比“蔚小理”还快，魏牌如何抢得量产城市辅助驾驶头彩？

以“蔚小理”为代表的造车新势力领跑智能辅助驾驶的局面正在改变，长城汽车旗下高端品怕魏牌即将于9月底量产上市摩卡DHT-PHEV激光雷达版，这款车有望抢在小鹏G9前面，成为中国首款量产搭载城市辅助驾驶系统的智能电动汽车。魏牌也将因此成为中国首个具备打通高速至城市辅助驾驶能力的量产品牌。

对于魏牌来说，量产搭载城市NOH功能也有助于巩固它的高端新能源的定位和品牌形象。城市NOH相当于魏牌的第二张技术王牌，在此之前，魏牌通过搭载智能DHT技术实现了向新能源的转型，城市NOH将帮助它实现向智能化的转型。

魏牌CMO乔心昱受访时表示：“魏牌高端品牌的路线不会变，未来高端品牌竞争的关键领域在我看来一定包括城市智能导航这一套东西。”

8月26日开幕的2022成都国际车展上，摩卡DHT-PHEV激光雷达版已经亮相，它搭载的城市NOH由长城汽车旗下毫末智行与魏牌共同研发的城市NOH智能辅助驾驶系统。成立于2019年11月的毫末智行科技有限公司的前身是长城汽车智能驾驶前瞻分部，目前它是一家致力于自动驾驶的人工智能技术公司。比起其他自动驾驶技术公司，毫末智行成立的时间虽然不长，但过去几年发展非常快。

按照魏牌的推进计划，将首先在北京和保定推出其城市NOH，2022年底前将覆盖超过10座城市，未来将突破超过100座城市落地应用，实现“百座城市百万量级”的规模。同时，将针对不同城市、不同类别、不同天气和气候持续进化和迭代。毫末智行的计划是2022年下半年推出城市NOH，2023年推出全场景NOH，2024年推出HSD（毫末自动驾驶，HAOMO Self-Driving）。

魏牌表示，其城市NOH系统是目前场景覆盖率最高的城市辅助驾驶系统。根据导航提供的行驶路线，系统可在城市环境中实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等主要功能，同时也可应对车辆近距离切入、阻塞占道、交叉路口、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景，核心城市场景覆盖率超90%。目前，魏牌的用户辅助驾驶行驶里程突破1500万公里，用户使用总时长171,884 小时，截至目前系统已完成超过30万小时的学习时长，虚拟驾龄相当于人类司机4万年。

从技术路线来看，魏牌城市NOH系统采用的是“重感知、轻地图”的路线，实际上，这也是它能率先量产的一个重要原因。这套系统不依赖高精地图，只依靠标清导航地图，同时，搭载了功能非常强大的感知硬件。

硬件方面，魏牌城市NOH系统搭载2颗125线激光雷达，5颗毫米波雷达，12颗超声波雷达，12颗摄像头（4颗百万级像素环视摄像头，4颗百万级像素侧视摄像头，4颗800万像素感知摄像头），共31个感知硬件。

从上图不难看出，在目前量产上市的几款主流中大型新能源SUV中，魏牌摩卡激光雷达版的感知硬件数量是最多的，而且搭载了两颗激光雷达。

目前，行业内的主流认识是，要实现城市智能辅助驾驶，必须采用多传感器融合的方案，像特斯拉那样单纯依赖视觉感知的方案是存在缺陷的。毫末智行技术总监潘兴受访时表示，激光雷达在测距和构建3D信息方面更准确，摄像头的纹理信息则更加丰富。但视觉感知能力的天花板高于激光雷达，视觉对数据的要求也非常高，不仅需要海量数据，还需要形成数据闭环。而且，多传感器采集的数据的融合也非常关键。

魏牌城市NOH系统的自动驾驶芯片采用的是高通Snapdragon Ride平台下的8540（5nm）+9000（7nm）方案，单板算力达到360TOPS。是目前物理算力最强的智能驾驶芯片，比目前行业内普遍采用的单颗算力达到254TOPS的英伟达Orin芯片相比有比较明显的优势。当然，有些车型的算力更强，比如蔚来ET7采用了4个Orin X芯片，总算力达到1016TOPS。

由于采用了数量众多、功能强大的感知硬件，魏牌城市NOH能够降低对高精地图的依赖。

相比普通的导航地图，高精地图的精度能达到厘米级，除了包括普通地图所有的元素之外，还会包含路灯、护栏、红绿灯等几十个甚至上百个要素的信息。对于道路信息有着更为丰富的车道、路口的精细信息。毫无疑问，对于高等级辅助驾驶或者自动驾驶的帮助很大。但使用高精地图的主要问题是导航电子地图甲级测绘资质很难获得。另外高精地图对“鲜度”的要求非常高，主机厂希望更新频率能做到天级，但现有图商的更新频率能做到周级已经很不错了，这显然满足不了主机厂的需求。

以小鹏汽车为例，其NGP系统目前使用的是高德的高精地图，但更新频率和节奏满足不了小鹏的要求。为了能够自己绘制高精地图，小鹏汽车于2021年收购了智途科技，获得了地图数据采集资质。但据媒体报道，今年5月公布的高精地图资质复审换证进展显示，智途科技尚未通过甲级测绘资质复审。上汽旗下的中海庭，滴滴、Momenta也未通过复审。行业人士认为，高精地图事关国土安全，测绘资质收紧是必然的。

正是因为考虑到使用高精地图的局限性，魏牌城市NOH才采用了“重感知、轻地图”的技术路线。不过，也正因为不依赖高精地图，所以城市NOH系统对传感器和算法有更高要求。

在数据算法上，毫末智行构建了智能数据体系MANA（雪湖），并把Transformer算法引入到其数据智能体系MANA中，区别于传统的基于循环神经网络RNN架构的序列算法。Transformer采用注意力机制，能够底层融合视觉和激光雷达数据，进而实现空间、时间、传感器三位一体的深层次感知。毫末智行自研的BEV（Bird’s-eye-view） Transfomer可用于车道线识别，能在城市道路上实现多传感器融合车道线识别。

对于城市智能辅助驾驶来说，算法尤其关键，因为城市的道路交通状况更加复杂、交通参与者众多，尤其是在路口，行人、机动车和非机动车混行的场景很多，而且城市交通拥堵、走走停停，汽车密度高，变道超车难度大。

不过，魏牌官方表示，基于多传感器融合、强大算力和独特算法的优势，其城市NOH能够很好的应对城市智能辅助驾驶的多种场景。以路口同行四大场景为例，在红绿灯识别、左右转直行、环岛同行和无保护左转场景下，城市NOH的路口通过利率能够达到70%；变道场景下，导航变道和低速变道的成功率也达到90%。

总结：如果魏牌能抢到城市智能辅助驾驶的头彩，并且其城市NOH功能被证明是成熟的解决方案，那它所坚持的“重感知、轻地图”的技术路线将对国内车企在实现高级辅助驾驶和自动驾驶的路线选择上产生影响。不过，笔者预计行业内对于高精地图的价值和其应用前景不会发生根本性的转折，毕竟，目前所有技术路线都还处于探索阶段。

对于魏牌来说，量产应用城市NOH对它巩固自身作为高端新能源汽车品牌的地位会有些帮助，将增加魏牌的科技感和智能属性。但这还远远不够，魏牌在品牌形象建设、品牌调性营造、用户运营方面仍有大量工作要做。