通信世界网消息（CWW）日前汽车资讯和测试平台“懂车帝”对国内36款车的高等级辅助驾驶功能在高速和城市的15个场景进行了183次测试，结果表明无一车辆通过所有测试项目，15个场景平均通过率仅为35.74%, 其中高速场景通过率为24%，城市场景测试通过率为44.2%，因此车企以NOA（领航辅助驾驶）为代表的高等级辅助驾驶系统仍不成熟。 政策规范与市场爆发：NOA迎来快速增长期 主管部门升级安全标准，完善辅助驾驶相关责任法规。工信部发布 “2025汽车标准化工作要点”，共计5个方面23条内容，包括推动自动驾驶设计运行条件、自动泊车、自动驾驶仿真测试等标准批准发布和实施，加快自动驾驶系统安全要求强制性国家标准研制，构建自动驾驶系统安全基线等。再者公安部也在“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新闻发布会表示我国市场上搭载的“智驾”系统，都不具备“自动驾驶”功能，“智驾”系统仍停留在辅助驾驶阶段，车辆仍需要人操控，驾驶人才是最终的责任主体。对此公安部将协同有关部门开展三方面工作，一是充分开展组合驾驶辅助测试验证，杜绝虚假功能宣传。二是细化《中华人民共和国道路交通安全法》，明确0-2级辅助驾驶系统“人机共驾”法律属性。三是强化宣传警示，促进广大购车人了解和掌握辅助驾驶的安全使用功能。 各大车企完善NOA辅助驾驶功能，市场保持高速增长。据高工汽车数据，2025年Q1，国内市场标配（含免费选装促销）NOA的乘用车已交付56.95万辆，同比增长109.61%，其中华为、小米和Momenta三家占据44.41%市场份额。预计2025年国内市场乘用车前装标配NOA（领航辅助）将超过400万辆，渗透率超过18%，预计未来三年（2025-2027）累计交付或超2,000万辆。 三大技术难题制约NOA商业化落地 国内部分厂商提倡“重感知，轻地图”，追求“纯视觉”的方案，影响了NOA实际应用效果。小鹏、华为等厂商推出的无图NOA方案，提出在全国所有城市（含乡村）都可激活NOA领航，城区大部分场景（＞90%）NOA实现可用。无图NOA方案虽然在一定程度上降低了成本，提高了实景建图的鲜度，但是该方案对感知系统性能要求较高，需要对每一时刻生成高清图像的同时，也要对各时刻生成的图像实现精准对齐，因此面对较为复杂的城市环境场景，缺少真值校验的无图NOA方案可靠性较差，易出现断点巡航等问题。再者部分国内车企在辅助算法能力有限的情况下过分追求“低成本”的纯视觉方案，导致事故频发，如小米安徽高速事故，事故车辆为小米Su7标准版，无三维激光雷达配置。头部车企理想认为，激光雷达可提升AEB性能至130km/h刹停，优于纯视觉方案。 云端世界模型训练所需的算力成本高，大部分车企恐难承受。理想汽车认为若实现高等级辅助驾驶，每年仅算力投入将约为10亿美元。另据高工汽车数据，2024年国内仅比亚迪、吉利、长城等车企净利润超过100亿元人民币，小鹏、小米、蔚来等车企仍处于亏损状态，因此每年保持10亿美元算力投入将使部分车企难以承受。 高质量数据短缺，短期内辅助驾驶大模型性能难以满足需求。本次测试特斯拉表现最优，但其高速及城市道路测试通过率约为85%，仍存在一定的安全隐患，国内车企高质量视频片段数据平均不到1,000万个，长尾问题场景仍需深度挖掘。另外国内车企也存在数据训练成本高，多模态数据融合难度高，高质量数据少且流通难，车型多且外形不同，车载传感器系统各有差异等问题，导致数据复用性差。另外，通过强化学习的方法改善模型性能仍有较大的局限性，面对真实场景每刻定义的奖励值有时无法通过历史信息准确预估，使整体梯度策略仍有一定误差，影响模型推理与决策精度，同时通过世界模型迁移到真实世界也存在泛化“失效”等问题。 破局之道：从技术优化到生态共享的三步走战略 一是短期内车企仍将采用有图NOA，需重视GNSS高精度定位技术。国内主流车企单车辅助驾驶“纯视觉”软件算法仍不成熟，需要配置三维激光雷达提升系统安全性，同时大部分车企虽然宣传“无图方案”，但是实际仍需采用部分地图数据作为真值。未来车企需要覆盖范围广、成本低、高频更新的“轻量级”高精地图满足NOA方案，因此支撑高精地图的GNSS高精度定位技术不可或缺。二是短中期探索高质量数据共享，为车企降低算力及训练成本。相关部门应进一步统一智能驾驶车辆外形设计标准，鼓励车企间高质量数据交换共享，提高数据的复用率。通信运营商和云服务厂商可积极探索和构建智能辅助驾驶世界模型和训练标准，为车企提供算力及训练服务。三是长期看车路云一体化技术路线有望助力推动高等级辅助驾驶系统落地。车路云一体化将有效拓展车辆的感知范围和能力，可在路侧端为车辆补充更多的长尾问题场景，拓展车载大模型的能力边界，但是短期内车路云一体化技术路线仍存在路侧感知设备覆盖范围有限导致高质量数据少，感知设备多且标定困难，车路通信时延和时钟同步难以满足相应的安全需求，需要研发专业的车路感知视角转换软件，车路云服务供应商商业模式不清晰，车企配合度低等诸多问题。相关主管部门应联合主流车企和车路云服务商共同探索车路云一体化落地相关标准及可行方案。