城市NOA百城行动、软件终身免费，一场关于智能驾驶的精彩纷呈
如果说北美车展、法兰克福车展、巴黎车展，是燃油车时代具有标志性和引领性的展会，那么 2023 上海车展将是全球所有汽车厂商一个划时代的转折点。
作为疫情后的首个国际 A 级车展，这场重量级车展共吸引全球 1000 多家厂商参展，首发新车超过 150 台，无论是参展车型，还是全球首发车型，都创下了新纪录。
从感受上来说，中国造车新势力爆火，尤其是 6 号展馆，聚集了蔚来、理想、小鹏、极氪、问界、阿维塔、智己等新能源品牌，热度不减，并且也吸引了来自大众、丰田、奔驰、宝马等总部高管前来观摩。
从此次车展亮相的诸多车型来看，新能源汽车的加速普及势不可挡。
如果说汽车变革的 A 面是电动化，那么 B 面就是智能化。在这次上海车展，「智能化」也同样成为车企之间竞逐的关键，工程化量产能力和算法能力逐渐成为衡量车企能否攻城略地的新标准。透过这届车展，我们看到：
- 受场景变换、数据政策及成本等综合因素影响，「重感知、轻地图」技术路线会更受青睐，BEV+Transformer 技术架构逐渐成为高阶智能驾驶落地的加速器；
- 自动驾驶解决方案商从幕后走到台前，积极推动「行、泊、舱」等关键场景的软硬件解决方案升级。甚至有多数声音认为，智能驾驶不光追求性价比，还要回归产品价值和用户价值；
- 城市 NOA 即将收费，多个头部玩家开始掀起百城大战。
01、BEV 感知功不可没，成高阶智能驾驶落地加速器
作为智能驾驶的关键一环，城市道路场景的复杂度是城区 NOA 最大的挑战之一——路口多、变道多、行人等场景远比高速 NOA 更加复杂。
比如在一个不规则的红绿灯路口，面对不同方向的红绿灯信号，车辆要行驶哪一条车道、要看哪个红绿灯信号都是不可避免、且亟待解决的场景。
为此，不少车企借助高精地图解决这些问题。
高精地图的定位精度可达到厘米级，能告诉自动驾驶车辆周边交通环境如何、具体在哪条车道、前方哪里减速、何时提前变道，还能提供红绿灯、限速指示牌等信息，帮助车辆完成行进规划。
但这恰恰是高精度地图本身的制约点：高昂的成本投入、漫长的更新周期。
因此，一条「重感知、轻地图」的技术路线推向风口浪尖。
自今年以来，何小鹏、李想多次强调推出不依赖高精地图的城市 NOA。具体来说，这一方案是基于 BEV 感知和 Transformer 模型，从而实现端到端的城市智能驾驶。
在 2021 年特斯拉的 AI Day 上，Andrej Karpathy 宣告特斯拉基于 Transformer 将摄像头 2D 图像拼接转化成 3D 图景，最后生成汽车周围道路环境的鸟瞰图（Bird's Eye View），由此引发大模型技术在智能驾驶行业的广泛落地。
小鹏汽车是国内首个量产 BEV 感知方案的玩家，在无图城市通过 LCC-L（道路居中辅助增强版）作为降级后的能力补充，不仅能够完成对静止的车辆、锥筒等障碍物的判断和避让，还支持红绿灯的通行能力，并且下半年计划在无图城市实现自动变道、超车、左右转的能力。
在上海车展前夕，华为发布了 ADS 2.0 高阶智能驾驶系统方案，余承东透露了两个核心信息点：
一是对高精地图的「放弃」，转向了感知能力；二是智能驾驶的落地，计划今年三季度实现 15 个无图城市的落地，四季度新增至 45 个城市。
余承东介绍，ADS 1.0 已实现基于 Transformer 的 BEV 架构，而 ADS 2.0 进一步升级 GOD 网络，道路拓扑推理网络进一步增强，类似于特斯拉的占用网络算法（Occupancy Networks），即使无高精地图也能看懂路，以及红绿灯等各种道路元素。
有别于华为，百度并未完全放弃高精地图，而是基于高精地图产线推出了轻 HD 地图。
百度主打的城市智驾 Apollo City Driving Max 系统，选择以「纯视觉+激光雷达」的方式实现感知冗，比行业通用的传统高精地图要「轻」近 80%。
百度集团副总裁、智能汽车事业部总经理储瑞松表示：
「我们判断，完全不依赖高精地图的路线可以走通。长期基于 BEV 极其巨大量的数据来加强高精地图的实时感知和决策，这是可以做到的。但是走通的时间绝对不是今年或者明年。」
尽管选择的技术路线不同，对高精地图的价值认知存在差异，但百度并未否认高精地图的局限性，而是希望减少对高精地图的依赖：
「我们主要通过加强算法、减少对于道路要素的依赖，这让高精地图规范，和传统的高精地图相比少了接近 80%，可以比较快的速度采图、建图，而且可以在多个城市里面有合理可接受的成本推广开来。」
在上海车展活动上，理想发布了 AD Max 3.0。
理想汽车自动驾驶副总裁郎咸朋介绍了理想城市 NOA 背后采用的大模型算法：
静态 BEV 网络算法，动态 BEV 网络算法以及 Occupancy 网络算法，并使用 NeRF 技术增强 Occupancy 网络算法使之实现更高的精度和细节。
具体而言，静态 BEV 可以在部分摄像头被遮挡，车道线模糊的时候依旧可以补充出道路结构，动态 BEV 神经网络则具备一定的「脑补」能力，例如当车辆同时出现在多颗摄像头视野内时，动态 BEV 可以稳定地追踪并感知出物体的距离与速度。
Occupancy 网络算法等同于特斯拉占用网络和华为 GOD 网络，可以对物理世界进行数据化建模，通过纯视觉可以还原物理世界的真实场景。
「基于动静态 BEV+Occupancy，车辆周围的环境能全都识别出来，两者的结合是目前最佳的感知技术。」郎咸朋表示。
同一时间，蔚来在展台呈现了一个实时的 BEV 感知画面，计划在 6 月底开启内测，而比亚迪也公布了智能驾驶最新进展，今年将量产基于地平线征程 5 芯片的 BEV 融合感知方案。
从解决多个摄像头前融合问题的 BEV+Transformer 技术架构，到通过纯视觉能够直接提供障碍物的三维、运动变化信息的占用网络，「轻地图」的路线优势不断围绕「成本+大规模」的维度放大。
智能驾驶供应商在这次车展上也有诸多发力。
觉非科技基于 BEV 的数据闭环融合智能驾驶解决方案也在上海车展发布。
这一方案可通过量产车 BEV 的实时感知结果，提供完整的城市 Map-lite 及 Map-free 数据闭环融合解决方案，并满足城市 NOA、记忆通勤/泊车以及感知大模型训练的需要。这一方案预计在 2024 年规模化落地。
觉非认为，中国的城市道路样本复杂度是独一无二的，NOA 落地城市的路线选择，关键在于效果和性价比。
做到日更的低成本地图数据，不仅可以作为先验知识，在复杂城市场景中提供更长距离的道路信息，更可以同感知模型协同，解决异型路口的 Corner Case，大大提升城市自动驾驶的安全及舒适性。
作为国内外目前最受欢迎的芯片公司，地平线提出了基于 BEV+Transformer 的端到端的算法算法框架，并已经将这套架构的部分模块应用于征程 5 芯片，包括纯视觉 BEV 动静态环境感知，基于 Transformer 的道路关联关系识别，以及所有道路参与者的轨迹预测，这些最先进的技术都会即将达到量产状态。
在这届车展上，地平线发布了基于软硬结合自研的智能驾驶专用计算架构 BPU，在实现了三代迭代量产的基础上，正式进化出新一代纳什架构，为大参数量 Transformer、大规模交互式博弈设计。
总结来看，目前自研智能驾驶的车企以及智能驾驶供应商都在使用 BEV 技术，包括蔚来、理想、小鹏在内的车企，以及百度 Apollo、华为、大疆、毫末智行、轻舟智航、小马智行、元戎启行等新兴供应商。
虽然 BEV 不能解决自动驾驶感知领域的一切疑难杂症，但它提供了一个相比图像更加贴近物理世界的空间，可以为后续的融合、规划提供更多的可能性。
02、智能驾驶不光追求性价比，还要回归价值智能驾驶
今年的上海车展，除了新能源汽车是绝对主角外，自动驾驶解决方案商也开始站到台前，积极推动软硬件解决方案升级，加速智能驾驶的全面爆发。
在汽车之心来看，这些代表包括行泊一体、车载芯片、激光雷达、高精定位等领域的玩家。
如果你去 2.2H 展馆，会发现这里玩家众多，从行泊一体到舱驾一体，你都能找到市场上不同价位、不同车型的解决方案。
比如纵目科技，不仅在展台展示了 2022 年发布了行泊一体产品 Amphiman 系列产品 Amphiman 3000 和 Amphiman 8000。
在这届车展上，纵目重磅发布了舱驾一体新产品 Trinity 系列：
- Trinity 3000 舱驾一体方案融合了 X9U 座舱和 Amphiman 3000，实现性能和功能兼顾的舱驾一体产品体验；
- Trinity 8000 基于高通高算力芯片平台打造，实现了座舱、行车和泊车功能三合一的高度复合。
再比如轻舟智航，在行业首发基于环视相机的 6V1R 视觉方案，主打性价比——按照轻舟的说法，这一配置可在高速场景下实现 11V5R 方案 99% 的功能。
据汽车之心了解，基于地平线征程 5 芯片，6V1R 视觉方案通过小幅升级摄像头及行泊一体域控，结合轻舟的「超融合」感知方案，可以实现行泊一体高速 NOA，以及记忆泊车等高级泊车功能。
再比如易航智能，推出了单 SOC 行泊一体量产域控制器——基于轻量级计算平台、极具性价比的行泊一体 Lite 方案，并可扩展 NOA 等高级功能。
在行泊一体 Lite 方案中，通过优化算法、精简芯片方案等方式，使整个域控制器的成本进一步控制在千元左右。易航智能表示，行泊一体 Lite 方案有望成为主力消费车型的标配。
芯片方面，从国内的纵目科技、福瑞泰克、宏景智驾、易航智能、Minieye、轻舟智航、鉴智机器人再到全球的 Tier1 采埃孚、大陆等都采用了地平线的征程 3、征程 5 芯片。
据地平线公开的数据显示，地平线芯片累计出货量超过 280 万颗，其中征程 5 出货量已经突破 10 万颗，累计已经获得 9 家车企多达近 20 款车型的量产定点。从这些合作上来看，地平线即将迎来丰收年。
在智能化推动下，汽车各个域的算力要求越来越高，汽车逐渐需要有中央大脑的指挥统领，中央计算架构也在初露苗头。
芯驰最新发布的第二代中央计算架构 SCCA2.0，集成了最新发布的 X9SP 智能座舱芯片和 V9P 智能驾驶芯片。
在发布会上，德赛西威、东软睿驰分别全球首发芯驰 X9SP 和 V9P，这两款产品将在今年下半年实现量产。
另外，据芯驰透露，今年接下来还将很快推出舱驾一体的芯片产品并快速量产。
黑芝麻则发布了全球首个智能汽车跨域计算芯片平台武当系列。
通过异构隔离技术，把不同算力根据不同场景，以及不同规格和安全要求，进行搭配组合，能够支撑汽车电子电气架构的灵活发展，支持舱驾、中央计算等各种架构方案。
黑芝麻的另一个重磅合作是与百度 Apollo 基于黑芝麻华山二号 A1000 系列芯片打造软硬一体智能驾驶产品，覆盖高速 NOA 行车和泊车功能，计划于 2023 年第三季度正式推出。
华山二号 A1000 芯片支持 10V（摄像头）NOA 功能的行泊一体域控制器。据悉，黑芝麻已实现将 BOM 成本控制在 3000 元人民币以内。
安霸则低调地推出了 5 纳米制程的 AI 视觉系统级芯片——CV72AQ。
据了解，在实际应用中，CV72AQ 可支持 5R/6V6R 的 ADAS + 泊车的「行泊一体」，以及 5V5R /6V5R 的多传感器数据融合、单芯片支持 L2+ 行泊一体产品所需的各种 AI 算法部署；支持 1V1R 的视觉感知与毫米波雷达融合，可附加驾驶员监控系统 DMS。
在激光雷达领域，探维和北醒都相继公布了新的进展。
探维科技推出了「光变计划」，希望将自动驾驶的算法、硬件、场景全打通，最终实现感知一体化。
探维 CEO 王世玮认为，激光雷达要加速智能驾驶的发展，不能仅仅依靠改良扫描模式、收发模组等实现，而是必须开启真正的技术革命。
感知一体化正是这场革命的主题，激光雷达除了要在分辨率、探测距离等性能方面做好，还需要在结构上与更多的传感器融合，并优化感知系统的整体性价比，最终为客户提供更好的产品服务和成本。
北醒发布了首个车载 512 激光雷达平台——「北醒应龙」，并发布了 AD2-s 产品，具备 200 米 的探测距离，256 线的感知力，120°x25.6°的视场角。AD2-s 预计将于今年量产交付。
北醒 CEO 李远认为，智能汽车行业对激光雷达的需求主要包括三方面：
汽车行业竞争加剧，车企智能驾驶能力不断进阶，要求能拥有更强大的感知能力；车型迭代加速，激光雷达选型频次加快，呼唤激光雷达技术架构的归一化；激光雷达降本成为必选项，要在性能升级和可靠性高的前提下，成本逐步下行。
在高精定位领域，导远电子展示了定位感知 2.0 方案，即针对城区智能出行全套的定位感知解决方案。
这是一套性价比更高的轻量、实时实现 3D 场景数据采集、处理、应用的闭环工具箱，可以帮助车企提升自动驾驶，特别是规划与控制方面的能力。
导远认为，高精度定位行业正由狭义的定位自己到实现更广义、深层次的定位自己+环境的定位感知发展，这在智能驾驶逐步进入城区领航辅助驾驶阶段显得尤为重要。
纵观这届车展，我们发现：
- 为行泊一体、舱泊一体、舱驾一体打造的域控制器，有了更多的方案选型，可以非常好的满足智能汽车低中高车型的覆盖；
- 芯片、激光雷达和高精定位方案商也更加强调助力车企打造更加经济适用、安全可靠的 L2/L2+智能驾驶解决方案。
- 目前智能驾驶方案路线以视觉主导，基础版本的方案采用目标识别算法，而高阶自动驾驶则采用 BEV、占用网络等方案；
从 3000 元的辅助驾驶方案到不超过 8000 元的 L2+高阶智能驾驶方案，智能驾驶供应商们更加趋于务实，不仅追求性价比，也更加强调智能驾驶所带来的价值。
正如 Momenta CEO 曹旭东在 36kr 的采访中所言：
「合适的系统成本很重要，但自动驾驶不应该打价格战，应该打价值战。光卷价格没用，关键要卷价值。」他认为，只有在更多功能场景下让智能驾驶更接近、甚至超越人类司机，用户才有可能为此买单。
辉曦智能创始人兼 CEO 徐宁仪对此也持类似的观点。
他表示，汽车行业作为百年行业，整车厂积淀了非常强的供应链能力和成本控制能力。我们能够观察到新能源车降价，进一步提高了行业对于创新的需求。一方面降价提升整车厂对于成本的追求；另一方面，对整车厂的创新以及软件定义汽车通过 OTA 升级进一步提升服务价值，有了更强的需求。
在「拥抱汽车新时代」的主题下，智能化成了毋庸置疑的风潮。
总体来看，在这四类玩家的加持下，更安全、更舒适、更智能的高阶智能驾驶，将成为未来出行的大趋势。
03、智能驾驶订阅收费：场景能力决定软件价值
高阶智能驾驶会逐渐走向收费吗？
上海车展前夕，蔚来宣布 NOP+（增强领航辅助）将于 7 月 1 日正式发布，同时开启订阅付费模式，支持用户按月订阅，价格为每月 380 元，拉开了国内自动驾驶订阅付费的序幕。
李斌认为，增强型领航辅助（NOP+）与蔚来自动驾驶（NAD）共用一个技术栈，可以将 NOP+是 NAD 的子集。
既然 NAD 采用订阅制（680 元/月），那么 NOP+采用订阅制是合理之中。关于订阅收费的另一个逻辑，李斌认为自动驾驶是一项服务，需要持续迭代优化，涉及车端和云端的数据闭环还有运营，是服务不是一个功能。
华为在对外发布 ADS 2.0 时，余承东也对外公布了 ADS 的价格：
- ADS 1.0 一次性购买 32000 元，订阅包年 6400 元，订阅包月 640 元。
- ADS 2.0 一次性购买 36000 元，订阅包年 7200 元，订阅包月 720 元。
理想在发布 AD Max 3.0 时，则宣布城市 NOA 和高速 NOA 的软件与服务价格终身免费。
一时间，智能驾驶是否收费，国内新势力出现了分歧：
- 以蔚来、华为、智己为代表的玩家主张软件收费；
- 以理想、小鹏为代表的玩家则坚持标配。
仔细观察，理想与华为将高速 NOA 变成了标配且免费，这其中的差异在于城市 NOA 是否收费。
对于车企而言，付费订阅必然是一件「稳赚不赔」的好事，既可以在生产和研发过程中，通过规模化效应来控制成本，同时也能够在车辆交付之后再收一笔钱。
这一点特斯拉最有发言权。特斯拉财报数据显示，2022 年四季度 FSD 总收入为 3.24 亿美元，毛利率最高达到 90%，已经证明了「靠软件赚钱」路径的可行性。
对于马斯克而言，特斯拉更长远的目标是，自动驾驶的实现和由此带来的商业模式创新问题。
在 2023 年一季度财报电话会上，马斯克表示，为了让自动驾驶订阅成为改善特斯拉市值的 X 元素，特斯拉甚至可以「零利润」销售汽车。
「特斯拉处于独特的强大战略地位。因为我们是唯一一家从技术维度生产汽车的公司——我们甚至可以现在就实现零利润销售，然后在未来通过自动驾驶产生巨大的经济效益，而其他人无法做到这一点。」
本质上看，自动驾驶是一项长期且烧钱的研发工作，如果车企投入巨大的资金研发，到头来只是给免费或者附赠的一项功能，那么这会成为长期拖累企业的财务状况，更何况国内的新势力仍处于亏损之中。
以蔚来今年 25 万辆的销量目标为例，如果有半数的用户（12.5 万辆）选择 NOP+订阅，这可以给蔚来额外带来 5.7 亿元的年收入。
再比如搭载 ADS 2.0 的问界和阿维塔车型，按一年 10 万辆（720 元/月）的订阅为例，同样能够给华为带来 8.64 亿元的年收入，占去年车 BU 总收入（21 亿元）的 58%。
李想在今年春季媒体沟通会上表示，要做基于 BEV 城市 NOA，基本上要 20 亿美金起步，必须保证可以持续创造健康的收入、健康的毛利来供给模型的迭代，很多公司做着做着就投不起了。
也有声音认为，目前阶段各家头部企业在算法和算力上的能力比较类似，大范围免费推广可以快速提升数据的进化，并且也有利于提高二手车的保值率。
客观而言，软件订阅是一个阶段性思考的问题，目前的智能驾驶还是一项产品、辅助功能，如果真正达到了自动驾驶的状态，成为了一项服务，订阅模式是一个合理的选择。
比起收费，城市 NOA 进城的前哨战已经打响，各个玩家也即将掀起一场关于城市 NOA 的「百城大战」：
（1）小鹏汽车计划于今年上半年开放 XNGP 第一阶段能力，广州、深圳、上海可使用城市 NGP，下半年开放二阶段能力。
（2）华为最新发布的 ADS2.0 当前已现实深圳、上海、广州以及重庆（部分区域）落地；并计划于今年第三季度实现 15 个无图城市的落地，第四季度达到 45 城；
（3）理想 AD Max 3.0 城市 NOA，将于第二季度开始推送内测用户，到年底将推送 100 座国内城市。
（4）根据魏牌蓝山 DHT-PHEV 在上海车展上的动态，毫末智行即将在 2023 年第三季度实现城市 NOH 功能。据了解，毫末的城市 NOH 已经在保定和北京做大规模泛化测试，预计到 2024 年上半年，将在 100 个城市落地。
（5）智己宣布城市 NOA 领航辅助以及替代高精地图的数据驱动道路环境感知模型，预计将于 2023 年年内开启公测。
（6）特斯拉 FSD，目前也有传闻称很可能在 2024 年进入中国市场。
城市导航辅助驾驶在 2023 年，进入快速增长的全线爆发期。
如毫末智行董事长张凯所言，城市导航辅助驾驶产品在 2023 年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市导航辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。
智能驾驶的潮流不可逆转，接下来也将面临一个灵魂拷问：
自动驾驶能帮助车企卖更多的车吗？
可以肯定的是，在特斯拉、蔚小理等自研智能化的车企席卷下，车企的智能电动汽车已经很难再回到没有辅助驾驶的时代，具有量产规模、高性价比的智能驾驶方案终将会呈现其价值。