城市NOA（领航辅助驾驶）是ADAS里最难的一道关卡，被业内认为是ADAS的“禁区”。
一方面，技术，成本，高精地图、芯片利用率等产业各个环节的成熟度还不够；另一方面用户需求也没有真正到来。
JD.power最新调研的数据显示，用户认为最先实现自动驾驶的场景中，城区道路占比仅为7.2%。换言之，大部分消费者短期内对城市领航辅助并不看好，更不要说让他们付费使用。
鉴于此，大部分车企对它的态度也都是且行且观望，有相关的技术储备，但都没有操之过急。目前整个行业还没有在城市NOA跑出占领消费者认知的头部企业。
少量先行量产车企的表现也并不乐观。此前极狐和华为合作的主打该功能的极狐阿尔法S HI销量惨不忍睹；
小鹏汽车作为国内最早专注于智能化的车企，已经在P5、G9都推送了城市NGP功能，但效果也不太好；
着眼于全球，即便全球智能电动汽车之首特斯拉在城市NOA的量产之路也是一波三折，目前在中国市场还没有推送该功能。
这些都加深了车企对城市NOA的谨慎态度。阿维塔11此时到来颇有孤勇者的意思。更重要的是，它不搞期货，交付即开通的做法让整个行业惊叹。
2月24日，阿维塔11单电机板上市，价格 31.99万和34.99万，全系标配城市NCA。
（即NOA，每个企业叫法不一样）
阿维塔11此番是“有备而来”还是“仓促上马”，它能焕新行业对城市NOA的谨慎态度吗？
《圆周智行》将从技术，成本、市场几个维度解剖阿维塔11城市NCA的潜力。
技术
要了解阿维塔11的技术路线，就要先了解整个行业的发展背景。目前行业辅助驾驶的实现逻辑处于人工智能1.0时代，即基于规则的自动驾驶。
现阶段所有的NOA功能都是基于规则编程来完成。具体到城市出行中的每一个场景，人工对其编程，然后训练，优化。
以防加塞为例，主要考验自车与前车的跟车距离，以及识别到障碍物之后的反应。跟得太紧，自车容易急走急停，影响车内人员的驾乘体验；跟的太松容易被加塞，效率太低。
如何做到像人一样舒适又高效？
这些都需要人为先编好一段程序，然后通过这一场景下积累的大量数据对其进行训练，优化，在下一次OTA时推送给用户。
今天所有NOA的辅助驾驶功能都是这样，加减速，超车，打灯变道，红绿灯识别皆是如此，积累数据的意义就在这里。
辅助驾驶车载端的整体架构如下：
以上是轻舟智航的NOA车端架构，车企底层的技术逻辑都差不多。能拉开差距的主要是芯片利用效率，以及相关功能模块算法等。
辅助驾驶1.0阶段，主要比拼的是车辆感知能力，功能模块算法的精巧度以及数据积累。
阿维塔11的硬件有34个高精度传感器。分别是3颗华为96线激光雷达，6颗毫米波雷达，12颗超声波雷达，13个高清摄像头。
这个硬件水平在业内屈指可数，摄像头采集平面信息，毫米波采集速度信息，激光雷达采集深度信息（形状和位置），配合高精地图定位，通过视觉BEV前融合处理信息，配合激光雷达矫正，算的上业内目前融合感知最高水准。
阿维塔11功能模块算法有2个亮点，华为在官方公众号有提到，分别是交互博弈算法，类人规控算法。前者对应复杂场景的应对能力，并且具有一定的泛化性，后者对应驾驶舒适度。
大白话说，智驾交互博弈是华为针对复杂场景开发的一套学习算法，比如十字路口，无保护左转，汇入匝道等车流密集的场景；
同样，驾驶类人规控算法的意思是，华为针对车辆的加减速，转向等常规控制场景也开发了一套学习算法。
这些只是华为最优秀的两套算法，但并非只有两套。实际上，城市场景复杂多变，各种场景的算法也五花八门。通过这些算法不断学习，让阿维塔11拥有像人一样的表现。
这两套算法都有一个大前提，必须要有海量的数据支撑，不断学习训练算法。
目前业内在数据训练算法方面主流的办法是仿真+外采数据测试，没有数据采集能力的华为也不外如是。
仿真数据与真实数据有差异，要想达到足够好的状态，还需要采集真实用户的数据来训练算法。这也在一定程度上解释了为什么阿维塔11目前的城市NCA还有优化空间。
再向上走还有数据管理系统，以及智算中心，云存储等。这些华为都有布局，阿维塔11完全可以使用华为的技术储备。最近双方也刚好签了相关协议。
然而，即便如此，正如上文所言，现阶段的辅助驾驶本质上还是基于规则的，碰到一些极端的情况他依然存在出错的可能，这也是为什么在一些无保护左转、车道线突然消失，没有高精地图覆盖等场景，车辆出错率高的原因。因为人是大脑为主，小脑为辅的自学习逻辑，而机器是小脑为主，大脑为辅的规则学习逻辑。
先有理论，再有基础，真实驾驶中的场景无法穷尽，所以算法不可能穷尽。回到阿维塔11，它解释了两个问题：为什么不能穷尽所有的场景，为什么在一些常规场景他还有优化的空间。
从我试驾阿维塔11的表现来看，它能够实现的功能和舒适度综合能够给到70分左右。未来还有更多的可能性，比如增加交警的手势识别。
但这又带来了另一个问题，算法过于复杂对芯片的使用效率要求就高。它取决于BPU架构的设计，目前除了特斯拉，业内的芯片利用率都比较低。
阿维塔11的算力是400 TOPS，芯片效率还不如144 TOPS特斯拉，两颗144 TOPS的FSD，跟两颗508 TOPS的Orin X性能差不多。如果后期阿维塔11的功能不断增加，算法过于复杂，软件系统很容易达到上限。简单点说就是，看着有这么大个，但是干不了多少活。
至于阿维塔11在整个行业的表现，我认为理论可以给到TOP3级别，但实际体验不好说，因为华为现阶段的数据积累不够，每个人的体感也不一样，至少没有官方宣传的那么完美。
成本
目前业内实现城市NOA的成本不一，几千到上万的都有，效果也各有不同。
城市NOA成本包含两点：一次性开发成本和持续性维护成本。
一次性开发成本主要在软硬件方面，里面细碎的环节很多。硬件成本包括但不限于，激光雷达、毫米波、摄像头、芯片、域控制器等一次性投入。
软件开发成本包括智驾系统的开发，测试，数据库管理系统，仿真平台搭建，数据训练，标注等。
持续性维护成本包括软件的OTA，数据云存储，智算中心，以及高精地图付费等。
理想汽车的辅助驾驶系统单车成本在4000美金左右，包括传感器（雷达、摄像头）+计算平台，换成人民币大概是2.7万。
阿维塔11仅激光雷达的硬件成本至少提高1万，再加上相应的软件开发成本，粗略估计其城市NOA成本至少4万起步。
成本直接决定了产品价格，价格决定了产品的竞争力。
理论上羊毛出在羊身上，这部分费用都会反应在车价上，办法是开通软件付费。但是现在功能普及初级阶段，企业也很卷，大部分都免费开放给消费者。但之前也有业内人士讨论过，名义上全部标配，但实际上抬高相关车型价格，其实最后兜底的还是消费者。
阿维塔11在这方面采取的是订阅付费模式。以它的价格来看，在竞争对手的表现还算能打。
同级别小鹏G9单电机后驱，续航570KM，配备城市NOA功能的车型570max价格35万；
极狐阿尔法S HI版双电机四驱，续航500KM的车型，标配城市NCA版本的车型价格43万。
同样双电机四驱同续航的阿维塔11裸车起步价35万，城市辅助驾驶每月的开通费用是700元。按照二者8万的价格差来算，大概是9.5年的时间差。
一句话总结，阿维塔11相较于同级别极狐阿尔法S HI价格优势明显，相较于小鹏G9小优。但是就整个行业而言，技术和产业还在发展中，这个价格还有进一步下降的空降。理由很简单，产业在发展，技术在进步，成本在降低，后来者自然更有优势。
市场
从市场端来看，阿维塔11现阶段的局势还存在变数。虽然率先入局，但其他企业也在跟进。目前头部企业基本都有了较为明确的城市辅助驾驶的推送时间。
阿维塔，极狐，小鹏都已经率先落地，理想称今年底会推出城市NOA的内测版本，估计最迟2024年一季度推送给用户。
理论上，企业的速度一定是优先于用户。这跟基础设施先于城市发展是一个道理，先有医院，住宅、地铁，机场等基础设施，才能汇集更多的人。
目前整个行业面临的问题在于，企业先于市场（即用户需求）多久的问题？
理想汽车估计，2024年，也就是明年左右，中高端车型会标配城市NOA（主要指30万以上车型）。
但从目前的情况看，2024年是一个比较激进的年份，大部分车企依然搞不出来，要么就是半成品，为了营销上有更多话语权，仓促上马。
市场何时迎来小规模爆发，直接决定了阿维塔11这款车型的成败。往大了说，甚至决定了整个阿维塔品牌的成败，因为一款车失败会影响品牌，现金流，经销商网络推进节奏，充电桩建设等一系列问题。
以现阶段用户需求来看，主打电动需求的车型都卖的不错，比如理想，极氪，比亚迪，反而主打智能驾驶的车型都卖的并不好，极狐，小鹏皆是如此。
总的来说，时间窗口对阿维塔利弊两说，太长太短都不好。战线拉得太长很容易把企业拖垮，小鹏和极狐都存在这样的问题，辅助驾驶功能太超前于用户需求；时间太短，企业又很难建立用户认知壁垒。
从产业发展趋势看，2025年是一个值得关注的时间点。技术成熟度提升是最大的支撑点，比如更高性价比的芯片量产，激光雷达出货量达到百万级别，智驾系统进入2.0阶段……城市NOA价格会下来，价格倒逼用户需求提升。
高工智能汽车研究院预测，2025年，NOA前装标配搭载量将超过380万辆，渗透率超过17%。如果按照城市NOA 7%渗透率来看，2025年大概是156万。
从企业端来看，阿维塔11主打的卖点就是城市NCA，如果用户没有需求，相当于企业自断一臂，竞争力直线下降；从用户端来看，即便不开通，那些标配的传感器硬件都已经算在车价里，相当于付了硬件的钱，没有享受对应的软件服务。这样对企业和消费者是双输的局面。
此前小鹏尝试过一个办法，将城市辅助驾驶剥离，通过选装销售，但这个方案自相矛盾，一边喊着主打城市领航辅助，一边又将该功能剥离。小鹏尝试的效果并不好。
领先市场一步是先驱，但是领先十步可能就是先烈。这两年是阿维塔的关键期，要么一飞冲天，要么昙花一现，成败只在旦夕之间。
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