来源：长城官方

作者｜苏鹏

2022年是“激光雷达上车元年”，到了2023年，高阶城市辅助驾驶功能成为城市智驾领航辅助功能“下半场竞争”的制高点。

这是一场强调落地范围与速度的跑马圈地。跑在前列的是小鹏、理想和华为，他们都在加速推动高阶城市辅助驾驶功能的落地应用。

具体到应用时间上，理想计划在今年年底推动最新版的城市NOA在100个城市的落地；（AITO问界M5智驾版）将在第三季度率先在15个城市落地不依赖高清地图的城市智驾领航辅助功能；小鹏预计在今年下半年，将不依赖高精度地图的XNGP覆盖至50个城市。

 城市智驾领航辅助功能的实际体验还属于未知的感性范畴，决定这项功能领先与否的标准则落在了覆盖城市广度与落地时间速度两项硬性标准当中。

从硬性标准来看，长城汽车旗下的魏牌算不上领先。虽然有自动驾驶公司毫末智行为其提供技术援助，但相较于理想、小鹏和华为，魏牌 2024 年落地100 个城市的计划相对滞后。

滞后的原因在于技术路线的差异化，毫末智行CEO顾维灏在接受36氪AUTO采访时透露，与小鹏汽车相比，魏牌不一样的点在于能够更少地利用地图信息，实现更加合规或者更加类人的城市导航辅助驾驶。“这样的整体维护成本会更低一点，但是技术挑战也会更大。”

当自动驾驶逐渐变为消费者TOP3级别的购车选择，魏牌与毫末智行也需要与时间赛跑，在技术上抢占高地。

“接下来魏牌和毫末在Coffee Pilot智能辅助驾驶的合作上要有“四个边”，边设计、边完善、边体验、边传播。”魏牌CEO陈思英告诉36氪AUTO。

 以下是媒体与魏牌CEO陈思英、魏牌品牌总监吴昊、毫末智行CEO顾维灏的对话内容，有删节： 

Q：魏牌大范围OTA升级计划有何进展？

A：7月份蓝山首次OTA，对车机速度、语音交互进行了改善。在8月底，第二次OTA的内测已经展开，9月初大范围OTA升级，这一次的OTA升级在能量管理、保电策略、高速巡航能量回收和音响细节方面都有所改善。第四季度会进行第三次OTA升级。

 此外，咖啡系列会在9月蓝山第二次OTA升级之后一周之内，也会进行包括摩卡拿铁的OTA升级。可以说，基本按照一个季度进行一次OTA迭代。

 Q：现在车企都卷城市导航服务驾驶，但魏品牌智能驾驶进度相对是滞后的，为什么会这样？

 A：从城市导航辅助驾驶技术方案来讲，重感知、轻地图或者重感知无图的城市导航辅助驾驶，最早是由我们（毫末智行）提出的。

 魏牌采用的技术方案和小鹏汽车一样，核心不一样的点在于能够更少地利用地图信息，实现更加合规或者更加类人的城市导航辅助驾驶。这样的方案也会更利于泛化，以后整体维护成本也会更低一点。但是技术挑战也会更大，这也是相对滞后的原因。

 Q：智能化包括座舱和自动驾驶对购买决策影响会越来越大，魏牌怎么把智能化对于购买决策影响进行拉伸？

 A：接下来魏牌和毫末在Coffee Pilot智能辅助驾驶的合作上要有“四个边”，边设计、边完善、边体验、边传播，其实就是强化智能化对魏牌的背书。

 一方面是智能化已然成为越来越会成为用户决策买车的重要理由，现在消费者的购车决策里，智能化已经排在了前三位，这是我们认知到的情况。

 魏牌的价格区间、产品矩阵、产品属性就是瞄准的新能源市场、智能化市场。所以一方面我们洞察到了市场变化，洞察了智能驾驶、智能座舱这一块对用户决策购买影响力的时候，接下来整个魏品牌关于智能新能源技术搭载会加速。品牌第一个实现城市NOH功能的是蓝山，也是目前市场上表现比较突出的产品，时间顺利的话会在明年第一季度上车。

 高山之后，魏牌明年还有全尺寸的SUV。明年还有长轴距高山，还有主流SUV产品，和轿车、纯电产品。

 Q：自动驾驶接下来的感知会逐渐往视觉上走，现在魏牌的激光雷达直接参与智能网络的感知能力，还是现在激光雷达只是用点云做视觉验证？

 A：激光雷达不是单独的验证，是综合态输入，然后一起来做结果的识别。激光雷达现在还是能够用产生合光度，包括内定义的障碍物识别（通用障碍物），就是你之前没见过，比如这盆花放在地上，在之前我没有怎么见过，视觉感知现在其实还搞不定这件事，那我用激光雷达的信号融合。

 Q：大模型方面，毫末智行研发上具体有没有什么体现？

 A：大模型现在的用途还是挺多的，一个是在数据生成上，过去你去识别一些东西遇到一些场景，现在用生成式的方式，把很多场景比如阴天、下雨、黑天路面的变化和车里的变化都用生成式的方式来做，这个我们也一直在应用，来补充各类场景感知识别率的提高，这是生成。

 第二类似于仿真，我们可以用一些大模型，把数据采集过来之后自动的生成三维的场景，然后把我们新的算法放上去做迭代和验证。

 第三现在也有很多新的方式和方法出来，大模型的方式也可以为图像深度模型提供更好的策略和方法。

 Q：城市NOH做到什么样的时间段会彻底解放双手？ 

A：我觉得这个最终发展结果可能就是今天所说的robotaxi，因为它也是在城市里，可能远远高于人类的驾驶需求，它要用新的大模型的技术能够引入这些数据，在这个场景里做专门实验，这条路还需要一段时间。

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