你的汽车配上了NOA吗？

现在的 NOA，还是太贵了！

今年春节，新车的 NOA 功能是否会像奔驰的三叉星徽一样，成为值得炫耀的一个 " 返乡年货 "？毕竟，NOA 不仅能提供 " 自动驾驶尊贵体验 "，还很 " 贵 "。

Navigate on Autopilot（NOA）通常被称为 " 领航辅助驾驶 " 或 " 高阶智能驾驶 "，目前分为高速 NOA 和城市 NOA 两大类。

佐思汽研今年前三季度的统计显示，国内乘用车高速 NOA 渗透率为 6.7%，同比增长 2.5 个百分点 ；城市 NOA 渗透率为 4.8%，同比增加 2 个百分点。预计全年高速 NOA 渗透率将接近 10%，城市 NOA 超过 6%。

但值得注意的是，渗透率增加的主要推动力量，主要来自高价格的新能源乘用车销量占比的提升。乘联会数据显示，今年前十个月，30 万以上车型的占比 14.2%，同比增长 3.3 个百分点。而搭载 NOA 的车型，也主要集中在 30 及 30 万元以上。

高阶智驾为什么这么 " 贵 "？又将在何时进入主流量产乘用车市场？

01 现状：少数人的游戏

"首先我们得承认，自动驾驶，包括 NOA 在全行业内，还属于蓝海状态，所以溢价会很高。"  东软睿驰 ADS 创新事业部首席咨询顾问董小航向《赛博汽车》表示。

以 30 万元的整车为例，NOA 系统占比整车成本的比例，目前高速 NOA 在 10% 左右，城区 NOA 则在 15%。这导致高阶智驾目前只是少数人的游戏。

智驾系统供应商 MAXIEYE 近期在发布会上表示：目前 L2 级功能新车售价集中在 15-25 万元区间，搭载率为 40%，和无功能车型的终端差价在 1 万元；高速 NOA 车型售价在 25-30 万元间，搭载率 3%，终端差价 2 万元；城市 NOA 车型售价在 30 万元以上，搭载率不详，终端差价在 3 万元以上。

"目前整体来看，高阶硬件成本占比 10%，对车企来说就是非常大的成本压力。但如果 10% 的成本没有带来 10% 以上的价值，就很难特别大规模的部署。这也是为什么新势力的配置率会更高，因为它主要针对科技的早期人群。"

某供应链玩家的市场负责人告诉《赛博汽车》："现在的高阶智驾更多是竞争导向，一些玩家出手，其他玩家也只能卷。"

玩家内部的 " 卷 " 已经非常激烈。

一般而言，高阶智驾选装包标价的一半，即其成本价格，目前绝大部分车企都是以成本价格，或 " 赔本 " 销售。

例如阿维塔 ADS 高阶功能包的买断标价为 3.2 万元，目前售价 1.8 万元；极越 01 的 ROBO Drive Max 买断标价 4.99 万元，目前售价 1.99 万元；蔚来 NOP （目前不含城区领航功能）月度订阅价格 380 元，是全功能的 NAD 的 56%，但截止目前并未真正收费，权益持续赠送中；小鹏、理想的高阶智驾功能免费，但和非智驾车型有价格差距；全系标配高阶智驾硬件的智己 LS6 在上市期内提供终身免费使用权益；具备高速领航和记忆泊车的五菱云朵灵犀版相比非智驾车型价格要高出 1 万元。

汽车行业也已经产生分支。下半年，上汽、长安、吉利等主流车企推出的 10-15 万元级新能源产品，已放弃了在智舱、智驾领域与 15 万元级以上车型的 " 卷 "，而是将更多的成本投注在能耗和操控乘坐性能方面。

上汽荣威的 P1 同轴电机和五合一的 PICU 动力域集成控制器，用上英飞凌 3 系 MCU 控制芯片和 10 层 Hairpin 扁线油冷电机的长安启源，都是将 20-30 万元及以上车型的先进技术下放到入门级车型上。

"从需求侧来说，现在（NOA 功能）还没有跨越产品体验的鸿沟。等体验突破基点后，车型价位肯定会往下走。" 地平线智能驾驶产品规划与市场总经理吕鹏表示。

02 NOA 如何吃掉 10% 的成本？

NOA 何时能够成为标配？

受访者不约而同地表示，特斯拉 HW3.0 的硬件成本占比才是标配占比。HW3.0 的成本约为 7000 元左右，按照 2023 年年初 model3 入门版 22.99 万元的价格计算，高阶智驾系统占比整车售价的 3%，整车成本的 4.6%（按照成本为售价三分之二计算）。

乘联会数据显示，今年前十个月，5-20 万元区间内乘用车占比 66.1%（5-10 万元占 15.4%，10-15 万元占 33.9%，15-20 万元 16.8%），由此若以中位数 10 万元为计，则 NOA 系统的标配成本应为 3066 元，以 13 万元为计，则为 3987 元。

今年，大疆、轻舟、毫末等多家高阶智驾供应商发布了以高速 NOA 为起点的 " 千元机 " 系列产品，价格大约在 6000、5000、3000 元左右，达到或接近最主流的乘用车价格区间带内。但遗憾的是，NOA 的上车成本并不仅是硬件成本。

董小航将 NOA 的硬件成本分为直接成本、平台分摊成本和定制化的成本。

其中，传感器、计算平台等各类硬件和相应的物流、售后成本为直接成本。"这都是直接成本的，但凡主机厂购买类似的一套，相关产品就会发生的费用。这一部分占了大头" 董小航表示。吕鹏也表示，目前高阶智驾系统中，硬件成本的占比比较高。

平台分摊成本，指供应商一套高阶智驾系统平台的前期研发成本，根据配套规模、平台功能等级、生态方等多种因素进行分摊。

定制化成本则主要指工程落地的针对性投入。

高阶智驾是算法与传感器、计算平台和车内外通讯系统协同工作的复杂体系。不同车企，甚至不同车型上的电子电气架构、计算平台和传感器选型，性能要求都有所不同。当一套在实验室跑通的智驾体系量产上车时，需要针对这些 " 不同 " 进行工程化适配，由此可能产生不可预期的成本。

高精地图和堆料也是目前吃掉成本的部分原因。

目前，高精地图一般按照百元级的价格，一车一年订阅收费。而如果不使用高精地图，则硬件成本便会有相应的增加。

堆料则是价值跑不赢时间的过程。目前，感知和计算平台按照 2-3 年的速度进行迭代。先期面向未来十年的堆料硬件，可能会在能够发挥能力上限之前，便 " 过时 " 了，导致整车成本和用户支出的浪费。

"高速 NOA 开始接近好用的阶段，技术线开始收敛。但城区 NOA 还很早期，未来随着新技术、新芯片的出现，一定还会有更高的性价比。所以我们不认可堆料的行为，要结合车型和目标用户，去选择最合适的硬件。" 吕鹏表示。

此外，董小航认为，目前行业内尚未形成健康的商业逻辑，是导致 NOA 系统各环节成本较高的重要原因。" 此前，大家更多的还是得砸钱砸人，把这事儿砸出来。这个过程当那肯定就比较贵。"

03 如何降本 NOA？

尽管困难，但 " 标配 " 是高阶智驾发展的必然目标。因为随着数据驱动成为业内的技术共识，渗透进 60% 的主流市场是获取数据，推动高阶智驾从能用到好用的必由之路。

下半年，高阶智驾系统 " 千元机 " 的出现，已经反应了行业内的渴求。"降本真的是很难，疫情期间开始，（降本）压力就逐层传递到供应商，也传递到二级供应商。" 董小航表示。

首先，当然是规模化。在董小航看来，NOA 系统直接的 BOM 成本与系统要求、规模量纲、技术平台和生产效率直接相关。"和手机制造、家电业没有什么不同。平台化，走量，就可以降本。"

"1 万（辆配套）到 100 万（辆配套）估计整体的降本至少应该得有 20% 左右硬件成本的降本。" 吕鹏表示。

但 100 万辆绝非易事。中汽协预测，今年中国乘用车销售 2380 万辆，按照高速 NOA 渗透率 10% 计算，也仅为 238 万辆，分摊到各个玩家、系统平台头上，量还少得可怜。

不过在规模化上量之前，技术进步能够为硬件降本提供一些帮助。

其一是单位算力成本。

随着智驾算法中，AI 模型的占比越来越多，系统对 AI 算力的需求增高，而对 CPU 类规则算力的需求下降。过去几年，芯片架构设计、先进制程都提高了 AI 算力密度，而且数据中心和端侧对大算力芯片的需求加大导致的规模化，推动单位 AI 算力成本大幅下降。相比而言，CPU 算力则没有这样的降本过程。

地平线征程 6 的单片算力达到 560Tops，相比征程 5 增加了 4.37 倍。

其二是感知和域控硬件成本。

例如轻舟的 11V 方案可以 " 减肥 " 成为 7V 方案，将通常只在泊车功能使用的鱼眼镜头在行车上复用，以降本。此外，同样是单征程 5 方案，轻舟落地的高速 NOA 使用 BEV 感知技术提升了系统应对截断、遮挡场景的表现。与此同时，"芯片的选型，芯片本身是液冷还是被动散热，甚至供应商供应链的能力，也会影响到成本。" 轻舟智航联合创始人、CTO 侯聪表示。

系统平台技术和工程化能力，是 NOA 系统提升表现和降低成本的两大推动力量。

系统平台技术不仅包括终端熟悉的纯视觉、多模态融合，大模型、小模型，神经网络、规则算法等技术路线选型，还包括研发组织效率和技术创新性，是智驾供应商的全栈能力的体现。

其中，技术路线选型是技术也是艺术。"很多时候，技术领袖需要凭借一点儿行业直觉去做选择路线，关键是要（把所选技术路线）做好了" 董小航表示。组织级效率是管理机制、企业文化的反映。

技术创新性则是降低系统 " 成长 " 成本的关键。

包括软件架构上的创新。东软睿驰在近期发布了 openVOC 开放技术框架，不仅软硬解耦，而且实现了软软解耦，将 AI、车控、车云、大数据等过去交织在一起的软件模块进行清晰得切割，推动各方技术力量在框架内从事自己擅长的部分，发挥上层应用的创造性。从结果来看，功能开发周期缩短 50%，解决超过 80% 的工程化任务。

包括高效数据闭环的建设：包括快速的数据采集 / 挖掘能力，自动化标注能力，有效的数据分类分布，只基于变量的训练方法，快速部署量化上车，部署后的效果是否符合预期的评测手段。

据《赛博汽车》了解，目前行业内头部智驾玩家，都拥有上亿元投资的数据中心。特斯拉正是在海量实车数据和高效数据闭环的推动下，能够仅用 8 颗 200 万像素摄像头和 144Tops 算力（HW3.0）探索城市 NOA。

工程化能力，则决定了系统平台要花多大 " 代价 " 上车。

其一方面取决于系统平台的适用性、完整性、可复用性。

高适用性的平台，在打造时便对主流芯片和外围传感器进行过底层适配，上车时不会受制于车企的不同硬件选型；

高完整性的平台，在首次适配时便进行最大化的调通。例如芯片本身支持十路摄像头，便将十路全部调通。如果首次只调通了五路，需要落地七路时，就需要完全重调底层通讯机制，基本等于推翻重来；

高复用性的平台云端模型将非常完整，覆盖各类功能所需，上车时只需要根据不同场景需求采用不同的编译和剪枝策略，只需要调整输入输出部分，便可适应新的项目。

另一方面，则看玩家自己的经验本身。

看玩家自己的量产经验。低、中、高阶功能是否都做过；对目前市面上已有或自己所用芯片工具链、底层安全机制，算法支持的情况的理解程度。"它是可以让你的工程化少走弯路的，一旦工程化走弯路，它的代价会非常之大。" 董小航表示，没平台项目的积累要比有积累的，多出 2-3 倍的工作量。

例如东软睿驰作为国内首批在 SOA 架构上智驾功能量产的供应商，在如何提高性能、降低负载和延迟，提高原子服务的丰富、保证其合理性和性能等方面，就进行了非常多的探索。" 我们这个平台复用到第二个 SOA 架构的项目时，进展就非常顺利了。" 董小航表示。

这种经验优势，甚至可以细化到具体的感知硬件。侯聪表示，轻舟之所以能够做前融合算法，其在 L4 级阶段积累的经验非常重要。"前融合主要的难度是传感器中的时空同步要做好，标定的精度，触发机制上，保证不同的传感器同时看到同一个物体。主要是传感器上的配置要做的足够好，技术本身并不是很难。"

侯聪表示：" 要配置好传感器，就需要对其非常熟悉。相机是怎么一行一行曝光的，每一行的时间是什么样的，如果做运动补偿等等。我们早就将将这些摸得很透。"

04 技术进步没有捷径

从技术收敛到系统降本，如今人们耳熟能详的 "NOA"，实际上还在早期的蓝海阶段。

董小航认为，目前中等水平以上的供应商，无论是纯视觉，还是异构融合的高阶智驾方案都可以做，"但到底适用于什么样的场景，有多少传感器，接管率多少？系统的评判维度是什么？究竟是选择是在配置单上有个功能名目就算及格，还是给消费者以惊艳？这是不同的要求。"

在他看来，自 1999 块的小米手机横空出世以来，近十年智能手机的功能不断增强，销量快速增长，但并没有出现比 2000 元低很多的价格。反观自动驾驶领域更加复杂，仍在探索中的 NOA 产品，其大幅降本和广泛普及，也势必是一个充满挑战的过程。

在受访者看来，高速 NOA 有望在一两年之内，大批进入 15-20 万元价格区间的车型内。未来三年，有望实现 30-40% 的降本。

究其原因，高速 NOA 在性能表现上，已接近好用的状态。软件能力提升推动硬件需求下降、技术方向和性能要求开始收敛和同质化带动定制化成本的下降、产业内开始形成生态协同，以规模化降低系统价格。

而城市 NOA 还远未到收敛期。

例如受访者普遍认为 100TOPS 左右的算力，便能够实现较好的高速 NOA 性能表现。而城市 NOA 数百到上千 TOPS 算力，都有可能；传感器方面，激光雷达或 4D 毫米波等强点云的传感器，被认为是城市场景中尚难取消的一部分；算法上，除了目前的 BEV 和 Transformer，GPT 等大模型是否要进入车端，也在被讨论。

因此，未来两年内，城市 NOA 还仍会集中在 30 万元及以上车型进行适配。