2022年下半年，“城市NOA”在自动驾驶领域横空出世，成为了主机厂竞争的重点领域。

从功能上说，城市NOA可以在复杂的城市道路中实现点到点的“导航辅助驾驶”功能，用户在导航上设好目的地，车辆可在无需人为接管的情况下，全程辅助驾驶到达终点，其难度远远大于高速NOA，接近L3级辅助驾驶。

小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙曾表示，城市场景的落地标志着“智能辅助驾驶下半场的开局”。

那么，目前各玩家在城市NOA领域的进展如何？还有什么不足？

2023，城市NOA元年

据小鹏汽车此前统计，作为用户出行的高频刚需场景，城市驾驶里程占到总驾驶里程的70%左右，而在时间上，城市驾驶时长更是高达90%。这意味着，攻克城市场景是自动驾驶普及之路上必须要迈过的一道坎。

从2021年开始，多家车企公布了城市NOA的上线计划。到2022年下半年，城市NOA已经从概念变成现实。在这个领域，传统车企和新势力“并驾齐驱”，都做了充足的准备，想抢占市场先机。

2022年9月，小鹏P5率先在广州推出城市CNGP（即城市NOA，不同厂商叫法不同），紧随其后极狐阿尔法S HI版绑定华为的解决方案，相继在深圳、上海落地了城市NCA。

图片来源：小鹏

除此之外，还有多家车企也陆续公布了城市NOA的上线计划，或已经在硬件上做好了“解锁”城市NOA的准备。

1月28日，李想在发给员工的全员信中提到，“实现端到端训练的城市NOA导航辅助驾驶会在2023年底开始落地”。

传统主机厂方面，长城汽车旗下毫末智行的城市NOH软件封版已达到交付状态，并开启了多城泛化路测，搭载城市NOH的车型计划将在2023年上市。2024年上半年，毫末智行预计城市NOH落地将达到100城。上汽智己L7采用自动驾驶公司Momenta的技术，虽然目前只有高速公路导航辅助驾驶，但后期通过加装激光雷达，也可以实现城市导航辅助驾驶功能。

集度汽车方面也表示，在2023年新车交付时，用户不用再等，就能体验到“点到点”的城市导航辅助驾驶。

对于车企来说，上线城市NOA有许多益处，可以帮助品牌在内卷严重的新能源市场拉开差距，同时可以展现技术实力，助力品牌冲刺高端。

另外，更早上线城市NOA就更拥有先发优势。因为辅助驾驶需要真实路况的数据，越早开始量产或越多用户使用，城市NOA迭代的速度才能更快，其聪明程度也会如滚雪球一般扩大。

在供应链端，也有一批前装量产和L4企业发布了支持城市NOA的辅助驾驶方案，等待量产上车。

福瑞泰克正在开发的核心域控产品ADC28,可实现城市领航辅助驾驶的能力,计划将在今年第三季度SOP；知行科技的IDC HIGH将于今年年底完成应用开发，会通过逐步迭代实现普通城市道路、泊车场景的点到点的智能驾驶全覆盖；智行者科技的而城市领航系统也将于今年第三季度发布。

L4玩家方面，百度的ANP3.0、轻舟智航的“乘风”都瞄准了城区场景，小马智行也宣布年内上市城区NOA整体方案。

可以看出，多家主机厂和供应商的产品都预计在今年上市，正如西部证券在一份研报中定义都，2023年或许是“城市NOA元年”。

技术路线仍未统一

在城市NOA的技术路线方面，不同的玩家有不同的路线。目前一个明显的区别点在于，是否还需要高精地图。

城区场景复杂，车道信息、交通标志等关键要素若靠纯感知识别需要消耗大量的算力，潮汐车道等特殊道路等仅靠感知系统难以完全识别，还需要高精地图的辅助。

但高精地图试点进展缓慢，现阶段只有广州、深圳、上海这三个城市颁发了高精地图城市试点的许可，并且还存在鲜度低、成本高的问题，也在一定程度上制约着城市NOA的落地，例如极狐阿尔法S华为HI版虽然早在2022年5月就开始交付，城市NCA功能却直到9月才开始在深圳一地进行测试。据悉这正是因为系统依赖高精地图的数据。目前，极狐的城市NCA也局限于深圳、上海这两个地区。

小鹏也只在广州开启了城市NGP，有业内人士透露，没有高精地图资质是小鹏城市NGP没有全面落地的主要原因。

所以随着研究的不断深入，部分玩家开始喊出“重感知、轻地图”的口号。区别在于，有一些玩家步子迈得比较大，已经抛开高精地图布局城市NOA，另一些玩家虽然宣称要减轻对高精地图的依赖，但尚未完全摆脱。

毫末是坚定的“重感知”派的代表者。其具有城市NOA功能的HPliot3.0已在魏牌摩卡激光雷达车型上落地，不依赖高精地图。为摆脱高精地图，毫末在魏牌城市NOH中接入了12个百万级像素摄像头、5个毫米波雷达、2个激光雷达。计算平台采用了高通骁龙Ride平台，单板算力达到360TOPS，最多支持四板共1440TOPS算力的拼接。同时也在应用Transformer架构提供实时空间的认知能力，进行不依靠高精地图的三维空间构建。

1月28日，李想的全员信中也提到，理想将基于BEV感知和Transformer模型，实现不依赖高精地图的城市NOA。

已经推送城市领航辅助驾驶功能的小鹏和极狐虽然都使用了高精地图，也在尝试降低对高精地图的依赖。

此前小鹏汽车就宣称从2023年开始，从高速到城市NGP，小鹏都不再依靠高精地图。华为智能汽车解决方案BU CEO余承东也曾在公开场合表示，过于依赖高精度地图、车路协同的自动驾驶，是不合格的自动驾驶，未来发展自动驾驶能力，应该不能过分依赖高精度地图、车路协同等能力。此外，蔚来、百度也在试图减轻对高精地图的依赖。

百度的ANP 3.0 已经可以做到无图时能识别红绿灯。蔚来表示会在2023 年上半年，将智能驾驶的底层感知将切换到 BEV 模型，通过实时感知弥补高精地图鲜度低、覆盖率不足的问题。

至于“重感知、轻地图”路线是否可行，目前车企和图商还是各执一词，尚需交由市场评判。

此外，感知路线和算力选择也是不同方案的区别点。

感知路线上，纯视觉和多传感器融合的争论由来已久。国内大部分主机厂都是多传感器融合的拥护者，并已经开始在融合感知中加入激光雷达。在城市NOA方案中，一颗或一颗以上的高性能激光雷达几乎成了“标配”。

极狐阿尔法S华为HI版就在前包围位置配置了三路激光雷达，蔚来汽车硬件副总裁白剑去年曾公开表示，蔚来会坚持多传感器融合路线，其中一个重要的传感器是激光雷达。

但百度已经在往纯视觉方案靠拢，其表示，ANP3.0 已经依靠“BEV 环视三维感知”技术，成为国内唯一能依靠纯视觉跑通城市域多场景的智驾方案，在正式量产阶段，ANP3.0会将激光雷达作为感知冗余方案实现。

在算力方面，目前城市NOA都搭载在高端车型上，主机厂也都选择了大算力方案，使用昂贵的NVIDIA Drive Orin芯片或其他一些国产大算力芯片。

极狐阿尔法S HI版拥有400TOPS算力，小鹏G9、理想L9的算力达到508TOPS，蔚来ES7的算力更是高达1016TOPS。

一方面，城市场景比高速更复杂，系统需要处理更多的数据，车企也希望有更多冗余用于后续的功能升级和开发。大算力也能够显示技术实力，凸显竞争优势。

不过，随着技术的逐渐普及，城市NOA往中低端车型渗透的趋势不可避免。一些供应商，尤其是L4供应商，为了在充满竞争的市场中占有一席之地，都在强调产品的“性价比”，致力于满足主机厂在更多的车型实现城市NOA的愿望。

轻舟智航的乘风标配版以及小马智行今年落地的城区NOA方案都选择了国产芯片供应商地平线，地平线征程5的单颗AI芯片算力128TOPS，是NVIDIA Orin算力的一半。轻舟智航更是直接地提出“不堆料”的原则，用一颗激光雷达实现L4级别的自动驾驶，希望通过技术发挥硬件的最大优势，宣称“用一款量产车的成本实现L4级体验”。

可以预见，当城市NOA走向量产，战争的硝烟也将从技术弥漫到成本。 

驾驶体验尚待升级

回归到现实领域，对于消费者来说，城市NOA的体验到底如何？

据盖世汽车咨询相关用户了解，虽然智驾系统能在无接管的情况下能顺利通过一些复杂场景，依旧有很多不尽如人意的地方，最明显的就是并道困难和点刹频繁。

对于智驾系统来说，并道是一个非常复杂的决策体系，极其考验系统基于感知的预测能力和规控的决策速度。一些系统的路径规划比较死板，会明确规定在何种情况下走何种道路，即便当下那条道路不是最优解，系统也会按规则执行，这就会导致并道效率低。

此外，中国的城市道路复杂，汽车多，经常需要在车流速度高于本车的车道变道，出于安全考虑，智驾系统几乎不会找机会“加塞”，这时还是需要驾驶员手动接管。

在自动驾驶技术、法规尚不成熟，公众接受度低的情况下，“安全”可以说是国内车企首先考虑的要素，过于注重安全也容易使系统的决策过于保守，出现点刹频繁的问题。

比如在人车并流的车道上，当遇见行人不守交通规则横穿马路、电瓶车违规停车等情况时，驾驶员可能会提前预判减速，但智驾系统会突然刹车，这会影响驾驶员的乘车体验，在交通参与者密集的情况下，突然减速或停车还容易造成堵车。

低速绕障也是城市级自动驾驶的难点之一。当前方出现故障车等障碍物，智驾系统需要理解这是堵车还是违规停车。很多系统的选择是先停再等，踩下加速踏板才会触发绕行，若旁边的车道车流较快，一般都需要驾驶员接管。

总体来看，城市NOA的问题并不完全在于感知性能不够，还在于路径规划和决策不够智能、不够大胆，需要加强算法的灵活性。否则，在路况复杂，交通参与者多、违规情况多的中国城市道路上，城市NOA恐怕很难赢得消费者青睐。

除了驾驶体验之外，城市NOA还存在一些其他问题，最明显的就是缺乏标准。从名称到技术路径到产业链相关环节，标准不健全的情况仍然存在，此外，很多核心零部件如激光雷达也缺乏标准。制定和规范产业标准，会是行业下一步努力的方向。

不过，城市NOA尚处于发展的早期，以上问题或许都会随着产业链的发展逐渐完善。重要的是，城市NOA的落地或许意味着，我们已经迈出了从辅助驾驶到自动驾驶的关键一步。