今年推的新車有著驚人的一致：

◎高速NOA上車的車型價格下探到20萬元左右，甚至探索著15萬元級別的空間；

◎視覺融合方案在高速NOA智駕功能的實現上大放異彩；

◎既追隨著特斯拉純視覺的腳步，又做出不一樣的思考，無論是出于技術積累、成本以及安全冗余等何種因素的考量。

01.

視覺方案=智駕平權？

如果按照價位來分，高速NOA上的新車多在20萬元上下。

如 問界、智界、理想、小米、極氪、星途等品牌特別推出主打高速NOA的入門版，而中高配版本配置激光雷達，智駕功能升級為城市NOA。此類新車的中低配的售價20萬元起步。

其中，智界S7 Pro、問界新 M7 Pro均采用的是華為乾崑智駕ADS SE，傳感器配置為以攝像頭和毫米波雷達為主的視覺融合方案，無需激光雷達，相對成本較低。

華為余承東曾說過，在售價低于30萬的車型上，華為高階智駕都是虧本銷售。究其原因，一方面，華為車BU已為高階智駕累計投入上百億，研發規模數千人，可謂是國內最大規模的智駕團隊。另一方面，目前華為智駕系統的上車數量還正在發展階段，距離成本攤薄到“智駕平權”階段可能還有一段較長的距離要走。

ADS SE基礎版的上線，已是華為在訓練數據劇增、算法成熟之下對性價比智駕方案的探索結果，且高階智駕等級被限定在L2++ 。即使如此，華為智選車業務暫時也不會推出20萬元以內的車型。

不過，華為車BU的業務合作模式還包含Hi模式。借助該模式，攜手深藍汽車，華為將屬于高速NOA下放到20萬元以內市場，以此擴大智駕影響力。 考慮到成本，深藍L07和S07均在中高配上采用ADS SE，做到高/快路段領航輔助NOA、增強版LCC，而低配車的智駕等級為L2。

理想的視覺融合方案啟動的比較早，從2021年AD Pro 1.0開始就以視覺感知為主，專注高速等封閉道路的輔助駕駛體驗。作為區分，AD Max采用的是以激光雷達為主的多模態傳感器融合方案，為的是在復雜的城市路況上實現高階輔助駕駛。

到今年理想L系列新款的上市， AD Pro升級到3.0，傳感器配置不變，保持1R6V，但算法得到重新搭建 。感知算法采用BEV大模型和Occupancy占用網絡技術，規劃算法切換到時空聯合規劃算法，實現千公里級別的安全接管水平和城市 LCC。

還有星途星紀元ET、ES，兩款車的入門級采用了博世的高階智駕解決方案，5R6V標配高速NOA。這也代表著博世在高階智駕領域的進擊。

另外，20萬元以上的高速NOA車型中極其值得一講的還有樂道。

到目前為止， 從激光雷達為主的多傳感器融合方案走向視覺最堅定的品牌，要數樂道。

因為，蔚來一貫配置激光雷達。而 樂道，拿掉激光雷達，首個視覺落地高速NOA和全場景NOA的品牌 。其“先進的”視覺融合算法背靠的就是蔚來智能駕駛全棧能力、12億數據積累。

樂道L60的高清攝像頭

即使官方稱NOA不免費，需要付費訂閱，但樂道也給出了“現在買車送5年使用權”的權益，相當于標配。

至少，上述車型的配置和價格說明了一點， 視覺方案確實是智駕“平權”的有效方案，但并不容易做到，算法是關鍵。在功能實現方面，高速NOA是開始，此后將向上拓展到城市NOA。

02.

大疆和小鵬，自下而上

難道視覺融合方案的落地車型只能做到20萬元級？

很明顯，大疆和小鵬是要說“不”。

大疆（卓馭）的無圖、純視覺方案，主打的就是一個“ 極致性價比 ”，且方案會向 城市NOA 延伸：

1) 入門標準線7V+32TOPS，覆蓋8~15萬級別車型，高速NOA和城市記憶領航標配入門線；

2) 7V/10V+100TOPS，覆蓋15~25萬級別車型，獲得城市領航功能。

大疆的想法是，通過極致壓榨硬件性能和算法優化，用最少的攝像頭，最低的算力，實現同等的高階智駕。代表車型就是奇瑞iCAR 03智駕版、寶駿云海等，皆為7V+32 TOPS方案。

大疆能夠實現純粹的純視覺L2++智駕功能的利器有二： 一是慣導立體雙目攝像頭；二是算法工程化實力 。

立體雙目的原理與人的眼睛一致，看到的是“立體”的世界，感知到的是三維空間的深度、物體相對位置等幾何信息。

相比于芯片算力指標，大疆車載更關注系統運行時的實際算力水平。通過結合硬件做算法設計，結合各算法模塊的計算特性做處理單元分派，結合算子庫優化算子，大疆從算法、芯片、軟件系統整體出發，尋求全局最優解，提升芯片算力利用率。

如此，大疆的價格5000元的“TDA4整包”、7000元的“高通整包”在性價比上幾乎沒有勁敵。

小鵬為2024年Q4末制定的智駕目標是，“ 全場景、輕雷達、輕地圖 ”。“依靠純視覺方案還是比較困難的。”何小鵬公開講到。

首款采用這套視覺方案的車型是MONA M03，且是15.58萬元的高配版。

這里要提一提小鵬自研的 AI鷹眼 視覺方案 。

這套視覺方案涵蓋8M前視和后視，3M環視和倒視，以及毫米波雷達和超聲波雷達，不包含激光雷達。其中前視和后視采用 行業首個單像素LOFIC架構 ，看得更準、更清、更遠，無懼暗光、逆光和大光差。

而且，AI鷹眼視覺方案將在2024年第四季度隨價格更高的P7+首發上市，很快我們將看到它的技術架構細節。 從MONA 03到P7+，或許以后更多的車型，這是小鵬的自下而上。

可見，大疆和小鵬正在自下而上推廣視覺方案。

03.

追隨特斯拉還是各行其道？

整理下來，國內高速NOA落地的感知路線分兩條：

第一、攝像頭為主的純視覺，代表公司大疆+奇瑞/寶駿；第二、以攝像頭+毫米波雷達為主的視覺融合方案，代表公司有樂道、問界、智界、深藍等。

很明顯，激光雷達是被排除在高速NOA車型的傳感器配置列表。

對主機廠來講，成本是最關鍵的考量因素。基于成本考慮，純視覺方案在成本效益上具有明顯優勢。即使激光雷達的價格已大幅降至1000元左右，但成本的降低是以性能的犧牲為代價的，那么它所帶來的增量效果也就減弱。

當然，同品牌同車型的不同版本對比來看，激光雷達還沒有退化為“雞肋”。若沒有激光雷達，主機廠很難將智駕功能升級到城市NOA。

除非，訓練數據夠多，算法能力夠強。

這就回到了一個問題上：為什么國內主機廠對視覺方案是在徐徐圖之？

特斯拉證明了純視覺+端到端的可行性，也給出了方法：下力氣收集真實道路數據，建設超算中心，做算法訓練。

極越整車產品負責人賈秀江曾表示，極越背靠百度，算力能達到 2.2EFlops。每周進行一次純視覺方案的迭代、訓練就需要花費 2000 至 3000 萬元。

在鴻蒙智行享界S9及華為全場景新品發布會上，余承東豪氣地宣布，華為智駕學習訓練算力從3.5E FLOPS增強到5E FLOPS，每天學習3500萬公里。“這是全國第二大或者第三大算力的數據中心。”

目前的公開資料顯示，主機廠中，超算中心算力最高的是理想，規模在4E FLOPS（由一位博主透露，未得到官方證實）。其次是小鵬，2.5E FLOPS。

這無疑是一筆巨額的隱形成本。

無獨有偶，這些主機廠和供應商恰恰是視覺融合方案推行的主力。

然而，若要從超算中心的算力來看，距特斯拉，國內公司還相去甚遠。

于是產生一個問題是，國內主機廠是否一定要走與特斯拉一模一樣的感知路線？

目前來看，大疆、華為、樂道等的想法各異，最終會與特斯拉殊途同歸OR各行其道，取決于他們想卷的“功能”到底是什么，城市記憶行車、AEB、增強版LCC、城市NOA……

備注：文中圖片來自企業官網、網絡

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