随着自动驾驶技术的迅猛发展，各大车企纷纷推出了城市NOA（Navigate on Autopilot）功能，作为展示其智能驾驶技术的一个重要标志。城市NOA作为一种高度集成化的驾驶辅助系统，能够在复杂的城市环境中自动导航，这不仅展示了车企在自动驾驶领域的技术积累，也预示着未来城市交通的智能化发展趋势。
据高工智能汽车研究院发布最新数据显示，2024年1-6月，中国市场（不含进出口）乘用车前装标配ADAS（含L0级预警、主动安全功能）交付613.85万辆，同比增长15.51%，前装搭载率升至63.42%。在高阶NOA（L2++）细分市场，今年上半年继续保持高增长态势，新车合计标配交付60.82万辆，同比增长接近两倍，前装搭载率超过6%，理想/问界两个品牌的交付贡献超过50%。城市NOA作为现阶段车企宣传的重点，有人说它是智驾技术的进步，但也有人说它华而不实，那城市NOA是否可以成为智驾功能的评判标准呢？
什么是城市NOA?
城市NOA，即“城市自动导航驾驶”，是一种高度智能化的驾驶辅助系统，专为应对复杂的城市交通环境而设计。它能够在城市道路上实现自动导航，包括自动规划行驶路线、智能变道、识别和响应交通信号灯、自动通过交叉路口、以及避让行人、非机动车和其他障碍物等功能。城市NOA系统依赖多种核心技术的集成，包括高精度地图、传感器融合（如激光雷达、摄像头和毫米波雷达等）、人工智能和机器学习算法、实时通信技术（如V2X）以及强大的车载计算平台。
这些技术共同作用，使得城市NOA系统可以在复杂且动态变化的城市交通环境中，实时感知周围情况，做出智能决策，并执行精确的操作。通过减少驾驶员的操作负担，城市NOA不仅提升了驾驶的便利性，还提高了行车的安全性，推动了自动驾驶技术在城市中的应用和发展。
城市NOA的技术构成
城市NOA的实现离不开感知、决策和执行这三个关键要素。为了让城市NOA变得更加智能，必须在车辆上安装雷达、摄像头等多个感知硬件设备，通过大数据学习等功能让车辆变得更加智能，城市NOA，更需要诸多技术的支持。
1.高精度地图技术
高精度地图是城市NOA的基础，它可以提供详细的道路信息，包括车道边界、交通标志、信号灯位置等。高精度地图的更新和维护是一个持续的过程，尤其是在城市环境中，任何微小的变化（如道路施工或交通标志变更）都可能影响自动驾驶系统的决策。高精度地图不仅要求精确度，还要求实时更新能力，以确保自动驾驶系统在动态变化的环境中能够做出正确的判断。而随着越来越多车企在智驾行业的探索，高精度地图成本高、时效性强等弊端也逐渐显现，无图方案成为现阶段众多车企讨论的热点。
2.传感器融合技术
传感器是城市NOA感知周围环境的“眼睛”。通常包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等多种传感器。这些传感器能够捕捉到车辆周围的动态和静态物体信息，包括车辆、行人、道路标志等。传感器融合技术则是将来自不同传感器的数据进行整合，形成一个全面、准确的环境感知模型。这种技术能够弥补单一传感器的局限性，提升系统对道路、障碍物、行人和其他车辆的感知精度和可靠性，从而支持车辆在各种复杂驾驶场景中做出更安全的决策。
3.人工智能与机器学习技术
在城市复杂的交通环境中，车辆需要不断学习和适应新的情况，这离不开人工智能和机器学习技术的支持。通过大量的交通数据，自动驾驶系统能够训练出有效的决策模型，并在实际驾驶中不断优化。深度学习算法在识别交通标志、行人、车辆行为预测等方面表现出色。此外，强化学习在决策策略的优化上也起到了至关重要的作用，能够帮助车辆在复杂环境中做出更加安全的决策。
4.决策与规划技术
决策与规划是城市NOA的核心环节。在获得感知信息后，系统需要根据当前环境和驾驶目标进行决策和路径规划。这包括避障、车道选择、速度控制等多方面的内容。决策规划技术的复杂性体现在其需要综合考虑多种因素，如交通法规、道路状况、其他车辆和行人的行为等。为了确保安全性，决策算法通常会设计多种冗余机制，以应对各种可能的突发情况。
5.车载计算平台与通信技术
城市NOA需要强大的计算能力来处理大量的传感器数据、进行实时的环境感知和决策，因此高性能的车载计算平台至关重要。此外，V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术也是城市NOA的一个重要组成部分。通过车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与网络（V2N）的通信，车辆可以获得更多的环境信息，如前方的交通状况、信号灯状态等，从而优化其驾驶策略，在将来，智驾最前沿也将围绕V2X技术和大家进行探讨，欢迎大家持续关注。
城市NOA的挑战
尽管城市NOA集成了多项先进技术，但出行不同于其他需求，安全性必须得到保证，复杂的交通环境让人类驾驶员也难以灵活处理，因此城市NOA在实际应用中仍面临诸多挑战，这些挑战将直接影响其可靠性，甚至会影响到乘客的安全。
1.城市环境的复杂性
城市道路的复杂性远超高速公路，不仅因为道路结构更加复杂，还因为存在大量不可预测的动态因素，如行人随意穿行、非机动车突然变道，甚至不按交规行驶等。此外，城市环境中的信号灯、交通标志、道路施工等情况也多变且难以预测，这对城市NOA的感知、决策和执行提出了极高的要求。
2.传感器的局限性
尽管传感器融合技术能够提高环境感知的准确性，但传感器本身仍存在一定的局限性。例如，激光雷达在恶劣天气条件下的性能可能会下降，摄像头在光线不足或过强时也容易失效。而且，传感器的探测范围和精度也有一定限制，这使得系统可能无法及时感知到所有的潜在危险。
3.算法的鲁棒性
算法的鲁棒性是影响城市NOA可靠性的关键因素之一。在实际驾驶中，车辆可能会遇到一些未曾遇到过的情况，这时算法的反应能力和适应性至关重要。如果算法在这些情况下表现不佳，可能会导致严重的后果。此外，算法的鲁棒性还需要在不同的硬件平台和不同的城市环境中进行广泛测试，以确保其具有足够的泛化能力。现阶段，端到端的方案被越来越多车企应用，通过端到端，自动驾驶系统够自行学习、感知并做出决策。
4.数据的时效性与准确性
在城市NOA中，数据的时效性与准确性直接影响决策的有效性。高精度地图的更新速度、传感器数据的实时性以及通信数据的传输延迟等因素都会对系统的整体性能产生影响。如果某一环节的数据出现延迟或错误，可能会导致系统做出错误的判断，从而引发安全问题。
5.法律与伦理挑战
城市NOA的推广还面临一系列法律和伦理问题。例如，当发生交通事故时，责任如何划分？如果系统在紧急情况下需要做出权衡，应该优先保护车内乘客还是路上行人？这些问题不仅涉及技术层面，还需要社会、法律等多个领域的共同探讨和解决。
如何让城市NOA更具保障？
城市NOA的出现，让大家看到了自动驾驶落地的曙光，但也有很多人对其安全性和可靠性提出了质疑，为了提高城市NOA的可靠性，车企和软件供应商在设计和实施过程中采取了多种策略。
1.多冗余设计
在感知、决策和执行层面引入多冗余设计是提高系统可靠性的重要手段。例如，使用多种类型的传感器互为备份，即使某一传感器失效，系统仍能继续正常工作。此外，在决策算法上也引入了多种冗余机制，确保系统在极端情况下仍能做出安全的决策。
2.持续的数据收集与优化
自动驾驶系统的持续优化依赖于大量的真实驾驶数据。通过在全球范围内部署测试车辆，不断收集和分析驾驶数据，车企能够不断优化算法，提高系统的鲁棒性和适应性。与此同时，实时更新高精度地图和交通信息，确保数据的时效性和准确性，也是可靠性保障的关键。
3.全面的仿真测试与实际道路测试
在系统正式上路前，必须经过大量的仿真测试和实际道路测试。仿真测试能够模拟各种复杂的城市场景，测试系统在不同情况下的反应能力。而实际道路测试则能够帮助发现仿真测试中难以发现的问题，并验证系统在真实环境中的性能。通过不断迭代测试和优化，城市NOA系统的可靠性可以得到有效提升。
4.法规与标准的制定与遵循
随着城市NOA技术的发展，相关法规和标准的制定也在逐步推进。这些法规和标准为系统的设计和实施提供了明确的指导，有助于提升技术的整体水平。此外，法规的出台也能够在一定程度上规范市场，避免低质量产品的出现，保障用户的安全。如中华人民共和国交通运输部于2023年11月21日印发的《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》中，就围绕自动驾驶在城市道路、公路等用于社会机动车通行的各类道路上行驶时的适用范围、基本原则、应用场景、自动驾驶运输经营者、运输车辆、人员配备、安全保障和监督管理等八部分进行了明确规定。
城市NOA的未来发展展望
尽管目前城市NOA仍面临诸多挑战，但其发展前景十分广阔。随着人工智能、传感器技术、通信技术的进一步发展，城市NOA的技术水平将不断提高，可靠性也将得到进一步保障。未来，城市NOA有望成为智慧城市的重要组成部分，为城市交通的智能化、绿色化发展贡献力量。
1.更高级别的自动驾驶功能
城市NOA目前还处于辅助驾驶阶段，未来随着技术的成熟，城市NOA有可能逐步进化为更高级别的自动驾驶功能，甚至达到完全自动驾驶的水平。届时，车辆能够在没有人类干预的情况下，在复杂的城市环境中自由行驶，这将极大地改变人们的出行方式。如现阶段萝卜快跑在武汉提供的无人出租服务，多次在媒体平台占据榜首，甚至有人直言“自动驾驶真的来了”。
2.与智慧城市的深度融合
未来，城市NOA将与智慧城市的发展深度融合。通过V2X通信，车辆可以与城市的智能交通系统进行实时互动，从而获得更丰富的交通信息，并做出更加优化的驾驶决策。此外，智慧城市的基础设施，如智能交通信号灯、智能停车场等，也将为城市NOA的实现提供有力支持。
3.法律与伦理的规范化
随着城市NOA的推广，相关法律和伦理问题也将逐步得到规范和解决。未来，政府、车企、技术提供商和社会各界将共同努力，制定更加完善的法律法规和伦理准则，确保城市NOA的安全性和社会接受度。
结论
城市NOA作为自动驾驶技术在城市环境中的高级应用，代表了智能驾驶技术的一个重要发展方向。其技术构成涵盖了高精度地图、传感器融合、人工智能、决策与规划、车载计算平台与通信技术等多个领域。
为了提高城市NOA的可靠性，车企和软件供应商在设计和实施过程中采用了多冗余设计、持续的数据收集与优化、全面的仿真测试与实际道路测试、法规与标准的制定与遵循等多种策略。尽管如此，城市NOA的未来发展仍需依赖技术的进一步突破、法律与伦理的规范化，以及社会各界的共同努力。
总的来说，城市NOA的发展前景广阔，但要实现其广泛应用并真正改变人们的出行方式，还需克服诸多技术和非技术障碍。随着时间的推移，城市NOA有望成为智慧城市的重要组成部分，为城市交通的智能化、绿色化发展贡献力量，同时也为人们的日常生活带来更多便利和安全。
