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城市 NOA 智驾,一场把车卖得更贵的阳谋?

城市 NOA 智驾,一场把车卖得更贵的阳谋?

汽车

城市 NOA,拼的应该是「日活」,而不是「开城数」。

作者 | 曹思颀
编辑 | 靖宇
从上海嘉定区南翔镇出发,途径浏翔公路、沪翔高速、嘉闵高架路,全程 25 公里之后到达虹桥机场 T2 航站楼北出发层。
去年 10 月,当极客公园驾驶小鹏 G6 行驶完这条没有被提前规划的非集中试驾路线时,XNGP(小鹏智能辅助驾驶系统的名称)几乎全程接管了加减速踏板和方向盘的操作控制。包括识别直行和左右转车道、识别路口红绿灯、完成对前方慢车的超越,以及通过进出匝道切换到不同的城市快速路当中。
2023 年,智能辅助驾驶成为新势力们新的战场。在以高速、城市快速路为主的封闭道路场景中,华为、小鹏等头部玩家逐渐可以高分交卷。
麦肯锡的报告显示:中国本土高端新势力能够抢单传统豪华品牌,「更先进的自动驾驶」是排名第二的原因。终端数据也可以佐证以上观点。2023 年第四季度,问界新 M7、小鹏 G6、宝骏云朵等多款车型,智驾版本的订购比例都超过了 50%。
试卷开始「超纲」,从封闭道路进入城区。几乎每一家车企的高端产品发布会上,都会介绍智能驾驶的研发进展、投入,以及下一段的「开城」目标。PPT 上的数字从个位数变成两位数再到三位数。在传播体系里,这个数字变得越来越重要,甚至成为了影响用户量评价智驾水平的最关键标准。
不过,面对城区里各种各样的交通参与者,甚至是不确定的交通规则破坏者时,即使头部率先开通「城市 NOA」的玩家,其功能仍然还处在「可用」阶段,距离「好用」还有不小距离。
站在用户体验的视角,目前的城市 NOA 功能主要分为两个派别:
第一,相对好用但不连续。即:因为各种原因,城市智能领航辅助驾驶的可用路段并不连续,这就导致驾驶员在功能降级时,需要时常接管车辆的驾驶权;
第二,相对连续但不好用。在一些集中媒体试驾活动中,极客公园也体验过几乎全城市路段可用的智能领航辅助驾驶功能,但在面临闯红灯的外卖小哥、临时摆摊或修路导致车道线变化的时候,系统频繁地加减速操作,会严重影响车内乘客的乘坐体验,甚至导致晕车。
当然,这并不是本土智驾玩家们才会遇到的问题。哪怕是行业里走在技术路线前沿的特斯拉,在马斯克公开直播测试过 FSD V12 后,他高喊了 4 年的完全自动驾驶仍然继续跳票……
所以,为什么智能驾驶的城市之战会一再跳票?各家未来又该卷些什么?

01

「技术」的面子,

「降本」的里子


所谓城市 NOA,即 Navigate On Autopilot 的简称,中译名为「自动辅助导航驾驶」。理想状态下,驾驶员只需要在车辆启动前,设置好目的地并选择一条希望行驶的路线,智驾系统便可以全程控制加减速踏板及方向盘操作。
城市 NOA 被认为是从辅助驾驶走向全自动驾驶的重要阶段,如何实现技术降本,是智能驾驶在 2023 年的重要工程课题。
为了实现技术降本,在 AI 大爆发的加持下,过去一年里,智驾领域进行了三种技术路线的切换或尝试
第一,整个行业都在逐渐从有图切换到无图方案。
去高精地图在 2023 年几乎成为了整个行业的共识。核心的技术原因在于,以 Transformer 为基础的 BEV 感知模型开始成熟,使得车辆在驾驶过程中对周围信息的实时感知能力得到了大幅提升。
华为在去年的几场技术交流会上,介绍过其智驾系统的感知能力数据:通过 GOD 通用障碍物检测网络和 RCR 道路拓扑推理网络,可以实现 2.5 个足球场大小的感知面积。
华为智驾 workshop | 极客公园
在目前已经开通城市 NOA 的少数几家车企或智驾公司里,华为和小鹏都公开表示已切换到无图方案。
极客公园在实际的试驾体验中,也可以明显感受到从有图到无图带来的变化:在通过无车道线路口时,智驾系统会出现可感知的「画龙」现象——在没有高精地图作业可抄的情况下,车辆需要实时规划行程路径。
余承东曾经表示,华为在上海投入了一两年,都没有采集完城区高精地图。所以,依靠车端感知能力进化,去高精地图可以带来两个结果:智驾成本大幅下降、智驾泛化能力大幅提升
第二,一部分小众玩家开始尝试去激光雷达的纯视觉方案,这条技术路线国内以极越为代表,特斯拉则是另一个重要玩家。
如果说「去图化」是希望在产业供应端大幅降低成本,那么「纯视觉」流就是希望有用强大的计算能力,降低车端的硬件成本,也就是激光雷达。
光大证券的研报显示,大部分性能优良的激光雷达价格在单颗 1000 美元上下。
尽管 2021 年某主机厂品牌负责人口中的「4 颗(激光雷达)以下,请别说话」的堆料时代已经过去,但目前国内新势力的旗舰车型依然至少配装了 1 颗激光雷达,部分车型支持 2-3 颗雷达的选配,以实现硬件层面的安全冗余
相比于「摄像头+算法」的方案,「摄像头+激光雷达」可以提高车端感知能力,从硬件端保障感知范围以及稳定性。举一个典型案例,在静止起步的场景下,只搭载摄像头的车型可能会撞上距离很近的障碍物(如桩桶、小动物等),而搭载激光雷达的车型,在近距离障碍物的识别率会显著提升。
激光雷达可以应对的另一个场景,就是对异形障碍物的识别。在仅依靠摄像头的纯视觉方案里,由于高度依赖「前期标注」的先验,没有被标注过的异形障碍物就容易出现无法识别的情况。
因此,要在计算层面提高对异形障碍物的识别,就是需要加入 OCC(Occupancy Network,占用网络技术),实现「即使我不知道看到的东西是什么,也可以知道它在那里。」
体验极越 01 的城区智驾功能 | 极客公园
相信极越在去年上市之后敢于在激烈的价格战里,做出直降 3 万的决策,前期在硬件层面砍掉了激光雷达,是重要因素。

02

「优等生」特斯拉的「烦恼」


可以说,目前这轮以降本为目的的技术路线探索,大部分玩家采取的方案是「保留激光雷达+去高精地图」,而极越则采取了「保留高精地图+纯视觉方案」。
目前来看,似乎是一个二选一的题目。要么选择激光雷达,要么选择高精地图,国内还没有人可以做到既要又要。
除了特斯拉。
如果说现阶段,实现城市 NOA 的核心前提,仍然是「有作业可抄」——要么抄高精地图,要么抄算法规则——那么特斯拉的技术逻辑则是,用人工智能的逻辑,让智驾系统学会在没有作业可抄的情况下,自主思考。
特斯拉智驾主打「纯视觉」方案|视觉中国
这种技术架构主打的就是「端到端」——相比传统架构把感知、预测、规划、控制分成不同的模块,端到端把各个模块融合成了统一架构。
以马斯克去年 8 月底在 X 上演示的 FSD Beta V12 系统为例,工程师删掉了近 30 万行定义规则的代码,系统将会从过往学习的数据库中调用相关场景,以神经网络的模式决定下一步的驾驶操作
所以,和生成式语言大模型 LLM 相似,特斯拉端到端的技术架构提高了 AI 的泛化能力,但也高度依赖提前的数据投喂。
在 2022 年的特斯拉 AI Day 上,马斯克表示训练成一个神经网络需要数以十亿帧的素材,然而根据《马斯克传》,到 2023 年初,这个数据还只有 1000 万帧
装配了各种感知器件的量产车,是各主机厂后续采集数据的重要触角。但还需要时间积累,毕竟几款新车的智驾版「大卖」还仅仅发生在上一个季度,很多车型甚至仍然处于量产爬坡阶段,更何况,特斯拉在中国市场还要面临本地化的种种问题,这对于城市 NOA 的实现,又提出了新的考验。

03

NOA 开城战:

表面是竞争,背后是利润


城市 NOA 在技术层面仍然有不少难题需要攻克,为什么每个车企都一定要在发布会上,把开城的数量写在 PPT 上?
高情商说法:为了打造更具科技感的企业形象
低情商说法:为了可以把车卖得更贵。
目前,尽管大部分车企都推出了「智驾版」车型,但只有少数企业在部分城市推送了城市 NOA 功能。所以对于用户来说,选购智驾车型某种程度其实也是对产品功能的预付费企业能力的一次投资
在这样的竞争状态下,通过开城的数字目标,也可以树立车企的科技化属性。余承东的「遥遥领先」热梗,既是华为对自己智驾能力的自信体现,也可以在传播维度提前占领智能化、科技化的行业生态位置。
余承东的「遥遥领先」其实要打穿用户对于华为智驾能力的心智|视觉中国
同时,不可忽视的是,智驾还是一个重要的利润点。
如前文所述,在硬件层面而言,智驾版本会比普通版多加装智驾的感知模块(一般来说是激光雷达)和更大算力的芯片,所以售价更贵。以问界 M9 为例,这款起售 46.98 万的车型,终端信息称平均交易价格达到了 56 万元,除选配舒适内饰外,智驾版车型的选购也是重要原因。
还有软件层面,智驾给车企、或智能驾驶公司带来了订阅制软件收入的商业营收空间。无论是全栈自研的蔚小理、华为、特斯拉,还是和智驾公司深度合作的造车厂商,开通城市 NOA 之后都可以单独按年、按月或者一次性买断,收取软件服务的订阅费用。价格上,华为的 ADS2.0 买断价格为 3.6 万元,而极越则是达到 5 万元

04

别纠结「开城」,

要和「日活」较劲


进入 2024 年,开城的故事似乎不再那么具有冲击力。
这和产品体验有关——绝大多数城市的用户,还不能「完整且丝滑」地体验到好用的城市 NOA 功能。
当然,这也和技术积累有关。毕竟在现有的技术、数据等多个维度下,智驾团队还需要时间积累,来拿出来足够有爆发力的产品升级。
在技术创新的瓶颈里,与其继续在开城数字上做文章,不如回到用户端,把体验进行优化。
就像纯电车型爆发前,增程或者混动以出色的燃油经济性干掉日系车的故事一样,如果城市 NOA 暂时还不能到来,那么从软件产品的角度,推出记忆功能的城市通勤模式,应该是从用户角度出发,更实际的选择。
对应的,在传播维度上,把开城数量改成用户每日的智驾使用时长,或是城区智驾路段的使用占比,应该是体现用户对智驾认知、信任和使用情况更有说服力的数据。
毕竟,如果想用软件赚钱,那么了解用户需求,要比在数字上战胜了多少个对手重要得多。


*头图来源:IEEE Spectrum
本文为极客公园原创文章,转载请联系极客君微信 geekparkGO


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