文｜光锥智能，作者｜刘俊宏，编辑｜苏扬、王一粟

2023 年过半，城市 NOA（城市领航辅助驾驶）的元年如预期中到来了吗？

(相关资料图)

8 月 25 日，成都车展开幕，与 4 个月之前的上海车展相同，各家厂商正在不遗余力地宣传城市 NOA 功能作为智能化的新卖点。

" 无汽车不智能 " 正在成为车企的共识。正如理想汽车创始人李想所言，" 就像你买了一个二三十层的楼房，它是有没有电梯的差别。未来在（汽车）中高端市场，如果不能提供城市 NOA，消费者就是买和不买的区别。"

近期，光锥智能对 6 家城市 NOA 重点产品进行了梳理和体验。我们发现，严格意义上说，城市 NOA 已落地的玩家是华为系和小鹏。

并且，用户实现城市 NOA 功能所需加价并不高，费用在整车价格的 10%～20%。

城市 NOA，现在各家落地得如何了？相关功能的体验感受，又能在多大程度影响购车决策呢？技术的进步和车企的市值又有哪些关联？

注：各家车企和自动驾驶厂商对城市领航辅助驾驶的具体名称不同，比如小鹏是 XNGP、蔚来是 NAD、理想是 AD MAX、华为系是 NCA、毫末是城市 NOH、智己是 IM AD NOA、特斯拉是 FSD，为方便读者文中概括时统一称为 " 城市 NOA"（城市领航辅助驾驶）。

实测城市 NOA，华为和小鹏领跑

"2026 年，当智能化完成市场‘鸿沟’后，没有智能驾驶能力的汽车将难以进入用户的购车清单。" 百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇在 4 月上海车展中称。

在国内零售渗透率 36.1%（乘联会 7 月数据）的今天，新能源汽车在成为主流购车选择的道路上更进了一步。

驾驶智能化水平，作为能够与燃油车拉开差距的核心功能之一，被行业认为是未来能够左右销量的关键。

光锥智能在探访了 6 家智能汽车的体验店后，我们都看到了询问智能驾驶问题的消费者。在对多位消费者访谈后，可以看到，消费者最关心城市 NOA 的落地情况和具体表现。

" 我驾照几年前考的，中间一直没摸过车。" 在一家理想汽车体验店里，一位准备购车的消费者对光锥智能坦诚道，" 因为对自己的技术没什么信心，所以想先着重了解下辅助驾驶功能。"

近期，小鹏的销量数据佐证了市场对智能驾驶的青睐。据晚点 Auto 报道，自小鹏 G6 上市 1 个月来，超 4 万订单中，选择智能驾驶高配 Max 版的占比高达 70%。城市 NOA" 进京 " 第一周，车主们就跑满了 16914 公里。

显然，消费者已经用真金白银加入了驾驶智能化的大趋势。

按照厂商的相关规划，华为、小鹏、理想和毫末的目标较为明确，节奏较为近似。基本都是 2023 年完成重点城市覆盖，后续持续推广的策略。

经过我们实际体验，以当前体验情况来看，严格意义上，国内真正大规模向用户推送城市 NOA 功能的玩家，只有华为和小鹏两家。

2022 年 10 月，搭载华为智驾系统的极狐阿尔法率先在深圳开放城市领航辅助驾驶功能。随后华为又开放了上海、广州和杭州，车型也新增了阿维塔 11 和问界 M5 智驾版。我们在北京亦庄的体验中，问界 M5 智驾版在面对变道、无保护左转、货车横穿等反应都较为不错。除少数道路以外，基本能够实现 " 设置路径点，车自动开 "。

华为问界 M5 智驾版无保护左转 这在自动驾驶中难度较大

小鹏这边，落地节奏与华为大致接近。在今年 3 月底，小鹏在上海、深圳、广州三城开放点到点的城市领航辅助驾驶。此后又在佛山和北京开放相关功能，适用三款 ‍ 车型。由于小鹏在北京仅开放了环线，在我们的实际体验中，小鹏 G6 成功展现了换道超车的操作。不过，总体看来在北京地区，实际体验与高速领航辅助驾驶较为接近。

小鹏 G6 换道

蔚来当前能体验的是其城市领航辅助驾驶增强版，功能覆盖北京地区的环路和主要的高速公路。在我们的实际体验中，可能受到客观路况影响（测试时间为晚上 8 点，测试道路为广渠路）当天车辆不多，蔚来在行驶中没有看到自主超车和变道。总体看来，蔚来的城市领航辅助驾驶虽也算是 " 进城 "，但实际体验也与高速领航近似。

另外，搭载毫末智能驾驶系统的长城魏牌新摩卡在选配时只显示高速 NOH 智驾包、HWA 高速公路辅助驾驶、自动泊车等安全辅助驾驶功能。关于城市 NOA 的具体情况，光锥智能通过魏牌北京体验店了解的结果是，" 相关功能已经落地，在魏牌蓝山的四驱版是标配的。但是只有在高精地图覆盖的地区才能启动，并且北京五环内不能体验。如果需要试驾体验，可能需要去京沈高速。" 至于北京五环内是否有大致落地时间规划，销售人员表示不清楚。

其余几家，智己仍处于测试阶段，理想的 AD MAX 功能尚不能公开体验。

在明确了落地和具体表现后，加价，是消费者在考虑智能驾驶的第二道门槛。

"MAX 版跟 PRO 版只差了城市领航辅助驾驶吗？" 在一家小鹏的体验店里，一位消费者向销售人员咨询道，" 相当于加 2 万买断，不会再有别的费用了吧？"

对于 " 新司机 " 来说，城市 NOA 一定程度上能减轻开车时的心理负担，并让行驶过程中更安全，更稳。但对于 " 老司机 " 来说，城市 NOA 功能虽好，但若价格过高，在钱包的 " 负担 " 下，消费者也可能被 " 劝退 "。

我们用特斯拉 FSD 的价格作为参考，对比出各家厂商城市 NOA 的 " 含价率 "（城市 NOA 价格 / 搭载功能的基础车型价格）。以 23 万的 Model 3 作为基准，买断 FSD 价格为 6.4 万，对应特斯拉带 FSD 的车价格为 29.4 万，含价率 21.8%。换句话说，消费者在购买一台带 FSD 功能的 Model 3，内含的城市 NOA 价格部分为 21.8%。

小鹏以 G6 作为参考，MAX 版对比 PRO 版加价 2 万（其他包含真皮座椅），小鹏城市 NOA 含价率约为 9%。理想的 AD MAX 功能同样也是 MAX 车型标配，比上一级加价 4 万（包含后排一个屏 + 两个扬声器）。以 L7 作为参考，对应含价率约为 11%。

蔚来当前仅开放订阅 NOP+ 功能，价格为 380/ 月。后续按计划还会推出功能完整版的 NAD，价格为 680/ 月。按照 8 年使用计算，对应订阅总价分别为 36480 元和 65280 元，含价率约为 11% 和 18%。智己 LS7 在 Lux 版本才能选配激光雷达，选装费 2.2 万（激光雷达）外加 3.68 万的功能包，总价为 5.88 万，含价率约为 13%。

华为系的智驾费用在问界 M5 智驾版、阿维塔 11 和极狐阿尔法 HI 的定价一致，订阅为 720/ 月，7200 包年，1.8 万元买断。以问界 M5 智驾版作为参考，2023 增程后驱智驾版相对 2023 版价格加了 3 万。对应总加价为 4.8 万元，含价率约为 16%。不过，以 NOA 功能软件售价 1.8 万的绝对值来看，华为的售价还是很有诚意的。

总体来看，当前中国品牌的城市 NOA 含价率都控制在 20% 以内，价格均低于特斯拉 FSD 水平。

但各厂商的定价逻辑，似乎并不是由实现城市 NOA 所需要的算力大小和硬件配置所严格决定的。

整体上看，在过去几年预期的汽车算力 " 堆料 " 并未实现。小鹏的 508TOPS 和问界的 200TOPS 算力都能较好地实现城市 NOA 功能。对应算力芯片上，国产自动驾驶芯片（地平线、华为）正逐渐形成与英伟达的 Orin 芯片分庭抗礼的局面。

在我们问到蔚来的 NAD 何时落地时。销售人员只能给出大致时间，但随后说：" 蔚来搭载传感器数量配置都是没问题的，而且我们的算力是 1016TOPS。这个级别的算力，比其他厂家都高。我们的智能驾驶在后续的提升空间会更大一些。"

在询问问界车载算力较低，仅 200TOPS 能否跟得上后续 OTA 升级时，销售人员则表示算法更重要。" 华为的技术更偏向于算法，刚才在体验中我们的车都很好地应对了正常市区驾驶的情况。"

不过，这个问题的确切回答，或许小鹏给出了答案。

在小鹏在 2023 年二季度财报电话会时，当问到 " 无高清地图自动驾驶是否需要更多算力 " 的问题时。小鹏方回应，" 当前已经在使用 30TOPS 实现了 XNGP"。如此推算，问界 M5 的 200TOPS 算力或能在相当程度上支持后续的功能更新。

从实际表现来看，上海车展的四个月后，各家车厂的城市领航辅助驾驶正在顺利落地。这也代表着，背后所用的技术正在迎来成熟期。

重感知，轻地图，AI 让城市 NOA 快速落地

城市 NOA 之所以能快速落地多个城市，背后是自动驾驶找到了技术的可实现路线—— BEV+Transformer（BEVFormer），简单来说就是利用视觉为主的感知融合 + 人工智能的算法处理。

在城市 NOA 落地之前，自动驾驶更多是依托 2D 视觉 +CNN 实现的以高速 NOA 为主的 L2 辅助驾驶。

从 2016 年 10 月，特斯拉率先推出高速 NOA 功能开始，到 2020 年末，蔚来、小鹏、理想等智能汽车厂商相继向客户推送高速 NOA。如今，L2+ 辅助驾驶已在智能汽车中基本普及，高速 NOA 在主流品牌中基本完成覆盖，新势力普及 80% 以上，传统车厂接近 50% 。

高速 NOA 的应用场景有限，能给消费者带来的价值有限，自然带给主机厂们的收入也有限。无论从自动驾驶技术价值的实现，还是主机厂的商业化角度考虑，城市 NOA 都是必须拿下的阵地。

但相比高速场景，城市场景要复杂的多。在城市道路中，汽车驾驶要考虑过马路的行人、随时可能加塞的车辆和着急赶路的外卖小哥，让难度瞬间上升几个数量级。

难度的上升，让高度依赖高精地图的技术路线遇到了巨大瓶颈，与此同时，特斯拉引领的 BEVFormer 路线给出了新的 " 解题思路 "。

2019 年，马斯克曾公开表示：" 过分依赖高精度地图，会让自动驾驶系统变得极其脆弱，普及起来更加困难。"

但彼时，特斯拉不依赖高精地图的方案，也遇到了自己的问题。特斯拉的方法是在每个传感器上单独进行感知，然后再将不同感知结果进行融合。但由于不同传感器的结果需要在运动补偿误差的前提下匹配信息，最终可能导致输出结果相互冲突。

2021 年，特斯拉在 AI DAY 上展示了基于 Transformer+BEV 的模型，通过 GPT 同源的 AI 技术模型，来解决了这一冲突问题。

该架构的基本原理是在 BEV（鸟瞰图视角）的基础上，引入 Transformer 的注意力机制。在注意力机制 " 自动联系上下文 " 的帮助下，特斯拉的 FSD 能够做到 " 更丝滑 " 地融合多摄像头数据，完成从图像空间到 BEV 空间（3D）的转换，最终生成类似于统揽汽车附近全局的 " 上帝视角 "。从而解决之前 BEV 方案中，如何将不同传感器的特征实现最优表达的难点。

随着基于 BEV+Transformer 技术的逐渐完善，高精地图方案受困于地图鲜度和成本的缺点也在逐渐放大。

2023 年 3 月，华为常务董事、终端 BG CEO、智能汽车解决方案 BU CEO 余承东直言，" 高精地图更新太慢了，且一个城市一个城市获取的速度也太慢。我们连上海市的一条小路都要折腾很久 "。理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋博士认为，想获得高鲜度的高精地图，势必要频繁更新，如果想获得元素丰富的信息，势必制作工艺会非常复杂。

于是，智驾厂商们逐渐抛弃原来的高精地图方案，加速基于 BEV+Transformer 技术框架下，" 重感知，轻地图 " 的技术迭代。

华为在 ADS（Autonomous Driving Solution）1.0 中，已实现基于 Transformer+BEV 的架构。在今年 4 月 16 日的发布会上，华为 ADS 2.0 加入了 GOD（通用障碍物检测）网络。对此功能的底层逻辑，余承东这样概括，" 机器需要不断训练才能认识异形障碍物，而人眼即便不认识它，也知道这不是路。"

GOD 网络技术在原理上，有些类似特斯拉 Occupancy Network（占据网络）。两者的区别在于，华为借助了激光雷达来进一步提高精确性。但两者都能够构建出车辆适合的特征空间。通过让车辆 " 知道 " 当前空间 " 过不去 " 即可的方式，避免此前视觉感知模式下，需要对大量道路可能出现的物体的识别训练。基于此，华为能够在 ADS 2.0 更加注重汽车的感知能力，减少对高精地图的依赖。

在商业落地规划方面，华为计划到今年 Q2 实现 5 个城市的城区 NCA 落地（依赖高精地图），Q3 实现 15 个城市的落地（无图），而 Q4 将增加至 45 个城市。

小鹏在 2021 年研发的 XNet 感知架构中，也是基于 BEV+Transformer 技术框架。通过在硬件上添加两颗激光雷达和双英伟达 Orin 芯片，实现了 XNGP（小鹏自动领航辅助驾驶）功能。相比于上一代的产品，XNGP 可以实现更高级的辅助驾驶功能。

不过，相比于华为 " 脱图心切 "，小鹏并没有 " 急于 " 脱离高精地图，而是分为 " 三步走 " 的战略。

3 月 31 日，小鹏解锁 XNGP 第一阶段能力，即在广州、深圳、上海使用城市 NGP，并拥有在无高精地图覆盖的城市开放直行红绿灯识别起停、跨线绕行障碍的能力。在今年下半年，XNGP 将开放第二阶段能力，即在无高精地图覆盖的城市开放自动变道、超车、左右转的能力。而到 2024 年，XNGP 将进化至 " 终极形态 "，即全场景打通，从起点停车位到终点停车位，全程都可以使用智能领航辅助驾驶。

近期，光锥智能在对小鹏体验店人员询问时，工作人员表示，小鹏当前仍然依赖高精地图。

在对辅助驾驶技术路线的展望上，毫末智行也给出了看法。" 不使用高精地图来做城市 NOH，毫末是第一个认识到和提出来的，" 毫末智行 CEO 顾维灏在出席成都车展长城魏牌发布会时认为，" 决定适应性和泛化性的，是产品的拓展性和维护成本。"也就是说，" 轻地图 " 的模式，将更有利于智能驾驶在更多城市和更多车辆中普及。

除此之外，理想的 AD MAX 还未大规模推送上线，但也宣称借助云端大模型对复杂的路口特征的提取，来强化车端对物体的识别。一个有意思的插曲是，有网友把理想 NOA 图片发到了推特上，成功引来了马斯克，马斯克说 " 这看起来很熟悉 "。

如今，在各家厂商的技术优化下，城市 NOA 在技术层面即将看到 " 胜利的曙光 "。

8 月 2 日，马斯克在社交平台表示，特斯拉目前正在开发 "FSD 人工智能（AI）拼图上的最后一块拼图 " —— " 车辆控制 "，这将使 30 万行以上的 C++ 控制代码减少约 2 个数量级。这似乎表明特斯拉在车辆控制上将更多依赖神经网络，而非直接的编码指令。一旦完成，FSD 将无需驾驶员控制车辆，车辆系统可完成所有驾驶任务。

8 月 26 日，马斯克演示了特斯拉的最新自动驾驶技术（FSD V12）。在直播过程中，马斯克驾驶着一辆 Model S ，展示了 " 端到端 " 的自动驾驶。他随机在地图上标记了路径点，并通过特斯拉的自动驾驶系统让车辆从起点到终点自主驾驶。直播过程中，马斯克评论称，" 没有任何一行代码告诉它需要如何转弯、如何处理施工障碍物和环岛，仅仅向 AI 展示了一大堆视频训练数据，它就学会了如何驾驶 "。

不过马斯克还补充称，特斯拉目前正在训练这些神经网络，" 训练计算 " 是目前的限制因素。" 我们目前是训练计算受限，而不是工程师受限。"

特斯拉遇到的困难，恰恰对应了 "AI 三要素 "（算力、算法、数据）的发展问题。在 BEV+Transformer 路径较为确定的当下，补足算力和数据，成为摆在智驾玩家们面前的新课题。

在算力上，2021 年起特斯拉开始自研 Dojo 超级计算机，并将在 2024 年冲刺 100EFlOPS 算力。2022 年 8 月，小鹏汽车与阿里云共同宣布在内蒙古乌兰察布建成自动驾驶智算中心 " 扶摇 "（算力可达到 600PFLOPS）。2023 年，毫末智行联合火山引擎推出雪湖 · 绿洲智算中心；吉利联合阿里云建设吉利星睿智算中心；理想与火山引擎合作在山西布局。

在数据上，为了获取更多真实的行驶数据，智驾玩家们选择在 " 攻城 " 的路上 " 狂飙 "。

除了上述的华为和小鹏外，理想将于年底前完成 100 个城市的 NOA 推送；毫末智行计划到 2024 年在 100 座城市落地无图城市 NOH。

但智驾的 " 无图化 " 是否是终局，高德地图汽车业务中心总经理江睿认为，" 汽车感知能力越强，地图作用就越弱，这是毫无疑问的。但是感知再强，汽车想要自动驾驶，还是需要一张地图。"

为了弥补之前高精地图在智驾上的短板，弥补车辆感知局限、提供全局视角、快速更新的需求，地图厂商们正在推出轻量化的动态地图（高德的 HQ Live MAP，腾讯的 HD Air）。并在 " 开城 " 的道路上，丝毫不逊色智驾玩家们的速度。例如四维图新的高级辅助驾驶地图在 6 月宣布已有 120 个城市获批。

不论未来的方案路线究竟如何，持续优化城市 NOA 体验、落地更广、更安全一定是所有驾驶智能化产业链玩家的终极追求。

据西部证券在《2022 年汽车行业报告：城市 NOA 重新定义智能汽车》预测，2023 年搭载 NOA 的汽车总量或将为 70 万辆，2025 年可能将达到 348 万辆。其中，支持城市 NOA 功能的车型占比将从 2023 年的 17％迅速上升到 70％。

如此迅速地增长，这也意味着，城市 NOA 的普及除了加速开放支持城市数量外，还有更大的 " 格局 " 需要打开。

价格向左，市值向右

价格向下迁移，可能是技术普及最好的路线。

小鹏 G6 的销售可能是最好的注脚—— 23 万就能买到带 800V 高压快充，带完整智能化的车。超高的性价比，促成了开启交付半个月便取得 3900 辆的成绩，现在订车预计需要排队 12 周的火爆。

8 月 28 日，小鹏汽车官宣与滴滴达成战略合作，将联合在 "15 万级 " 价格区间打造爆款车型，进一步加速自动辅助驾驶与智能座舱技术在市场的普及。

" 以后辅助驾驶成本肯定是越来越低的 "。一位问界销售认为，" 之前是技术路径不确定，需要传感器做冗余。但现在我们都实现了，后面技术和硬件的配合一定也会相应优化，用最小的成本给做出来。"

降价的前提，自然是降本。在汽车市场的供给侧持续发力下，城市 NOA 的供应链结构正在持续优化。

在 2022 年，摄像头、毫米波雷达、超声波雷达这些常规传感器的价格已经 " 打了下来 "。参考小米参投的纵目科技在 2022 年的《招股书》显示，这三种传感器均价最贵的 700 元，便宜的只有十几块。而此前价格 " 高高在上 " 的激光雷达，参考禾赛的《招股书》，在 2021 年和 2022 年的前九个月中，激光雷达的平均售价从每台 8000 美元也一路狂砍至 3100 美元。

随着 2023 上半年汽车智能驾驶大规模落地，据兴业证券测算，国内能够实现城市 NOA 功能的硬件成本预计已经降至 2.5-3 万元。其中，传感器成本约为 5000-10000 元，单颗激光雷达价格约为 3000-5000 元。

除传感器外，受制于 SoC 芯片数量和价格，智驾域控制器成本约为 1.5-2.5 万元，主要原因是英伟达算力芯片（Orin）价格仍较高。后续随着国产芯片替代（华为、地平线、黑芝麻等），解决方案供应商的推广（华为、毫末等），伴随着算法的迭代和成熟，智能汽车有望减配高成本硬件，未来综合成本有望降低 50%。

可以预见，随着驾驶智能化成本的逐渐下移，搭载高阶智驾功能的汽车，售价有望从 30 万以上区间逐渐下放，向下普及至 20 万价位区间的 " 翻倍 " 市场。

据乘联会秘书长崔东树的乘用车价格段市场结构分析，2023 年 1-7 月份整体汽车市场 30 万价位以上销量占总体 14.4%，而 20-30 万区间销量占比为 17.1%。值得注意的是，以 2023 年至今的价格段内部动力销量结构来看，在 20-30 万价格区间内，新能源车（纯电 + 插混 + 增程）销量占比达到 49.6%。30-40 万区间对应销量构成为 69.2%，40 万以上价位区间为 20.9%。参照价位销量后，三个价位区间对应销量分别为 0.7%、7.7% 和 8.5%。结合中汽协预测，2023 年我国乘用车总销量约 2380 万辆。则在 20-30 万价位区间销量为 202 万辆，几乎刚好是 30 万以上价位区间（199 万）的两倍。这意味着，若智能驾驶功能车型进入到该价位区间，则对应市场空间将释放一倍以上。最后，在市场进一步放量后，来自城市 NOA 软件销售的收入，将化作巨大的市值杠杆。

传统整车厂卖车几乎是 " 一锤子买卖 "，硬件销售完毕，钱货两清后就可以计算利润了。对于这种模式，市场给的估值也没什么想象空间。以终局视角审视，车企的收入是均价 × 销量 × 净利率。对于任意一家经营稳定的车企，卖了多少车，打一下计算器就能算出对应公司估值。

在引入软件收入后，智能汽车厂商们的估值体系将发生切换。

核心原因是来自智能化的溢价。按照特斯拉年销量 2000 万的目标，假设销量能够稳定，并且 FSD 购买率为 10%。则对应市场保有量为 2 亿台（平均替换周期为 10 年），每年新增 FSD 用户为 2000 万。如此一来，每年 FSD（假设保持 6.4 万人民币）将为特斯拉带来为 1.28 万亿人民币的营收。

当然，在这种假设下的计算存在诸多误差，特斯拉年销量还远未达到 2000 万台。但考虑到未来 FSD 维护费用边际递减，来自一体化压铸的造车成本进一步下降，特斯拉将有可能以汽车 +FSD 直接与苹果公司的手机 +IOS 模式对标。

事实上，来自当前市场的估值也表达了这种可能性。特斯拉当前 PS（8 倍）已经与苹果的科技公司估值逻辑（7 倍 PS）站在同一高度，远超传统制造业车厂 PS（1-2 区间）水平（丰田为 1 左右，比亚迪为 1.5 左右）。

来自驾驶智能化收入的远期计价，成就了特斯拉当前超 5 万亿人民币的市值。与比亚迪相比，不同的估值体系也造就了特斯拉和比亚迪，这两大新能源汽车巨头分别矗立在估值上限的两极。

驾驶智能化，是汽车厂商从制造业估值向科技公司估值转换的钥匙。更高的市值，不仅意味着更好的股东回报，也会给将来可能需要的融资降低阻力。打开这扇门，就是一个崭新的世界。

结语

" 总的来说，还是年轻人多一些，" 当光锥智能询问试驾客户年龄构成的时候，所有智能汽车品牌销售一致回答道。

《银河系漫游指南》的作者，道格拉斯 · 亚当斯曾对不同年龄段的人看待科技进步，有这样一个总结。

其一，任何在我出生时已经有的科技都是稀松平常的世界本来秩序的一部分；

其二，任何在我 15-35 岁之间诞生的科技都是将会改变世界的革命性产物；

其三，任何在我 35 岁之后诞生的科技都是违反自然规律的。

这个论断概括了我们相当一部分人看待自动驾驶的样子。在年轻人看来，技术的进步一定是积极的，是充满阳光的。但在不同人的眼里，技术进步所展现的意义也可能是潘多拉魔盒。

或许当下的辅助驾驶技术、配套法规和消费者认知，都还不够完善。但以长远的眼光看自动驾驶，终局一定是越来越智能，越来越普遍的。自动驾驶，未来一定有能力减缓一年超过 200 万起交通事故（2022 年）的现状。