6月27日，理想汽车在北京望京地区开展城区通勤NOA功能测试。此次驾驶路线以望京地区为起点，途径京密路、罗马环岛、天北路，随后到达理想汽车顺义研发总部，涵盖城区道路、国道等路段，主要测试其城区点对点通勤辅助驾驶表现。

NOA全称Navigate on Autopilot，即“导航辅助驾驶”，部分厂商称之为“高阶辅助驾驶”。根据使用场景不同，NOA包含高速NOA和城市NOA，此次理想汽车的通勤NOA属于城区场景。

据了解，城市NOA支持车辆在复杂的城市场景中实现点到点的导航辅助驾驶功能。在此次测试中，理想汽车提前设置好路线起点和终点，通过车辆自行“驾驶”实现全程辅助驾驶，并对路途中的交通信号灯、行人、车辆、障碍物以及多种行驶状态作出判断，然后自主抵达目标地点。

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此次时代财经试乘的是一辆理想L9 MAX车型。在实际乘坐体验中，该车能够识别绝大部分的行驶场景以及场景内的信号灯、行人、车辆等元素，并及时作出合理判断。同时，车辆在变道、转向、会车时也能稳定行驶，在遇到较窄路段时还能进行与人类司机类似的试探性操作。

值得一提的是，在部分会车或遭遇行人的场景中，理想汽车的NOA系统更倾向作出较为保守的通行策略，如等待其他车辆或行人先行通过、再向前行驶。对此，理想汽车工作人员表示，在功能测试初期，更需要考虑车内和车外人员的安全。

整体而言，理想汽车的通勤NOA能够完成大部分的行驶操作，不过在一些具体场景中仍有待提升。

理想汽车方面表示，理想汽车推出的通勤NOA功能可以让用户设定自己的通勤路线，通过日常通勤时的自动化训练积累NPN（神经先验网络）特征，在1周内完成简单路线的训练，激活通勤路段的NOA功能。在较为复杂的路线，训练预计需2-3周可完成。据理想汽车估测，通勤NOA将覆盖用户95%以上的通勤场景。

值得一提的是，理想汽车此次推出的城市NOA功能无需依赖城市高精地图。

理想汽车方面介绍称，针对城市中超出感知范围或视野被遮挡的复杂路口，理想汽车引入了NeuralPriorNet（NPN，神经先验网络），通过云端大模型对复杂的路口特征进行提取，在车辆经过路口时与车端的实时BEV特征融合，增强车端的实时感知。随着NPN特征在云端大模型持续自动化生成，城市NOA的可用范围也将不断扩展。

同时，理想汽车通过大量学习人类司机在真实路口应对信号灯变化的行为，训练了TrafficIntentionNet（TIN，信号灯意图模型），摆脱了对地图规则的依赖，以应对全国各地各类形态的信号灯样式。

通过感知算法、规控算法以及大模型的结合应用，理想汽车城市NOA可以参考大量人类驾驶员的行为决策，让城市NOA在保证安全、符合交规的前提下实现更像人类驾驶员的决策和规划。

在多位业内人士看来，由于城市路况多样、道路开放度更高，高阶城市辅助驾驶的复杂程度远高于高速辅助驾驶。不过，由于城市行驶频率更高、驾乘人员体验更为直接，多家车企也在争相布局高阶城市辅助驾驶功能（注：不同车企命名存在差异）。

理想汽车之外，特斯拉、AITO问界（搭载华为辅助驾驶系统）、小鹏汽车等也都已着手推出高阶城市辅助驾驶功能。AITO问界、小鹏汽车还在近期于上海、广州等地进行城区辅助驾驶体验。

车企竞逐高阶城市辅助驾驶也体现在其落地速度上。当下，理想汽车、小鹏汽车、AITO问界等都在加速推动高阶城市辅助驾驶功能的落地应用。

“本月内，理想汽车就将向部分内测用户交付不依赖高精地图的城市NOA功能，通勤NOA也将在下半年上线。”理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋在6月17日表示。今年年底前，理想汽车还将推动最新版的城市NOA在100个城市的落地。

6月28日，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东也在微博上表示，（AITO问界M5智驾版）将在第三季度率先在15个城市落地不依赖高清地图的城市智驾领航辅助功能。

小鹏汽车董事长、CEO何小鹏也称，在年内会将自动导航辅助驾驶的城市范围从现在几个城市，扩展到数十个城市，明年目标会增加到中国大部分城市。

有观点认为，随着国内智能电动汽车竞争进入白热化，打造差异化优势有利于提高车企产品竞争力。而在多位业内人士看来，以城市高阶辅助驾驶功能为代表的自动驾驶技术或将成为一个突破口。

本文源自：时代财经

作者：林健