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城市NOA的那些“大饼”,车企们不好兑现

车东西 3364浏览 2023-12-08 IP属地: 北京

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疯狂立Flag的城市NOA落地,是真繁荣还是虚火?
作者 |  志豪明成
编辑 |  Juice
沸沸扬扬的NOA进城,现在都到什么进度了?
今年的自动驾驶圈,最火热的词无疑是城市NOA(领航辅助驾驶,不同车企的叫法略有不同),走在智能驾驶头部的玩家都在推动城市NOA的落地,华为、小鹏、蔚来、理想等玩家纷纷立下了各自的目标。
华为城市NCA(华为的领航辅助驾驶官方名称为NCA)年底全国可用、小鹏城市NGP(小鹏的领航辅助驾驶官方名称为NGP)年底拓展至50城、理想城市NOA正式版年底全国可用、蔚来NOP+年底开放6万公里路线里程,除了这些玩家之外,还有很多玩家如魏牌、智己等也进行了城市NOA的布局。
随着时间进入12月份,距离各个玩家承诺兑现时间也越来越近了,城市NOA的进展似乎并没有预期那般火热。
小鹏汽车虽然坚持了自己的开城目标没有动摇,但是城市选择已经从一线城市过渡到了长三角地区的县级行政单位。
理想则是在城市NOA和通勤NOA这两个名字上反复调整。
还有很多玩家,甚至直接沉默了起来,不再将城市NOA的目标挂在嘴上了。
事实上,从去年开始,NOA一词开始彻底火爆车圈,一些头部玩家如特斯拉、小鹏、蔚来、理想等车企开始在高速上推出NOA。
在初步完成了高速NOA的部署之后,大家都将目标瞄向了城市,但城市NOA的进展显然不如人意。
那么各家车企在城市NOA方面的进入究竟到了哪一步?影响城市NOA进一步扩大规模的原因又是什么呢?

本文福利:车企关于城市NOA的目标,都实现了吗?分享手册《解析城市NOA如何才能规模落地》,对话框回复【车东西0565】下载报告。

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01.
大多延期或缩水 部分车企不再宣传


车东西根据公开信息不完全统计,目前,实际规模落地城市NOA功能且正式推送给车主的玩家或许只有小鹏和华为。但是,其具体落地情况和之前喊的口号有些许差别。

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▲部分车企城市NOA宣传情况

华为的城区NCA(华为的领航辅助驾驶官方名称为NCA)目前官方确认落地的城市可能仅6城。今年7月新款问界M5(参数|询价)智驾版OTA升级后,其城市NCA功能在上海、广州、深圳、重庆、杭州5城开放。
问界8月份公告显示,华为城市NCA新增落地北京。此后,无论是华为还是问界都没有再更新过城市NCA开城消息。
虽然今年华为城区NCA已经连续落地六城,但距离余承东在问界新M7发布会上喊出的城区NCA年底全国可用相比还有很大差距。

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▲问界新M7发布会现场

事实上,华为在城区NCA落地方面并非一开始就是这么激进,其落地目标从5城调整至15城,又调整至45城,最终才喊出全国可用的口号。
不过目前12月份还未结束,理论上华为仍可能在年末实现城区NCA全国可用。但即使华为能够实现这一目标,也只能在某一城市的部分街区实现,距离真正意义上的全国可用还有差距。
今年11月28日,小鹏汽车联合创始人、董事长、执行董事兼首席执行官何小鹏也在微博秀起了自家城市NGP(小鹏的领航辅助驾驶官方名称为NGP)的开城进度。

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▲何小鹏微博

从小鹏汽车官方微博可知,小鹏G9、小鹏G6、P7i三款车型当日已经完成了25城的城市NGP功能推送,官方微博称“中国城市智驾开城数量第一”。而且,这新增25城名单与之前何小鹏在新小鹏G9发布会上立下的目标一致。

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▲城市NGP功能更新名单

但是,如果仔细观察小鹏第二批开城的名单可以发现,新增的城市当中,比如,常熟、太仓、昆山在行政区划上都属于苏州市。或许可以说,小鹏第二批开城的最小单位是县级市,与第一批开放的城市相比,规模上略有缩水。
除了进度“缩水”,目标反复横跳的也有。
早在今年4月18日,理想汽车在上海车展上宣布,其智驾系统AD Max 3.0的城市NOA导航辅助驾驶将于第二季度内开启推送,并于年底前完成100个城市的落地推送。

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▲理想汽车今年4月上海车展发布会现场

而在今年8月的成都车展上,理想将宣传口径由“城市NOA”更改为“通勤NOA”。

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▲理想汽车8月成都车展发布会现场

从城市NOA到通勤NOA,虽然只是两个字的差距,但是其表达的意义却完全不一样,顾名思义,城市NOA的意思是在城市内可用NOA,而通勤NOA则是指在固定的通勤路线上可用NOA,从这点上来看,理想事实上在一段时间内降低了自己对城市NOA的目标。
但在今年11月28日,理想汽车创始人、董事长兼CEO李想又来了一次大反转。他在微博上发文称,理想汽车12月全场景智能驾驶NOA“正式版”将覆盖全国高速和环线及100个城市。理想又将目标改成了“全场景智能驾驶NOA”,而全场景三个字代表的则是城市可用。

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▲李想微博

不过,现在还不知道城市NOA实际落地100城的名单是否和8月成都车展公布的名单一致,实际落地情况可能需要等理想周日的“汽车智能软件发布会”上公布。
除了华为小鹏和理想,还有一些玩家的目标在不同程度上有缩水。智己在2022年的初期目标是要进入全球智能驾驶第一梯队,并表示智己L7(参数|询价)上的IM AD智能驾驶功能交付即可用。但是目前,其城市NOA功能还未能大规模推送给用户。
今年8月16日,智己汽车智能驾驶发布会上,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。

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▲智己汽车自动驾驶时间线

现在,已经有博主和部分用户在上海、广州等城市体验到了公测版本的城市NOA功能。
类似情况还有毫末智行。早在2022毫末AI DAY上,长城旗下的自动驾驶公司毫末智行正式发布了支持城市NOH(毫末智行的领航辅助驾驶官方名称为NOH)功能的HPilot3.0系统,将首发搭载在长城魏牌的车型上。

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▲2022 HAOMO AI DAY现场

随后,长城魏牌方面宣布,在2022年底之前,城市NOH功能就将覆盖10座城市,2023年将计划覆盖超100座城市。
不过到目前,网络上有关魏牌的城市NOH落地的详细消息较少。或许,毫末智行的城市NOH方案要更晚一些才能和公众见面了。

02.
城市场景更复杂 落地NOA并不容易


短短一年时间,车企的城市NOA目标就出现缩水,原因是什么呢?
车东西总结来看,可能有以下几点:
首先是城市场景过于复杂。城市的道路情况更加复杂,非机动车、行人都有可能出现在机动车道上,这给自动驾驶车辆的识别造成了更大的挑战。而在城市环境中,车辆的极限加塞、公交等大型车辆切入等情况也会更加频繁,这些都增加了道路交通的不确定性。而这些长尾场景的存在让车辆很难实现百分百的绝对安全。也就导致了城市NOA落地速度较慢。

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▲城市复杂场景

要应对复杂的城市环境,就需要更强的感知和理解能力,自动驾驶算法面临巨大挑战。自动驾驶“感知、决策与执行”系统的算法都需要进一步迭代。感知算法需要不断进步以获取繁杂的城市路面信息,决策与执行算法也需要大量迭代以应对不同交通参与者多样的行为。
目前大部分车企“重感知,轻地图”自动驾驶方案,需要算法对激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器反馈的信息进行理解和抽象,输出所有交通参与者的位置、速度、大小等属性;而算法如果遗漏了物体,对部分交通参与者 “视而不见”可能会造成严重的安全风险。
为了识别各路面主体,需要车企投入大量时间精力提前对各交通参与者进行标定,让车辆能够探测并理解识别交通参与者,这给车企带来了巨大的挑战。
而重感知路线给车企带来算法挑战同时,也给车辆硬件带来了挑战。
此前小鹏方面透露,小鹏城市NGP的代码量是高速领航辅助驾驶的6倍,这意味着车辆需要更高的算力支持,也需要更高算力的芯片。而且,对融合算法要求也颇高,这也会是一个考验。
前不久,小鹏P5(参数|询价)车主联名发布公开信,表示苦等两年仍无法使用城市CNGP(城市导航辅助驾驶)功能。更先进的XNGP功能已官宣将在年底支持25到50个城市的自动辅助驾驶,而作为首发 CNGP的P5,却得不到任何支持。

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▲小鹏P5车主联名信

据悉,2021年上市的小鹏P5是“全球首款搭载激光雷达的量产车型”,这也是该车一直宣传的卖点之一。但是车辆算力却只有30 TOPS。作为对比,目前搭载XNGP的小鹏G9的算力达到了508 TOPS。算力的短板可能是小鹏P5无法使用城市导航辅助驾驶功能的原因。
此外,重感知路线还需要更多的传感器来保证感知层面的数据冗余,以支持车辆决策。支持城市NOA的车型基本上都配备了激光雷达,而激光雷达的成本也会导致部分车企望而却步。
综上,城市NOA对算法、感知硬件、计算平台的高要求,注定只有较高售价的车型才能覆盖这些成本。

03.
困难与机遇并存
政策大模型纯视觉方案利好发展


不过,虽然城市NOA及高阶智能驾驶的落地存在诸多难点,但是,也没有必要对其落地进程持有悲观想法。不少专家学者都认为,目前可能是发展自动驾驶最好的时代。
首先,从政策层面上来看,前一段时间四部委发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》,正式对L3/L4自动驾驶的准入与上路进行了具体的规范。这是一个重大的利好,L3/L4自动驾驶已有了政策法规基础。有了法律依据,高级别辅助驾驶落地速度将加快,而属于“降维”范畴的城市NOA落地速度也必然会加快。
其次,多模态大语言模型的出现则是技术上的一个重大利好。以ChatGPT为代表的通用人工智能技术正在给自动驾驶的发展注入新活力。传统的小模型、小数据弱人工智能方法正被换挡,通过大模型来布局自动驾驶的路径越发明显。
最后,特斯拉FSD V12的出现也将会是一个非常重要的变量。特斯拉通过使用BEV+Transformer算法,不用激光雷达也可以进行纵向距离的测算与补全,再加上视觉语言大模型直接阅读理解道路交通场景,车辆就拥有了“眼睛”,可以观测和理解路面信息。

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▲特斯拉FSD V12画面

再配合深度强化学习算法进行决策与规控,特别是利用多模态大型语言模型进行端到端的整体贯通之后,车辆又拥有了“大脑”,可以像人类一样做出判断和决策。在有了这些之后,车辆只需经过一些驾驶技能的培训与操练,就能够上路了。
目前,国内已经有自动驾驶玩家开始向特斯拉FSD V12学习,将多模态大模型、纯视觉方案引入国内自动驾驶行业。

04.
结语:城市NOA的落地需要一步一个脚印


虽然城市NOA落地面临诸多挑战,但从发展趋势来看,要真正实现点到点的自动驾驶,城市NOA的落地是必然趋势。
但是,目前部分车企对城市NOA落地的进程有些过于乐观了,复杂的城市场景、困难的算法、感知硬件和计算平台的高要求都制约着城市NOA的落地进程和实际效果。或许,车企需要进一步认识到这些困难和挑战,一步一个脚印地推动城市NOA实际落地。

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