L4“前哨战”:城市智能驾驶NOA量产过去几年的商业化尝试

文字：谈话说人工智能 作者：郑开车

2023年初，自动驾驶的“落地风”吹得更急了。

在特斯拉发布FSD两年多后，国内自动驾驶行业正进入一个新的着陆阶段。

去年12月，百度宣布开放Apollo“点对点城市自动驾驶”能力；1月底，何小鹏宣布，2023年将率先在中国推出全自动驾驶，50多个城市可以使用全自动驾驶；理想汽车宣布，到2023年底，将实施城市NOA导航辅助。

自动驾驶公司的估值在二级市场很冷，着陆和大规模生产自然成为每个人关注的焦点。对于投资者来说，大规模生产并不是最终的结果，最终的结果是，NOA能力可以真正成为汽车公司的新增长点。

从产业规划的角度来看，2025年是L4落地的关键节点。在这个关键点到来之前，2023年城市智能导航辅助落地的帷幕正在慢慢拉开。

L4“前哨战”：城市智能驾驶NOA量产

过去几年的商业化尝试让大家明白了一件事:To C的Robotaxi无法扛起盈利的旗帜。二级市场估值受挫后，L2更容易打造。＋智能辅助驾驶系统，快速商业化已成为必须走的道路。

要打赢这场自动驾驶的“前哨战”，首先要选择正确的“进攻线”。

在技术上，感知＋在地图的双重路线下，结合高精度地图，一些业内玩家已经能够率先在一些城市实现更强大的城市NOA能力。

华为的ADS和毫末NOH可以根据高精度地图的位置信息识别车辆硬件的感知能力。在地图数据的帮助下，车辆更容易准确识别道路、红绿灯等信息。根据天眼查APP，毫末已经进入一级市场＋轮融资。

从技术上讲，感知＋地图的双重能力可以满足城市NOA能力的基本需求，车载硬件成本可以更低，可以快速装载并推向市场。

与重感应轻地图不同，华为是高精度地图路线的受益者之一。在测试中，小鹏的NGP在几个关键指标上都超过了特斯拉的NOA，表现出色。华为通过自动驾驶视频走红，为其NOA技术的影响奠定了基础。

然而，无论是华为、小鹏还是毫末，业内玩家似乎都希望逐步摆脱对高精度地图的依赖。

地图监管的收紧引起了重感知和轻地图技术路线的关注。去年8月，自然资源部办公厅发布了《关于做好智能网络汽车高精度地图应用试点工作的通知》。

9月初，自然资源部发布《关于促进智能网络汽车发展和维护测绘地理信息安全的通知》，收紧高精度地图资质，规定高精度地图测绘只能由具有导航电子地图甲级资质的单位进行。

高精度地图数据与国家安全有关，收紧是不可避免的，但对于行业来说，这意味着技术方向可能正在发生深刻变化。

去年举行的极狐阿尔法S 在HI版发布会上，华为副总裁、智能汽车解决方案BU 首席执行官余承东表示，他将逐步减少对高精度地图的依赖。小鹏也改变了策略。小鹏建议在2023年完全放弃高精度地图城市辅助驾驶。

从商业角度看，前期规模化容易走重地图路线，后期规模化可能更受地图更新维护成本的限制。

例如，城市基础设施正在发生变化，修建地铁和道路。如何平衡地图信息的新鲜度，维护高精度地图的成本？恐怕很难考虑到这一点。

在高精度地图路线下，主要问题实际上是地图信息的丰度和新鲜度，因此，本质上也是一个成本权衡的问题。

从市场竞争的角度来看，当前的市场环境不能容忍城市和池塘的缓慢进步，需要大规模、快速地覆盖更多的城市，快速完成NOA能力的大规模生产。

小鹏计划在建立摆脱地图依赖后，今年XNGP实施后，将迅速覆盖中国50至100个地区，推动智能驾驶辅助系统的大规模实施。

小鹏和华为做出这样的决定并非不合理。在没有地图限制的情况下，汽车公司确实可以快速覆盖更多的市场。特斯拉在北美的销售已经证实了这一点。

然而，值得注意的是，毫末等玩家选择“重感知轻地图”的“数据驱动”解决方案也存在不足。有人认为，试图利用事故或潜在事故的弱场景数据来解决城市导航智能驾驶的问题在技术上是可行的，但在战略上是被动的，而不是最好的解决方案。

一个不容忽视的事实是，2023年将是NOA车型快速普及的第一年。对于汽车公司来说，在这个阶段，为更多的城市带来更高级的驾驶能力，快速抢占市场，实际上是一个非常重要的策略。

数据显示，在中国，NOA车型的渗透率也在上升。西部证券的一份研究报告预测，2023年至2024年，支持城市NOA车型的市场渗透率将迅速上升到20年％，

截图来源于西部证券研究报告

摆脱地图依赖，依靠感知，实际上更依赖技术，因为城市NOA更复杂，容错率更低。

以小鹏城NGP为例，代码量是高速公路的6倍，这意味着需要更高的计算能力冗余。此外，对集成算法的要求也很高，这将是一个测试。

一位自动驾驶行业内部人士表示：“在感知能力方面，我们不能做出更多的差异化体验，”，“事实上，最关键的是算法和数据。重要的是覆盖少数场景，高精度激光雷达和高精度地图可以弥补98％，但是谁能解决最后两个问题呢？％在意外情况下，差距可以迅速拉开。”

NOA量产后，形成了新的价值链

在市场经济规律下，人们很容易追求消费体验。人们需要人工智能技术来帮助驾驶员缓解疲劳，汽车公司也需要新的技术元素来增加工业价值。

在自动驾驶着陆过程中，有时技术无法解决100个问题％除了技术之外，更多的问题可能是促进行业快速发展和高级智能驾驶辅助系统进入千家万户的重要因素。

例如，制定和引导底层规则。

去年11月，工业和信息化部、公安部发布《关于开展智能网络汽车准入和交通试点工作的通知(征求意见稿)》＋自动驾驶试点推出管理措施。在草案的全文中，有418个地方强调安全。

安全自然是小鹏、理想和特斯拉事故频发的基本底线。安全的第一层是技术，第二层是责任划分的规则。

L2在技术上＋、L2＋＋技术不能保证绝对安全，所以需要规则来覆盖底部。

在责任划分方面，草案提出责任认定规则以自动驾驶系统是否激活为分类标准，安全员不激活时承担责任，试点用户激活时承担责任。

在责任划分规则明确后，城市NOA的量产将进一步加快，这也给行业带来了一些不同的变化。

一方面，主机厂打消了顾虑，越来越多的车型搭载城市NOA。

一些NOA车型的价格在不断下跌。例如，一些车型的价格在15万元左右。这在促进市场扩张方面起着重要作用。例如，苹果重新定义了智能手机，小米进一步普及了智能手机。

低价永远是规模化的第一枪。NOA的量产也是如此。

另一方面，在市场进一步普及后，更多用户可以感知到更好的NOA驾驶体验。技术的迭代升级可以真正反馈到销售端，给渠道终端甚至产品溢价带来竞争力。

新技术的生存和发展有两个重要因素，一是对现有行业产生新的价值增量，二是形成积极的价值循环链。

NOA对汽车行业最大的价值实际上是让更多的人接受国内汽车30－价格范围40万元的定位，以高级辅助驾驶为代表的软硬件能力，正成为影响用户决策的关键因素，就像传统燃油机的性能一样。

这意味着以NOA驾驶能力为中心，形成了新的汽车产业循环价值链：

智能驾驶辅助能力迭代-汽车企业产品能力提升-溢价能力提升-用户体验提升认同产品定位-促进汽车企业收入增长-资本投资促进智能驾驶进一步迭代

城市驾驶NOA批量生产的一个非常重要的前提是，C端的支付意愿正在增加。换句话说，软件定义汽车不仅发生在工业部分，而且发生在销售端。

摩根摩根士丹利的一项研究也证实了这一点。研究表明，传统汽车的价值构成主要是硬件，未来硬件价值的比例将下降40%％，一辆车的价值是60％以软件为主。

C端越依赖自动驾驶，越重视智能，就越需要建立正确的用户认知。也就是说，除了建立技术认知外，汽车公司还需要主动画出“红线”来塑造用户端的认知。

毕竟NOA不是自动驾驶，也不能代替自动驾驶。

去年8月10日，宁波一座高架桥上的一名小鹏P7车主与故障车辆及其乘客发生追尾碰撞，造成人员伤亡。事故发生后，对小鹏NGP驾驶辅助系统也存在一些争议。当时，除了争议之外，一些声音认为人们不应该过于依赖当前的智能驾驶辅助技术。

从理想官方网站对NOA功能的描述来看，NOA的能力主要是“基于亚米高精度定位能力、独立超车、速度调整和进出匝道”。换句话说，它更像是ACC自适应巡航、LKA车道维护辅助、ALC自动变道辅助功能的先进版本，但定位技术更准确。

即使是自动驾驶技术，以目前的算法水平，仍然远离“自动驾驶”。即使是国内算法水平在第一梯队的自动驾驶公司，在中国平均每天30公里的通勤距离中，平均每天接管一次。在大规模生产的汽车中，由于感知能力的差异，接管的次数可能会更多。

也就是说，这可能意味着，如果用户端在NOA能力普及后没有形成正确的认知，可能会有更多的悲剧。如何解决这个问题，可能需要行业、用户和媒体认真思考和解决。

结语：

过去发生的事情提醒行业，用户认知的塑造有时可能比宣传智能辅助驾驶能力更重要。即使大规模生产正在加速，该行业也需要做出更仔细的决定。毕竟，NOA并不是完全自动驾驶的。

在商业化的基调下，NOA大规模生产是该行业必须做的一个“必要的主题”。好的一面是“解决问题”的过程，但也是一个不断创新的过程。只有在这个不断创新的过程中，技术才能实施，行业才能取得进步。

在创新和落地中，L4的“前哨战”已经开始，我们怎么能做到呢？

参考资料：行业深度研究报告：城市NOA重新定义智能汽车-西部证券

参考资料：高精度地图“巨婴”断奶，迫使自动驾驶自力更生 ——亿欧网

参考资料：国产车下一个大蛋糕不应该用消费者的生命来画—— 王笑渔

参考资料：城市NOA、高精度地图，激光雷达..2023年智能汽车市场-圆周智能