小鹏、华为、毫末，到底谁是“城市领航驾驶”量产第一名？

城市领航驾驶元年，量产自动驾驶从重地图走向重感知。

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　　文/万博

　　来源：赛博汽车（ID:Cyber-car)

　　车企智能化之战又升维了。

　　最近一段时间，和自动驾驶相关的、最热的一个词当属‘城市领航驾驶’。

　　目前，提到量产‘城市领航驾驶’的车企主要有三家：走全栈自研路线的小鹏汽车，以及通过合作模式实现的北汽极狐（华为）、长城魏牌（毫末智行）。

　　这三家企业，都曾在9月争先恐后地宣布，将成为国内“首个”量产‘城市领航驾驶’的车企。

　　三家进展情况究竟如何？‘城市领航驾驶’真的来了吗？

　　01

　　谁是真正的第一名？

　　最先喊出量产目标的是长城魏牌和毫末智行。8月26日，在成都车展上，魏牌发布首款激光雷达车型——摩卡DHT-PHEV激光雷达版。同时宣布车型将于9月底SOP，届时将率先实现城市NOH（Navigation on HPilot）落地。

　　在9月13日的毫末AI DAY上，毫末再次表示搭载城市NOH的长城魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版要在计划9月量产、年内发售，并且会实现上市即交付。

　　基于9月量产的计划，魏牌和毫末为自己戴上了“中国首个大规模量产落地的城市NOH智能驾驶辅助系统”的王冠。

　　而从实际的进度来看，魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版至今还在冲刺上市，魏牌和毫末的“中国首个大规模量产”还待实现。

　　由于魏牌-毫末起了个高调，小鹏和华为开始坐不住了，反倒是抢在前面实现了‘城市领航驾驶’功能的落地。

　　相比先发未至的毫末，之后的小鹏汽车则显得低调许多，选择在9月17日（一个周六的早晨）宣布城市NGP智能导航辅助驾驶开始“试点”。试点用户也非常局限，仅有部分提交过智能驾驶建议的广州P5车主会被随机邀请参与测试。

　　测试车主规模多大小鹏并没有说清楚，而且测试范围也仅限于广州自动驾驶示范运营道路。因此，本质上来看，虽然小鹏城市NGP已经实现上车，但还属于正式落地前的测试验证。

　　至于城市NGP何时全量推送，小鹏汽车并没有给出明确时间，只是表示，要等相关手续报备审批完毕之后才会发布。

　　华为的城市高阶智能驾驶方案城市NCA——首款量产落地的车型是极狐阿尔法S HI版，深圳则成为第一个开放此功能的城市。

　　正式的官方消息来自极狐，9月24日，极狐官方微信公众号发布消息称，极狐阿尔法S 全新HI版在深圳率先推送城区NCA智驾导航辅助功能。自9月23日起，深圳车主可以通过线下更新、OTA等形式分批获取城市NCA功能。

　　据了解，华为城市NCA功能具备城区开放道路自主巡航、无保护路口通行、近距离加塞处理、超车变道、并道分道等能力。具体能力与小鹏城市NGP和毫末智行的NOH没有太大差异。

　　相关功能官宣后，极狐官方还在深圳和北京邀请媒体试乘试驾城市NCA，赛博汽车也前往北京亦庄进行了体验。

　　结合多家媒体的评价和我们自己的体验，在北京长达25.6公里的行程中，各种典型城市开放道路交通场景的处理相当出色，尤其是对于一些突发情况的应对，决策响应非常“老司机”。

　　前往深圳试驾体验的媒体也佐证了这一点，甚至在某些非常促狭的非主干道路线，华为城市NCA也都可以开启。

　　在使用范围方面，华为智能汽车解决方案BU相关人士告诉赛博汽车，目前，华为NCA只可以在深圳城区使用。

　　在北京地区仅是基于一条固定路线的示范体验。

　　主要原因在于，深圳率先审批发布了城市高精地图，随着其它城市的政策审批节奏，其它城市也将陆续开放城区NCA功能。

　　总结来看，长城魏牌-毫末智行的城市NOH还没有真正落地，小鹏汽车的城市NPG还处于示范运营阶段，北汽极狐-华为的NCA才算是真正实现了规模落地的‘城市领航驾驶’。

　　02

　　为什么华为能抢先落地？

　　对比毫末和小鹏，华为在智能驾驶方面的技术优势在于两方面：智能驾驶技术软硬件的全栈布局，以及具备高精度地图的采图、制图能力。

　　从硬件的角度看，华为在自动驾驶传感器和计算平台上均有布局。

　　先说传感器，目前自动驾驶所需的主要传感器类别华为均已实现自研自产，以激光雷达为例，华为96线混合固态激光雷达目前已经实现量产商用。

　　知名研究机构Yole Intelligence在其发布的《2022 年汽车与工业领域激光雷达应用报告》中预计，2022年华为激光雷达全球市占率将达到5%，排在世界第四位。

　　而计算硬件方面，华为基于昇腾芯片打造的智能驾驶计算平台MDC系列，算力范围48~400 TOPS，可以支持L2-L5级别自动驾驶。同时还有与之配套的开发工具链，可以基于MDC平台开发不同场景的自动驾驶软件。

　　截止到目前，MDC系列计算平台已经在包括哪吒S、长城机甲龙、阿维塔11等多款车型上均有搭载。

　　软件算法层面，物联网IOT资讯平台阿米巴物联发布的报告显示，今年年初华为ADS自动驾驶部门约有2000人，其中负责算法的团队有1200人左右。而相关的科研投入在10亿美元/年的水平。

　　另外，作为国内四大云服务商之一，华为在自动驾驶数据储存处理，以及算法仿真训练方面也有优势。

　　由此，从软件到硬件，从数据到算法训练，华为的布局几乎囊括了自动驾驶上下链条的方方面面，而且都是自研。从这个角度讲，华为才算是国内最有底气讲自动驾驶全栈自研的玩家。

　　对比之下，毫末智行和小鹏的自研主要集中在算法层面，计算硬件则外采自英伟达和高通。用于数据处理的智算中心合作方为阿里云。

　　对于自动驾驶的全栈式研发，让华为能在城市领航辅助驾驶功能上有比较自信的表现。在此之上，高精度地图的投入，则是华为领先另外两家率先落地‘城市领航驾驶’的核心原因。

　　在自动驾驶路线上，华为和小鹏一度都采用的是多传感器融合+高精地图的技术路线。

　　2019年，华为取得了高精地图的测绘甲级资质；2021年，小鹏汽车也斥资2.5亿元收购高精地图资质，补足自研自动驾驶技术中的关键木板。

　　可以说，原本两家企业都具备了自主采图、制图的能力。但在2022年，小鹏的高精度地图资质迟迟没能通过复审，这在一定程度上影响了小鹏汽车城市NGP的落地节奏。

　　早在今年5月，何小鹏就曾表示，“小鹏汽车已经在广州成功进行了城市NGP工程版的测试，在获得城市高精地图等相关审批后，小鹏汽车会马上推送城市NGP”。

　　华为能够率先落地的另外一个原因，可能是选择了深圳作为首发城市。深圳一直被认为是技术创新桥头堡，在自动驾驶示范运营上，也走在了前面。

　　同时，深圳拥有经济特区立法权和设区的市立法权的城市，也因此，国内有相当一部分空白领域的政策法规，都是在深圳先行先试，待经验成熟后，再逐步推广至全国。

　　早在今年6月，深圳就发布了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，这部管理条例最大的突破点，是明确规定了L3级自动驾驶车辆可以合法上路，而且还是高速、城市开放道路以及泊车域的全场景贯通。

　　此外，深圳还是华为的大本营，不管是政府关系还是高精地图测绘的便利性，华为都是近水楼台。

　　所以，由华为率先在深圳大规模落地城市开放道路高阶智能驾驶，也是情理之中，意料之内的事情了。

　　03

　　量产自动驾驶走向重感知

　　现在来看，华为在高阶智能驾驶的进度上，与国内其他玩家相比已经确立了先落一子的优势，问题是，取得先发优势的华为，能否步步为先？

　　从技术特点上来说，具备高精地图资质，并极度依赖高精地图的华为，对比小鹏和毫末智行的优势已经在前文说过，但高精地图也并非没有掣肘的地方。

　　从成本和地图鲜度的角度讲，相比高速和城市快速路，城市开放道路的测绘范围更大，采集的工作量巨大，即便是头部玩家高德，也只是在2021年年底实现了国内近30个城市的主干道采集，采集里程近20万公里，而国内城市道路总长有近1000万公里。

　　而华为想要在更多城市落地城市NCA，以目前的技术路线只能是采集一城、落地一城，这其中必然耗费大量时间，拖慢落地速度。

　　另外，高精地图为智能驾驶系统提供上帝视角，需要保持地图信息和实际路况实现最大可能性的一致。但问题在于，庞大的采集任务无法保证高精地图的鲜度，就算是拥有国内规模最大采集车队的百度，也只能做到高精地图一个季度一次的迭代周期。

　　想象一下用三个月前的上帝视角为当下的路况做指引，智能驾驶系统应该相信传感器还是相信上帝的眼睛？

　　同时，高精地图采集测绘所涉及的道路数据也存在敏感性，政策方面对于数据的使用、存储、传输均有严格的限制。即便是拥有测绘资质，也并非所有的路段都允许采集。

　　高精地图的测绘资质也存在复审无法通过被取缔的风险，这方面，小鹏就是最好的前车之鉴。如果有一天华为没了高精地图资质，又将何去何从？

　　基于这些问题，华为相关部门的技术人员向赛博汽车表示，深圳城区高精地图现阶段已经具备商用支持条件，地图的采集、制作和更新迭代也能满足城区NCA的应用需求。

　　但在对待高精地图未来的使用上，华为的态度是：

　　“为了向用户更快开放更多的可用城市，华为未来将逐步减少对高精地图的依赖”。

　　这句话透露出一个信号，就是华为后续可能也会走上“重感知、轻地图”的路线。而从其他玩家的动作看，不被高精地图限制似乎也成为一种行业趋势：

　　首先是小鹏，在今年失去高精地图资质的情况下，已经传出从研发端开始转向重感知轻地图的路线，其最近官方的表述也出现了类似的信号。

　　不久前，何小鹏在小鹏G9的发布会上就表示，其搭载的XNGP智能驾驶系统上，城市NGP不依赖高精地图，不管有图无图，都可以运行。

　　至于毫末方面，更是一开始就将重感知、轻地图的立场挂在嘴上。

　　无论如何，不管是重地图还是重感知，城市道路高阶智能驾驶的开局已经来临，但也仅仅是开局而已。

　　开局之后，要解决的问题只多不少。目前来看，量产自动驾驶的技术路线还存在一定变数。华为的领先优势能否保持到终局？重感知方案在国内路况能否跑通？全场景高阶智能驾驶何时实现？……

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