多家车企公布“城市NOA”计划，市区智驾唾手可得了？
2023年的成都车展前后，众多汽车制造商为了在众多产品中脱颖而出，纷纷将智能驾驶系统作为焦点，强调城市NOA的概念，旨在突破当前同质化竞争和价格战的困局。
而在这次成都车展上，理想以“中高端车型后续不配城市NOA就卖不好”的喊话让城市NOA的竞争火药味十足。如果说2022年是高速NOA落地迸发的年代，那么2023年就是城市NOA开卷的起跑线。
NOA（Navigate On Autopilot）指的是自动辅助导航驾驶，通过将导航和自动驾驶技术结合，实现在高速公路、城市快速路、普通道路等场景下的点对点自动驾驶。这是从ADAS辅助驾驶向FSD全自动驾驶过渡的关键技术。
过去短短一周内，蔚来、华为、理想和小鹏等厂商相继宣布了新的进展。而比亚迪、智己、飞凡等品牌的智能驾驶团队也在紧锣密鼓地工作，甚至有些厂商已经启动了两班倒的路测，推进城市级自动驾驶技术。
特别着急的智能化
根据2023年麦肯锡中国汽车消费者洞察报告显示：87%的消费者认为智能网联有意义，75%的人有高速自动驾驶的需求，60%的消费者渴望城市自动驾驶。似乎，消费者对智能驾驶正在翘首以盼，投资智驾是众望所归。
从新能源市场环境来说，之前因为市场环境、政策优势、通信技术发展等因素，中国新能源市场走在了世界前列。但随着规模的发展，新的问题也随之出现。中国国际商会汽车行业商会会长王侠曾表示：“进入深水区的技术革命难度会不断增大。功能分析和新技术的浅层应用已经告一段落，低处的果子快被摘完，摘更高处的果实会更加的困难。”
如果中国汽车不能在关键技术上实现革新，所谓的先发优势就会像空中楼阁一样很快倒塌。当电池技术进入平台期，全球车企逐渐追赶上来的时候，自主品牌只能通过加快智能驾驶革命来保持“弯道超车”的时速。
集体进城
特斯拉在今年下半年将在国内测试FSD；蔚来计划在今年Q3推出领航换电功能，并在下半年推出城区级NOP+；华为预计将在今年开放45个城市的ADS 2.0；理想计划今年进军100座城市并推出通勤NOA功能；小鹏预计将在多个城市推出城市级NGP和通勤模式。最早今年底，最晚明年上半年，城市级NOA竞争将进一步升级。
但其中理想在成都车展上又调整了话术，在上海车展上宣传的年底“全场景覆盖百城”变成了对早鸟用户推出通勤级NOA，而非覆盖整个城市的NOA，年内完成一百个城市。明年第二季度，向所有AD Max用户开放通勤级NOA。
这一举动让大家知道，对于城市NOA的最终解释权还是在车企手上。并且无论十城也好，百城也罢，最终落实的质量和前期的厂家陈述恐怕都有不少的差距。
但无论是“通勤”还是“城区”，为何都在着急"开城"？原因非常明显。城市NOA能够满足大多数车主的核心行驶需求，因为城市场景占据了车主行驶时间和里程的70-80%。因此，提升智能驾驶技术，必须解决城市场景的挑战，确保在核心场景中为用户提供良好体验，而不仅仅是在高速场景中。
那城市NOA到底难在哪里呢？之前高速NOA一般依赖于高精度地图，高速是封闭道路，突发情况较少，复杂度低，照着地图走能基本掌握，相应对智能化要求就没那么高。对于消费者来说高速NOA和全速ACC有很多重合的使用场景，远远谈不上是智能驾驶，距L3级别自动驾驶相距甚远。
但到了城市，道路复杂情况就会提高好几个数量级，还是行人，道路施工等因素都是高精度地图所无法应对的，这时候对智能算法和路况捕捉处理的要求就提高了百倍。并且还有着其他缺陷：城市道路变化频繁，有时可能刚画完就得修改：城市盲区多，很多地方不允许测绘；城区高精度地图制作成本高昂，难以实现全国范围的覆盖，而且成本最终还是要转嫁给消费者。
高成本、低覆盖、更新慢，这三点单独挑出任何一项对于正在起步阶段的智能驾驶商业应用来说都是致命缺陷。
对这一挑战，智能驾驶领军厂商正在推出去地图化（不再依赖高精度地图）的NOA功能，以满足城市路况的需求。
去地图化不是完全无地图，而是基于普通地图，通过算法和模型的升级，实现在云端和车端结合的方式，以较低成本实现NOA功能。
今年华为ADS 2.0智能驾驶系统就宣布脱离高精地图依赖。根据华为智能汽车解决方案销售总监王飞介绍，“（ADS 2.0）基本上可以做到高速行驶两百公里以内不需要接管，换句话说基本上两个小时的正常高速行驶过程当中，可以放心地把驾驶任务交给ADS 2.0，做到高效通勤和极致安全。”
成都车展上搭载了该系统的车型包括AITO问界新M7大五座版、阿维塔11鸿蒙版均不再依赖高精地图。
还有成都车展上首度公开亮相的智己LS6，号称用两年时间追赶上了友商9年的进度。也将于9月份开启去高精地图的高速NOA公测，采用的是DDLD技术，基于数据驱动的方式，在车辆行驶过程中实时建图，在实时建图叠加的基础上，对多次建图进行融合形成对道路特征的准确识别，对于道路拓扑结构可以像人一样进行脑补，提高了复杂路口等场景的通行能力，摆脱对高精地图的依赖。目前，DDLD 已拥有百万公里级的训练数据。
可以看出，各大自研车企和智驾方案商都共同选择了”无图化“这个经济实用的方案。
某种程度上，所谓“通勤”NOA也是加速实现“无图化”进程的一种取巧操作。不同于以往车企自行组织车队进行大数据收集和深度学习。通过用户的实时建模，记录行驶路线，以每个车主完成一条线的形式，最后交织成一片路网来实现城市道路的覆盖。
随着城市NOA的狂热推进，“激光雷达”和“视觉”之争的热度也旧居不下。
在“去图”的同时，道路信息捕捉和实时路况观察就落到了汽车感知系统上，目前各大车企对此的解决方案就是：要么用激光雷达配合摄像头传感；要么纯摄像头拍摄画面，然后分析大头交给智能AI算法。
国内大部分车企和软件商选择激光雷达阵营：
华为支持的，阿维塔/极狐/问界智驾版均搭载激光雷达实现城市NOA功能；
蔚来二代平台全系标配激光雷达；
小鹏G9/P7i/G6 MAX版，搭载激光雷达，支持城市NOA；
理想L系列MAX版标配激光雷达，支持城市NOA；
比亚迪仰望U8以及腾势N7，搭载三/双激光雷达，支持城市NOA。
国内车企在车身上进行大量”堆料“的另一个原因就是很多车企选择了提前布局的策略，有了高精度感知硬件的提前部署，后续配套软件的更新迭代就少了阻碍。
而在国外马斯克就是纯视觉的支持者，为什么？因为激光雷达成本很高，一套激光超感系统的成本基本都在三万左右，要真正实现科技成果转化为商业价值，特斯拉选择走算法+视觉这条路，大力投资AI智能技术。
从2020年10月开始推送FSD Beta给到早鸟用户，FSD一直以小步快走的研发进度来完成迭代，其中几天前马斯克展示的已是第V12版本。
有供应商预计，特斯拉FSD最晚将在今年下、明年内在国内开启FSD的内测，其最早将在2025年在中国开放FSD功能。
至于中国的头部公司，为什么一致做出了与特斯拉不同的选择，理想CEO李想在微博给出了一部分解释：
（相比特斯拉选择的4D毫米波），激光雷达的成像质量和成像精度要高很多；
中国激光雷达公司的成本控制能力，大幅强于美国的本土供应商；
针对接下来的BEV4D，激光雷达会有一轮成本下降。
软硬件合作形式
而在软件层面，国内主推全栈自研的蔚小理一直以来名声在外，但这次成都车展上，选择和软件供应商进行合作开发的企业也出尽了风头。
其中热度最大的华为，全权包办的问界遭遇滑铁卢之后，在与阿维塔、极狐、奇瑞等车企的合作中，逐渐找清了自己软件供应商的定位。成为了国内“华为+车企”的软硬件合作典型案例。
在成都车展开幕前一晚，阿维塔就宣布了降价策略，其中阿维塔11鸿蒙版宣布了30万元的起售价，同时在5000元定金的5倍膨胀金政策下，其实际起售价仅为28万元。
需要注意的是，阿维塔采用的是华为MDC平台，激光雷达来自华为。摄像头和毫米波配置为13V6R，毫米波为：4角雷达+1前向+1后向。并且在入门车型上没有进行阉割，同时还赠送了华为ADS 2.0高阶智驾系统。
在华为的助力下，阿维塔表示高速NCA已覆盖260+座城市的快速道路、30万+公里高速路网，其中百公里接管次数小于1次，匝道汇入成功率高于95%。
同时，官方还重申了年内上线45座城的城区NCA目标。
成都车展上，和Momenta合作的智己展台也是人头攒动。作为造车新新势力，智己曾经喊出了用 2 年走完友商 9 年的惊人之言。在成都车展前，他们也列出了自己的计划表：
高速 NOA：2023 年 4 月首城落地，2023 年 12 月辐射全国 333 城；
城市 NOA：2023 年 4 月开启内测，2023 年 10 月在上海正式公测，同步迈入「城市 NOA 时代」；
去高精地图 NOA：2023 年 4 月开启内测 → 2023 年 9 月开启公测，进入「无图 NOA」时代；
通勤模式：2024 年百城齐开；
Door to Door（全场景通勤）：2025 年落地，适用于绝大多数场景。
据介绍，不依赖高精地图的 NOA 辅助驾驶功能将于 2023 年 9 月开启公测，城市 NOA 将于 2023 年 10 月正式公测；同时即将首发的 LS6 将全系具备去高精地图 NOA 能力，交付即搭载一键场景代驾功能。
官方还公布了 IM AD 智能驾驶辅助产品时间表：2024 年让智己 IM AD 的通勤模式覆盖全国 100 多个城市，并于同年出海欧洲，目前感知已完成欧洲本地化适应性训练，规划算法已适配当地环境及驾驶习惯。
这些合作企业自身有没有自主研发的实力？答案是有的，只是时间上不允许，技术革新的紧迫性如逆水行舟，进步不够快就会被远远甩开。大众入股小鹏合作开发电动车，奥迪牵手上汽集团加快电动车开发等亦是如此。
谈到智能驾驶，就不能不提百度公司，作为国内最早做智驾方面的公司之一，当年的Apollo无人驾驶出租车可谓是备受关注。但与如今主流的智能辅助驾驶不同的是，百度一直在无人驾驶领域深耕，也就是想直接进入L4领域。
受限于技术障碍和政策原因，百度每年数十亿美元的投入并不能
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