今天小編分享的汽車經驗：如何評價零跑汽車的NAC技術？，歡迎閲讀。
文｜七号 - 宋
日前，零跑汽車推出了一項讓駕駛員體驗 " 科目二 " 駕駛樂趣的技術，這項名為 NAC 的駕駛技術可以實現系統控制油門刹車，駕駛員控制方向。
網友看到這點褒貶不一，有些人認為這種功能對新手友好，價格又不貴。雖然适用于城市主、支幹道的 NGP 新鮮又刺激，把車停在停車場門口就能一鍵代客泊車，輕松又方便，但現在想要體驗這些，價格高、可應用區間小，很多還是期貨。
有些網友則覺得這項技術沒啥含金量，卻被車企包裝得很唬人。
關于 " 半開放式駕駛輔助系統玩法 "，其實不單零跑一家做過嘗試，争議一直存在。關于這些技術是怎麼出現的，以及它們的特點，今天一起給大家介紹下。
如果無法同時解放手腳
那就先解放其一
自動輔助駕駛的要義是解放手腳，汽車控制油門刹車方向。
我們早在 1992 年就已經見到過自動泊車，那一年大眾汽車推出了 Futura 概念車。根據當時的規劃，它的實現策略是駕駛員可以下車觀看汽車自動泊車的全過程，行李箱中安裝了如同個人電腦大小的計算機來控制整個自動泊車系統。
不過全自動泊車對感知硬體、中央控制系統、執行系統的要求都很高，比如毫米波雷達和攝像頭的配合工作精度需要保證，中央控制系統對車身速度和位置精度的把控也尤為關鍵；而執行系統要能确保方向盤的角度、油門開度等動作精準，這需要電動助力轉向系統與汽車發動機電控系統協調配合。
如果一口氣解決不了這些問題，是不是可以就控制一部分呢？
在大眾系燃油車型中，我們很早就體驗過将 " 手 " 交給汽車的服務。比如 2013 款途觀上，當我們靠近停車位時，系統探測到有合适停車位置時，行車電腦會提示駕駛者挂入 R 擋，這個過程可能需要幾次倒車和前進間的切換進入車位，雖然加速器、刹車和離合器仍然由駕駛員掌控，但起碼手不忙了。
相比一些品牌的全自動泊車，這項技術看起來并不高級，但其實即便到 2023 年時，測試的 16 款車中也只有 7 款車獲得 "G" 評級，遠低于其它系統表現。這説明一些初級的泊車輔助，其實也并沒有到應該被淘汰的地步。
除了将 " 手 " 交給汽車的辦法，還有将 " 腳 " 交給汽車選項。
零跑 C10 在預售發布會上推出了一個 NAC 技術（Navigation Assist Cruise），就是系統控制油門刹車，駕駛員控制方向就可以了。
現有的 ACC 算法只能實現簡單的跟停、起步、跟随等動作，且要求自車前方必須存在可跟随障礙物。對于路口場景下的轉彎、紅綠燈以及人行橫道前的刹停，不能做出反應；對于自車前方的障礙物只能做出跟随反應，無法配合駕駛員智能化地實現加速超車行為。
零跑 NAC 可以算是傳統 ACC 功能的進階版，在 ACC 上加了加減速功能，通過該功能，零跑 C10 能夠結合導航地圖，識别市區道路上的斑馬線、紅綠燈、路口、彎道等多種路況，并自行起停和加減速，幫助用户緩解駕駛壓力。
零跑 NAC 解決了傳統 ACC 在路口或彎道适應能力不足，駕駛員頻繁幹預導致系統退出的問題。而且它勝在硬體要求不高，沒有開城門檻，成本更低，一些 15 萬以下的車型想要快速配置上車，這種模式值得考慮。
如果無人代客泊車成本高
那就先實現自定義泊車
無人代客泊車可以直接通過手機 App 下指令，車輛自動從下車區開到停車場裏，并自己找車位；取車時只需再次從 App 上發出命令，車輛會自動回到上車區。
小鵬汽車的全場景自動泊車打響了汽車智能化變革的第一槍。車主通過鑰匙 + 語音控制和 40cm 停車距離 + 多車位記憶與選擇來實現，包括側方車位、垂直車位、斜方車位、未劃線車位等，基本能滿足國内實際用車場景中的停車需求。
用汽車語言解釋，汽車需要具備無圖的快速建圖能力；當感知到過不去，主動退後進行讓行；如果遇到行人時，還能及時刹車保護。
為了降低難度，我們也可以試着拆解部分能力，起碼先實現部分需要。
比如記憶泊車，它要求使用前必須先對路徑建模規劃記憶路線，設定好起始點 A 和泊車點 B，然後可以根據記憶路線泊車或者召喚，路線是固定的，并且記憶泊車途中，駕駛員必須做好随時接管的準備。對于有固定車位的朋友來説，這種功能就很夠用了，再高級的只是錦上添花。
再就是自定義泊車，比如在問界 M5 智駕版上，可以在任何沒有地标線、非标準的停車位上完成自動泊車，這相比于傳統的自動泊車有更高的自由度。要説，老小區停車的各位朋友開心了，這功能最少值幾萬，畢竟犄角旮旯停車是常有的事，往常稍不注意就刮車，現在就無需擔心了。
自定義車位是 APA 智能泊車輔助的新功能，你可以在允許停車但沒有劃線的地面上，用拖拽車輛圖示的方式給自己「劃」一個臨時車位。
如果城市覆蓋難度大
那就先實現點對點自動輔助駕駛
自動駕駛輔助跑通城市各街道一直是老大難問題，現在行業内城市智駕全量開放數第一的企業是小鵬汽車，他們開年新增 191 城，結合之前已經全量發布的 52 城，總覆蓋城市數量達 243 城。（并不是所有街道都全覆蓋，得根據 XNGP 提示使用）。
以我體驗小鵬 G6 的 XNGP 來看，大部分高架路段可以輕松覆蓋，但在路面駕駛時，只有部分主幹道才能開啓，到了一些支道時就無法開啓了。
只是苦等也不是回事，所以車企想辦法推出了 "AI 代駕 " 服務。
它的特點是特定場景下的自動駕駛，人工智能會學習和存儲指定路段的行車路線，實現家到公司點到點的輔助駕駛。
現在推出這項服務的車企不少，除了小鵬 "AI 代駕 " 外，比如理想的通勤 NOA 功能，華為 NCA 功能。
理想的通勤 NOA 功能可以讓用户設定自己的通勤路線，通過日常通勤時的自動化訓練積累 NPN（神經先驗網絡）特征，在 1 周内完成簡單路線的訓練，激活通勤路段的 NOA 功能。在較為復雜的路線，訓練預計需 2-3 周可完成。
在實際乘坐體驗中，該車能夠識别絕大部分的行駛場景以及場景内的信号燈、行人、車輛等元素，并及時作出合理判斷。同時，車輛在變道、轉向、會車時也能穩定行駛，在遇到較窄路段時還能進行與人類司機類似的試探性操作。
總結
好的技術首先是要有生命力，能推動行業的發展，再次之，能解決用户緊迫的需求。半開放式駕駛輔助系統看似閹割了一部分能力，但并不代表就應該一棒子打死，它們是适應市場需求和成本需要的產物，不一定最完美、最高科技，但确實有閃光之處。
