城市NOA是評價智駕能力的唯一標準嗎？

隨著自動駕駛技術的迅猛發(fā)展，各大車企紛紛推出了城市NOA（Navigate on Autopilot）功能，作為展示其智能駕駛技術的一個重要標志。城市NOA作為一種高度集成化的駕駛輔助系統(tǒng)，能夠在復雜的城市環(huán)境中自動導航，這不僅展示了車企在自動駕駛領域的技術積累，也預示著未來城市交通的智能化發(fā)展趨勢。

據高工智能汽車研究院發(fā)布最新數據顯示，2024年1-6月，中國市場（不含進出口）乘用車前裝標配ADAS（含L0級預警、主動安全功能）交付613.85萬輛，同比增長15.51%，前裝搭載率升至63.42%。在高階NOA（L2++）細分市場，今年上半年繼續(xù)保持高增長態(tài)勢，新車合計標配交付60.82萬輛，同比增長接近兩倍，前裝搭載率超過6%，理想/問界兩個品牌的交付貢獻超過50%。城市NOA作為現階段車企宣傳的重點，有人說它是智駕技術的進步，但也有人說它華而不實，那城市NOA是否可以成為智駕功能的評判標準呢？

什么是城市NOA?

城市NOA，即“城市自動導航駕駛”，是一種高度智能化的駕駛輔助系統(tǒng)，專為應對復雜的城市交通環(huán)境而設計。它能夠在城市道路上實現自動導航，包括自動規(guī)劃行駛路線、智能變道、識別和響應交通信號燈、自動通過交叉路口、以及避讓行人、非機動車和其他障礙物等功能。城市NOA系統(tǒng)依賴多種核心技術的集成，包括高精度地圖、傳感器融合（如激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等）、人工智能和機器學習算法、實時通信技術（如V2X）以及強大的車載計算平臺。

這些技術共同作用，使得城市NOA系統(tǒng)可以在復雜且動態(tài)變化的城市交通環(huán)境中，實時感知周圍情況，做出智能決策，并執(zhí)行精確的操作。通過減少駕駛員的操作負擔，城市NOA不僅提升了駕駛的便利性，還提高了行車的安全性，推動了自動駕駛技術在城市中的應用和發(fā)展。

城市NOA的技術構成

城市NOA的實現離不開感知、決策和執(zhí)行這三個關鍵要素。為了讓城市NOA變得更加智能，必須在車輛上安裝雷達、攝像頭等多個感知硬件設備，通過大數據學習等功能讓車輛變得更加智能，城市NOA，更需要諸多技術的支持。

1.高精度地圖技術

高精度地圖是城市NOA的基礎，它可以提供詳細的道路信息，包括車道邊界、交通標志、信號燈位置等。高精度地圖的更新和維護是一個持續(xù)的過程，尤其是在城市環(huán)境中，任何微小的變化（如道路施工或交通標志變更）都可能影響自動駕駛系統(tǒng)的決策。高精度地圖不僅要求精確度，還要求實時更新能力，以確保自動駕駛系統(tǒng)在動態(tài)變化的環(huán)境中能夠做出正確的判斷。而隨著越來越多車企在智駕行業(yè)的探索，高精度地圖成本高、時效性強等弊端也逐漸顯現，無圖方案成為現階段眾多車企討論的熱點。

2.傳感器融合技術

傳感器是城市NOA感知周圍環(huán)境的“眼睛”。通常包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達等多種傳感器。這些傳感器能夠捕捉到車輛周圍的動態(tài)和靜態(tài)物體信息，包括車輛、行人、道路標志等。傳感器融合技術則是將來自不同傳感器的數據進行整合，形成一個全面、準確的環(huán)境感知模型。這種技術能夠彌補單一傳感器的局限性，提升系統(tǒng)對道路、障礙物、行人和其他車輛的感知精度和可靠性，從而支持車輛在各種復雜駕駛場景中做出更安全的決策。

3.人工智能與機器學習技術

在城市復雜的交通環(huán)境中，車輛需要不斷學習和適應新的情況，這離不開人工智能和機器學習技術的支持。通過大量的交通數據，自動駕駛系統(tǒng)能夠訓練出有效的決策模型，并在實際駕駛中不斷優(yōu)化。深度學習算法在識別交通標志、行人、車輛行為預測等方面表現出色。此外，強化學習在決策策略的優(yōu)化上也起到了至關重要的作用，能夠幫助車輛在復雜環(huán)境中做出更加安全的決策。

4.決策與規(guī)劃技術

決策與規(guī)劃是城市NOA的核心環(huán)節(jié)。在獲得感知信息后，系統(tǒng)需要根據當前環(huán)境和駕駛目標進行決策和路徑規(guī)劃。這包括避障、車道選擇、速度控制等多方面的內容。決策規(guī)劃技術的復雜性體現在其需要綜合考慮多種因素，如交通法規(guī)、道路狀況、其他車輛和行人的行為等。為了確保安全性，決策算法通常會設計多種冗余機制，以應對各種可能的突發(fā)情況。

5.車載計算平臺與通信技術

城市NOA需要強大的計算能力來處理大量的傳感器數據、進行實時的環(huán)境感知和決策，因此高性能的車載計算平臺至關重要。此外，V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術也是城市NOA的一個重要組成部分。通過車與車（V2V）、車與基礎設施（V2I）、車與網絡（V2N）的通信，車輛可以獲得更多的環(huán)境信息，如前方的交通狀況、信號燈狀態(tài)等，從而優(yōu)化其駕駛策略，在將來，智駕最前沿也將圍繞V2X技術和大家進行探討，歡迎大家持續(xù)關注。

城市NOA的挑戰(zhàn)

盡管城市NOA集成了多項先進技術，但出行不同于其他需求，安全性必須得到保證，復雜的交通環(huán)境讓人類駕駛員也難以靈活處理，因此城市NOA在實際應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)將直接影響其可靠性，甚至會影響到乘客的安全。

1.城市環(huán)境的復雜性

城市道路的復雜性遠超高速公路，不僅因為道路結構更加復雜，還因為存在大量不可預測的動態(tài)因素，如行人隨意穿行、非機動車突然變道，甚至不按交規(guī)行駛等。此外，城市環(huán)境中的信號燈、交通標志、道路施工等情況也多變且難以預測，這對城市NOA的感知、決策和執(zhí)行提出了極高的要求。

2.傳感器的局限性

盡管傳感器融合技術能夠提高環(huán)境感知的準確性，但傳感器本身仍存在一定的局限性。例如，激光雷達在惡劣天氣條件下的性能可能會下降，攝像頭在光線不足或過強時也容易失效。而且，傳感器的探測范圍和精度也有一定限制，這使得系統(tǒng)可能無法及時感知到所有的潛在危險。

3.算法的魯棒性

算法的魯棒性是影響城市NOA可靠性的關鍵因素之一。在實際駕駛中，車輛可能會遇到一些未曾遇到過的情況，這時算法的反應能力和適應性至關重要。如果算法在這些情況下表現不佳，可能會導致嚴重的后果。此外，算法的魯棒性還需要在不同的硬件平臺和不同的城市環(huán)境中進行廣泛測試，以確保其具有足夠的泛化能力?，F階段，端到端的方案被越來越多車企應用，通過端到端，自動駕駛系統(tǒng)夠自行學習、感知并做出決策。

4.數據的時效性與準確性

在城市NOA中，數據的時效性與準確性直接影響決策的有效性。高精度地圖的更新速度、傳感器數據的實時性以及通信數據的傳輸延遲等因素都會對系統(tǒng)的整體性能產生影響。如果某一環(huán)節(jié)的數據出現延遲或錯誤，可能會導致系統(tǒng)做出錯誤的判斷，從而引發(fā)安全問題。

5.法律與倫理挑戰(zhàn)

城市NOA的推廣還面臨一系列法律和倫理問題。例如，當發(fā)生交通事故時，責任如何劃分？如果系統(tǒng)在緊急情況下需要做出權衡，應該優(yōu)先保護車內乘客還是路上行人？這些問題不僅涉及技術層面，還需要社會、法律等多個領域的共同探討和解決。

如何讓城市NOA更具保障？

城市NOA的出現，讓大家看到了自動駕駛落地的曙光，但也有很多人對其安全性和可靠性提出了質疑，為了提高城市NOA的可靠性，車企和軟件供應商在設計和實施過程中采取了多種策略。

1.多冗余設計

在感知、決策和執(zhí)行層面引入多冗余設計是提高系統(tǒng)可靠性的重要手段。例如，使用多種類型的傳感器互為備份，即使某一傳感器失效，系統(tǒng)仍能繼續(xù)正常工作。此外，在決策算法上也引入了多種冗余機制，確保系統(tǒng)在極端情況下仍能做出安全的決策。

2.持續(xù)的數據收集與優(yōu)化

自動駕駛系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化依賴于大量的真實駕駛數據。通過在全球范圍內部署測試車輛，不斷收集和分析駕駛數據，車企能夠不斷優(yōu)化算法，提高系統(tǒng)的魯棒性和適應性。與此同時，實時更新高精度地圖和交通信息，確保數據的時效性和準確性，也是可靠性保障的關鍵。

3.全面的仿真測試與實際道路測試

在系統(tǒng)正式上路前，必須經過大量的仿真測試和實際道路測試。仿真測試能夠模擬各種復雜的城市場景，測試系統(tǒng)在不同情況下的反應能力。而實際道路測試則能夠幫助發(fā)現仿真測試中難以發(fā)現的問題，并驗證系統(tǒng)在真實環(huán)境中的性能。通過不斷迭代測試和優(yōu)化，城市NOA系統(tǒng)的可靠性可以得到有效提升。

4.法規(guī)與標準的制定與遵循

隨著城市NOA技術的發(fā)展，相關法規(guī)和標準的制定也在逐步推進。這些法規(guī)和標準為系統(tǒng)的設計和實施提供了明確的指導，有助于提升技術的整體水平。此外，法規(guī)的出臺也能夠在一定程度上規(guī)范市場，避免低質量產品的出現，保障用戶的安全。如中華人民共和國交通運輸部于2023年11月21日印發(fā)的《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》中，就圍繞自動駕駛在城市道路、公路等用于社會機動車通行的各類道路上行駛時的適用范圍、基本原則、應用場景、自動駕駛運輸經營者、運輸車輛、人員配備、安全保障和監(jiān)督管理等八部分進行了明確規(guī)定。

城市NOA的未來發(fā)展展望

盡管目前城市NOA仍面臨諸多挑戰(zhàn)，但其發(fā)展前景十分廣闊。隨著人工智能、傳感器技術、通信技術的進一步發(fā)展，城市NOA的技術水平將不斷提高，可靠性也將得到進一步保障。未來，城市NOA有望成為智慧城市的重要組成部分，為城市交通的智能化、綠色化發(fā)展貢獻力量。

1.更高級別的自動駕駛功能

城市NOA目前還處于輔助駕駛階段，未來隨著技術的成熟，城市NOA有可能逐步進化為更高級別的自動駕駛功能，甚至達到完全自動駕駛的水平。屆時，車輛能夠在沒有人類干預的情況下，在復雜的城市環(huán)境中自由行駛，這將極大地改變人們的出行方式。如現階段蘿卜快跑在武漢提供的無人出租服務，多次在媒體平臺占據榜首，甚至有人直言“自動駕駛真的來了”。

2.與智慧城市的深度融合

未來，城市NOA將與智慧城市的發(fā)展深度融合。通過V2X通信，車輛可以與城市的智能交通系統(tǒng)進行實時互動，從而獲得更豐富的交通信息，并做出更加優(yōu)化的駕駛決策。此外，智慧城市的基礎設施，如智能交通信號燈、智能停車場等，也將為城市NOA的實現提供有力支持。

3.法律與倫理的規(guī)范化

隨著城市NOA的推廣，相關法律和倫理問題也將逐步得到規(guī)范和解決。未來，政府、車企、技術提供商和社會各界將共同努力，制定更加完善的法律法規(guī)和倫理準則，確保城市NOA的安全性和社會接受度。

結論

城市NOA作為自動駕駛技術在城市環(huán)境中的高級應用，代表了智能駕駛技術的一個重要發(fā)展方向。其技術構成涵蓋了高精度地圖、傳感器融合、人工智能、決策與規(guī)劃、車載計算平臺與通信技術等多個領域。為了提高城市NOA的可靠性，車企和軟件供應商在設計和實施過程中采用了多冗余設計、持續(xù)的數據收集與優(yōu)化、全面的仿真測試與實際道路測試、法規(guī)與標準的制定與遵循等多種策略。盡管如此，城市NOA的未來發(fā)展仍需依賴技術的進一步突破、法律與倫理的規(guī)范化，以及社會各界的共同努力?？偟膩碚f，城市NOA的發(fā)展前景廣闊，但要實現其廣泛應用并真正改變人們的出行方式，還需克服諸多技術和非技術障礙。隨著時間的推移，城市NOA有望成為智慧城市的重要組成部分，為城市交通的智能化、綠色化發(fā)展貢獻力量，同時也為人們的日常生活帶來更多便利和安全。

審核編輯 黃宇