最近，长城汽车董事长魏建军亲自驾乘魏牌蓝山智驾版，穿梭于北京、上海、广州，重庆等多个城市的繁忙且复杂的路段上，通过多场全程视频直播展示了长城汽车全场景NOA智能驾驶系统（以下简称：长城NOA系统）的强大功能与技术实力。

特别是在“8D魔幻”网红重庆，其错综复杂的地形和多样化的道路环境，对于NOA智能驾驶系统来说是一个极大的挑战。测试路线全长约35公里，穿越了江北、南岸、渝中三大行政区，涵盖了繁忙的商业区、复杂的立交桥、拥挤的市中心以及地下的环形道路等场景，长城NOA系统在这些复杂环境中实现了提前识别、灵活避障和环境适应性等功能。

在直播过程中，我们可以看到长城汽车的NOA系统能够像一位经验丰富的老司机那样精准识别路况、规划路径，并在关键时刻做出合理决策。无论是立交桥的复杂变道，还是拥堵大桥的顺畅通行，亦或是狭窄街道的灵活避障，NOA系统都展现了其卓越的智能与灵活性，成功应对各种复杂的路况。这一切都得益于长城汽车所开发的端到端大模型—SEE模型，该模型能够实现感知、诀策、规控的全链路一体化整合，通过深度学习技术训练模型来模拟人类司机的驾驶行为,智能驾驶表现出色。

那么，大家是不是对长城汽车的这个搭载SEE模型的NOA系统表现出极大的好奇和兴趣呢？今天，就带大家深入了解这个NOA系统的独特之处和技术亮点。

长城汽车的NOA智驾系统中的SEE端到端智驾大模型是通过感知、决策、规控一体化整合实现其功能的。该模型的核心价值在于安全（Safety）、高效（Efficiency）和体验（Experience），能够不断学习和适应新的驾驶环境，精确应对复杂路况，从而提升驾驶效率和舒适度。

该系统配置了多种感知设备，包括1个激光雷达、3个毫米波雷达、11个高清摄像头和12个超声波雷达，形成全天候感知能力，实现主动规划场景并根据导航路线自动行驶。能够覆盖高速、城区、乡镇、山区等多种驾驶环境，摆脱了对高精度地图的依赖，真正做到了“有路就能开”。

长城汽车NOA智驾系统的SEE端到端智驾大模型是如何工作的？

长城汽车的NOA智驾系统基于SEE端到端智驾大模型，实现了感知、决策和执行的全链路一体化整合。该模型通过深度学习技术，对输入数据进行联合训练，不再依赖规则定义驾驶行为，而是让模型像司机一样自主做出决策。

SEE端到端智驾大模型实现了感知、决策、规控一体化整合，不同于目前主流的模块化智驾系统，而是类似于特斯拉在美国开放的FSD V12端到端智驾方案。这意味着SEE不仅不依赖于传统的基于规则的决策和规划，还引入了人工智能决策，使得它在避障能力上展现出类似"老司机"的出色表现。

此外，SEE模型能够在各种复杂的城市环境中表现优异，例如在重庆这样的“8D城市”中，成功应对了立交桥、市中心、地下环道等多样的复杂场景。这得益于其SEE端到端的大模型设计，使得它能够从规则驱动转向数据驱动，更加灵活地处理各种驾驶情况。

长城汽车在全场景智能驾驶中采用了哪些先进的感知技术和AI算法？

长城汽车在全场景智能驾驶中采用了多种先进的感知技术和AI算法，以提升车辆的感知能力和安全性。具体来说：

多传感器融合：长城汽车NOA系统采用了多传感器融合技术，包括高清摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。这些传感器能够捕捉车辆周围不同距离、不同角度的环境信息，为后续的决策和控制提供丰富的数据支持。

基于SEE端到端智驾大模型，长城汽车将BEV感知范围显著扩展，实现了前向250米、后向150米、侧向120米的远距离感知，这是通过多传感器数据的融合处理实现的。

高精度感知与识别：除了感知范围的扩大，长城汽车还实现了特征级的多传感器融合，能够精准识别包括人、车在内的常规障碍物，以及30cm*30cm以上的各类微小障碍物，识别种类无上限。这种高精度感知与识别能力为系统决策提供了更加精确的环境信息。

AI算法处理数据实现精确驾驶：AI算法对多传感器采集的数据进行实时处理和分析，构建车辆周围环境的实时三维模型。这个模型包括道路、障碍物、行人、车辆等目标的位置、速度和运动轨迹，为后续的决策规划提供基础。

基于环境感知的结果，AI算法进行决策规划，包括路径规划、速度控制、避障策略等。通过预测和评估不同驾驶行为的后果，选择最优的驾驶策略。内容中提到，长城汽车通过超强感知和端到端大模型，将BEV的特性通过Attention机制直接用于决策规划阶段，从而获得更大范围的连续解空间，并通过不断的模型学习逐步获得最优解。

AI算法将决策规划的结果转化为具体的控制指令，通过车辆控制系统执行。这些指令包括转向、加速、制动等操作，以实现精确驾驶。

长城汽车NOA系统通过强大的感知能力和车道级的拓扑能力，将导航地图信息和感知信息融合，清晰还原完整的道路环境。这一技术突破使得车辆不再依赖高精度地图，实现了无高精地图、全场景NOA的落地应用。这进一步证明了AI算法在处理复杂交通场景和应对不同道路条件方面的强大能力。

长城汽车NOA系统如何处理不同驾驶环境下的数据以实现精确驾驶？

长城汽车的NOA系统在处理不同驾驶环境下的数据以实现精确驾驶方面，采用了多种先进技术和方法。首先，NOA系统依赖于车载系统内的数据处理元件以及包括传感器、图像识别处理器、激光雷达与GPS、导航与控制单元等在内的控制模块来运作。这些传感器和控制模块能够实时扫描车辆周围的环境，获取关于速度、车道、前车距离及相对位置等关键信息。

在具体应用中，NOA系统通过强大的数据处理能力和智能决策算法，持续收集、分析和处理来自传感器的海量数据，预测潜在的风险情况，并采取相应的驾驶决策和措施，规避碰撞和事故的发生。例如，在车辆向右变道由主路进入辅路的过程中，NOA系统可以实时监测右侧来车，有效避免碰撞。

此外，NOA系统还应用了端到端的大模型—SEE，实现了感知、决策、规控等环节的全链路一体化整合。基于深度学习技术，该模型通过输入数据对模型进行联合训练，不再由规则定义驾驶行为，而是让模型像司机一样直接学习和适应各种复杂的驾驶环境。

在面对复杂多变的城市路况时，NOA系统也展现了出色的性能。例如，在保定市、重庆市等市区中心繁忙路段的实测中，NOA系统成功应对了复杂多变的路况，充分展现了其聪明的变道策略和博弈能力。当车辆驶入江面上的大桥时，面对桥面的高峰期拥堵路况，NOA系统能够实时分析交通流量和车辆位置，并迅速通过精准计算做出最优决策。

长城汽车近期对NOA智驾系统进行了哪些具体的升级和优化？

长城汽车近期对NOA智驾系统进行了以下具体的升级和优化：

Coffee Pilot Ultra系统的搭载：长城汽车最新一代的智能驾驶系统—Coffee Pilot Ultra，将搭载在蓝山智驾版之上。这套系统借助激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头等感知硬件，可实现从行车到泊车、从高速到城乡的全场景智能驾驶。

无高精地图NOA功能的实现：基于长城汽车第三代高阶智能驾驶系统Coffee Pilot Ultra的强大算力平台与27个智慧传感器的精准感知能力，新车实现了全场景无高精地图NOA功能，覆盖多种驾驶场景。

端到端技术的应用：长城汽车通过算法、数据、安全三方面升级，结合模块化与完全端到端技术，实现智能驾驶升级，追求智能驾驶拟人化。

城区NOA技术的实现：长城汽车成功实现城区NOA技术，并公布了城市NOA开城计划，这表明长城汽车在城市环境下的NOA技术也得到了提升。

智能驾驶系统的持续创新与优化：长城汽车将持续创新，不断完善和优化智驾系统，为用户带来更为安全、便捷的智能驾驶体验。

用户对长城汽车NOA智驾系统的反馈有哪些，特别是在高速公路和城市拥堵环境下的表现如何？

用户对长城汽车NOA智驾系统的反馈主要集中在高速公路和城市拥堵环境下的表现：在高速公路上，长城汽车的NOA系统能够实现高效和安全的变道操作，无论是汇入还是汇出都能做到精准控制。此外，该系统还展示了在复杂路况下的应对能力，例如避让左右侧盲区行人、交通灯识别和路口转弯等场景中表现出色。

在城市拥堵环境中，NOA系统同样展现了卓越的表现。它通过实时分析交通流量和车辆位置，迅速做出最优并线决策，有效缓解了驾驶者的压力。在重庆这样的“8D魔幻城市”中，NOA系统成功应对了复杂的路况，包括多车道变化选道、应对行人横穿以及智慧走停等功能。

NOA系统采用了无高精地图的设计，这意味着它能够通过传感器实时感知周围环境并及时更新地图信息，从而实现更准确的导航和路径规划。这种设计不仅降低了制作成本，还提高了系统的安全性。

在硬件方面，蓝山智驾版搭载了包括128线激光雷达、英伟达Orin-X芯片、2颗800万像素摄像头、9颗300万像素摄像头和3颗毫米波雷达等高端设备。这些传感器和处理器共同工作，确保车辆能够在各种复杂环境中稳定运行，并且能够敏锐地捕捉静态障碍物，如锥桶和施工铁板围墙，以及动态变数，如行人和非机动车。

长城汽车的NOA智驾系统通过SEE端到端智驾大模型，不仅实现了技术层面的创新，更在实际应用中展现了卓越的性能和安全性。随着技术的不断进步，这一系统预示着智能驾驶技术未来的发展方向，为用户提供了前所未有的安全、高效和舒适驾驶体验。

总之，长城汽车的NOA智驾系统凭借其先进的技术架构和卓越的驾驶表现，正在引领智能驾驶技术的新纪元。