6月2日，由第一電動網主辦的第二屆中國智駕大賽城市NOA擂主爭霸賽杭州站開賽，極越01再獲冠軍。

至此，極越01已經在本屆智駕大賽中連續獲得北京、杭州兩站冠軍，以總積分85.66分列眾多參賽車型中的第一位。

在過去幾個月里，隨著極越OTA 1.5的推送，極越01的城市領航輔助駕駛功能一下子在全國105個城市開通。極越在智駕上的開通成熟數量和可用范圍，迅速躋身各大車企的絕對第一梯隊。

隨之而來，由極越CEO夏一平帶隊，極越也在全國各個城市密集地開展智駕直播。武漢、南京、杭州、深圳...各地都有極越智駕直播的足跡，而且往往選的都是各個城市的密集「魔鬼路段」。

夏一平甚至在最近一次武漢直播時表示：「直播是檢驗智駕體驗的唯一標準」。

極越在各家車型強手如林的全國性智駕大賽中取得冠軍，并在各地大范圍實現智駕開城，這些都與極越從一開始就堅持的純視覺智駕路線有很大關系。

最近還有消息稱，特斯拉FSD入華有進一步動作，據說FSD正在相關部門進行備案。也許明年某個時間點，特斯拉FSD和極越PPA，這兩家純視覺智駕流派的先鋒會在中國的城區正面相遇。

隨著特斯拉FSD V12、極越V1.5等版本的推出和獲得驗證，國內不少車企從今年也開始跟進布局純視覺智駕的路線：

前不久，蔚來發布的子品牌樂道，樂道的第一款車L60就會搭載以視覺感知為主的智駕方案；

跟樂道類似，小鵬的MONA據說也將搭載純視覺的方案，MONA的首款車型將在6月發布；

國內智駕的另一支標桿，華為的智駕方案乾崑ADS，也在今年4月份正式發布了ADS的純視覺版本ADS SE。

為了讓更多人在更多地區用上高階智駕，純視覺正從過去極越、特斯拉等少數車企選擇的「小眾路線」，成為高階智駕普及的必經之路。

一、權威大賽雙連冠，極越智駕的含金量

其實早在2023年第一屆智駕大賽時，當時剛剛上市不久的極越01就是一匹黑馬。去年當時在國內主要城市能夠開通城市NOA的車企還只有寥寥幾家。

2024年，隨著更多有實力的車企進入城市NOA的競爭。在這屆大賽中，極越01面臨更多的競爭對手，不僅開城的數量暴增，并且開賽即拿下兩大主要城市的分站冠軍。

極越01面臨的對手，包括傳統智駕強隊小鵬（G6）、華為系車型（問界M7、智界S7、阿維塔12、極狐阿爾法S HI版），以及理想L9等。

HiEV獲悉，本屆由第一電動網主辦的中國智駕大賽共從12項關鍵指標出發衡量各家車型的智駕表現。

除了評價整體表現的通勤時間、接管次數、違章次數，還有針對各個細分常見功能的評分，如NOA領航、居中行駛、變道、避讓、紅綠燈判斷與執行、掉頭、進入輔路/匝道/環島、環島岔路選擇、出環島匯入主路、違章行為、接管次數。

極越01力壓一眾對手，在測試路段中各個場景下表現優異，體現了純視覺智駕優秀的泛化能力。

尤其是在今年極越的OCC占用格柵網絡上車之后，其對城區常見的施工場景和不規則障礙物的檢測能力大幅增強，極大地提升了城區智駕的舒適性和安全感。

極越在近期還透露，在目前已經開辟105座城的城市領航輔助駕駛功能基礎上，極越會在OTA 2.0實現300座城市領航輔助駕駛功能開放，并且隨著智駕能力提升，現有的PPA功能將升級為更強的ASD（Apollo self-driving）。

二、FSD入華，極越升ASD，純視覺崛起

與國內極越純視覺智駕能力快速提升，實現大范圍開城。在海外同時發生的，還有智駕領域的另一件大事：特斯拉的FSD V12向用戶廣泛推送，V12采用了端到端的技術架構，智駕系統的適應能力更強，駕駛行為也更加擬人。

前不久，馬斯克專機飛來北京，據說就是為FSD入華鋪墊。最新的傳聞是，特斯拉正為FSD在有關部門進行備案，FSD可能最快在今年底/明年初在國內開始小范圍的測試。

過去一些觀點認為，純視覺的智駕方案可能是一種降本方案，但特斯拉與極越的開城范圍以及實際體驗證明了純視覺方案也能做到頂級的體驗，甚至可能是高階智駕大規模普及的「終極方案」。

實際上純視覺的方案成本未必更低。

特斯拉為全系新車搭載了HW 4.0的硬件，并且在今明兩年正在建立超大規模的云端算力。

極越的純視覺方案，以自動駕駛視覺大模型VTA（Vision Takes All）為底座，硬件上為極越01全系配置了大算力智駕芯片，搭載2顆OrinX，更別提百度為其智駕訓練提供的2.2 EFlops的云端算力。

夏一平在最近的一次直播中再次解釋了為什么選擇純視覺的方案？

因為這是最為類似人類駕駛的方案，人眼看到的圖像和視頻包含了大量的場景信息，機器也可以從圖像中獲得最為豐富的信息，通過這些信息，機器只要能夠識別圖像中的相關語義，就可以做出準確的判斷，并且覆蓋范圍更廣。

「這樣的技術路線選擇，其實是為了將來能夠讓智駕能夠更加快速普及，做的一個非常大的決定。」

而純視覺的技術路線突破，也受益于這兩年ChatGPT這樣基于超大規模算力、超大規模數據訓練出來的大模型技術成果，「未來一定是AI驅動數據驅動的」。