城市NOA提出这么久，发展到什么程度了？

发布时间：2026-07-10 22:40:09 来源：河北省任丘市金宏达自动伸缩门厂 作者：焦点

[首发于智驾最前沿微信公众号]城市NOA这个概念，城市出久程度大概三四年前就开始出现在公众视野里，发展最早提出的城市出久程度时候，高速NOA的发展发展已经相对成熟，城市NOA就像是城市出久程度一个新的技术突破口，成为各车企相互竞争的发展重点。到了现在，城市出久程度打开某个汽车App，发展十几万的城市出久程度车都写着标配城市NOA，但问题是发展，这项技术到底成熟了没有？城市出久程度各家车企之间有没有拉开差距？

端到端之后，技术路线上还有什么新变化？发展

当前两年行业还在争论要不要激光雷达的时候，自动驾驶的城市出久程度技术路线其实已经悄悄跨出了一大步。从2025年下半年开始，发展端到端架构基本成了共识，城市出久程度各家都在用一个大模型将感知、规划、控制串起来。但端到端也有很明显的问题，因为它是一个黑箱，模型虽然可以做出决策，但很难说清楚它为什么这么做，尤其是当碰到复杂路口或者罕见场景时，模型一旦出错，追溯起来就会非常困难。

为了解决这个问题，行业里开始往两个方向走，一个是VLA模型，另一个是世界模型。

VLA的全称是视觉-语言-动作模型，它将端到端往前推了一步，其在感知和动作之间加入了一层语言的中间表达，小鹏今年6月推送的VLA 2.0就是这条路线。和第一代VLA不同，VLA 2.0砍掉了“语言转译”环节，直接从视觉输入映射到动作指令，决策延迟压缩到了80毫秒。决策延迟时间的缩短，可以带来什么改变呢？你踩个急刹车大约要500毫秒的反应时间，80毫秒比人眨眼还快，也就是说小鹏的VLA 2.0可以做到非常快速的决策。这套模型还能识别绕行路边开门车辆、夜间主动礼让行人，在窄路和无导航道路上也跑得通。

世界模型则走的是另一条路，它不只是在开车，而是在脑子里实时构建一个对周围环境的模拟。它知道路口大概长什么样，知道停在路边的车可能随时开门，知道过马路的老人走得比年轻人慢。这种理解能力让车辆的决策更偏向预判而不是反应。蔚来在今年6月全量推送了基于蔚来世界模型NWM 2.0的1.4.0版本，覆盖点到点全域领航，有车主实测反馈是，蔚来在高速上稳，泊车能力强，但在城区偏保守，策略更偏向安全而不是通行效率。

此外，还有一个值得提的技术方向是安全端到端，轻舟智航和理想一起做的方案基于单征程6M芯片，只用了128TOPS算力就跑通了城市NOA。它的做法是在端到端模型外面加了一层安全对齐机制，让模型规划出来的轨迹受到人为安全规则的约束，这样做既保留了端到端灵活的特性，又给安全上了保险。这套方案已经在理想L系列智能焕新版的ADPro车型上量产上车了。

可以说，2026年的自动驾驶技术路线已经不再是简单的有图还是无图之争，而是更细分到了架构层面的差异。VLA、世界模型、安全端到端各有侧重，但这些技术的目标都是一致的，那就是让机器在城市里开车更像人，而且比人更安全。

各家车企的技术水平，有没有拉开差距？

华为今年上半年的动作很大，问界新M9 Ultra搭载的ADS 5.0用了6颗激光雷达（1颗896线主激光雷达加5颗固态激光雷达），全车共27个传感器。城区百公里接管次数官方数据是0.3到0.5次，无保护左转成功率超过99.5%。ADS 5.0已经全面转向了端到端架构，支持全国99%的道路无图行驶。

不仅如此，华为还在把高阶智驾往低价位车型下沉，深蓝S07增程版起售价15.99万，全系标配ADS Pro系统，配备舱内集成式激光视觉雷达。ADS Pro的城区NCA功能已经在3月底全量推送，覆盖337个地级及以上城市，累计行驶里程超9.1亿公里，复杂场景接管率比2023年下降了65%。

小鹏6月份的OTA 6.2.0升级带来的变化也很实在，P挡状态就能直接启动NGP，不用先挂D挡再激活。无导航状态下也可以在园区和地库里开启NGP漫游模式，车自己在没有预设路线的情况下找路走。这实际上是把智驾的启动门槛降到了最低，实现了从需要导航变成了随时随地。小鹏X9顶配Ultra版用了三颗自研图灵AI芯片，算力达到了2250TOPS，小鹏今年年底还计划把车端模型参数量提升到200亿级以上。

理想1月份推送了OTA 8.2版本，最大的变化是AD Pro车型第一次获得了城市NOA能力，此前只有高配的AD Max才有，现在门槛版也能用了。理想这套方案有个特色，那就是是在世界模型里加入了毫秒级方向盘和电门动作数据，其目的很明确，那就是让车的横向和纵向控制更平顺，开起来不那么机器化。

蔚来在6月全量推送了基于NWM 2.0的1.4.0版本，高速场景延续了蔚来一贯的优势，上下匝道成功率高，弯道和雨天表现稳定。蔚来独有的领航换电功能被不少车主评价为独门绝活，从高速驶入、园区导航、排队等候到自动泊入换电站，全程不用接管。不过蔚来的城区风格偏向保守，在老小区巷道或菜市场周边这类非标道路上，系统容易出现频繁减速或车道判断不准的情况。

比亚迪今年5月底召开的敢为智能化战略发布会直接放出了端到端大模型上车的无图城市领航、中国首颗4nm自研智驾芯片璇玑A3、以及城市NOA一年安全兜底赔付这三张牌。璇玑A3三颗叠加算力可超2100TOPS，自研芯片带来的成本控制优势让比亚迪能把天神之眼B激光版的选装价定在12000元，这大概是行业之前类似方案价格的一半甚至更低。此外，选装城市NOA的用户如果在使用中发生事故，比亚迪也会全额赔付，不涨次年保费。

特斯拉FSD终于在2026年5月正式宣布将进入中国市场，这也引起了不少的讨论。特斯拉走的是纯视觉+端到端路线，不依赖激光雷达也不依赖高精地图，靠摄像头输入直接生成驾驶指令，特斯拉的监督版FSD基于最新的V14/V15架构，和北美、欧洲版本技术同源。不过目前它的实际体验还没有大规模实测，在中国这种交通密度极高的城市里能不能跑出和北美一样的效果，还需要等用户用起来才知道。

那些藏在车企背后的技术玩家

不是每个车企都有意愿或者能力从头自研一套完整的城市NOA系统，这个过程需要的投入太大了，光训练算力集群就是几十亿起步，还不算工程化落地的成本。因此有一批第三方技术公司在自动驾驶技术链条中扮演了非常重要的角色。

根据CIC灼识咨询6月15日发布的《自动驾驶行业蓝皮书——城市NOA：自动驾驶商业化的转折点》，2025年3月到2026年2月中国第三方城市NOA供应商市场里，Momenta占了65%的份额。

作为消费者，可能在广告里很少看到这家公司，但很多品牌的车上都有它的技术，上汽智己、BBA、广汽埃安等都有合作车型。Momenta的客户覆盖了国内全部主流乘用车企业，全球排名前10的车企中有9家与其开展合作，量产方案已在亚洲、欧洲和大洋洲十多个国家和地区落地。Momenta的智驾策略是用一套大模型同时覆盖乘用车城市NOA和Robotaxi，今年其还发布了R7强化学习世界模型，通过大量量产车回传的数据来训练模型，再反哺给不同客户。

还有就是前面提到的轻舟智航，它和理想汽车联合开发的单征程6M城市NOA方案已经量产上车，用128TOPS算力做出了不错的体验。轻舟在QCraft DAY 2026发布会上也提出了一个很明显的目标，那就是在2026年新增合作车型突破50款，推动城市NOA下探到10万级车型。

百度Apollo在智驾赛道上一直是老玩家，但它的精力很大程度上倾斜在了Robotaxi上（百度旗下的萝卜快跑）。在乘用车城市NOA市场，百度的市占率目前不及Momenta，但它和Momenta类似，与多家车企有合作，但声量和落地车型数量目前有所落后。其他像小马智行、元戎启行也在做相关技术，但规模还没完全起来。

第三方供应商在智驾领域的角色会越来越重要，有数据预测，预计到2030年，第三方供应商方案的搭载量占比可能达到75%左右。从这个趋势来看，未来城市NOA的普及速度可能不取决于每个车企各自的研发进度，而是取决于头部几家供应商的技术成熟度和成本控制能力。

现在上车实际开一圈，到底好用不好用？

说了这么多技术，落到实际驾驶上，城市NOA到底靠不靠谱？

在北京、上海、深圳这些一线城市的主干道上，华为ADS 5.0、小鹏XNGP、蔚来NWM 2.0表现都不错。早高峰跟车、红绿灯识别、无保护左转都能处理得像模像样。华为ADS 5.0在测试中的无保护左转成功率超过99.5%，城区百公里接管次数降到0.3到0.5次。蔚来在高速上的稳定性依然是强项，隧道、弯道、雨天都能保持平稳。

但是一旦离开主干道，情况可能就不一样了，老城区窄路、菜市场周边、施工围挡、临停车占道、人车混流……在这些场景里，大多数系统都会出现犹豫。就有网友提出，蔚来在非标道路上会出现频繁减速或车道判断不准的情况。当然，不同系统的风格各有不同，有人觉得敢开敢钻效率更高，也有人觉得稳字当头更安心。

从行业渗透率来看，2025年搭载城市NOA的乘用车销量占比大概是15.1%，其中自主品牌占了81.1%。CIC蓝皮书的预测是，到2030年中国城市NOA解决方案渗透率会从2025年的11%提升到62%，这个增长速度是相当快的。

所以回到最初的问题，城市NOA到底发展到什么程度了？其实现在在主干道和相对规范的路段上，城市NOA已经可以胜任大部分日常通勤；但在复杂路口、窄路、施工区这些长尾场景里，它还会犯错。这里要提醒下的是，城市NOA并不是自动驾驶，虽然它能让通勤轻松很多，但在使用过程中依旧需要驾驶员监管。

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