自動駕駛攻城戰 華為小鵬先亮劍

　　文|劉俊宏

　　編|蘇揚、王一粟

　　本文為光錐智能x騰訊科技聯合出品

　　2023年過半，城市NOA(城市領航輔助駕駛)的元年如預期中到來了嗎?

　　8月25日，成都車展開幕，與4個月之前的上海車展相同，各家廠商正在不遺余力地宣傳城市NOA功能作為智能化的新賣點。

　　“無汽車不智能”正在成為車企的共識。正如理想汽車創始人李想所言，“就像你買了一個二三十層的樓房，它是有沒有電梯的差別。未來在(汽車)中高端市場，如果不能提供城市NOA，消費者就是買和不買的區別。”

　　近期，光錐智能對6家城市NOA重點產品進行了梳理和體驗。我們發現，嚴格意義上說，城市NOA已落地的玩家是華為系和小鵬。

　　并且，用戶實現城市NOA功能所需加價并不高，費用在整車價格的10%～20%。

　　城市NOA，現在各家落地得如何了?相關功能的體驗感受，又能在多大程度影響購車決策呢?技術的進步和車企的市值又有哪些關聯?

　　注：各家車企和自動駕駛廠商對城市領航輔助駕駛的具體名稱不同，比如小鵬是XNGP、蔚來是NAD、理想是AD MAX、華為系是NCA、毫末是城市NOH、智己是IM AD NOA、特斯拉是FSD，為方便讀者文中概括時統一稱為“城市NOA”(城市領航輔助駕駛)。實測城市NOA，華為和小鵬領跑

　　“2026年，當智能化完成市場‘鴻溝’后，沒有智能駕駛能力的汽車將難以進入用戶的購車清單。”百度集團資深副總裁、智能駕駛事業群組總裁李震宇在4月上海車展中稱。

　　在國內零售滲透率36.1%(乘聯會7月數據)的今天，新能源汽車在成為主流購車選擇的道路上更進了一步。

　　駕駛智能化水平，作為能夠與燃油車拉開差距的核心功能之一，被行業認為是未來能夠左右銷量的關鍵。

　　光錐智能在探訪了6家智能汽車的體驗店后，我們都看到了詢問智能駕駛問題的消費者。在對多位消費者訪談后，可以看到，消費者最關心城市NOA的落地情況和具體表現。

　　“我駕照幾年前考的，中間一直沒摸過車。”在一家理想汽車體驗店里，一位準備購車的消費者對光錐智能坦誠道，“因為對自己的技術沒什么信心，所以想先著重了解下輔助駕駛功能。”

　　近期，小鵬的銷量數據佐證了市場對智能駕駛的青睞。據晚點Auto報道，自小鵬G6上市1個月來，超4萬訂單中，選擇智能駕駛高配Max 版的占比高達70%。城市NOA“進京”第一周，車主們就跑滿了16914公里。

　　顯然，消費者已經用真金白銀加入了駕駛智能化的大趨勢。

　　按照廠商的相關規劃，華為、小鵬、理想和毫末的目標較為明確，節奏較為近似。基本都是2023年完成重點城市覆蓋，后續持續推廣的策略。

　　經過我們實際體驗，以當前體驗情況來看，嚴格意義上，國內真正大規模向用戶推送城市NOA功能的玩家，只有華為和小鵬兩家。

　　2022年10月，搭載華為智駕系統的極狐阿爾法率先在深圳開放城市領航輔助駕駛功能。隨后華為又開放了上海、廣州和杭州，車型也新增了阿維塔11和問界M5智駕版。我們在北京亦莊的體驗中，問界M5智駕版在面對變道、無保護左轉、貨車橫穿等反應都較為不錯。除少數道路以外，基本能夠實現“設置路徑點，車自動開”。

　　‍小鵬這邊，落地節奏與華為大致接近。在今年3月底，小鵬在上海、深圳、廣州三城開放點到點的城市領航輔助駕駛。此后又在佛山和北京開放相關功能，適用三款‍車型。由于小鵬在北京僅開放了環線，在我們的實際體驗中，小鵬G6成功展現了換道超車的操作。不過，總體看來在北京地區，實際體驗與高速領航輔助駕駛較為接近。

　　蔚來當前能體驗的是其城市領航輔助駕駛增強版，功能覆蓋北京地區的環路和主要的高速公路。在我們的實際體驗中，可能受到客觀路況影響(測試時間為晚上8點，測試道路為廣渠路)當天車輛不多，蔚來在行駛中沒有看到自主超車和變道。總體看來，蔚來的城市領航輔助駕駛雖也算是“進城”，但實際體驗也與高速領航近似。

　　另外，搭載毫末智能駕駛系統的長城魏牌新摩卡在選配時只顯示高速NOH智駕包、HWA高速公路輔助駕駛、自動泊車等安全輔助駕駛功能。關于城市NOA的具體情況，光錐智能通過魏牌北京體驗店了解的結果是，“相關功能已經落地，在魏牌藍山的四驅版是標配的。但是只有在高精地圖覆蓋的地區才能啟動，并且北京五環內不能體驗。如果需要試駕體驗，可能需要去京沈高速。”至于北京五環內是否有大致落地時間規劃，銷售人員表示不清楚。

　　其余幾家，智己仍處于測試階段，理想的AD MAX功能尚不能公開體驗。

　　在明確了落地和具體表現后，加價，是消費者在考慮智能駕駛的第二道門檻。

　　“MAX版跟PRO版只差了城市領航輔助駕駛嗎?”在一家小鵬的體驗店里，一位消費者向銷售人員咨詢道，“相當于加2萬買斷，不會再有別的費用了吧?”

　　對于“新司機”來說，城市NOA一定程度上能減輕開車時的心理負擔，并讓行駛過程中更安全，更穩。但對于“老司機”來說，城市NOA功能雖好，但若價格過高，在錢包的“負擔”下，消費者也可能被“勸退”。

　　我們用特斯拉FSD的價格作為參考，對比出各家廠商城市NOA的“含價率”(城市NOA價格/搭載功能的基礎車型價格)。以23萬的Model 3作為基準，買斷FSD價格為6.4萬，對應特斯拉帶FSD的車價格為29.4萬，含價率21.8%。換句話說，消費者在購買一臺帶FSD功能的Model 3，內含的城市NOA價格部分為21.8%。

　　小鵬以G6作為參考，MAX版對比PRO版加價2萬(其他包含真皮座椅)，小鵬城市NOA含價率約為9%。理想的AD MAX功能同樣也是MAX車型標配，比上一級加價4萬(包含后排一個屏+兩個揚聲器)。以L7作為參考，對應含價率約為11%。

　　蔚來當前僅開放訂閱NOP+功能，價格為380/月。后續按計劃還會推出功能完整版的NAD，價格為680/月。按照8年使用計算，對應訂閱總價分別為36480元和65280元，含價率約為11%和18%。智己LS7在Lux版本才能選配激光雷達，選裝費2.2萬(激光雷達)外加3.68萬的功能包，總價為5.88萬，含價率約為13%。

　　華為系的智駕費用在問界M5智駕版、阿維塔11和極狐阿爾法 HI的定價一致，訂閱為720/月，7200包年，1.8萬元買斷。以問界M5智駕版作為參考，2023增程后驅智駕版相對2023版價格加了3萬。對應總加價為4.8萬元，含價率約為16%。不過，以NOA功能軟件售價1.8萬的絕對值來看，華為的售價還是很有誠意的。

　　總體來看，當前中國品牌的城市NOA含價率都控制在20%以內，價格均低于特斯拉FSD水平。

　　但各廠商的定價邏輯，似乎并不是由實現城市NOA所需要的算力大小和硬件配置所嚴格決定的。

　　整體上看，在過去幾年預期的汽車算力“堆料”并未實現。小鵬的508TOPS和問界的200TOPS算力都能較好地實現城市NOA功能。對應算力芯片上，國產自動駕駛芯片(地平線、華為)正逐漸形成與英偉達的Orin芯片分庭抗禮的局面。

　　在我們問到蔚來的NAD何時落地時。銷售人員只能給出大致時間，但隨后說：“蔚來搭載傳感器數量配置都是沒問題的，而且我們的算力是1016TOPS。這個級別的算力，比其他廠家都高。我們的智能駕駛在后續的提升空間會更大一些。”

　　在詢問問界車載算力較低，僅200TOPS能否跟得上后續OTA升級時，銷售人員則表示算法更重要。“華為的技術更偏向于算法，剛才在體驗中我們的車都很好地應對了正常市區駕駛的情況。”

　　不過，這個問題的確切回答，或許小鵬給出了答案。

　　在小鵬在2023年二季度財報電話會時，當問到“無高清地圖自動駕駛是否需要更多算力”的問題時。小鵬方回應，“當前已經在使用30TOPS實現了XNGP”。如此推算，問界M5的200TOPS算力或能在相當程度上支持后續的功能更新。

　　從實際表現來看，上海車展的四個月后，各家車廠的城市領航輔助駕駛正在順利落地。這也代表著，背后所用的技術正在迎來成熟期。 重感知，輕地圖，AI讓城市NOA快速落地

　　城市NOA之所以能快速落地多個城市，背后是自動駕駛找到了技術的可實現路線——BEV+Transformer(BEVFormer)，簡單來說就是利用視覺為主的感知融合+人工智能的算法處理。

　　在城市NOA落地之前，自動駕駛更多是依托2D視覺+CNN實現的以高速NOA為主的L2 輔助駕駛。

　　從2016年10月，特斯拉率先推出高速NOA功能開始，到2020年末，蔚來、小鵬、理想等智能汽車廠商相繼向客戶推送高速NOA。如今，L2+輔助駕駛已在智能汽車中基本普及，高速NOA在主流品牌中基本完成覆蓋，新勢力普及80%以上，傳統車廠接近50%。

　　高速NOA的應用場景有限，能給消費者帶來的價值有限，自然帶給主機廠們的收入也有限。無論從自動駕駛技術價值的實現，還是主機廠的商業化角度考慮，城市NOA都是必須拿下的陣地。

　　但相比高速場景，城市場景要復雜的多。在城市道路中，汽車駕駛要考慮過馬路的行人、隨時可能加塞的車輛和著急趕路的外賣小哥，讓難度瞬間上升幾個數量級。

　　難度的上升，讓高度依賴高精地圖的技術路線遇到了巨大瓶頸，與此同時，特斯拉引領的BEVFormer路線給出了新的“解題思路”。

　　2019年，馬斯克曾公開表示：“過分依賴高精度地圖，會讓自動駕駛系統變得極其脆弱，普及起來更加困難。”

　　但彼時，特斯拉不依賴高精地圖的方案，也遇到了自己的問題。特斯拉的方法是在每個傳感器上單獨進行感知，然后再將不同感知結果進行融合。但由于不同傳感器的結果需要在運動補償誤差的前提下匹配信息，最終可能導致輸出結果相互沖突。

　　2021年，特斯拉在AI DAY上展示了基于Transformer+BEV的模型，通過GPT同源的AI技術模型，來解決了這一沖突問題。

　　該架構的基本原理是在BEV(鳥瞰圖視角)的基礎上，引入Transformer的注意力機制。在注意力機制“自動聯系上下文”的幫助下，特斯拉的FSD能夠做到“更絲滑”地融合多攝像頭數據，完成從圖像空間到 BEV 空間(3D)的轉換，最終生成類似于統攬汽車附近全局的“上帝視角”。從而解決之前BEV方案中，如何將不同傳感器的特征實現最優表達的難點。

　　隨著基于BEV+Transformer技術的逐漸完善，高精地圖方案受困于地圖鮮度和成本的缺點也在逐漸放大。

　　2023年3月，華為常務董事、終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO余承東直言，“高精地圖更新太慢了，且一個城市一個城市獲取的速度也太慢。我們連上海市的一條小路都要折騰很久”。理想汽車智能駕駛副總裁郎咸朋博士認為，想獲得高鮮度的高精地圖，勢必要頻繁更新，如果想獲得元素豐富的信息，勢必制作工藝會非常復雜。

　　于是，智駕廠商們逐漸拋棄原來的高精地圖方案，加速基于BEV+Transformer技術框架下，“重感知，輕地圖”的技術迭代。

　　華為在ADS(Autonomous Driving Solution)1.0中，已實現基于 Transformer+BEV的架構。在今年4月16日的發布會上，華為ADS 2.0加入了GOD(通用障礙物檢測)網絡。對此功能的底層邏輯，余承東這樣概括，“機器需要不斷訓練才能認識異形障礙物，而人眼即便不認識它，也知道這不是路。”

　　GOD網絡技術在原理上，有些類似特斯拉Occupancy Network(占據網絡)。兩者的區別在于，華為借助了激光雷達來進一步提高精確性。但兩者都能夠構建出車輛適合的特征空間。通過讓車輛“知道”當前空間“過不去”即可的方式，避免此前視覺感知模式下，需要對大量道路可能出現的物體的識別訓練。基于此，華為能夠在ADS 2.0更加注重汽車的感知能力，減少對高精地圖的依賴。

　　在商業落地規劃方面，華為計劃到今年Q2實現5個城市的城區NCA落地(依賴高精地圖)，Q3實現15個城市的落地(無圖)，而Q4將增加至45個城市。

　　小鵬在2021年研發的XNet感知架構中，也是基于BEV+Transformer技術框架。通過在硬件上添加兩顆激光雷達和雙英偉達Orin芯片，實現了XNGP(小鵬自動領航輔助駕駛)功能。相比于上一代的產品，XNGP可以實現更高級的輔助駕駛功能。

　　不過，相比于華為“脫圖心切”，小鵬并沒有“急于”脫離高精地圖，而是分為“三步走”的戰略。

　　3月31日，小鵬解鎖XNGP第一階段能力，即在廣州、深圳、上海使用城市NGP，并擁有在無高精地圖覆蓋的城市開放直行紅綠燈識別起停、跨線繞行障礙的能力。在今年下半年，XNGP將開放第二階段能力，即在無高精地圖覆蓋的城市開放自動變道、超車、左右轉的能力。而到2024年，XNGP將進化至“終極形態”，即全場景打通，從起點停車位到終點停車位，全程都可以使用智能領航輔助駕駛。

　　近期，光錐智能在對小鵬體驗店人員詢問時，工作人員表示，小鵬當前仍然依賴高精地圖。

　　在對輔助駕駛技術路線的展望上，毫末智行也給出了看法。“不使用高精地圖來做城市NOH，毫末是第一個認識到和提出來的，”毫末智行CEO顧維灝在出席成都車展長城魏牌發布會時認為，“決定適應性和泛化性的，是產品的拓展性和維護成本。”也就是說，“輕地圖”的模式，將更有利于智能駕駛在更多城市和更多車輛中普及。

　　除此之外，理想的AD MAX還未大規模推送上線，但也宣稱借助云端大模型對復雜的路口特征的提取，來強化車端對物體的識別。一個有意思的插曲是，有網友把理想NOA圖片發到了推特上，成功引來了馬斯克，馬斯克說“這看起來很熟悉”。

　　如今，在各家廠商的技術優化下，城市NOA在技術層面即將看到“勝利的曙光”。

　　8月2日，馬斯克在社交平臺表示，特斯拉目前正在開發“FSD人工智能(AI)拼圖上的最后一塊拼圖”——“車輛控制”，這將使30萬行以上的C++控制代碼減少約2個數量級。這似乎表明特斯拉在車輛控制上將更多依賴神經網絡，而非直接的編碼指令。一旦完成，FSD將無需駕駛員控制車輛，車輛系統可完成所有駕駛任務。

　　8月26日，馬斯克演示了特斯拉的最新自動駕駛技術(FSD V12)。在直播過程中，馬斯克駕駛著一輛 Model S ，展示了“端到端”的自動駕駛。他隨機在地圖上標記了路徑點，并通過特斯拉的自動駕駛系統讓車輛從起點到終點自主駕駛。直播過程中，馬斯克評論稱，“沒有任何一行代碼告訴它需要如何轉彎、如何處理施工障礙物和環島，僅僅向 AI 展示了一大堆視頻訓練數據，它就學會了如何駕駛”。

　　不過馬斯克還補充稱，特斯拉目前正在訓練這些神經網絡，“訓練計算”是目前的限制因素。“我們目前是訓練計算受限，而不是工程師受限。”

　　特斯拉遇到的困難，恰恰對應了“AI三要素”(算力、算法、數據)的發展問題。在BEV+Transformer路徑較為確定的當下，補足算力和數據，成為擺在智駕玩家們面前的新課題。

　　在算力上，2021年起特斯拉開始自研Dojo超級計算機，并將在2024年沖刺100EFlOPS算力。2022年8月，小鵬汽車與阿里云共同宣布在內蒙古烏蘭察布建成自動駕駛智算中心“扶搖”(算力可達到600PFLOPS)。2023年，毫末智行聯合火山引擎推出雪湖·綠洲智算中心;吉利聯合阿里云建設吉利星睿智算中心;理想與火山引擎合作在山西布局。

　　在數據上，為了獲取更多真實的行駛數據，智駕玩家們選擇在“攻城”的路上“狂飆”。

　　除了上述的華為和小鵬外，理想將于年底前完成100個城市的NOA推送;毫末智行計劃到2024年在100座城市落地無圖城市NOH。

　　但智駕的“無圖化”是否是終局，高德地圖汽車業務中心總經理江睿認為，“汽車感知能力越強，地圖作用就越弱，這是毫無疑問的。但是感知再強，汽車想要自動駕駛，還是需要一張地圖。”

　　為了彌補之前高精地圖在智駕上的短板，彌補車輛感知局限、提供全局視角、快速更新的需求，地圖廠商們正在推出輕量化的動態地圖(高德的HQ Live MAP，騰訊的HD Air)。并在“開城”的道路上，絲毫不遜色智駕玩家們的速度。例如四維圖新的高級輔助駕駛地圖在6月宣布已有120個城市獲批。

　　不論未來的方案路線究竟如何，持續優化城市NOA體驗、落地更廣、更安全一定是所有駕駛智能化產業鏈玩家的終極追求。

　　據西部證券在《2022年汽車行業報告：城市NOA重新定義智能汽車》預測，2023年搭載NOA的汽車總量或將為70萬輛，2025年可能將達到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%。

　　如此迅速地增長，這也意味著，城市NOA的普及除了加速開放支持城市數量外，還有更大的“格局”需要打開。 價格向左，市值向右

　　價格向下遷移，可能是技術普及最好的路線。

　　小鵬G6的銷售可能是最好的注腳——23萬就能買到帶800V高壓快充，帶完整智能化的車。超高的性價比，促成了開啟交付半個月便取得3900輛的成績，現在訂車預計需要排隊12周的火爆。

　　8月28日，小鵬汽車官宣與滴滴達成戰略合作，將聯合在“15萬級”價格區間打造爆款車型，進一步加速自動輔助駕駛與智能座艙技術在市場的普及。

　　“以后輔助駕駛成本肯定是越來越低的”。一位問界銷售認為，“之前是技術路徑不確定，需要傳感器做冗余。但現在我們都實現了，后面技術和硬件的配合一定也會相應優化，用最小的成本給做出來。”

　　降價的前提，自然是降本。在汽車市場的供給側持續發力下，城市NOA的供應鏈結構正在持續優化。

　　在2022年，攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達這些常規傳感器的價格已經“打了下來”。參考小米參投的縱目科技在2022年的《招股書》顯示，這三種傳感器均價最貴的700元，便宜的只有十幾塊。而此前價格“高高在上”的激光雷達，參考禾賽的《招股書》，在2021年和2022年的前九個月中，激光雷達的平均售價從每臺8000美元也一路狂砍至3100美元。

　　隨著2023上半年汽車智能駕駛大規模落地，據興業證券測算，國內能夠實現城市NOA功能的硬件成本預計已經降至2.5-3萬元。其中，傳感器成本約為5000-10000元，單顆激光雷達價格約為3000-5000元。

　　除傳感器外，受制于SoC芯片數量和價格，智駕域控制器成本約為1.5-2.5 萬元，主要原因是英偉達算力芯片(Orin)價格仍較高。后續隨著國產芯片替代(華為、地平線、黑芝麻等)，解決方案供應商的推廣(華為、毫末等)，伴隨著算法的迭代和成熟，智能汽車有望減配高成本硬件，未來綜合成本有望降低 50%。

　　可以預見，隨著駕駛智能化成本的逐漸下移，搭載高階智駕功能的汽車，售價有望從30萬以上區間逐漸下放，向下普及至20萬價位區間的“翻倍”市場。

　　據乘聯會秘書長崔東樹的乘用車價格段市場結構分析，2023年1-7月份整體汽車市場30萬價位以上銷量占總體14.4%，而20-30萬區間銷量占比為17.1%。值得注意的是，以2023年至今的價格段內部動力銷量結構來看，在20-30萬價格區間內，新能源車(純電+插混+增程)銷量占比達到49.6%。30-40萬區間對應銷量構成為69.2%，40萬以上價位區間為20.9%。

　　參照價位銷量后，三個價位區間對應銷量分別為0.7%、7.7%和8.5%。結合中汽協預測，2023年我國乘用車總銷量約2380萬輛。則在20-30萬價位區間銷量為202萬輛，幾乎剛好是30萬以上價位區間(199萬)的兩倍。這意味著，若智能駕駛功能車型進入到該價位區間，則對應市場空間將釋放一倍以上。

　　最后，在市場進一步放量后，來自城市NOA軟件銷售的收入，將化作巨大的市值杠桿。

　　傳統整車廠賣車幾乎是“一錘子買賣”，硬件銷售完畢，錢貨兩清后就可以計算利潤了。對于這種模式，市場給的估值也沒什么想象空間。以終局視角審視，車企的收入是均價×銷量×凈利率。對于任意一家經營穩定的車企，賣了多少車，打一下計算器就能算出對應公司估值。

　　在引入軟件收入后，智能汽車廠商們的估值體系將發生切換。

　　核心原因是來自智能化的溢價。按照特斯拉年銷量2000萬的目標，假設銷量能夠穩定，并且FSD購買率為10%。則對應市場保有量為2億臺(平均替換周期為10年)，每年新增FSD用戶為2000萬。如此一來，每年FSD(假設保持6.4萬人民幣)將為特斯拉帶來為1.28萬億人民幣的營收。

　　當然，在這種假設下的計算存在諸多誤差，特斯拉年銷量還遠未達到2000萬臺。但考慮到未來FSD維護費用邊際遞減，來自一體化壓鑄的造車成本進一步下降，特斯拉將有可能以汽車+FSD直接與蘋果公司的手機+IOS模式對標。

　　事實上，來自當前市場的估值也表達了這種可能性。特斯拉當前PS(8倍)已經與蘋果的科技公司估值邏輯(7倍PS)站在同一高度，遠超傳統制造業車廠PS(1-2區間)水平(豐田為1左右，比亞迪為1.5左右)。

　　來自駕駛智能化收入的遠期計價，成就了特斯拉當前超5萬億人民幣的市值。與比亞迪相比，不同的估值體系也造就了特斯拉和比亞迪，這兩大新能源汽車巨頭分別矗立在估值上限的兩極。

　　駕駛智能化，是汽車廠商從制造業估值向科技公司估值轉換的鑰匙。更高的市值，不僅意味著更好的股東回報，也會給將來可能需要的融資降低阻力。打開這扇門，就是一個嶄新的世界。 結語

　　“總的來說，還是年輕人多一些，”當光錐智能詢問試駕客戶年齡構成的時候，所有智能汽車品牌銷售一致回答道。

　　《銀河系漫游指南》的作者，道格拉斯·亞當斯曾對不同年齡段的人看待科技進步，有這樣一個總結。

　　其一，任何在我出生時已經有的科技都是稀松平常的世界本來秩序的一部分;

　　其二，任何在我15-35歲之間誕生的科技都是將會改變世界的革命性產物;

　　其三，任何在我35歲之后誕生的科技都是違反自然規律的。

　　這個論斷概括了我們相當一部分人看待自動駕駛的樣子。在年輕人看來，技術的進步一定是積極的，是充滿陽光的。但在不同人的眼里，技術進步所展現的意義也可能是潘多拉魔盒。

　　或許當下的輔助駕駛技術、配套法規和消費者認知，都還不夠完善。但以長遠的眼光看自動駕駛，終局一定是越來越智能，越來越普遍的。自動駕駛，未來一定有能力減緩一年超過200萬起交通事故(2022年)的現狀。