是否具備城市NOA功能，已成為衡量車型高階智駕能力的一把標尺。

近幾年，智駕技術經歷了從基礎ADAS到高階L2++自動駕駛的快速落地應用，各級別的智駕系統均在市場上實現了搭載率的顯著提升。其中，NOA作為現階段量產智駕的最高能力體現，在各方勢力的爭相加碼下，發展尤為迅猛。

特別是在過去的2024年，NOA產品功能取得了突破性進展，在市場普及率上也迎來了質的飛躍。多家車企紛紛推出了搭載NOA功能的新車型，價格下探趨勢明顯，使得這一高階智駕能力不再是少數高端車型的專屬，而是逐漸走向大眾化，成為眾多消費者購車時的重要考量因素。

但這也只是個開始，蓋世汽車研究院預測，到2025年搭載NOA功能的車型銷量將達到500-600萬輛，市場滲透率將提升至30%。

NOA加速普及，什么是核心競爭力？

NOA滲透率的提升，是市場和技術雙重作用下的結果。

不論是針對日漸激烈的車市價格戰，還是消費者的需要，以NOA為代表的高階智駕的普及與成本下降都成為必然。在此背景下，端到端的發展開啟了新一輪的技術競賽。

從2024年年初，特斯拉推送FSD V12的測試版本，將城市街道駕駛的軟件棧升級為單一的端到端神經網絡，一股端到端的技術熱潮由此愈演愈烈，諸多車企和智駕供應商選擇跟進，紛紛把端到端視作提升NOA等產品智駕能力并實現高度自動化駕駛的關鍵技術路徑之一。

眾多行業人士發表相似的觀點，NOA在2025年必有一番全新的發展。不過，這也無法避免全新的挑戰。特別是當眾多企業發展規劃路徑愈發趨同時，如何打造屬于自己的核心競爭力成為一個關鍵挑戰。

從當下發展狀況來看，這些核心競爭力可能主要體現在數據積累與處理能力、算法與模型優化能力、成本控制能力、規模量產能力等方面，但一切都最終指向用戶的體驗提升，讓用戶愿意為智駕買單。

可以說，市場的發力方向，正在從卷功能配置，演進為強調更好或者說性價比更高的用戶體驗。

安全，被放在了所有體驗和能力的第一優先級。

輕舟智航聯合創始人、總裁侯聰表示：“今年跟之前不一樣的點在于NOA加速的普及，讓我們認識到安全才是核心競爭力，才能夠給用戶帶來更大的價值。”

智駕技術自誕生之日起就與安全性緊密綁定，只有確保這一點，其價值也才能被更充分地傳達給用戶。

從規則算法到端到端，從機械交互到大模型，不難預料，未來會不斷有更先進的技術出現并且落地，但對安全性的考驗也會更加多面，智駕的安全性也將受到重新審視。

只是基于智駕產品對安全的特殊性，至今可能尚未有哪家智駕企業能打造出類似于像以往沃爾沃汽車和安全強綁定的形象標簽。

安全，能成為智駕企業的強標簽嗎？面對端到端等帶來的新的技術挑戰，又有哪些新的策略手段呢？

用創新，驅動安全

需要明確的是，注重安全并不意味著故步自封。“我們認為安全不等于保守，安全是由創新所驅動的。”侯聰強調。

針對行業的新變化，輕舟智航提出了自己的見解，這或許能為業界提供一些參考。

近日，輕舟智航正式啟動以「安全智駕」為核心的「安全+」品牌戰略，提出「安全的端到端」技術架構，發布安全智駕新范式。

具體來看，主要有三大重點：

第一，在技術范式方面，輕舟智航提出「安全的端到端」，將“時空聯合規劃”的經驗融入One Model端到端模型設計中。比如，在線模型訓練層面，加入了多層碰撞的損失約束，來保證安全性，并添加了高階控制量一致性約束，來保證舒適性。

圖源：輕舟智航

同時，類比大模型的安全對齊，輕舟智航采用端到端模型的安全對齊，讓模型規劃的軌跡符合人為定義的安全機制。安全機制借鑒時空聯合規劃的規則和限制，融入到網絡訓練中。

據介紹，此種機制，在軌跡生成過程中，借鑒圖文生成中條件生成的方法，將安全規則作為“教師”，在模型軌跡生成過程中引入額外的指導信號，以增加對生成過程的控制，引導軌跡朝特定方向發展，滿足安全性。同時，基于大語言模型的訓練過程，將安全規則作為獎勵函數，對模型進行微調，進一步增加模型的安全性。

另外，針對離線的端到端模型訓練，輕舟智航構建了基于運動模擬的世界模型。在接受蓋世汽車采訪時，輕舟智航CTO李棟表示，此種世界模型方法主要優勢在于整個過程比較可控，更易訓練。

“基于運動模擬的世界模型，和傳統世界模型相比，兩者的最終目的并無區別，主要差異在于做法：我們第一步先去推測環境中障礙物的運動，推斷到下一個時間點每個障礙物可能的朝向狀態，然后再去反推在相應時刻傳感器圖像上返回的世界世界圖像應有的形態。”李棟解釋。

據介紹，基于運動模擬的世界模型可以批量生產大量的長尾場景和罕見的安全臨界場景，同時生成的仿真視頻更加可控，保證了時序、空間位置、物體幾何、物理規則的一致性和正確性，從而保證端到端系統的安全性。

當然，高效的數據和模型訓練閉環是端到端體驗和安全不斷進化的基礎。目前，輕舟智航已實現從數據回傳、數據挖掘、三維重建、自動化標注、數據生成到模型訓練的完整數據閉環平臺。

圖源：輕舟智航

第二，在安全冗余方面，輕舟智航在智駕系統設計中，考慮各個單點甚至子系統失效的可能性，構建了完善的冗余設計。在硬件層面，其域控的診斷模塊會監控域控內外的各類故障，監控到故障后功能狀態機會采取降級措施，并通知用戶接管。若用戶長時間未接管，系統會自動引導車輛安全停車，并上傳整個過程數據至云平臺分析。

在模型冗余層面，輕舟智航已量產采用 BEV+Mono兩套視覺架構模型，可在其中一套失效時繼續工作。

第二，在安全反饋方面，輕舟智航表示其與頭部新勢力車企客戶聯合創新并落地了多種安全策略功能，可以通過主動的人機交互反饋，進行主動式安全保護。

圖源：輕舟智航

值得一提的是，人機交互的重要性日益凸顯，車輛與駕駛員之間的交互方式也在發生變化。傳統上，駕駛員通過操控方向盤、剎車和油門等物理部件來控制車輛，在智駕系統逐漸接管部分或全部駕駛任務的情況下，人機交互成為了確保安全、提升用戶體驗的關鍵環節。

有效的人機交互可以幫助駕駛員更好地理解自動駕駛系統的狀態、意圖和限制，從而做出正確的判斷和決策。最關鍵的是，一個設計良好的人機交互能夠提升自動駕駛系統的可用性和可接受度，增強用戶對系統的信任和滿意度。

安全感，用戶感知得到

實際上，在愈發內卷的智駕市場，家家都在談創新，家家都在講安全。市場上也長期存在一個問題，隨著智駕產品的不斷迭代，智駕算法不斷成熟，大家選擇的路徑和配置也愈發趨同之時，真正的體驗的差異點在哪里？

安全會是其中一點嗎？用戶能否感受得到呢？

侯聰在接受蓋世汽車采訪時表示：“用戶對不同產品的安全與否是有感知的，首要的一點便是使用過程中的安心感。安心與安全緊密相連，當用戶感到不安時，可能會采取一些冒險行為，從而增加安全事故的風險。統計數據顯示，這種心態下更容易發生事故。”

不佳的用戶體驗往往會通過各種渠道傳播開來，尤其是當事故視頻流傳時，公眾會形成對品牌的負面認知，進一步影響潛在用戶的購買決策。

當然，量變引發質變，當樣本數量足夠大之后，評價一個產品好壞的標準才能更為客觀，這其中有一個重要的因素是就是規模量產。

無法量產的創新如同空中樓閣，沒有量產經驗支持的創新也是一步一坎。

目前，智駕市場格局已經出現分化，已經取得規模量產的玩家會具備一定的先發優勢，諸如輕舟智航、Momenta、元戎啟行、華為系等，正在逐步擴大自家的量產規模，也為之后的智駕創新奠定了一定的基礎。

以輕舟智航為例，其擁有50萬+的量產規模，能夠基于大量的用戶數據和問題反饋，持續利用數據閉環及問題修復流程，提升軟件質量，形成有效的安全正循環。

要想量產創新，還有讓用戶用得安心，也還有很多技術之外的事情要做。目前，智能駕駛在實際使用中的潛在事故風險及責任歸屬問題日益受到關注。特別是隨著L3級自動駕駛落地應用呼聲高漲，其面臨的阻礙也愈發明顯。

很重要的一點是關于智能駕駛的法律法規尚不完善，在責任歸屬方面存在諸多空白。這導致在事故發生后，難以明確各方的責任，從而增加法律糾紛的風險。

行業正在行動，輕舟智航表示，將攜手車企推動“事實性L3”的落地，其提出敢賠模式，當車輛開啟智駕模式，并且在規定適用范圍內出現事故時，由保險為用戶兜底。這是提升用戶對智駕信任的一個重要舉措。

現在，以城市NOA為代表的高階智駕愈演愈烈，從L2級別自動駕駛進展至L2++已歷經多年，而行業進步的步伐從未停歇。

“這個行業無疑將繼續向L3、L4級別演進，對安全性的要求將更加嚴苛。因此，在L2階段，我們一定要把安全做好，才能逐漸往L3、L4迭代。安全，也是L3時代到來的一個重要門檻。”侯聰說到。

技術范式上創新+實際應用中兜底，才是讓用戶安心的真正保障。

算法在變，架構在變，用戶對于安全只會更加關注。特別是在智駕降本成為主流的當下，成本的降低必然意味著對算法、系統等方面要求的進一步提升，這一挑戰將更加嚴峻。

歸根到底，智駕降本不能以舍棄安全為代價，而智駕功能的進化也必須以安全為核心。