯拉。

　　李想表示，理想汽车真正核心的智能驾驶的自研投入，是在特斯拉把大概的逻辑模型跑通以后才开始正式投入。他认为，到今年年底，大部分头部企业能够做到2021年年底特斯拉的水平，到2024年做到2022年底、今年初特斯拉在北美的水平，而理想汽车要在2030年对标特斯拉和苹果。

　　殷玮对搜狐科技表示，国内车企和特斯拉相比，差距更多在于认知，可能并没有办法通过技术等手段来弥补。“在技术架同质情况下，后续考验的将是车企工程化的能力，包括传感器的标定、生产的一致性、功能安全设计、人机交互设计，以及算法模块如何解决漏检误检、控制顿挫，如何避免规划失败、决策错误等，基本上会贯穿感知控制决策的全过程。”

　　普通用户的驾驶里程和时间多数都在城市场景，随着智能化下半场卷到城市NOA，国内车企都在尝试拿下L2辅助驾驶的最后一块拼图。对车企来说，这不仅关于现在，更关乎未来，甚至是一场输不起的持久战。返回搜狐，查看更多