谁能解开城市NOA 的量产难题？

竹子用了4年的时间，仅仅长了3cm。从第五年开始，以每天30cm的速度疯狂地生长，仅仅用了六周的时间，就长到了15米。其实，在前面的四年，竹子将根在土壤里延伸了数百平米。

向下扎根，向上生长，用来形容当下的城市NOA似乎再合适不过。

在经过了一段时间的发酵后，高速智能驾驶快速布局。2020年，低阶辅助驾驶+高阶辅助驾驶在乘用车上的装配比例为16.1%，且几乎均只有1%的高阶比例，但到了2022年，中国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车新车销售量达700万辆，同比增长45.6%，市场渗透率提升至34.9%。

大势所趋之下，2023年，诸多厂商开始恶补智能化，过去稍显落后的理想、比亚迪和极氪等品牌都搭建了自己的智能化团队。有些令人着急的是，城市智能驾驶的布局和突破，没有想象中迅速。小鹏汽车董事长、CEO何小鹏曾坦言，现实中的推进速度远落后于计划。

2022年，毫末智行、小鹏和极狐三家车企率先抢跑，推出了城市智能辅助驾驶功能。2023年，理想、蔚来、岚图、智己等新老车企纷纷跟进，宣布将在今年量产城市NOA功能，或推送城市NOA的OTA升级，希望借此提升品牌的科技属性，打造差异化竞争力，但大多雷声大，雨点小。

目前，大多数车企的城市NOA都依赖高精地图或者内测、早鸟这样的推送，离真正的量产还有距离。换句话说，行业仍在努力，革命远未成功，城市NOH仍处于黎明前的黑暗阶段，尚未走到量产的深水区，没有遇到真正的量产难题。

城市NOA并非只是由高速域到城市域那么简单，其标准到底是什么？大规模量产前尚有哪些困难？距离“疯狂生长”的日子还有多久？城市NOA的量产困局还需慢慢纾解。

少走弯路，毫末避开了半个身位

面向自动驾驶的未来，所有人都在摸着石头过河，这就意味着试错，城市NOA在中国是走了弯路的。

在自动驾驶领域上，高精地图会作为非常重要的辅助工具，厂商们以此为依据开发出高速NOA。然而，到了城市NOA阶段，高精地图却逐渐“跌落神坛”，越来越多的企业表示已经开发了无高精地图版的城市NOA。

究其原因，高精地图更新不及时、制作周期长等短板是相当明显的，尤其是在更为复杂的城市场景里更是会带来众多局限，对自动驾驶车辆带来安全隐患。此外，国家对高精地图的监管缩紧也在一定程度上意味着这条路走不通。

如今，“去高精地图”的技术路线已成为行业共识，但在众多车企还按照高精地图，沿着高速NOA突破城市NOA之际，毫末智行第一个提出了“重感知”的路线。

2022年9月份，毫末智行第六届AI DAY上，毫末智行联合创始人兼CEO顾维灏在介绍其城市NOH量产方案的时候，就明确表示要“摆脱自动驾驶对高精地图的依赖”。

顾维灏表示，中国高速公路一共有30万公里，城市道路1000万公里，市面上最牛的地图公司采集车也不过才200台，1000万公里用200台采集车采集，而且要采集很多要素，在中国的基建条件下可行性不高，依赖高精地图方案的话会在城市行驶边境拓展、地图的一致性、驾驶的安全和稳定性上都会产生影响和问题。

没有纯视觉的激进，又不依赖高精地图的辅助，毫末智行的“重感知”路线在行业内很长一段时间是唯一的存在。在日新月异的智能驾驶行业，少走弯路意味着领先。毫末智行董事长张凯曾表示，“现在都在走这个路线（重感知），毫末比友商早走了半个身位。”

“2023年，城市导航辅助驾驶就将开启量产落地。以重感知路线为主的城市NOH导航辅助驾驶系统，仅依靠普通导航地图的能力，可以更好实现覆盖更多的城市，并将开启大规模量产交付。”张凯预测，2023年城市导航辅助驾驶进入重感知阶段，大规模量产交付大幕拉开。”

现实正朝着他预测的路径发展。

揭秘真假“无图”

通往智能驾驶的终局有很多岔路，进入2023年之后，关于无图的声音开始蔓延。

小鹏表示，下半年计划在无高精地图覆盖的城市开放自动变道、超车、左右转的能力，并预计在2024年实现车位到车位的全场景辅助驾驶能力。

理想在北京上海开启了城市NOA内测，通勤NOA将于下半年开放。官方强调智能驾驶技术是“中国首个不依赖高精地图的NOA系统”，今年年底前，理想将推动最新版的城市NOA在100个城市的落地。

华为余承东也给出了清晰的城市落地数量，今年第三季度（AITO问界M5智驾版）将率先在15个城市落地，并强调是不依赖高清地图的城市智驾领航辅助功能。

……

由于阻碍了智能驾驶的落地速度，汽车领域开启了浩浩荡荡的去高精地图运动，从高精地图、重感知轻地图（SD-MAP）到无图，按照地图数据元素越来越少发展。

这里需要明确的概念是真无图和假无图，目前行业里提到的“无图”通常是指“无整套高精地图”，毫末城市NOH和小鹏城市XNGP的工程版用的正是这套技术方案，两者的区别在于根据每家的感知技术能力选取的“部分高精地图”的要素不一样。

也就是说，大部分标榜“无图”的企业还无法做到真正的完全抛弃高精地图，行业内唯一完全没有使用高精地图的是特斯拉，其他大多选择的还是“重感知、轻地图”路线。

相比于无图的纯视觉路线，重感知路线能够更好地适应国内复杂多变的交通环境，兼顾安全性、舒适性与高效性，可以快速泛化实现落地。但重感知路线实现难度更大，所要解决的挑战更多。

在这套逻辑中，“重感知，轻地图”并非是一种非此即彼的关系。高德地图汽车业务中心总经理江睿在第十五届中国汽车蓝皮书论坛上谈到，感知和地图应该是相辅相成，为同时存在的关系。

“感知解决的是近场问题，比如车辆周围或者前方200米之类的环境信息，而地图要解决的则是全局问题。”他认为地图是对近场感知的补充，目前的车辆仅靠传感器很难知道5公里外发生了什么。

在更遥远的未来，当感知能力逐步提升之后，就可以摆脱高精地图的帮助，从而具有更强的鲁棒性和泛化能力，天花板更高。

智能辅助驾驶背后的算力之争

8月16日，智己汽车发布了未来3-5年智驾产品落地路线图，宣布将于今年10月份正式开启“IM AD城市NOA”公测，于今年9月开启去高精地图NOA公测，迈入“城市NOA时代”。

当前小鹏汽车、理想汽车、蔚来、阿维塔科技、AITO问界等车企均在积极布局城市NOA，或计划于2023年年内落地相关功能，智己是最新加入的玩家。除了整车企业，华为、毫末智行、百度、轻舟智行等供应商企业也在竞相进入这一赛道。

被誉为“自动驾驶前的最后一战”，城市NOA的竞争已经不单单是产品的竞争，考验的是整个企业的战略选择，体系能力等综合指标。尤其是在确立了“重感知”的路线之后，更依赖算法大脑，算法的优化又需要不断迭代，于是各大企业又进入了算力之争。

2022年8月，小鹏汽车与阿里云共同打造的智算中心“扶摇”落地，其算力可达600 PFLOPS，让自动驾驶模型训练提速170倍。

2023年1月，毫末智行官宣了中国自动驾驶科技公司的首个智算中心MANA OASIS雪湖·绿洲，算力高达67亿亿次/秒，存储带宽可以达到2T/秒，通信带宽达到800G/秒的高性能网络。

在毫末看来，数据是人工智能最大的驱动力，也是自动驾驶能力进化的养料。自动驾驶想要走出实验室，需要大量的真实路况数据，并对数据进行规模化的标注、仿真与验证。

截止2023年7月，MANA 学习时长超过84万小时，相当于人类司机11万年。依靠强大的算力，毫末智行推出了自动驾驶生成式大模型 DriveGPT雪湖·海若，官方称已经完成基于7000万公里量产车驾驶数据训练，预训练模型参数规模达1200亿。

中国已经成为全球的智能化前沿阵地，在毫末的判断中，到2025年中国高阶辅助驾驶搭载率将达到70%。而在汽车新消费领域，中国汽车市场增换购消费比例将达到60%，智能驾驶功能成为必选因素，智能驾驶已迎来商业化的加速发展。

而在更遥远的未来，人类的终极目标是无人驾驶，顾维灏表示，“当毫末城市NOH被数万个或者数十万个用户用起来的时候，并且平均MPI达到一定水平，就可以启动这个赛道产品了。”

在此之前，作为辅助驾驶的天花板，以及无人驾驶的入门门槛，城市NOA大幕才刚刚拉开。