今天小编分享的科技经验：智驾开城：一场360度无死角的必经之战，欢迎阅读。
被小鹏汽车认为是 " 自动驾驶前的最后一辆车 " 的 G6，交出了一份 " 意料之中情理之外 " 的成绩单。
说在意料之中，是因为比特斯拉 Model Y 要便宜 5 万多的 G6，在配置上几乎碾压了大多数同价位竞品，成为爆品，几乎没有悬念。事实也是如此，小鹏 G6 上市 1 个月，订单数超 4 万。
说在情理之外，是因为过去一年，不少用户还在为辅助驾驶的安全问题担忧，愿不愿意为辅助驾驶功能买单依然是个问号。但 G6 智驾高配 Max 版在订单占比居然高达 70%，而团队原本预期 Max 版本的比例是 40%，这几乎是翻倍。
小鹏 G6 Max 版本的大卖释放出一个信号：城市 NOA（ Navigate on Autopilot，自动辅助导航驾驶），正成为竞争的焦点。车企们的动作也在验证这一结论：几乎每家车企都加速 NOA 布局的速度。
在自动驾驶上已经布局多年的华为和小鹏略显保守，他们将今年城市 NOA 的开城目标分别定在了 45 城与 50 城，并已经开始布局无图版本。NOA 至今没有落地一个城市的理想汽车称，要在年底开放 100 座城市，也是无图方案。
每个人都希望可以在疲惫的驾驶途中短暂解放双手，几乎没有人会怀疑自动驾驶的未来。一位接触过小鹏创始团队的人士向 Tech 星球展示的早期融资 BP 上写着，小鹏认为未来汽车的发展趋势一个是喜好，另一个是技术，这其中有三大关键点：电动化、智能化、网联化。
这无疑是一个巨大的机会，竞争者们虎视眈眈的不仅仅是市场份额，更多的是在汽车产业变革中，掌握城市出行的话语权。因为所有人都明白，在不久的将来，一个没有辅助驾驶功能的新能源汽车，很难俘获消费者的信心。
智能驾驶开城，先拼数字
主流车企们现在最关心两件事儿，一个是销量，另一个是智能驾驶开城进度。
一位小鹏自动驾驶团队的员工告诉 Tech 星球，他们的工作非常繁忙，工作日晚上 11 点下班是常态。此前 36 氪曾报道，为了推进智驾进度，理想汽车正在扩张，每个员工都要填上几份内推简历。不过，一位理想汽车员工告诉 Tech 星球，这可能仅限于自动驾驶团队。
小鹏是城市 NOA 优秀选手的代表之一。目前，小鹏已经在上海、深圳、广州、佛山、北京和全国高速路段开放了 XNGP（小鹏的城市 NOA 名字）高阶智驾功能。在小鹏大本营广州，用户使用 XNGP 时，已经不需要选择路线。小鹏汽车今年的目标是年底在 50 个城市开放 XNGP 功能。
另一个优秀选手是 " 坚持不亲自造车 " 的华为。华为计划到今年年底开放 45 城，进度基本和小鹏相当。
不过，今年最受关注的是理想汽车。这家公司在 2023 年以前对于智能驾驶的投入并不多，到了 2023 年，情况发生了变化。
在年初 2 月份的理想 L7 发布会上，官方曾透露将在第四季度开展城市 NOA 内测。后来，理想将内测提前到了第二季度。
原小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙在接受《晚点 Latepost》采访时曾表示，自己听说理想的目标本来没有那么激进，但是因为小鹏做得比较快，理想在上海车展之前开始加速。
6 月 26 日，当理想汽车邀请车评人和媒体在北京顺义和望京内测其城市 NOA 功能时，当天下午 2 点 25 分，何小鹏在本人的社交账号上发布了一条视频，内容是他驾驶着 G6，使用 XNGP 上下班的过程。火药味十足。
今年 4 月上海车展，当理想汽车喊出要年底城市 NOA 落地 100 城的数字时，不少人觉得不可思议。业内甚至有人评价称：落地 100 城，连路测都做不完。另一位新能源汽车自动驾驶研发团队的成员评论道：是骡子是马，落地拉出来溜溜就知道。
不过，理想汽车的城市 NOA 并不是传统意义上的智驾，而是通勤 NOA，顾名思义，是只覆盖用户的通勤路段。一位自动驾驶行业人士告诉 Tech 星球，通勤路线大概率无需担心用户的使用率。
面对外界对开放百城是通勤 NOA，而非城市 NOA 的疑问，理想汽车智能驾驶产品经理赵哲伦表示，城市 NOA 通过高精地图覆盖来开通可用路段，图商制图规则通常优先覆盖高等级道路，一座城市开通意味着该城市的高等级道路高精地图制图完成。但是，这意味着还有很多路段无法使用城市 NOA。
一位头部自动驾驶团队成员告诉 Tech 星球，城市 NOA 属于 L2 级别的辅助驾驶，开城其实没有特别多政策限制，主要考验技术能力。
从目前的形式来看，理想完成年底落地 100 城几乎是板上钉钉。不过，通勤 NOA 功能并不是开放给所有用户，而是 AD Max 的早鸟用户，他们预计年底规模达到万人，明年二季度会全量推送。
高精地图被抛弃了
城市 NOA 的优秀选手华为和小鹏过去开城都限定在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆这六座城市内，这是因为其辅助驾驶功能依托高精地图，而上述六座城市皆为智能网联汽车高精度地图应用试点的城市。
但现实是高精地图数据采集难度高，一辆搭载了激光雷达、摄像头等大量传感器的数据收集车辆成本动辄上百万，地图成本居高不下。
根据太平洋汽车网的消息，小鹏汽车智能辅助驾驶系统 XNGP 采用的方案是两颗英伟达 Orin 芯片 、13 个摄像头、5 颗毫米波雷达、12 颗超声波雷达、2 颗激光雷达和 1 个车内摄像头。一位行业内人士告诉 Tech 星球，一个毫米波雷达价格在 200-300 元之间，激光雷达是 3500 元 / 颗，一颗 Orin 芯片为 1600 美元。
Tech 星球查询发现，超声波雷达的价格较为实惠，一颗雷达的成本在数十元。有数据显示按照一套倒车雷达系统安装 4 个超声波雷达计算，硬體成本还不足二百元。在不计算摄像头的情况下，XNGP 的硬體成本在 3 万元左右。小鹏的目标是通过技术使 XNGP 的 BOM 成本到 2024 年降低 50%。而李想曾披露，理想带双 OrinX 的智驾方案成本约为 4000 美元。
特斯拉辅助驾驶从一开始就摆脱高精地图，采用纯视觉方案，最终成本只有 1500 美金。自动驾驶的核心步骤就是让机器实现感知、规划和控制，其中感知的不确定性巨大，工作量也最大，占 80%。
特斯拉解决感知的做法是采用 BEV（Bird's Eye View，一种鸟瞰式的视角或坐标系）感知车辆及周围环境，然后通过 Transformer（一种新型神经网络架构）实现从 2D 到 3D 模块之间的转化，形成时序融合下的 4D 空间信息，从而使感知结果更加连续、稳定。
在此基础上，BEV 算法进一步迭代为 Occupancy Networks（占用网络），在 10ms 内完成计算，感知更高效、结果更精准。依靠技术的先进性，形成了实时生成高精地图的能力。
一位百度自动驾驶员工告诉 Tech 星球，目前 BEV+Transformer+Occupancy 的方案是行业最优方案。在国内，大部分玩家都在学习特斯拉，他们希望逐步增强感知能力，摆脱对高精地图的依赖。这不仅可以降低成本，更重要的是可以让辅助驾驶功能可更多普及到更多地区。
" 模型容易受到对抗性噪声的影响、2D 到 3D 的转换模块会使信息损失。硬體算子算力、感知盲點、极限范围外和遮挡多等都会影响模型的效果。" 上述员工补充道。
目前，小鹏和理想都已经具备乙级地图测绘资质。一位小鹏自动驾驶员工告诉 Tech 星球，乙级地图资质对于现有方案是完全够用的，甚至一些自动驾驶企业也只具备乙级资质。这为汽车主机厂进一步摆脱高精地图奠定了基础。
360 ° 无死角的竞争
智能辅助驾驶始终是一个系统工程，需要技术的积累和团队不间断的投入。一位在自动驾驶行业工作多年的工程师表示，模型决定了算法能力的上限，数据决定了算法的实际效果。
数据是自动驾驶行业的基础。作为城市 NOA 的后来者，理想在新能源汽车的累计销量已经突破 45 万辆，小鹏累计销量接近 32 万辆。
在和滴滴合作后，小鹏将在 15 万级别引入 XNGP 系统，而为了拿到小鹏更多的股份，滴滴需要完成销量对赌。根据協定，如果滴滴平台和生态内的年销量超过 10 万辆，小鹏将提供额外的对价股权。如果连续两年的最高年销量达到 18 万辆，滴滴获得的最高股权比例可以提升至 5%。
滴滴背后拥有庞大的网约车系统，这是一个巨大的销售渠道。而网约车每天的里程在 200-300 公里间，远远超过了私家车。这将大大加速小鹏的数据积累。
但仅有数据并不够。吴新宙层表示，中国的数据传输成本相对低一些，所以它还是有个饱和趋势的，" 我并不认为十万辆和一百万辆的差别有那么大。"
数据喂养算法，但軟體系统需要和硬體系统相辅相成。硬體越丰富，軟體越好做。一位行业人士称，" 蔚小理 "（蔚来、小鹏、理想）的解决方案可以把激光雷达去掉，Orin 芯片换成自研的，或者地平线的 J5/J6，成本便可以降低。但这样做的前提是軟體足够优秀。
更重要的是，现实交通的复杂性在于交通参与者的随机行为，比如骑电车人员逆行、大货车的货物散落一地、路边偶然出现的小狗等等。如果不能解决这样的长尾场景 /Coner Case，将严重影响实际的驾乘体验。
在城市 NOA 测试视频中，我们经常会看到这样一幕：汽车行驶途中前面突然出现一个行人，有时系统直接选择了刹车，但当时其实还是有路线规划的可能性的。
" 如果感知加上时间序列，辅助驾驶会做得更好，通俗一点，就是系统预判行人穿过的时间，然后决定速度减慢到多少，而不是直接刹车。这样体验更舒适，也更符合人类驾驶习惯 "，一位行业头部自动驾驶公司员工告诉 Tech 星球。
每家车企都要从头到尾去解决一个又一个 coner case，这不是一朝一夕能够解决的事情。木桶理论在这个赛道并不试用，汽车的销量、硬體的性能、技术的先进、足够的人才和资金，都缺一不可，这无疑是 360 ° 无死角的竞争。
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