编者按：城市 NOA，即城市领航辅助驾驶，指的是用户在导航设定好目的地后，车辆在行驶过程中可以实现跟车、超车、变道、转弯与识别反应红绿灯等功能。

发展城市 NOA 对提升用户辅助驾驶使用率非常重要。数据显示，在用车时长上，城市场景占比 90%。同时，每天仅有 25% 的用户出行会通过高速，而城市道路为 100%。

从提高用户使用频率和用户体验角度看，车企之间的城市 NOA 竞争也将愈演愈烈。

在这场迫在眉睫且考验技术储备的开城之战中，汽车之心将围绕「城市 NOA」这条主线，采访车企、智能驾驶产业链、技术专家、深度用户，通过文字与视频的形式，理性、客观地解构城市 NOA 的关键玩家与关键技术，为城市 NOA 的科普提供一份清晰的「知识图谱」。

开城，还是开城。

中国车企的眼光正紧盯开城，仿佛城市 NOA 能攻下多少城，离赢得智能化宝座的胜率又大了几分。

小鹏宣布将城市 NGP 在 2023 年底拓展至 50 城，2024 年扩增至 200 城。华为、理想、蔚来同样展开行动，华为高调宣布 ADS2.0 无图版本落地 45 个城市，让城市领航辅助驾驶「全国都能开」；理想则打算将城市 NOA 开辟至 100 城。

理想汽车 CEO 李想认为：「以后在中高端车市场，如果不能提供城市 NOA，消费者就是买和不买的差别。」

同时，当 BEV+Transformer、去高精地图等技术关键词涌现，中国车企也因为新的技术浪潮显得更加有底气。

车企们自信满满，但城市 NOA 是一场不好打的仗。

车辆在宽阔的主城区路段驾乘体验丝滑，一旦行驶到城区内狭窄拥挤路段，则经常被一旁冒出的行人、电动自行车杀个措手不及。

想要攻下城市 NOA，车企需要面对的挑战还有很多，激光雷达很可能是城市 NOA 感知能力最重要的一块拼图。

过去一年中，去高精地图成为趋势，但激光雷达没有示弱，在城市 NOA 里倒成了必备品。

从激光雷达的投资热也能管中窥豹。

尽管目前智能驾驶产业链投资遇冷，但激光雷达企业探维科技却如一股清流，持续得到资本青睐。

继 7 月份探维科技获得超亿元 A+轮融资后，近日探维科技又完成了由小米集团领投，极目资本、苏州旭创等产业资本共同参投的新一轮战略融资。

资本何以青睐激光雷达？

小米集团战略投资部合伙人蒋文认为，智能驾驶正在稳步商业化落地，激光雷达有了大展身手的空间，为自动驾驶「安全着陆」提供强大的感知基础。

看来，城市 NOA 的答案，还得在激光雷达里找。

01 激光雷达，为什么成为城市 NOA 的必需品？

激光雷达的技术特性，是城市 NOA 的最后安全防线。

在城市场景，国内没有任何车企冒着安全风险，激进地去除激光雷达。

激光雷达反而成为车企们的必需品。

仅关注 2022、2023 年这两年的新款车型就会发现，这些开城的车企新款车型无论价位，都至少配备了一颗激光雷达。

以开拓城市 NOA 最快、最积极的三家汽车品牌为例：

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• 小鹏 G6/G9 搭载了两颗激光雷达；

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• 阿维塔 11 搭载了三颗激光雷达；

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• 理想 L7/8/9 MAX 搭载了一颗激光雷达；

城市 NOA 场景下，为什么车企更需要激光雷达了？

探维科技产品 VP 梅佳伟博士给出了解释：

一方面，城市场景更复杂，高速 NOA 因结构化封闭道路只需要关注道路和交通车辆，但城市内道路不仅要注意车辆和行人，同时还要应对繁忙的交通情况：盲区、行人、没有标线的道路，甚至是突然冒出的外卖小哥，都给城市 NOA 提出了极高的感知能力。

另一方面，则在于激光雷达不同寻常的技术特性。目前，纯视觉或视觉+毫米波雷达的感知方案在检测置信度、距离精度、延迟都与激光雷达相差甚远。

衡量感知能力有语义分类、动态目标检测、轮廓检测、目标检测、距离测量等关键指标。

随着技术发展，三种传感器都具备以上能力，但激光雷达在目标检测、距离测量、轮廓检测这些关键指标上仍有压倒性优势。

比如毫米波雷达在探测距离较有优势，但在探测精度和分辨率上劣势明显。相比激光雷达，毫米波雷达无法明确分辨出前方障碍物的具体特征。

举个例子，毫米波雷达可以感知到前方存在路障及其大体情况，但却无法进一步探测障碍物是路肩还是斜坡，激光雷达将感知精确到具体形状，感知为斜坡后，车辆安全通行避免不必要的刹停。

从测距角度来看，视觉摄像头也可以采用双目、三目方案来测距。

但短板也十分明显。

比如双目摄像头可以计算视差和深度，但双目视觉系统中的立体匹配仍是计算机视觉中的经典难题：基线的宽、短所能测量目标远近的准确度是不同的。往往基线宽远目标测距准，基线短近目标测距准，两者之间无法平衡，同时双目系统还有存在标定后系统的漂移问题。

双目视觉系统尚未解决的技术难点，也是现阶段视觉感知方案在技术上不可逾越性的体现之一。

纯视觉感知方案想要达到人眼「10 亿级像素相机」类似的感知效果，在图像采集像素数、计算机处理速度与算法等层面困难重重。

AI 不可解释性、先验目标局限性、对数据量和场景丰富度的高要求，都使得视觉在城市 NOA 场景下无法保证高可靠度，商业化落地方案依旧是少数。

激光雷达针对城市 NOA 场景的主要优势在于高检测置信度、高距离精度、低延迟三方面。

高检测置信度：激光雷达可以获得极高的角度和距离分辨率，分辨率高就能创建出目标清晰的 3D 点云图像，使其能够在城区环境内识别更加复杂的物体，从而提高不规则物体和 Corner Case 的感知置信度。

高距离精度：激光雷达可以实现高精度的测距能力，以探维科技的 Tempo 系列激光雷达为例，最远探测距离可达 300 米，探测精度达到±3cm 水准。

低延迟：激光雷达直接输出距离信息，可以让感知系统更迅速地对目标运动状态、意图进行识别和判断，从而提前做出路径规划。

说到底，考验城区 NOA 的核心就在于用户驾乘体验，通过激光雷达，车企能够做到尽可能低的接管率、退出率，从而加速用户对于自动驾驶安全、流畅的认知，最终形成智能驾驶体验正循环。

激光雷达是城市 NOA 的唯一解吗？

现在也有企业探索 4D 成像雷达，即在传统毫米波雷达探测距离维、速度维和角度维之外，再加垂直角度维，但 4D 成像雷达仍无法取代激光雷达。

需要明确的是，4D 成像雷达与激光雷达并不是平替关系。

首先，是其测距精度、分辨率不够。

其次，激光雷达可以通过提升高线束增加点云，使之更加精确，这些都是 4D 成像雷达难以做到的。

拨开迷雾，城市 NOA 感知能力的必选项里一定有激光雷达。

02 产品力撬动「不可能的三角」

一面是城市 NOA 对激光雷达的迫切需求，另一面则是激光雷达产业破解「不可能的三角」的实践探索。

激光雷达存在「不可能三角」问题，即感知性能、车规稳定和成本控制三者之间是此消彼长的关系，不能同时满足条件。

作为高精度的传感设备，激光雷达有着性能、分辨率和探测距离的优势，但如何保持车规级的环境稳定性和量产交付的质量，成本控制却是挑战。

其中，激光雷达的复杂性与精密性在其构造、技术、成本中显露无疑。

这种复杂首当其冲来源于内部构造带来的高成本，一颗激光雷达的构造往往能拆解出收发、信号处理、扫描三个系统模组，其中激光收发部件中的激光器、探测器成本较高，在过去一段时间内激光雷达价格一直在万元关口徘徊，直到近两年内随着技术攻关、大规模量产，激光雷达进入千元级别。

为了解决不可能三角问题，近年来激光雷达厂商尝试通过不同技术路径来降成本。

「目前整个行业逐渐有了轻地图重感知的趋势，给了激光雷达很大的发挥空间。现在即便只依靠一颗激光雷达，感知能力继续迭代上升的空间仍然很大。」梅佳伟博士向汽车之心解释道。

一款优质的激光雷达，往往可以打破行业内「不可能的三角」，兼顾性能、稳定和成本的平衡。

先来看性能。

目前，探维科技发布了 Tempo 及 Duetto 系列车规级激光雷达：

面向高级辅助驾驶的车规级旗舰产品 Tempo，分辨率高达 192 线，拥有 120°×25° 的超宽视野和 0.16°×0.13° 的超高分辨率，最远测距达到 300 米，能够满足智能汽车面对高速/城市 NOA 的感知需求。

另一款车规级前装量产产品 Duetto ，主打极致性价比，前向 ROI 区域点云密度大，通过创新的光学架构设计，在保证高线束的同时大幅降低成本。

经过完整的车规验证和测试，与合创汽车在 2022 年共同推出全球首款搭载激光雷达的量产纯电 MPV。据合创官方发布信息，Duetto 定点车型合创 V09 已开启预售，并即将上市。

对激光雷达来说，技术路线纷繁复杂有不同的扫描方式、激光器、探测器、扫描模块等，但探究激光雷达的产品性能乃至其高性价比、稳定性的缘由，分类只是「表象」，殊途同归的是衡量激光收发技术的水平，集成度高的收发模块能够达到成本、性能的最佳平衡。

对此，探维通过研发 ALS 固态技术平台，提高激光收发的集成度。

ALS 即 Array-based Line Scanning，激光雷达可以采用阵列化收发模组，达到无间隙扫描、不遗漏小物体的探测。

据梅佳伟博士介绍，在光源一侧，ALS 可以用比较少的激光通道来实现较大垂直 FOV 的线光斑，实现线光斑的一次性高效收发。

「相当于 16 个点云曾经需要 16 次收发才能完成一个循环，现在 ALS 可以实现一次性接收。不仅压缩了接收时间，同时集成化程度也更高，空间占用也变小了，需要激光器变少了，成本也跟着往下降。」梅佳伟博士解释道。

成本的下探，不仅指元器件成本的下探，也指通过硬件融合来实现激光雷达的更高性价比、更高精度。

随着车企进城，激光雷达性能不断提高，激光雷达与其他传感器的融合方案也要面临车规量产、复杂场景的挑战。如何将硬件方案整合到量产车型配置中、满足不同传感器之间的配合成为激光雷达产品力新的得分点。

目前，市场上的激光雷达多采用独立传感器+后融合概念的设计框架，单一传感器一旦失效，很可能就会产生驾驶风险。前融合解决方案不仅能够实现高精度微秒量级时间同步，同时对小目标识别有着关键作用。

设想在一张点云图上，假设车辆遇到了小到只能显示三个点云的「小目标」，这时候最需要考虑是否上报车辆规控系统，选择上报会对数据处理带来额外的计算量和计算成本，不上报却可能存在安全隐患问题。

面对一个抉择硬币正反面的问题时，探维选择了把硬币立起来，两面兼顾。

探维提出了行业内首个硬件级图像前融合解决方案。

在激光雷达的发射、接收层面整合 CMOS 传感器，通过高精度时钟信号同步触发，直接输出可供自动驾驶使用的多维融合数据。

这样一来，即便小目标在点云图里只有 3 个点，也能立即调用图像数据分析小目标纹理，提升识别效率，降低安全风险。

03 Duetto 助力合创 V09 发布，激光雷达迎来量产也看见收敛

激光雷达量产上车的时间并不久远。

2017 年，法雷奥生产的 SCALA 1 激光雷达上车奥迪 A8，尽管这颗激光雷达仅有 4 线，但这并不影响奥迪 A8 成为全球首款搭载激光雷达的量产汽车，也不影响许多业内人士把这一年定义为车载激光雷达诞生元年。

6 年过去，车载激光雷达从 4 线走到百线以上，同时也迎来了规模量产上车元年。

今年 8 月，调研机构 Yole Intelligence 发布《2023 年全球车载激光雷达市场与技术报告》，2022 年激光雷达在乘用车及 L4 自动驾驶领域市场规模同比增长 95%，达 3.17 亿美元。同时激光雷达乘用车的市场规模首次超过了 L4 自动驾驶领域市场规模。

在量产爆发的大背景下，探维 Duetto 系列产品的上车项目也迎来了量产时刻。

探维与合创合作的第一个项目，也是探维能力得到全方面展现的项目。

激光雷达上车对企业能力有两个方面要求：

一方面是车规级标准，产品要严格按照汽车项目管理框架 APQP 规定的标准环节开发，这也验证了探维激光雷达车规级的品质、精准的项目管理能力。

另一方面则需要满足车企定制化需求的能力。对探维来说，结合车型需求为车企定制化生产激光雷达，与标准化上车同等重要。

梅佳伟博士表示并不担心面对定制化开发带来的成本问题。

他表示，只要在设计架构时为各种潜在定制化需求留有余量，并进行正向开发就能解决问题。

现在，激光雷达市场已经到了逐渐回归理性的时刻。

就汽车之心观察来看，在扫描架构方面，混合固态激光雷达逐渐成为行业主流，尤其是新款车型上搭载的激光雷达类型多为混合固态。

这背后的逻辑是，现阶段混合固态相对于其他类别，更加符合车规级体积小、稳定性高、成像效果好的优势。

在线束方面，行业可能也会呈现更加理性的思考方式，依靠不同场景提各类参数要求、增加补盲雷达来增加感知能力都将是与线束提升平行竞争。

相信随着城市 NOA 展开、行业思考回归第一性原理，激光雷达到底用几颗、用多少线束、放在哪些位置将会有更加确切的答案。

今年 4 月，探维科技在上海车展发布了「光变计划」，提出了 3 款激光雷达量产规划：

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• Tempo 系列今年将落地 3 个定点，明年推出下一代 Tempo Pro；

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• Duetto 系列今年下半年将大规模批量交付，明年尺寸缩小 50%，强化降本增效；

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• New Scope 是全新研发的补盲系列，量产在即，2024-2025 年将会以纯固态的方案呈现。

一场大规模的量产实践已经展开，「今年、明年大量激光雷达上车去城市和高速场景，一旦上车去跑，车企就会给我们更多反馈，这些会促使行业变得更理性。」梅佳伟博士最后总结道。