城市NOA這個概念，大概三四年前就開始出現在公眾視野里，最早提出的時候，高速NOA的發展已經相對成熟，城市NOA就像是一個新的技術突破口，成為各車企相互競爭的重點。到了現在，打開某個汽車App，十幾萬的車都寫著標配城市NOA，但問題是，這項技術到底成熟了沒有？各家車企之間有沒有拉開差距？

端到端之后，技術路線上還有什么新變化？

當前兩年行業還在爭論要不要激光雷達的時候，自動駕駛的技術路線其實已經悄悄跨出了一大步。從2025年下半年開始，端到端架構基本成了共識，各家都在用一個大模型將感知、規劃、控制串起來。但端到端也有很明顯的問題，因為它是一個黑箱，模型雖然可以做出決策，但很難說清楚它為什么這么做，尤其是當碰到復雜路口或者罕見場景時，模型一旦出錯，追溯起來就會非常困難。

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為了解決這個問題，行業里開始往兩個方向走，一個是VLA模型，另一個是世界模型。

VLA的全稱是視覺-語言-動作模型，它將端到端往前推了一步，其在感知和動作之間加入了一層語言的中間表達，小鵬今年6月推送的VLA 2.0就是這條路線。和第一代VLA不同，VLA 2.0砍掉了“語言轉譯”環節，直接從視覺輸入映射到動作指令，決策延遲壓縮到了80毫秒。決策延遲時間的縮短，可以帶來什么改變呢？你踩個急剎車大約要500毫秒的反應時間，80毫秒比人眨眼還快，也就是說小鵬的VLA 2.0可以做到非常快速的決策。這套模型還能識別繞行路邊開門車輛、夜間主動禮讓行人，在窄路和無導航道路上也跑得通。

世界模型則走的是另一條路，它不只是在開車，而是在腦子里實時構建一個對周圍環境的模擬。它知道路口大概長什么樣，知道停在路邊的車可能隨時開門，知道過馬路的老人走得比年輕人慢。這種理解能力讓車輛的決策更偏向預判而不是反應。蔚來在今年6月全量推送了基于蔚來世界模型NWM 2.0的1.4.0版本，覆蓋點到點全域領航，有車主實測反饋是，蔚來在高速上穩，泊車能力強，但在城區偏保守，策略更偏向安全而不是通行效率。

此外，還有一個值得提的技術方向是安全端到端，輕舟智航和理想一起做的方案基于單征程6M芯片，只用了128TOPS算力就跑通了城市NOA。它的做法是在端到端模型外面加了一層安全對齊機制，讓模型規劃出來的軌跡受到人為安全規則的約束，這樣做既保留了端到端靈活的特性，又給安全上了保險。這套方案已經在理想L系列智能煥新版的AD Pro車型上量產上車了。

可以說，2026年的自動駕駛技術路線已經不再是簡單的有圖還是無圖之爭，而是更細分到了架構層面的差異。VLA、世界模型、安全端到端各有側重，但這些技術的目標都是一致的，那就是讓機器在城市里開車更像人，而且比人更安全。

各家車企的技術水平，有沒有拉開差距？

華為今年上半年的動作很大，問界新M9 Ultra搭載的ADS 5.0用了6顆激光雷達（1顆896線主激光雷達加5顆固態激光雷達），全車共27個傳感器。城區百公里接管次數官方數據是0.3到0.5次，無保護左轉成功率超過99.5%。ADS 5.0已經全面轉向了端到端架構，支持全國99%的道路無圖行駛。

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不僅如此，華為還在把高階智駕往低價位車型下沉，深藍S07增程版起售價15.99萬，全系標配ADS Pro系統，配備艙內集成式激光視覺雷達。ADS Pro的城區NCA功能已經在3月底全量推送，覆蓋337個地級及以上城市，累計行駛里程超9.1億公里，復雜場景接管率比2023年下降了65%。

小鵬6月份的OTA 6.2.0升級帶來的變化也很實在，P擋狀態就能直接啟動NGP，不用先掛D擋再激活。無導航狀態下也可以在園區和地庫里開啟NGP漫游模式，車自己在沒有預設路線的情況下找路走。這實際上是把智駕的啟動門檻降到了最低，實現了從需要導航變成了隨時隨地。小鵬X9頂配Ultra版用了三顆自研圖靈AI芯片，算力達到了2250TOPS，小鵬今年年底還計劃把車端模型參數量提升到200億級以上。

理想1月份推送了OTA 8.2版本，最大的變化是AD Pro車型第一次獲得了城市NOA能力，此前只有高配的AD Max才有，現在門檻版也能用了。理想這套方案有個特色，那就是是在世界模型里加入了毫秒級方向盤和電門動作數據，其目的很明確，那就是讓車的橫向和縱向控制更平順，開起來不那么機器化。

蔚來在6月全量推送了基于NWM 2.0的1.4.0版本，高速場景延續了蔚來一貫的優勢，上下匝道成功率高，彎道和雨天表現穩定。蔚來獨有的領航換電功能被不少車主評價為獨門絕活，從高速駛入、園區導航、排隊等候到自動泊入換電站，全程不用接管。不過蔚來的城區風格偏向保守，在老小區巷道或菜市場周邊這類非標道路上，系統容易出現頻繁減速或車道判斷不準的情況。

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比亞迪今年5月底召開的敢為智能化戰略發布會直接放出了端到端大模型上車的無圖城市領航、中國首顆4nm自研智駕芯片璇璣A3、以及城市NOA一年安全兜底賠付這三張牌。璇璣A3三顆疊加算力可超2100TOPS，自研芯片帶來的成本控制優勢讓比亞迪能把天神之眼B激光版的選裝價定在12000元，這大概是行業之前類似方案價格的一半甚至更低。此外，選裝城市NOA的用戶如果在使用中發生事故，比亞迪也會全額賠付，不漲次年保費（相關閱讀：2026年，比亞迪的自動駕駛走到了哪一步？）。

特斯拉FSD終于在2026年5月正式宣布將進入中國市場，這也引起了不少的討論（相關閱讀：特斯拉監督版FSD登陸中國被廣泛關注，技術架構有啥特點？）。特斯拉走的是純視覺+端到端路線，不依賴激光雷達也不依賴高精地圖，靠攝像頭輸入直接生成駕駛指令，特斯拉的監督版FSD基于最新的V14/V15架構，和北美、歐洲版本技術同源。不過目前它的實際體驗還沒有大規模實測，在中國這種交通密度極高的城市里能不能跑出和北美一樣的效果，還需要等用戶用起來才知道。

那些藏在車企背后的技術玩家

不是每個車企都有意愿或者能力從頭自研一套完整的城市NOA系統，這個過程需要的投入太大了，光訓練算力集群就是幾十億起步，還不算工程化落地的成本。因此有一批第三方技術公司在自動駕駛技術鏈條中扮演了非常重要的角色。

根據CIC灼識咨詢6月15日發布的《自動駕駛行業藍皮書——城市NOA：自動駕駛商業化的轉折點》（后臺回復：C-1179，獲取藍皮書下載方式），2025年3月到2026年2月中國第三方城市NOA供應商市場里，Momenta占了65%的份額。

作為消費者，可能在廣告里很少看到這家公司，但很多品牌的車上都有它的技術，上汽智己、BBA、廣汽埃安等都有合作車型。Momenta的客戶覆蓋了國內全部主流乘用車企業，全球排名前10的車企中有9家與其開展合作，量產方案已在亞洲、歐洲和大洋洲十多個國家和地區落地。Momenta的智駕策略是用一套大模型同時覆蓋乘用車城市NOA和Robotaxi，今年其還發布了R7強化學習世界模型（相關閱讀：Momenta的R7世界模型技術上有何特殊性？），通過大量量產車回傳的數據來訓練模型，再反哺給不同客戶。

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還有就是前面提到的輕舟智航，它和理想汽車聯合開發的單征程6M城市NOA方案已經量產上車，用128TOPS算力做出了不錯的體驗。輕舟在‌QCraft DAY 2026發布會‌上也提出了一個很明顯的目標，那就是在2026年新增合作車型突破50款，推動城市NOA下探到10萬級車型。

百度Apollo在智駕賽道上一直是老玩家（相關閱讀：起大早，趕晚集？2026年百度智駕有啥新技術？），但它的精力很大程度上傾斜在了Robotaxi上（百度旗下的蘿卜快跑）。在乘用車城市NOA市場，百度的市占率目前不及Momenta，但它和Momenta類似，與多家車企有合作，但聲量和落地車型數量目前有所落后。其他像小馬智行、元戎啟行也在做相關技術，但規模還沒完全起來。

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第三方供應商在智駕領域的角色會越來越重要，有數據預測，預計到2030年，第三方供應商方案的搭載量占比可能達到75%左右。從這個趨勢來看，未來城市NOA的普及速度可能不取決于每個車企各自的研發進度，而是取決于頭部幾家供應商的技術成熟度和成本控制能力。

現在上車實際開一圈，到底好用不好用？

說了這么多技術，落到實際駕駛上，城市NOA到底靠不靠譜？

在北京、上海、深圳這些一線城市的主干道上，華為ADS 5.0、小鵬XNGP、蔚來NWM 2.0表現都不錯。早高峰跟車、紅綠燈識別、無保護左轉都能處理得像模像樣。華為ADS 5.0在測試中的無保護左轉成功率超過99.5%，城區百公里接管次數降到0.3到0.5次。蔚來在高速上的穩定性依然是強項，隧道、彎道、雨天都能保持平穩。

但是一旦離開主干道，情況可能就不一樣了，老城區窄路、菜市場周邊、施工圍擋、臨停車占道、人車混流……在這些場景里，大多數系統都會出現猶豫。就有網友提出，蔚來在非標道路上會出現頻繁減速或車道判斷不準的情況。當然，不同系統的風格各有不同，有人覺得敢開敢鉆效率更高，也有人覺得穩字當頭更安心。

從行業滲透率來看，2025年搭載城市NOA的乘用車銷量占比大概是15.1%，其中自主品牌占了81.1%。CIC藍皮書的預測是，到2030年中國城市NOA解決方案滲透率會從2025年的11%提升到62%，這個增長速度是相當快的。

所以回到最初的問題，城市NOA到底發展到什么程度了？其實現在在主干道和相對規范的路段上，城市NOA已經可以勝任大部分日常通勤；但在復雜路口、窄路、施工區這些長尾場景里，它還會犯錯。這里要提醒下的是，城市NOA并不是自動駕駛，雖然它能讓通勤輕松很多，但在使用過程中依舊需要駕駛員監管。

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       原文標題 : 城市NOA提出這么久，發展到什么程度了？