领骏科技在上海车展开展高速NOA试乘体验

随着智能驾驶的深入发展，一场围绕高速NOA和城市NOA的市场追击战正在开展。

根据灼识咨询数据，去年中国乘用车市场智能驾驶系统渗透率上升至65.84%，而L2级智能驾驶系统渗透率则大幅提高至36.03%，预计2025年L2渗透率将上升至49.39%。L2正在快速发展，而“高速NOA”去年已进入量产元年，今年部分业内领先车企将会陆续推出城区NOA。NOA市场发展极快，但与此相悖的是大多高速NOA还需要依赖高精度地图，降本增量还有很大的上升空间，而城市NOA大规模应用还存在诸多困难。

在这种条件下，行业拷问越发清晰，智能汽车最适合的发展模式是什么？过去有太多车厂和Tier1厂商纷纷加入了这场大讨论，并呈现出了不同答案。一些企业专注车企全栈自研、供应商全栈布局、智选模式，但在发展中也出现了一些问题。

另一些企业，比如领骏科技，选择更顺应企业智能汽车供应链发展趋势的自选超市模式，助力车厂全栈自研，自动驾驶供应链专业分工价值逐渐显现。中国智能汽车发展模式哪一种更具长远优势？车东西在同领骏科技CEO杨文利数小时的交流中找到了答案。

一、NOA抢位赛焦灼开展 四种发展模式涌现

今年业内扎堆的聚集点就在高速NOA的规模化和城市NOA的突围。但是高速NOA和城市NOA似乎都遇到了瓶颈期。目前推广时间更长也更成熟的高速NOA，也没有占领全部市场。而城市NOA虽然大家挤破头都在争着搞，但面临更加复杂的场景，技术难度更大，覆盖率也更低，且表现效果也没那么好。

针对这一现状，地平线创始人兼CEO余凯指出：“目前L2++城区NOA还存在技术挑战，基本几十公里就需要接管一次，在研发上至少三年才会有较好的进展，因此到2025年时高速NOA仍会是量产主力。”余凯进一步提出了建议：“面对这种发展现状，相关从业者无需过度焦虑，当下真正的产品目标，是把高速NOA、环线的NOA这种封闭道路的自动驾驶体验，在合理的性价比下做到如丝般的顺滑，同时积极投入资金、时间，把城区的NOA真正做到可用，实实在在地为用户创造价值。”

也就是说，高速NOA将会是未来一段时间内行业竞争的主要领域。而在NOA抢位争夺赛的背后，一场关于高阶辅助驾驶发展模式的竞争正在不断加剧，四种不同的发展路径已清晰可见。这其中包括车企全栈自研模式、智选模式、供应商全栈布局模式和自选超市模式。

就其未来市场占比来看，车企全栈自研技术要求、实施成本较高、风险规避能力较弱，有可能会限制未来市场规模。而选择智选车模式的合作伙伴十分有限，推广难度更大。另外供应商全栈布局会让车厂陷入“沙发”和“灵魂”的纠结，理论和实际协同难度较大。而地平线生态链中以领骏科技为代表的超市自选模式为车企提供了整个合作生态供应链供车企选择，助力车企全栈自控。

领骏科技方面表示，相比某些头部自动驾驶公司每年动辄消耗数亿美金，领骏科技将每年的研发成本控制在几千万人民币以内，却能在高速NOA、城市NOA、RoboTaxi等高阶自动驾驶用户试乘体验和安全性能上达到同等效果，可见领骏科技产出/投入比更高、历史负担更轻、基本盘更优质。而涉及到公司经营层面，当年亏损和历史亏损都是需要在不久的将来用利润来补齐的，毫无疑问，领骏科技或是更容易抑或是更快实现盈亏平衡的公司。

软件定义汽车时代已来，智能汽车供应链价值回归已始，超市自选模式正焕发出勃勃生机。

领骏科技核心技术栈

二、甩掉高精地图 打造轻量化智能化NOA

据领骏科技CEO杨文利介绍，领骏科技从2017年开始研发的第一台原型车长城H8，其功能和产品定义就和现在的NOA辅助驾驶高度相似，可以说到现在领骏科技在NOA的研发上已经积累了七年的研发经验，而更是经历了燃油、混动、纯电不同动力模型的乘用车高阶辅助驾驶项目洗礼。作为在NOA领域深研七年之久的领骏科技，分别在一季度和二季度发布了去高精地图的高速NOA测试方案和去高精地图的城市NOA测试方案，预计将在今年年中和第三季度推出正式版本。

而这套首先发布的去高精地图的高速NOA方案具体有哪些优势呢？

据杨文利介绍，去高精地图的领骏天驷-Highway高速NOA方案，最明显的特点就是轻量化，该方案只用了6个摄像头且不采用激光雷达和毫米波雷达。杨文利表示，“在上海车展我们拿出的这套方案交通场景的复杂度和安全性等已经Push到高速NOA的技术底线了。”而这套方案另一套重要特点就是轻地图。领骏天驷-Highway高速NOA方案已经同美行科技达成了战略合作，将使用民用导航地图代替高精地图。由此一来，就有效的避免了高精地图四大难，即成本高、覆盖率低、鲜度低、政策依赖强。

2023年上半年，业内这场轰轰烈烈的去高精地图运动又加一员猛将。

领骏科技自动驾驶产品

三、去高精地图由奢入俭难 自选超市模式降本增效易推广

那么为什么作为Tier2的领骏科技能够轻易甩掉高精地图呢？就是因为身在地平线生态链中的领骏科技走了一条专业分工的道路。

由于高精地图的种种弊端，行业内出现了“重感知轻地图”的平替方案，但是该方案“由奢入俭难”更需要渐进化过程，同时也对智能驾驶的感知、决策、控制等都提出了更高的要求，车企和tier1厂商都面临更大挑战。为了积极应对挑战，目前整个行业在供应链合作方式上正在从全栈自研（FULL SATCK）模式向全栈自控模式过渡。行业起初车企和Tier1研发模式往往选择全栈自研模式，但是战线会拉很长，意外不可控。

领骏科技并没有选择这条道路，而是和地平线采用了分工合作模式，也叫自选超市模式。领骏科技负责规控，美行、光庭负责地图，地平线、纵目科技等负责感知，天准、映驰生产硬件，共同为车厂提供服务。

随着这种模式的深入发展，其价值也逐渐显现。

其一，这种超市自选模式本质上是分工合作，而分工合作正是现代化工业大生产的核心生产关系，符合行业趋势。杨文利表示，这种模式研发效率、生产效率更高，经验积累更快，服务能力、运营管理的成本都优于FULL SATCK模式。

其二，车厂更倾向于分工合作模式，因为这种模式有自控力，整个接口都是透明的。而且当一个出现问题的时候，车厂能有多个供货商进行选择。

此外，在这种生态模式下，生态链上的伙伴都会拿到其他伙伴的软件包，能够放到自己的测试产品上，促进方案的迭代和优化。

因此，分工合作模式很可能是智能汽车高阶辅助驾驶的最优解。

领骏科技打造多款智驾产品助力智慧交通场景升级

四、练好内功灵活打法 贴近市场见招拆招

领骏科技目前规划两条腿战略，包括量产型NOA方案和智能网联公交的场景应用。

与量产方案相比，智能网联公交并不会占用太多研发精力，但是会积累丰富的城市数据，杨文利强调到“城市道路的数据是最有价值的，这将为城市NOA的研发打下基础。”而面对庞大的数据量，杨文利表示，领骏科技使用的是经过抽象和筛选后的结构化数据，虽然不是传感器原始数据，但包含了全部的场景交互信息。所以数据不但不涉密，而且信息密度高，便于收集与传输。

值得一提的是，在拿到数据后，领骏科技的数据仿真平台会对场景进行语义级的理解和拆分，把看到的场景排列组合起来，然后再进行测试，举一反三。这就很像一个“盗梦空间”，虽然无法代替真实路测，但是可以加大对路测数据的利用率，降低路测成本，而领骏科技在仿真里的测试里程已经达到数亿公里。目前领骏科技的核心研发团队在北京，测试和工程化中心团队在赣州。杨文利介绍到，虽然公司规模不算很大，但是公司部门带头人都在接触客户，产品思维十分明显。

杨文利眼眸发亮，他说领骏科技接下来会围绕着本家内功，看市场趋势来打，竞品出什么招，我们见招拆招，帮助国内外车厂在高阶辅助驾驶产品力和成本控制达到可对标特斯拉水平是我们近期最主要的产品任务。

结语：专业分工模式是智能汽车产业成熟的标志

回顾整个汽车革命的发展脉络，可以发现无论是电动化还是智能化，特斯拉的发展带动了整个中国汽车市场开卷。

在辅助驾驶层面，特斯拉的辅助驾驶系统FSD被李想称为“真正大规模数据驱动的人工智能计算平台”，纯视觉方案在硬件配置、成本、可扩展性、人工智能操作系统、大规模数据收集、模型训练、算法方面都具备明显优势。

而为了完成从跟随特斯拉到追赶特斯拉的转变，强大中国智能汽车产业，专业分工的模式正是智能汽车产业成熟的标志，汽车产业链的价值正在回归，而领骏科技作为代表之一是未来发展趋势受益方。（文章来源：车东西）

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