城市領航駕駛元年，量產自動駕駛從重地圖走向重感知。

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　　文/萬博

　　來源：賽博汽車（ID:Cyber-car)

　　車企智能化之戰又升維了。

　　最近一段時間，和自動駕駛相關的、最熱的一個詞當屬‘城市領航駕駛’。

　　目前，提到量產‘城市領航駕駛’的車企主要有三家：走全棧自研路線的小鵬汽車，以及通過合作模式實現的北汽極狐（華為）、長城魏牌（毫末智行）。

　　這三家企業，都曾在9月爭先恐后地宣布，將成為國內“首個”量產‘城市領航駕駛’的車企。

　　三家進展情況究竟如何？‘城市領航駕駛’真的來了嗎？

　　01

　　誰是真正的第一名？

　　最先喊出量產目標的是長城魏牌和毫末智行。8月26日，在成都車展上，魏牌發布首款激光雷達車型——摩卡DHT-PHEV激光雷達版。同時宣布車型將于9月底SOP，屆時將率先實現城市NOH（Navigation on HPilot）落地。

　　在9月13日的毫末AI DAY上，毫末再次表示搭載城市NOH的長城魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷達版要在計劃9月量產、年內發售，并且會實現上市即交付。

　　基于9月量產的計劃，魏牌和毫末為自己戴上了“中國首個大規模量產落地的城市NOH智能駕駛輔助系統”的王冠。

　　而從實際的進度來看，魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷達版至今還在沖刺上市，魏牌和毫末的“中國首個大規模量產”還待實現。

　　由于魏牌-毫末起了個高調，小鵬和華為開始坐不住了，反倒是搶在前面實現了‘城市領航駕駛’功能的落地。

　　相比先發未至的毫末，之后的小鵬汽車則顯得低調許多，選擇在9月17日（一個周六的早晨）宣布城市NGP智能導航輔助駕駛開始“試點”。試點用戶也非常局限，僅有部分提交過智能駕駛建議的廣州P5車主會被隨機邀請參與測試。

　　測試車主規模多大小鵬并沒有說清楚，而且測試范圍也僅限于廣州自動駕駛示范運營道路。因此，本質上來看，雖然小鵬城市NGP已經實現上車，但還屬于正式落地前的測試驗證。

　　至于城市NGP何時全量推送，小鵬汽車并沒有給出明確時間，只是表示，要等相關手續報備審批完畢之后才會發布。

　　華為的城市高階智能駕駛方案城市NCA——首款量產落地的車型是極狐阿爾法S HI版，深圳則成為第一個開放此功能的城市。

　　正式的官方消息來自極狐，9月24日，極狐官方微信公眾號發布消息稱，極狐阿爾法S 全新HI版在深圳率先推送城區NCA智駕導航輔助功能。自9月23日起，深圳車主可以通過線下更新、OTA等形式分批獲取城市NCA功能。

　　據了解，華為城市NCA功能具備城區開放道路自主巡航、無保護路口通行、近距離加塞處理、超車變道、并道分道等能力。具體能力與小鵬城市NGP和毫末智行的NOH沒有太大差異。

　　相關功能官宣后，極狐官方還在深圳和北京邀請媒體試乘試駕城市NCA，賽博汽車也前往北京亦莊進行了體驗。

　　結合多家媒體的評價和我們自己的體驗，在北京長達25.6公里的行程中，各種典型城市開放道路交通場景的處理相當出色，尤其是對于一些突發情況的應對，決策響應非常“老司機”。

　　前往深圳試駕體驗的媒體也佐證了這一點，甚至在某些非常促狹的非主干道路線，華為城市NCA也都可以開啟。

　　在使用范圍方面，華為智能汽車解決方案BU相關人士告訴賽博汽車，目前，華為NCA只可以在深圳城區使用。

　　在北京地區僅是基于一條固定路線的示范體驗。

　　主要原因在于，深圳率先審批發布了城市高精地圖，隨著其它城市的政策審批節奏，其它城市也將陸續開放城區NCA功能。

　　總結來看，長城魏牌-毫末智行的城市NOH還沒有真正落地，小鵬汽車的城市NPG還處于示范運營階段，北汽極狐-華為的NCA才算是真正實現了規模落地的‘城市領航駕駛’。

　　02

　　為什么華為能搶先落地？

　　對比毫末和小鵬，華為在智能駕駛方面的技術優勢在于兩方面：智能駕駛技術軟硬件的全棧布局，以及具備高精度地圖的采圖、制圖能力。

　　從硬件的角度看，華為在自動駕駛傳感器和計算平臺上均有布局。

　　先說傳感器，目前自動駕駛所需的主要傳感器類別華為均已實現自研自產，以激光雷達為例，華為96線混合固態激光雷達目前已經實現量產商用。

　　知名研究機構Yole Intelligence在其發布的《2022 年汽車與工業領域激光雷達應用報告》中預計，2022年華為激光雷達全球市占率將達到5%，排在世界第四位。

　　而計算硬件方面，華為基于昇騰芯片打造的智能駕駛計算平臺MDC系列，算力范圍48~400 TOPS，可以支持L2-L5級別自動駕駛。同時還有與之配套的開發工具鏈，可以基于MDC平臺開發不同場景的自動駕駛軟件。

　　截止到目前，MDC系列計算平臺已經在包括哪吒S、長城機甲龍、阿維塔11等多款車型上均有搭載。

　　軟件算法層面，物聯網IOT資訊平臺阿米巴物聯發布的報告顯示，今年年初華為ADS自動駕駛部門約有2000人，其中負責算法的團隊有1200人左右。而相關的科研投入在10億美元/年的水平。

　　另外，作為國內四大云服務商之一，華為在自動駕駛數據儲存處理，以及算法仿真訓練方面也有優勢。

　　由此，從軟件到硬件，從數據到算法訓練，華為的布局幾乎囊括了自動駕駛上下鏈條的方方面面，而且都是自研。從這個角度講，華為才算是國內最有底氣講自動駕駛全棧自研的玩家。

　　對比之下，毫末智行和小鵬的自研主要集中在算法層面，計算硬件則外采自英偉達和高通。用于數據處理的智算中心合作方為阿里云。

　　對于自動駕駛的全棧式研發，讓華為能在城市領航輔助駕駛功能上有比較自信的表現。在此之上，高精度地圖的投入，則是華為領先另外兩家率先落地‘城市領航駕駛’的核心原因。

　　在自動駕駛路線上，華為和小鵬一度都采用的是多傳感器融合+高精地圖的技術路線。

　　2019年，華為取得了高精地圖的測繪甲級資質；2021年，小鵬汽車也斥資2.5億元收購高精地圖資質，補足自研自動駕駛技術中的關鍵木板。

　　可以說，原本兩家企業都具備了自主采圖、制圖的能力。但在2022年，小鵬的高精度地圖資質遲遲沒能通過復審，這在一定程度上影響了小鵬汽車城市NGP的落地節奏。

　　早在今年5月，何小鵬就曾表示，“小鵬汽車已經在廣州成功進行了城市NGP工程版的測試，在獲得城市高精地圖等相關審批后，小鵬汽車會馬上推送城市NGP”。

　　華為能夠率先落地的另外一個原因，可能是選擇了深圳作為首發城市。深圳一直被認為是技術創新橋頭堡，在自動駕駛示范運營上，也走在了前面。

　　同時，深圳擁有經濟特區立法權和設區的市立法權的城市，也因此，國內有相當一部分空白領域的政策法規，都是在深圳先行先試，待經驗成熟后，再逐步推廣至全國。

　　早在今年6月，深圳就發布了《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》，這部管理條例最大的突破點，是明確規定了L3級自動駕駛車輛可以合法上路，而且還是高速、城市開放道路以及泊車域的全場景貫通。

　　此外，深圳還是華為的大本營，不管是政府關系還是高精地圖測繪的便利性，華為都是近水樓臺。

　　所以，由華為率先在深圳大規模落地城市開放道路高階智能駕駛，也是情理之中，意料之內的事情了。

　　03

　　量產自動駕駛走向重感知

　　現在來看，華為在高階智能駕駛的進度上，與國內其他玩家相比已經確立了先落一子的優勢，問題是，取得先發優勢的華為，能否步步為先？

　　從技術特點上來說，具備高精地圖資質，并極度依賴高精地圖的華為，對比小鵬和毫末智行的優勢已經在前文說過，但高精地圖也并非沒有掣肘的地方。

　　從成本和地圖鮮度的角度講，相比高速和城市快速路，城市開放道路的測繪范圍更大，采集的工作量巨大，即便是頭部玩家高德，也只是在2021年年底實現了國內近30個城市的主干道采集，采集里程近20萬公里，而國內城市道路總長有近1000萬公里。

　　而華為想要在更多城市落地城市NCA，以目前的技術路線只能是采集一城、落地一城，這其中必然耗費大量時間，拖慢落地速度。

　　另外，高精地圖為智能駕駛系統提供上帝視角，需要保持地圖信息和實際路況實現最大可能性的一致。但問題在于，龐大的采集任務無法保證高精地圖的鮮度，就算是擁有國內規模最大采集車隊的百度，也只能做到高精地圖一個季度一次的迭代周期。

　　想象一下用三個月前的上帝視角為當下的路況做指引，智能駕駛系統應該相信傳感器還是相信上帝的眼睛？

　　同時，高精地圖采集測繪所涉及的道路數據也存在敏感性，政策方面對于數據的使用、存儲、傳輸均有嚴格的限制。即便是擁有測繪資質，也并非所有的路段都允許采集。

　　高精地圖的測繪資質也存在復審無法通過被取締的風險，這方面，小鵬就是最好的前車之鑒。如果有一天華為沒了高精地圖資質，又將何去何從？

　　基于這些問題，華為相關部門的技術人員向賽博汽車表示，深圳城區高精地圖現階段已經具備商用支持條件，地圖的采集、制作和更新迭代也能滿足城區NCA的應用需求。

　　但在對待高精地圖未來的使用上，華為的態度是：

　　“為了向用戶更快開放更多的可用城市，華為未來將逐步減少對高精地圖的依賴”。

　　這句話透露出一個信號，就是華為后續可能也會走上“重感知、輕地圖”的路線。而從其他玩家的動作看，不被高精地圖限制似乎也成為一種行業趨勢：

　　首先是小鵬，在今年失去高精地圖資質的情況下，已經傳出從研發端開始轉向重感知輕地圖的路線，其最近官方的表述也出現了類似的信號。

　　不久前，何小鵬在小鵬G9的發布會上就表示，其搭載的XNGP智能駕駛系統上，城市NGP不依賴高精地圖，不管有圖無圖，都可以運行。

　　至于毫末方面，更是一開始就將重感知、輕地圖的立場掛在嘴上。

　　無論如何，不管是重地圖還是重感知，城市道路高階智能駕駛的開局已經來臨，但也僅僅是開局而已。

　　開局之后，要解決的問題只多不少。目前來看，量產自動駕駛的技術路線還存在一定變數。華為的領先優勢能否保持到終局？重感知方案在國內路況能否跑通？全場景高階智能駕駛何時實現？……

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