今天小編分享的科技經驗：智駕開城：一場360度無死角的必經之戰，歡迎閱讀。
被小鵬汽車認為是 " 自動駕駛前的最後一輛車 " 的 G6，交出了一份 " 意料之中情理之外 " 的成績單。
說在意料之中，是因為比特斯拉 Model Y 要便宜 5 萬多的 G6，在配置上幾乎碾壓了大多數同價位競品，成為爆品，幾乎沒有懸念。事實也是如此，小鵬 G6 上市 1 個月，訂單數超 4 萬。
說在情理之外，是因為過去一年，不少用戶還在為輔助駕駛的安全問題擔憂，願不願意為輔助駕駛功能買單依然是個問号。但 G6 智駕高配 Max 版在訂單占比居然高達 70%，而團隊原本預期 Max 版本的比例是 40%，這幾乎是翻倍。
小鵬 G6 Max 版本的大賣釋放出一個信号：城市 NOA（ Navigate on Autopilot，自動輔助導航駕駛），正成為競争的焦點。車企們的動作也在驗證這一結論：幾乎每家車企都加速 NOA 布局的速度。
在自動駕駛上已經布局多年的華為和小鵬略顯保守，他們将今年城市 NOA 的開城目标分别定在了 45 城與 50 城，并已經開始布局無圖版本。NOA 至今沒有落地一個城市的理想汽車稱，要在年底開放 100 座城市，也是無圖方案。
每個人都希望可以在疲憊的駕駛途中短暫解放雙手，幾乎沒有人會懷疑自動駕駛的未來。一位接觸過小鵬創始團隊的人士向 Tech 星球展示的早期融資 BP 上寫着，小鵬認為未來汽車的發展趨勢一個是喜好，另一個是技術，這其中有三大關鍵點：電動化、智能化、網聯化。
這無疑是一個巨大的機會，競争者們虎視眈眈的不僅僅是市場份額，更多的是在汽車產業變革中，掌握城市出行的話語權。因為所有人都明白，在不久的将來，一個沒有輔助駕駛功能的新能源汽車，很難俘獲消費者的信心。
智能駕駛開城，先拼數字
主流車企們現在最關心兩件事兒，一個是銷量，另一個是智能駕駛開城進度。
一位小鵬自動駕駛團隊的員工告訴 Tech 星球，他們的工作非常繁忙，工作日晚上 11 點下班是常态。此前 36 氪曾報道，為了推進智駕進度，理想汽車正在擴張，每個員工都要填上幾份内推簡歷。不過，一位理想汽車員工告訴 Tech 星球，這可能僅限于自動駕駛團隊。
小鵬是城市 NOA 優秀選手的代表之一。目前，小鵬已經在上海、深圳、廣州、佛山、北京和全國高速路段開放了 XNGP（小鵬的城市 NOA 名字）高階智駕功能。在小鵬大本營廣州，用戶使用 XNGP 時，已經不需要選擇路線。小鵬汽車今年的目标是年底在 50 個城市開放 XNGP 功能。
另一個優秀選手是 " 堅持不親自造車 " 的華為。華為計劃到今年年底開放 45 城，進度基本和小鵬相當。
不過，今年最受關注的是理想汽車。這家公司在 2023 年以前對于智能駕駛的投入并不多，到了 2023 年，情況發生了變化。
在年初 2 月份的理想 L7 發布會上，官方曾透露将在第四季度開展城市 NOA 内測。後來，理想将内測提前到了第二季度。
原小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙在接受《晚點 Latepost》采訪時曾表示，自己聽說理想的目标本來沒有那麼激進，但是因為小鵬做得比較快，理想在上海車展之前開始加速。
6 月 26 日，當理想汽車邀請車評人和媒體在北京順義和望京内測其城市 NOA 功能時，當天下午 2 點 25 分，何小鵬在本人的社交賬号上發布了一條視頻，内容是他駕駛着 G6，使用 XNGP 上下班的過程。火藥味十足。
今年 4 月上海車展，當理想汽車喊出要年底城市 NOA 落地 100 城的數字時，不少人覺得不可思議。業内甚至有人評價稱：落地 100 城，連路測都做不完。另一位新能源汽車自動駕駛研發團隊的成員評論道：是騾子是馬，落地拉出來溜溜就知道。
不過，理想汽車的城市 NOA 并不是傳統意義上的智駕，而是通勤 NOA，顧名思義，是只覆蓋用戶的通勤路段。一位自動駕駛行業人士告訴 Tech 星球，通勤路線大概率無需擔心用戶的使用率。
面對外界對開放百城是通勤 NOA，而非城市 NOA 的疑問，理想汽車智能駕駛產品經理趙哲倫表示，城市 NOA 通過高精地圖覆蓋來開通可用路段，圖商制圖規則通常優先覆蓋高等級道路，一座城市開通意味着該城市的高等級道路高精地圖制圖完成。但是，這意味着還有很多路段無法使用城市 NOA。
一位頭部自動駕駛團隊成員告訴 Tech 星球，城市 NOA 屬于 L2 級别的輔助駕駛，開城其實沒有特别多政策限制，主要考驗技術能力。
從目前的形式來看，理想完成年底落地 100 城幾乎是板上釘釘。不過，通勤 NOA 功能并不是開放給所有用戶，而是 AD Max 的早鳥用戶，他們預計年底規模達到萬人，明年二季度會全量推送。
高精地圖被抛棄了
城市 NOA 的優秀選手華為和小鵬過去開城都限定在北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶這六座城市内，這是因為其輔助駕駛功能依托高精地圖，而上述六座城市皆為智能網聯汽車高精度地圖應用試點的城市。
但現實是高精地圖數據采集難度高，一輛搭載了激光雷達、攝像頭等大量傳感器的數據收集車輛成本動辄上百萬，地圖成本居高不下。
根據太平洋汽車網的消息，小鵬汽車智能輔助駕駛系統 XNGP 采用的方案是兩顆英偉達 Orin 芯片 、13 個攝像頭、5 顆毫米波雷達、12 顆超聲波雷達、2 顆激光雷達和 1 個車内攝像頭。一位行業内人士告訴 Tech 星球，一個毫米波雷達價格在 200-300 元之間，激光雷達是 3500 元 / 顆，一顆 Orin 芯片為 1600 美元。
Tech 星球查詢發現，超聲波雷達的價格較為實惠，一顆雷達的成本在數十元。有數據顯示按照一套倒車雷達系統安裝 4 個超聲波雷達計算，硬體成本還不足二百元。在不計算攝像頭的情況下，XNGP 的硬體成本在 3 萬元左右。小鵬的目标是通過技術使 XNGP 的 BOM 成本到 2024 年降低 50%。而李想曾披露，理想帶雙 OrinX 的智駕方案成本約為 4000 美元。
特斯拉輔助駕駛從一開始就擺脫高精地圖，采用純視覺方案，最終成本只有 1500 美金。自動駕駛的核心步驟就是讓機器實現感知、規劃和控制，其中感知的不确定性巨大，工作量也最大，占 80%。
特斯拉解決感知的做法是采用 BEV（Bird's Eye View，一種鳥瞰式的視角或坐标系）感知車輛及周圍環境，然後通過 Transformer（一種新型神經網絡架構）實現從 2D 到 3D 模塊之間的轉化，形成時序融合下的 4D 空間信息，從而使感知結果更加連續、穩定。
在此基礎上，BEV 算法進一步迭代為 Occupancy Networks（占用網絡），在 10ms 内完成計算，感知更高效、結果更精準。依靠技術的先進性，形成了實時生成高精地圖的能力。
一位百度自動駕駛員工告訴 Tech 星球，目前 BEV+Transformer+Occupancy 的方案是行業最優方案。在國内，大部分玩家都在學習特斯拉，他們希望逐步增強感知能力，擺脫對高精地圖的依賴。這不僅可以降低成本，更重要的是可以讓輔助駕駛功能可更多普及到更多地區。
" 模型容易受到對抗性噪聲的影響、2D 到 3D 的轉換模塊會使信息損失。硬體算子算力、感知盲點、極限範圍外和遮擋多等都會影響模型的效果。" 上述員工補充道。
目前，小鵬和理想都已經具備乙級地圖測繪資質。一位小鵬自動駕駛員工告訴 Tech 星球，乙級地圖資質對于現有方案是完全夠用的，甚至一些自動駕駛企業也只具備乙級資質。這為汽車主機廠進一步擺脫高精地圖奠定了基礎。
360 ° 無死角的競争
智能輔助駕駛始終是一個系統工程，需要技術的積累和團隊不間斷的投入。一位在自動駕駛行業工作多年的工程師表示，模型決定了算法能力的上限，數據決定了算法的實際效果。
數據是自動駕駛行業的基礎。作為城市 NOA 的後來者，理想在新能源汽車的累計銷量已經突破 45 萬輛，小鵬累計銷量接近 32 萬輛。
在和滴滴合作後，小鵬将在 15 萬級别引入 XNGP 系統，而為了拿到小鵬更多的股份，滴滴需要完成銷量對賭。根據協定，如果滴滴平台和生态内的年銷量超過 10 萬輛，小鵬将提供額外的對價股權。如果連續兩年的最高年銷量達到 18 萬輛，滴滴獲得的最高股權比例可以提升至 5%。
滴滴背後擁有龐大的網約車系統，這是一個巨大的銷售渠道。而網約車每天的裡程在 200-300 公裡間，遠遠超過了私家車。這将大大加速小鵬的數據積累。
但僅有數據并不夠。吳新宙層表示，中國的數據傳輸成本相對低一些，所以它還是有個飽和趨勢的，" 我并不認為十萬輛和一百萬輛的差别有那麼大。"
數據喂養算法，但軟體系統需要和硬體系統相輔相成。硬體越豐富，軟體越好做。一位行業人士稱，" 蔚小理 "（蔚來、小鵬、理想）的解決方案可以把激光雷達去掉，Orin 芯片換成自研的，或者地平線的 J5/J6，成本便可以降低。但這樣做的前提是軟體足夠優秀。
更重要的是，現實交通的復雜性在于交通參與者的随機行為，比如騎電車人員逆行、大貨車的貨物散落一地、路邊偶然出現的小狗等等。如果不能解決這樣的長尾場景 /Coner Case，将嚴重影響實際的駕乘體驗。
在城市 NOA 測試視頻中，我們經常會看到這樣一幕：汽車行駛途中前面突然出現一個行人，有時系統直接選擇了刹車，但當時其實還是有路線規劃的可能性的。
" 如果感知加上時間序列，輔助駕駛會做得更好，通俗一點，就是系統預判行人穿過的時間，然後決定速度減慢到多少，而不是直接刹車。這樣體驗更舒适，也更符合人類駕駛習慣 "，一位行業頭部自動駕駛公司員工告訴 Tech 星球。
每家車企都要從頭到尾去解決一個又一個 coner case，這不是一朝一夕能夠解決的事情。木桶理論在這個賽道并不試用，汽車的銷量、硬體的性能、技術的先進、足夠的人才和資金，都缺一不可，這無疑是 360 ° 無死角的競争。
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