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NOA（導航輔助駕駛）正在成為車企和供應商競相角逐的熱門賽道。
由于傳統高精地圖具有成本高、更新慢等不利因素，擺脫對高精地圖依賴的“重感知+輕地圖”逐漸成為實現城市NOA的共識。在智駕科技創始人兼CEO周圣硯看來，一些自動駕駛供應商用傳統的CNN（傳統圖像特征識別方法）包裝出“無圖方案”來忽悠車企。
“能否做到無圖的關鍵，是感知系統能否及時且準確地感測到道路拓撲關系。”周圣硯稱。
對此，智駕科技的解決方案是BEV平臺架構-青云Hyperspace。相較于傳統自動駕駛中2D圖像的感知方式，BEV實現了將獲取到的信息生成俯視視角的3D鳥瞰圖，算法可以更加直觀地判斷不同目標在時間和空間的相對關系。據了解，青云BEV架構的感知系統，精度上可以達到橫向5公分，縱向1/1000的精度。
此外，當下共性的產業困局在于，車廠高中低配智駕產品方案缺乏技術平臺的連貫性。例如L2有L2的供應商，多數缺乏升維能力。高階有高階的供應商，多數又在AEB（Autonomous Emergency Braking，自動緊急剎車系統）等基礎性功能的工程化開發上存在短板。擁有最顯著端上數據優勢的車廠，在城市NOA等高階場景面臨成本和體驗上的多重痛點。
對此，智駕科技面向行業開放了BEV感知標準件，在6個月內可完成不同場景的跨平臺開發需求。此外，針對車廠對芯片和平臺的差異化需求，智駕科技提供了嵌入式開發和功能層定制化，從而幫助車廠降低開發成本、提高開發效率。
但高階智駕并沒有在市場上激起很大水花。數據顯示，截至2023年上半年，高階智駕中國區市場滲透率僅為約5%，其中城市NOA滲透率和使用率占比更低。這背后，主要與過高的戰略定位和差強人意的體驗、性價比有關。
基于上述原因，在智能駕駛玩家頗為重視的城市NOA賽道，智駕科技選擇利用當下搭載量最大、最具性價比的L2方案，以80%的規模化量產方案為基礎，來構建20%高配方案所需要的核心場景數據。
在產品方面，智駕科技發布了MAXIPILOT2.0平臺，定位集中于覆蓋日常行車70%以上場景的千元級別產品。其中其中包含BEV一體機和MDU20域控兩種產品形態，聚焦于覆蓋20萬元以下車型市場，能支持性價比更高的輕地圖高速NO（Navigate on MAXIPILOT?）應用落地。
城市NOA是大規模鋪開輔助駕駛的關鍵一步。
自今年上海車展以來，眾多車企都公布了城市NOA的落地時間表。比如，小鵬率先宣布落地“輕圖”城市NOA，在廣州和北京進行了范圍較廣的無圖XNGP（城市NOA）試駕邀請。理想汽車的最新計劃是，12月全場景智能駕駛NOA正式版可以覆蓋全國高速和環線及100個城市。
除了車企，自動駕駛企業和眾多供應鏈企業也不甘落后。在上海車展開始前夕，華為發布了HUAWEI ADS2.0（華為高階智能駕駛系統），并稱第四季度將實現在45個城市的落地。同時，供應鏈端上的企業四維圖新也推出了服務于智能駕駛的“場景地圖”產品，目前已覆蓋120座城市。
從市場預期來看，未來城市NOA市場空間巨大。西部證券研報預測的數據顯示，2023年搭載NOA的汽車總量或將為70萬輛，2025年或將達到348萬輛。其中，支持城市NOA功能的車型占比將從2023年的17％迅速上升到70％。
隨著賽道愈發擁擠，許多供應商通過主動降價來為自己博一線生機。針對行業內卷的現象，周圣硯認為中國汽車行業的底層邏輯是成本驅動，即需要做更有性價比的產品，但前提是保證性能的前提下，價格盡可能低。
就目前來看，行業對于城市NOA的落地應用，除了成本和法律上的顧慮，產品如何實現更大范圍的推廣也是需要考慮的問題。
對此，周圣硯判斷，“城市NOA離真正成熟還有一定距離，這與數據的積累有很大關系。”據介紹，獲取數據可以通過投放大量車輛或者仿真方式進行采集，但大規模投放的成本，對于現階段的車企來說是不現實的。智駕科技提出的解決路徑是，以低階帶動高階，在賺錢的同時積累高階數據的漸進式路線。
當下我國新能源汽車行業戰局逐漸進入到“下半場”，城市NOA的能力能否率先落地，將成為自動駕駛企業突圍的關鍵籌碼。
