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车企竞逐城市NOA,高阶智驾迎量产上车潮

字号+ 作者:李郭同舟网 来源:百科 2024-01-15 02:27:54 我要评论(0)

“2023年我国高阶智能辅助驾驶市场迎来大爆发。目前,乘用车销量和智能化指数都在稳步提升,同时智能驾驶渗透率与价格呈反向增长,乘用车市场L2及以上智能驾驶渗透率达42.4%,2025年将达

“2023年我国高阶智能辅助驾驶市场迎来大爆发。车企城市潮目前,竞逐阶智驾迎乘用车销量和智能化指数都在稳步提升,量产同时智能驾驶渗透率与价格呈反向增长,上车乘用车市场L2及以上智能驾驶渗透率达42.4%,车企城市潮2025年将达70%,竞逐阶智驾迎并普及到10万~20万元的量产主销车型上。”毫末智行董事长张凯近日在第九届HAOMO AI DAY上表示,上车城市NOA将迎来量产上车潮,车企城市潮目前占L2及以上辅助驾驶份额的竞逐阶智驾迎17%,2025年有望达70%。量产

NOA(Navigate On Autopilot)为自动辅助导航驾驶,上车即车辆在部分高速公路或高架等封闭路段行驶时,车企城市潮结合车载导航路线让车辆进行自动变道、竞逐阶智驾迎自动进入和驶出匝道口的量产技术功能,可实现一定道路场景范围内的点到点智能驾驶。根据场景的不同,NOA可进一步分为高速NOA和城市NOA。其中,城区领NOA可以在复杂的城市场景中实现点到点的“导航辅助驾驶”功能,车主在导航上设定好目的地,车辆可以实现全程辅助驾驶到达终点,并在路途中实现变道、超车、过红绿灯等行为动作,其难度也远远大于高速NOA。

车企竞逐城市NOA,高阶智驾迎量产上车潮

今年以来,以城市NOA为代表的高阶辅助驾驶逐渐迎来量产上车潮。小鹏、理想、智已等多家车企相公布了城市NOA落地计划,毫末智行、百度、华为、轻舟智航等也发布了相关智能辅助驾驶产品。其中,小鹏计划在2023年下半年开放城市NGP到约50个城市,在2024年落地200个城市;华为计划在2023年四季度将城市NCA覆盖到45个城市;理想已经开始推送城市NOA内测,并计划在2023年底推送至100个城市。

车企竞逐城市NOA,高阶智驾迎量产上车潮

“城市NOA目前属于L2++领域,是一个点到另外一个点的能力,精神内核上很接近L4级自动驾驶。通过做L2++的产品和主机厂合作,能够让算法、传感器搭载在更多车上,获得更多的数据闭环,并了解一些从来没见过的场景,这些对L4级自动驾驶功能的实现都是非常有帮助的。”轻舟智航技术合伙人李栋在2023世界智能驾驶峰会上接受记者采访时表示,对于自动驾驶公司而言,切入NOA赛道不仅不是一个弯路,还是走向L4级自动驾驶最经济、最直接的一条路。通过城市NOA在广泛场景、特别是不常见到的场景中,不断地去累积数据,迭代算法,从而将技术持续提升,为实现无人驾驶提供助力。”李栋表示。

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国金证券今年10月份发布的一份研报显示,智能驾驶一直是市场最为关注的方向,但是前几年 L2+、L4 的公司一直没有取得重大商业化突破,核心是因为算法一直是智驾的最短板所在,从数据标注、仿真训练到感知、识别和预测,均存在一系列问题。在特斯拉引领的Transformer+Bev架构驱动下,智驾算法趋近于端到端的智驾大模型,使得智能驾驶开始步入城市NOA新时代。

由于商业化落地、技术挑战等因素,2022年以来一些自动驾驶公司出现危机,L4级高级别自动驾驶遇冷,L2、L2+级自动驾驶逐步成为主流。业内认为,城市NOA是辅助驾驶的天花板,也是无人驾驶的入门槛。另一方面,随着汽车市场降价潮的来临,自动驾驶行业在实现性能的同时开始追求性价比。而由于高精地图成本高等因素,在城市NOA快速落地的过程中,重感知、轻地图的技术方案逐渐成为多家企业的选择。

“在过去一年时间里,价格战让产品竞争更加白热化。”张凯表示,毫末智行计划通过“极致性价比”的产品方案争取一席之地。其中,毫末HP170是3000元级的高速无图NOH,可以实现行泊一体智驾。毫末HP370是5000元级的中算力平台智驾解决方案,可实现城市记忆行车和记忆泊车的一体化。毫末HP570是8000元级的城市全场景无图NOH产品,未来将在100+城落地。

和目前已经在较大范围普及的高速NOA相比,城市NOA应用时交通环境更为混乱,涵盖了行人、自行车、电瓶车等更多类型的交通参与者,城市NOA落地难度远大于高速NOA。另一方面,由于更加复杂的技术,在地图、感知原件、算力等方面,城市NOA对车企的技术实力和投入提出了更高的要求。此外,城市NOA还需要算法服务的模型、数据、训练等软件方面的投入。

“目前市场上,城市NOA实际性能参差不齐。体验差距的背后,实际上还是技术的挑战。”地平线总裁陈黎明今年在第13届中国汽车论坛上表示,一是现有算法不足以支撑复杂场景的功能和性能;二是现有硬件有效算力和其带宽,不足以支撑最先进的算法和大模型;三是现有软件架构不足以支撑高度自动化的快速迭代,使得开发成本高,开发周期长。

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