“2023年我國高階智能輔助駕駛市場迎來大爆發(fā)。目前，乘用車銷量和智能化指數(shù)都在穩(wěn)步提升，同時智能駕駛滲透率與價格呈反向增長，乘用車市場L2及以上智能駕駛滲透率達(dá)42.4%，2025年將達(dá)70%，并普及到10萬～20萬元的主銷車型上。”毫末智行董事長張凱近日在第九屆HAOMO AI DAY上表示，城市NOA將迎來量產(chǎn)上車潮，目前占L2及以上輔助駕駛份額的17%，2025年有望達(dá)70%。
NOA（Navigate On Autopilot）為自動輔助導(dǎo)航駕駛，即車輛在部分高速公路或高架等封閉路段行駛時，結(jié)合車載導(dǎo)航路線讓車輛進(jìn)行自動變道、自動進(jìn)入和駛出匝道口的技術(shù)功能，可實現(xiàn)一定道路場景范圍內(nèi)的點(diǎn)到點(diǎn)智能駕駛。根據(jù)場景的不同，NOA可進(jìn)一步分為高速NOA和城市NOA。其中，城區(qū)領(lǐng)NOA可以在復(fù)雜的城市場景中實現(xiàn)點(diǎn)到點(diǎn)的“導(dǎo)航輔助駕駛”功能，車主在導(dǎo)航上設(shè)定好目的地，車輛可以實現(xiàn)全程輔助駕駛到達(dá)終點(diǎn)，并在路途中實現(xiàn)變道、超車、過紅綠燈等行為動作，其難度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于高速NOA。
今年以來，以城市NOA為代表的高階輔助駕駛逐漸迎來量產(chǎn)上車潮。小鵬、理想、智已等多家車企相公布了城市NOA落地計劃，毫末智行、百度、華為、輕舟智航等也發(fā)布了相關(guān)智能輔助駕駛產(chǎn)品。其中，小鵬計劃在2023年下半年開放城市NGP到約50個城市，在2024年落地200個城市；華為計劃在2023年四季度將城市NCA覆蓋到45個城市；理想已經(jīng)開始推送城市NOA內(nèi)測，并計劃在2023年底推送至100個城市。
“城市NOA目前屬于L2++領(lǐng)域，是一個點(diǎn)到另外一個點(diǎn)的能力，精神內(nèi)核上很接近L4級自動駕駛。通過做L2++的產(chǎn)品和主機(jī)廠合作，能夠讓算法、傳感器搭載在更多車上，獲得更多的數(shù)據(jù)閉環(huán)，并了解一些從來沒見過的場景，這些對L4級自動駕駛功能的實現(xiàn)都是非常有幫助的。”輕舟智航技術(shù)合伙人李棟在2023世界智能駕駛峰會上接受記者采訪時表示，對于自動駕駛公司而言，切入NOA賽道不僅不是一個彎路，還是走向L4級自動駕駛最經(jīng)濟(jì)、最直接的一條路。通過城市NOA在廣泛場景、特別是不常見到的場景中，不斷地去累積數(shù)據(jù)，迭代算法，從而將技術(shù)持續(xù)提升，為實現(xiàn)無人駕駛提供助力。”李棟表示。
國金證券今年10月份發(fā)布的一份研報顯示，智能駕駛一直是市場最為關(guān)注的方向，但是前幾年 L2+、L4 的公司一直沒有取得重大商業(yè)化突破，核心是因為算法一直是智駕的最短板所在，從數(shù)據(jù)標(biāo)注、仿真訓(xùn)練到感知、識別和預(yù)測，均存在一系列問題。在特斯拉引領(lǐng)的Transformer+Bev架構(gòu)驅(qū)動下，智駕算法趨近于端到端的智駕大模型，使得智能駕駛開始步入城市NOA新時代。
由于商業(yè)化落地、技術(shù)挑戰(zhàn)等因素，2022年以來一些自動駕駛公司出現(xiàn)危機(jī)，L4級高級別自動駕駛遇冷，L2、L2+級自動駕駛逐步成為主流。業(yè)內(nèi)認(rèn)為，城市NOA是輔助駕駛的天花板，也是無人駕駛的入門檻。另一方面，隨著汽車市場降價潮的來臨，自動駕駛行業(yè)在實現(xiàn)性能的同時開始追求性價比。而由于高精地圖成本高等因素，在城市NOA快速落地的過程中，重感知、輕地圖的技術(shù)方案逐漸成為多家企業(yè)的選擇。
“在過去一年時間里，價格戰(zhàn)讓產(chǎn)品競爭更加白熱化。”張凱表示，毫末智行計劃通過“極致性價比”的產(chǎn)品方案爭取一席之地。其中，毫末HP170是3000元級的高速無圖NOH，可以實現(xiàn)行泊一體智駕。毫末HP370是5000元級的中算力平臺智駕解決方案，可實現(xiàn)城市記憶行車和記憶泊車的一體化。毫末HP570是8000元級的城市全場景無圖NOH產(chǎn)品，未來將在100+城落地。
和目前已經(jīng)在較大范圍普及的高速NOA相比，城市NOA應(yīng)用時交通環(huán)境更為混亂，涵蓋了行人、自行車、電瓶車等更多類型的交通參與者，城市NOA落地難度遠(yuǎn)大于高速NOA。另一方面，由于更加復(fù)雜的技術(shù)，在地圖、感知原件、算力等方面，城市NOA對車企的技術(shù)實力和投入提出了更高的要求。此外，城市NOA還需要算法服務(wù)的模型、數(shù)據(jù)、訓(xùn)練等軟件方面的投入。
“目前市場上，城市NOA實際性能參差不齊。體驗差距的背后，實際上還是技術(shù)的挑戰(zhàn)。”地平線總裁陳黎明今年在第13屆中國汽車論壇上表示，一是現(xiàn)有算法不足以支撐復(fù)雜場景的功能和性能；二是現(xiàn)有硬件有效算力和其帶寬，不足以支撐最先進(jìn)的算法和大模型；三是現(xiàn)有軟件架構(gòu)不足以支撐高度自動化的快速迭代，使得開發(fā)成本高，開發(fā)周期長。
