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高级驾驶辅助系统ADAS（Advanced Driving Assistance System）是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。ADAS中的NOA功能是一项先进的驾驶辅助导航系统，可为驾驶员提供自动驾驶导航功能，包括车道变更、超车、换道等操作。 具体来讲，NOA的原理是什么，有哪些分类，发展现状如何，驱动其发展的因素都有哪些，市场空间又有多大，未来将面临怎样的挑战及发展趋势，相关公司都有哪些，带着这些问题我们来阅读下面这篇研报。 （更多投研内容可关注公众号《 投研锋向 》） 01 NOA概述 1.什么是NOA？ 自动辅助导航驾驶（NOA，Navigate on Autopilot），也有人叫导航辅助驾驶或领航辅助功能，本质意思是把导航和辅助驾驶相结合，是一种基于车辆传感器和高精度地图数据的自动驾驶辅助系统，旨在帮助驾驶员在高速公路及城市道路中上更加安全、高效地行驶。 通过在车辆上安装多个传感器，包括雷达、摄像头和超声波传感器，NOA功能可以自动感知车辆周围的交通状况，并在安全的情况下帮助驾驶员自动完成一系列操作，从而提高行车的舒适度、便利性和安全性。相比于传统的自适应巡航功能，NOA功能能够自主判断驶入、驶出道路的时机以及自主判断超车的时机，并实现自动变道超车而不需要人为干预。 2.NOA原理 NOA功能主要依赖于车载系统内的数据处理元件以及包括传感器、图像识别处理器、激光雷达与GPS、导航与控制单元等在内的控制模块来运作。车载传感器使用激光雷达的光束，对车辆周围的环境进行实时扫描，从而获取关于速度、车道、前车距离及相对位置等关键信息。同时，部分较高级别的NOA系统还将包含GPS和导航系统，使得车辆的行驶路径可以在导航管家软件中预先规划，从而帮助车辆实现更为准确精确，并将画地为牢，保证车辆的安全及可靠性。 3.NOA特点 NOA的最大特点在于，其可以为驾驶员提供安全可靠的自动化驾驶导航辅助模式，因此，能够提高人们在驾驶中的便利性，让驾驶变得更加舒适。此外，NOA功能的使用可以提高驾驶员对车道、车速、前车距离以及交通状况等方面的了解，从而让驾驶员的驾驶行为更加符合其他驾驶路上的规范，减少危险驾驶行为产生的概率。此外，NOA功能的广泛应用还能有效降低车祸发生的概率和严重程度，使驾驶员和车内乘客更加安全。 4.NOA分类 根据应用场景不同，自动领航辅助（NOA）可进一步分为高速领航和城区领航，也就是通常我们所说的高速NOA和城市NOA。 高速NOA普遍限制在特定高速公路和城区高架路开启，特别是在高速公路出入口、收费站等区域，包含自动调节车速、自动进出匝道、自动变道超车等功能，能够提供更加精准的路线规划和实时路况分析，从而减少驾驶员的操作负担，提高行车效率，目前已在国内落地。 城市NOA则主要用于城市道路上的行驶，特别是在拥堵的城市路段，能够提供更加智能的导航和驾驶辅助功能，从而减轻驾驶员的压力，提高行车安全性，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。  由于应用场景的不同，高速NOA及城市NOA在技术原理、功能方面还是有一定差异的： （1）技术原理不同 高速NOA主要利用车辆的GPS定位、雷达、摄像头等传感器数据，以及高精度地图数据进行路径规划和实时路况分析。而城市NOA则需要考虑更多的交通标志、标线、行人等因素，因此需要更精准的地图数据和更高的算法精度。 （2）功能方面有差异 高速NOA的主要功能包括自动变道、超车提醒、车道保持等，旨在提高驾驶员的驾驶舒适性和安全性。而城市NOA的功能则更加多样化，除了基本的导航功能外，还包括自动泊车、定点停车、智能跟车等功能，可以更好地适应城市道路的环境和交通状况。 与高速NOA相比，城市NOA面临的交通道路复杂程度呈倍数级增长，对于软硬件能力也提出了更高要求。除了技术层面的难点之外，面向路况更为复杂、驾乘场景更加多元的城区，当前大多数消费者对于领航功能还处于观望状态。在城市NOA放量之前，车企以及智能驾驶相关供应商还需继续建立用户层面的认知，增加潜在用户的购买信心，以促进市场规模的提升。 伴随自动驾驶技术不断普及与发展，高速NOA和城市NOA都将成为未来汽车出行的重要组成部分。尤其是在城市化进程加速的今天，城市NOA将会有更加广泛的应用前景，成为未来城市出行的重要解决方案之一。 02 NOA发展现状 1.始于特斯拉 国内NOA的发展始于2019年，特斯拉向中国用户推送了NOA功能，随后蔚小理等新势力也纷纷入局，推出高速领航辅助功能。截止目前，吉利、荣威等自主品牌也开始在旗下的部分传统燃油车上推出高速领航功能。2023年，城市NOA功能落地与否成为判定车企品牌智驾发展水平的重要标准，因此头部车企以及供应商纷纷开始加码布局。  2.国内多家车企已经打响城市NOA号角 2023年Q1，小鹏在北上广深佛释放初步XNGP，开放点到点的依赖高精地图的城市NGP，但XNGP已有脱图能力，在无图区自降至LCC增强版；无图版本于23年Q3推出，年底覆盖50城。华为ADS2.0城市NCA覆盖上深广杭；短期依赖高精地图，无图版本将于年底覆盖全国。特斯拉的FSD在中国落地，除了要满足数据合规问题、建立数据中心，还需要做大量的本地化测试，适配中国动态与静态的路况，根据公司预测，FSD在中国落地至少需要12个月。 理想、蔚来也在快速推进。理想于2021年12月开放领航辅助驾驶功能；23年6月，不依赖高精地图的城市NOA在北京内测，年底推送100城。蔚来于19年6月新增高速NOA功能；23年6月，在上海启动城市NOA测试；7月，蔚来城市NOA覆盖北京；Q4将累计开通城区领航路线里程6万公里；24Q1至20万公里；24Q2实现40万公里；当前蔚来仍依赖高精地图，但其最新NAD智驾系统最终走向是无图。  3.NOA车型落地，消费者智驾感知唤醒 与城市NOA相配套，搭载城市NOA的车型纷纷上市。22年理想推出L系列，MAX版本配置激光雷达，可实现高阶智能驾驶；同年蔚来推出ET7及NT2.0新平台，全平台新车型均可实现高阶智能驾驶。小鹏、问界完成最后催化，23年6月，问界M5高阶智驾版、小鹏G6问世，其中小鹏G6凭借其超预期的售价和MAX版本标配的XNGP智能驾驶，成为市场的热点。 2023年上海车展以来，众多车企对外宣布了今年下半年实现多城市城区NOA计划。理想宣布城市NOA开启内测，年底覆盖100个城市；小鹏宣布广州、上海、深圳、北京开通城市NGP，未来会在更多城市开通该功能；蔚来宣布会在今年下半年开启NAD服务中“城区NOP+服务”的上海区域先锋体验。 华为系上市唤醒消费认知，金九银十智驾车型普及加速。9月12日，华为新款问界M7上市，进店量&订单量持续火爆。问界的爆火来自华为强劲品牌力带来的基数扩张。Mate手机热度拉动进店量暴涨，M7凭借领先智驾&超高性价比&鸿蒙系统生态，带动油车用户下定购车。同时，华为强劲品牌力和ADS2.0卓越表现，促使智驾需求兴起。无图NCA年底全国开通超预期，智驾版订单占约60%。 4.基于高精地图的高速NOA已走向成熟 高速NOA由于工况较为单一，复杂程度低，因此所需的硬件水平较为有限，基本上无需激光雷达，只要摄像头与部分毫米波、超声波雷达即可。同时，800万像素的前视摄像头具有超过250米的探测距离，可以提供更加精准的预判帮助车辆实现更加流畅的规避，更加适用于车辆高速行驶的高速公路场景。 高速NOA功能可以在用户设置好出发地和目的地后，高速NOA的主要功能包括自动变道、变道超车、车道保持等，旨在提高驾驶员的驾驶舒适性和安全性。与传统的单点辅助驾驶功能，如车道保持、自动跟车等相比，高速NOA是智能化体验的一个越级。 自2019年首次发布，高速领航辅助（NOA）功能已可大幅降低驾驶者疲劳，实现在高速、环路变换车道、自动驶入/出等功能，提高形成安全性和便捷性。至2023年，国内主要新能源车企已陆续推出基于高精地图的高速NOA功能。其中截至2023年6月底，小鹏高速NGP系统已可实现3次/千公里不舒适减速、0.4次/千公里安全接管、105%的通行效率（假定驾驶员通行效率为100%），技术已达到较为成熟的水平。 目前高速NOA逐渐成为各家车企品牌追逐的“标配”功能，仅考虑在高速路上实现NOA，暂不考虑更复杂的城市NOA，昂贵的高算力芯片和激光雷达并非必需。各家品牌车型NOA功能在超车、上下匝道体验以及接管率上存在差异，这当中，感知、规控算法以及产品功能定义成为功能体验优劣的关键。  各个主流车企大规模搭载高速NOA，相关车型价格将再次下探。目前大部分主流车企对在售车型已大规模搭载高速NOA功能，小鹏XNGP周用户渗透率已达94.6%。同时相关车型定价已下探至20万元以下，如配备高速NGP的小鹏P5460E+售价仅有17.49万元，预计23年下半年搭载高速NOA价格有望进一步走低。  5.城市NOA开启元年，新势力有望持续获益 大模型推动感知算法升级，智驾走向“无图”时代。从2023年开始，以BEV+Transformer等感知层面的神经网络大模型为基础、借助纯感知和融合感知路线、通过“重感知+新地图”彻底摆脱成本高鲜度低的高精地图成为实现城市NOA的主流路线。相较于CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）等小模型，Transformer等大模型长序列处理能力更强、并行计算效率更高，可以通过注意力层的结构识别元素之间的多维信息，泛化性更强，从而减小车端硬件成本，成为目前城市智驾技术方案的首要选择。  下半年城市NOA将有较大规模释放，新势力有望持续获益。其中，小鹏预计下半年在数十个无图城市释放XNGP；华为ADS2.0三季度将在15座城市实现无图商用辅助驾驶，四季度扩大至45座城市；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。预计国内新势力车企有望领先获益。  L3即将实现0-1，智能化进入高速增长期。据罗兰贝格预测，到2025年国内自动驾驶前装市场规模预计增至2250亿元，其中22-25年CAGR超21%。预计2025年全球14%的车辆无ADAS功能，40%的车辆具有L1级功能，36%的车辆具有L2级功能，10%的车辆具有L3级或更高功能，2030年全球市场规模将达5000亿美元，主要经济体高级别自动驾驶占有率将不断提升。  03 驱动因素 1.工信部支持L3商业化，各地政策智驾政策&智能网联落地 6月21日，工信部表示将支持L3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。同时将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，组织开展城市级“车路云一体化”示范应用，为高阶自动驾驶量产提供政策保障。各地方相关部门也陆续推出智能驾驶鼓励政策与智能网联试点方案，推动汽车进一步智能化落地。 7月26日，工信部等两部门印发《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》。提出分阶段建立智能网联汽车标准体系：提出到2025年，形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的标准体系；到2030年，全面形成能够支撑实现单车智能和网联赋能协同发展的标准体系。  政策的频繁推出下智驾标准体系完善将加速。伴随L2级自驾逐渐普及，L3级智驾法规亦提上日程。政策以分阶段形式确认标准体系建设时间点，明确了未来智能网联汽车标准体系建设节点和进程，L3级智驾标准有望在年内落地。 L3法规落地将：1）给予国内厂商竞争信心，使主机企业和供应链厂商长期研发投入落地，大大促进高级别智能驾驶技术的普及；2）为L4及更高级别的智能驾驶技术研发开辟空间，L3商用后领先厂商或将开启L4级高级自动驾驶研发，推动智驾技术发展；3）变革市场竞争格局，电车竞争下半场即将到来，智能化车企及供应链企业即将获益。智能化时代或将到来电车优势进一步凸显。伴随L2+智能驾驶的普及，电车将完成智能驾驶“质变”，对传统油车的产品力优势将进一步扩大。促进油电替代进程加速，旺盛H2电车行情。智能化潮流下H2电车销量有望超预期。 2.高速NOA走向成熟，主流车企大规模搭载 目前，国内电车中L2+智能驾驶渗透率高增，L2+智能驾驶快速成熟、普及。根据GGII的数据，23年1-5月，理想已实现100%L2覆盖，其他新势力诸如小鹏、蔚来亦在80%以上，其他主流传统自主如比亚迪、吉利、长城等亦已接近50%，车企L2布局已趋于完善。  3.智能驾驶产品技术上的代际升级有望驱动整车格局的新变迁 复盘全球和国内车企崛起的经验，生产技术/产品技术/需求挖掘的代际变革和边际优化是一个车企崛起的核心原因。 （1）从生产技术角度，汽车行业经历了手工生产—大批量生产—精益生产的代际性的变革，其中又有平台化模块化等生产方式创新带来的降本增效，目前处于精益生产范式下平台化模块化生产的边际优化中。特斯拉采用一体化压铸技术大幅提升生产效率，国内蔚来、极氪等企业也应用一体化压铸生产后地板等零部件。 （2）从需求挖掘角度，汽车行业陆续出现跑车、平民车、大型轿车、皮卡、气泡车、经济型轿车、SUV、MPV等细分市场，一些市场反应敏捷的企业享受到细分市场快速成长的红利。近年来家庭用车，女性用车，越野车等细分市场的需求挖掘给一些企业带来机会，但随着消费者选择的多样化，新的细分市场的挖掘难度加大，目前处于在各种细分市场的边际完善中。 （3）从产品技术角度，汽车行业经历了马车—燃油车—电动车的代际性变革，其中又有涡轮增压，流线型设计等的持续优化。我国汽车行业正处于从燃油车向电动车转型代际变革中，比亚迪与理想汽车等企业在电动化浪潮中迅速崛起。 产品技术角度即将进入下一个代际跨越，即智能驾驶的代际升级：城市NOA的大规模落地，高阶智能驾驶进入城市场景。而智能驾驶的代际升级有望产生整车格局的变迁。随着消费者越来越看重智能驾驶带来的驾驶体验的提升，智能驾驶能力有望成为消费者选择汽车产品的重要因素，相关能力较强的车企有望实现弯道超车。  4.当前高阶智能化作为技术代际升级，可能驱动行业格局的再变化 L2+到L3-L4不是连续的技术边际优化，而是跨越式的技术升级。大规模神经网络的参数数量、训练数据等规模到达一定程度时，会出现定性的变化。如图39展示了大模型的“涌现”现象，横轴表示各个神经网络模型的规模，纵轴表示准确率，可以看到有效参数跨越一个明显的临界值后，模型的精度会大幅提升。我们认为，同样基于Transformer架构的智能驾驶大模型在数据和参数积累到一定程度后，也有望迎来“涌现”时刻，智能驾驶的能力也有望大幅提升。即智能驾驶的技术能力的提升并非线性的，从L2+级别提升到L3-L4级别的智能驾驶，或许不是连续的技术边际优化，而是跨越式的技术升级。因此，智能化的代际升级可能驱动整车格局变化，头部企业与其他企业的技术差距可能会拉大。 5.从传统汽车到智能汽车，驱动整车格局的变迁 传统车的竞争模式：硬件竞争具有后发优势。竞争格局上看：各领风搔两三年。围绕爆款车型进行研发，经营上具有很明显的产品周期： （1）2009-2013年：早年奇瑞领先，11年长城推出哈弗H6，凭借有竞争力的售价、良好的机械素质爆火，连续十余年蝉联国产SUV销量冠军，爆款效应下长城于2012年成为逐渐成为销冠。 （2）2015-2017年：吉利，博越系列热销，16年3月上市后带动吉利冲量，当年销量76.6万辆，同比+30%，并于17年成为销冠，销量-股价-营收均达小高峰。 （3）2020年起：比亚迪王朝/海洋系列放量，秦/宋/元DM-i及海豚等车型热销，比亚迪快速成为全国销冠，销量-股价-营收持续上涨。 智能车的竞争模式：软件竞争有先发优势。竞争格局上看：强者恒强。跑马圈地比传统车时代更加重要。跑马圈地能力强者胜出。智能汽车制造和品牌、软件和硬件都可能会分离。按照手机领域的经验，我们倾向于判断，智能车产业链利润大头集中在全栈自研龙头、算法系统供应商、芯片供应商、整车制造商等。就智能汽车而言，目前算法和硬件制造产业化分工趋势尚未明确，未来可能会出现类似于手机领域的全栈和联盟模式并存。 04 市场空间 1.消费者认知增强，高阶智能驾驶市场空间广阔 伴随城市NOA在23-24年的落地和普及、L3法规在年内的落地，行业0-1已经实现，将进入爆发期。电车产品力相对于油车大幅增强，国内电车发展将进入认知驱动。展望24年，厂商布局的深入&新车企的进入，将进一步打开高阶智能驾驶市场。 预计23-25年国内L3级智能驾驶汽车销量53.9/274.1/591.7万，渗透率2.3%/11.2%/23.7%；至30年将达到1600万+，占乘用车总量的62%。 2.智能化将重塑汽车零部件价值链，高阶智能化渗透率加快将驱动部分零部件赛道进展超预期 （1）域控制器、线控制动、毫米波雷达、摄像头以及4D毫米波雷达等是智能化受益新赛道 随着电动智能化产业趋势，发动机、燃油喷射系统、变速器、启动电机及发电机、涡轮增压、尾气处理系统、油箱及燃油系统预计逐步萎缩。而自动驾驶的实现需要毫米波雷达、摄像头、超声波雷达、激光雷达、4D毫米波雷达等传感端产品的保障，自动驾驶渗透率的提升拉动传感端产品需求持续提升。智能电动车背景下，传统纯机械的转向系统和制动系统逐渐被替代，电控转向和电控制动兴起，到最后线控转向线控制动。此外随着智能化和电动化的深入，转向和制动进入线控转向和线性制控时代。电子电气架构从分布到集中，域控制器、多域控制器替代ECU。 （2）城市NOA及高阶智能化加速，驱动新赛道空间增长加快，渗透提升加快 车企城市NOA加速落地，意味着高阶智能驾驶进入城市场景。无论从软件还是硬件层面，对汽车产品都提出了更高的要求。因此，有望驱动零部件新赛道市场空间加速增长，同时提升整体渗透速度。 05 面临挑战及发展趋势 1.高阶智驾全场景覆盖将面临多维挑战，功能发展与用户教育需要同时推进 高阶智驾功能的发展试图在实现全场景智驾功能的覆盖，例如城市NOA功能，但仍将面临诸多挑战。未来发展历程中，最大的挑战来自于全场景多元化、泛化的困难，特别是中国的交通路况，不同城市有不同类型的车道线、红绿灯，以及信号灯变化、潮汐车道变化。多元泛化的场景使智驾功能全城市覆盖难度极大提升，也对参与企业软硬件综合能力提出更高的要求。 随着城市NOA逐渐发展，参与企业需要具备应对复杂场景的算法逻辑方案，同时大模型、多模态数据、自动化标注、智算中心等将成为标配，这对大部分车企来说将是巨大的挑战。除了技术方面的调整，车企与智驾公司需要对用户进行充分的引导，以保障智驾功能全场景覆盖过程中的用户驾驶安全。 目前，高速场景的NOA正在经历逐渐普及、完善与成熟的过程，城市场景的NOA则将让消费者真正从驾驶体验中感受到便利。总体来看，行业的发展倾向于从客户角度出发，无论高速NOA还是城市NOA，最终想要实现的都是给客户提供安全、舒适的驾驶体验。 2.短期内智驾功能并不会形成“价格战”，市场认知与付费意愿将加速提升 虽然目前智能驾驶功能的发展正在提速，车企品牌也同时推出智能驾驶功能的各类收费方案，但短期内并不会因为智驾功能而产生“价格战”。目前智能驾驶功能的发展阶段仍然处于消费市场导入前期，与汽车产业的发展阶段存在差异。短期内的降价是从整车角度而非智能驾驶功能。例如，2023年由于技术方案收敛、规模效应叠加下的生产成本降低，外加国六A清库存需求，而造成整车价格下跌。 目前智能驾驶技术和解决方案仍在持续演进节点，且在短期内无法到达商业化成熟与收敛。用户对于智驾功能的认知刚被唤醒，对于智驾功能的信任度尚未建立，因此其对于智驾功能的付费意愿仍然需要提升。在此过程中，本土车企品牌既要特斯拉带来的“鲶鱼效应”，同时需要对用户进行充分正确的引导与教育。 3.大模型、AI、云服务持续赋能智驾，自动标注与仿真测试将加速自动驾驶时代到来 车端数据采集完成之后，还需要经过数据标注，包括分配类标签、绘制边界框和标记对象边界等，经过标注的数据才能变成算法模型能够使用的有效样本。而随着自动驾驶技术的不断迭代，需要大规模且高质量的数据集进行训练。未来基于AI大模型赋能的自动标注将成为降本增效的利器，以提升标注效率。 当前L2+及以下的相关功能，所需要的测试场景有限，仿真测试的场景库也较小，传统的单机测试还可以胜任。但后续高等级自动驾驶则需要海量的测试场景，对应的仿真测试要求也越来越高：极强的GPU算力、足够的存储带宽和低时延等。云平台仿真凭借其分布式架构及并行加速计算能力，可提升整体效率。 06 相关公司 AI加持+城市NOA落地，高阶智能化迎来蝶变时刻，看好高阶智能化的产业机会。 1.华为智驾系统赋能：赛力斯、长安汽车（阿维塔） 华为智驾主要通过两种形式为车企赋能：1）智选模式：华为与车企联合研发、设计，销售渠道等由华为运营，主要和做企业有赛力斯、奇瑞、江淮、北汽。2）HI模式，华为作为软硬件供应商，为车企提供智能座舱与智能驾驶全套解决方案，主要车企有长安（阿维塔、深蓝）。 首款搭载华为ADS2.0量产车型问界M5于2023年4月16日发布。硬件层面ADS2.0相较于1.0相比，保留前向激光雷达，而量测2颗激光雷达取消；毫米雷达方面从1.0的6颗降至3颗（前向及侧后）；视觉传感器由1.0的13颗降至2.0的11颗。2.0高阶智能驾驶融合感知BEV网络+华为融合感知GOD网络+道路推理网络可实现白名单障碍物、异形障碍物识别处理及导航地图与显示匹配，即实现城市NOA功能，以及无限接近L3智能驾驶体验。 阿维塔11配备3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、13颗高清摄像头、12颗超声波雷达，并且华为MDC810计算平台提供硬件解决方案。 华为是国内唯一一家可实现自动驾驶芯片、大模型训练芯片、软件算法和数据分析算法等全栈自研的企业，其拥有1.8EFLOPS的学习训练算力，仅次于特斯拉。自今年4月发布以来，该系统在AI训练集群上构建了丰富的场景库，每天深度学习1000万+km，截止至今年9月，NCA领航可做到200km接管一次，城市高架汇入、汇出成功率超过99%。 目前，华为城市NCA正快速落地： 赛力斯：问界M5智驾版城区NCA功能已于8月2日在上海、广州、深圳、重庆、杭州开放，预计Q3将继续扩充15个城市，Q4有望覆盖至全国。 阿维塔：阿维塔11从3月起在上海、深圳、广州开放城区NCA功能，Q3首批开放城市将达15城，10月官宣Q4将覆盖至全国。 奇瑞和江淮：车型待发布，根据产业链调研，预计华为和奇瑞合作车型4款，华为和江淮合作中高端轿车/MPV等。其中与奇瑞合作的智界S7将于11月上市。 2.小鹏：平台与软件双轮驱动，自研积累抢占先发优势 公司目前稳居智驾第一梯队，计划在2023至2024年实现全场景智能辅助驾驶，2025年起正式向自动驾驶、无人驾驶进发。 进展：2022年，Xpilot4.0增强了智能驾驶功能多域融通，并在P7i和G9车型上实现。展望未来的XpilotNext版本中，公司有望实现局部完全自动驾驶能力；2023年Q1，借助XNGP，公司在北上广深佛释放初步XNGP，开放点到点的依赖高精地图的城市NGP，在无图区自降至LCC增强版；预计在2023年Q3推出无图城市NGP，年底覆盖50城。 技术方案：公司首代智驾系统Xpilot功能持续优化，第二代智驾系统XNGP在“脱图”轨道上持续推进。Xpilot基于高精地图+融合感知方案，XNGP则基于公司自研Xnet感知网络，以视觉感知为主的BEV+Transformer大模型路线，利用神经网络代替旧系统中繁杂的手写后处理逻辑，完全释放能力后可以摆脱高精地图限制。 算力平台：自P5起，公司引入Orin平台并启动软件平台化战略，致力于保持新车型的行业领先地位，同时对老车型进行升级维护。过去，公司各车型的软件版本因硬件架构差异而异，如G3采用Mobileye方案，P7/P5基于英伟达Xavier平台自研，G9则转向Orin平台，算力可达200TOPS。现在，软件平台化已实现，单一软件能适配所有车型，极大提升了研发效率。此外，公司与阿里云合作成立“扶摇”智算中心，优化Xnet神经网络训练流程，使用算力600PFLOPS的GPU集群，使训练从一台机器拓展到多台机器，提升训练效率。 3.理想：新势力龙头后来居上，双能战略赋能公司竞争 规划：2023年4月，理想汽车发布“双能战略”，将在“智能”和“电能”全面发力。其中在“智能”方面，理想ADMax3.0的城市NOA导航辅助驾驶将于第二季度内开启推送，并于年底前完成100个城市的落地推送。 进展：2021年，理想发布智能驾驶1.0系统，AEB系统表现优异；2022年8月，ADMax2.0与ADPro2.0交付了高速NOA导航辅助驾驶系统。基于软件2.0能力，打造“智能驾驶”和“智能空间”的技术平台，提供卓越的AI智能用车体验。2023年6月，理想宣布理想ADMax3.0的城市NOA功能将于本季度开始推送内测用户。9月，为早鸟用户推送内测版通勤NOA，先以一二线城市为主，计划到11月份将布局的范围扩大至50个城市，到12月就将覆盖全国的100个城市，到了2024年的第二季度，通勤NOA将推送全量的ADMax用户。 技术方案：ADMax3.0引入大模型AI算法，融合了静态BEV道路结构感知网络、动态BEV网络和通用障碍物感知Occupancy网络，不再依靠高精地图，实现实时感知、决策和规划路线。 算力平台：芯片算力持续提升。英伟达Orin-X单颗芯片算力达254TOPS，可满足高级自动驾驶的计算要求。ADMax3.0搭载两颗英伟达Orin-X芯片，算力达508TOPS,算力的提升可带来智能驾驶系统性能的进一步升级。 4.蔚来：自驾最早起步者，积淀深厚公司厚积薄发 规划：2023年9月，蔚来宣布，将基于通用泛化能力开启城区增强领航辅助NOP+的交付。开启城区增强领航辅助NOP+的交付。预计在2023年第四季度，蔚来将累计开通城区领航路线里程6万公里；2024年第一季度，将累计开通城区领航路线里程20万公里；2024年第二季度，将累计开通城区领航路线里程40万公里。 进展：高速&城市增强领航辅助，行业领先自主换电。2020年10月，公司发布基于高精地图的NOP高速领航功能，成为国内首家落地高速NOA的公司；2021年8月，发布智能系统Aspen·白杨；2022年3月，NT2.0和NAD智驾系统落地，同年6月和8月分别发布了基于NT1.0、NT2.0的Alder·赤杨系统和Banyan·榕系统，至此形成两代车型平台和三个智能系统的技术格局。23年9月，蔚来发布国内首个整车全域操作系统——天枢SkyOS和首款自研芯片产品“杨戬”，并宣布增强领航辅助NOP+从高速进入城区，9月底开启蔚来用户领航路线心愿单的填写，10月份开始逐步为用户开通心愿路线，提供全域增强领航辅助驾驶服务。 技术方案：至2023年，蔚来主力车型已全部升级至NT2.0，智能化水平统一。蔚来NT2.0平台相较于NT1.0平台增配激光雷达，芯片转为算力更高的英伟达Orin，新增换电站全自动领航泊车、车距调节起步提醒、NAD辅助驾驶等功能，提升自动驾驶体验感及安全性。 算力平台：蔚来新一代产品的NAD系统上均搭载4个英伟达Orin芯片，总算力达1016TOPS，“天花板”更高。得益于4个Orin芯片提供的硬件能力，蔚来成为国内少数能实现全量+实时闭环的企业。 END 免责申明：以上内容仅供学习交流，不构成投资建议。 |
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