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在特斯拉的示範作用下，全棧自研成為智能汽車賽道頭部玩家標榜智能駕駛能力的核心能力。殊不知，全棧自研以及「高精尖」智能硬件的上車，讓一輛具備高階輔助駕駛的智能汽車動輒就是落地三四十萬的價格，某種程度上說，從ADAS、NOA到FSD，智能駕駛雖然在不斷進階，但主要仍然在中高端車型上落地，這也意味着智能駕駛並沒有真正地滲透進入到大眾汽車消費市場。

最近，供應商們開始放大招了。

在蔚小理們都在宣傳全棧自研，自主品牌孵化的高端品牌大講靈魂論時，中國自動駕駛量產前裝市場卻開始了中國市場的滲透，智能駕駛的國產替代也悄然來臨。

低成本智能駕駛前裝方案陸續落地

5月26日，黑芝麻智能宣布成為江汽集團自動駕駛平台芯片戰略合作夥伴，除了多款思皓品牌量產車型將搭載華山二號A1000芯片，雙方還將聯合打造行泊一體式智能駕駛平台。

這是黑芝麻智能最新的大算力芯片首次在量產車上搭載，並且同時開啟了與自主品牌在NOA行泊一體自動駕駛方案上的合作。

基於華山二號A1000芯片，黑芝麻智能可提供四縱智能駕駛解決方案圖源：黑芝麻智能官網

在黑芝麻智能創始人兼CEO單記章看來，自主汽車品牌與國產大算力芯片的聯合，對國產汽車產業鏈來說也具有特殊的意義。

除了自動駕駛芯片公司，在前裝智能駕駛領域的玩家越來越多。

5月18日，輕舟智航公布了成本低至1萬元的車規級自動駕駛方案。5月24日，易航智能也發布了號稱16TOPS就能解決的NOA行泊一體方案。並且，他們也都完成了前裝量產。

而這些實現前裝量產的智能駕駛方案，是號稱比ADAS更高階的行泊一體智能駕駛方案，這意味着NOA已經悄然在15萬級車型上落地，或許，我國汽車市場距離真正實現人手一輛智能汽車的時代不遠了。

現在智能手機中千元機和萬元機之間的差別，如易航智能CEO陳禹行所說，主要體現在性能上的提升，比如攝像頭的像素變得越來越高，芯片的算力越來越大。

紅米雖然是千元機，和開創智能機時代的iPhone差別還是挺大，但它承擔着智能手機時代重要的普及作用。現在的手機跟十年前的手機已經沒有什麼本質的區別了，都是一個硬件、軟件，這種操作形式已經是一個完整的形態了。

陳禹行說，以場景為核心自動駕駛技術的發展路徑也將是如此。

NOA意味着智能駕駛開啟了人機共駕時代，不過從技術角度看，單記章在今年3月的電動車百人會上曾提到，人機共駕將是自動駕駛在未來一段時間內的主要形式，從L2真正突破到L3將是一個比較長的過程，其中涉及到軟件、硬件、數據等技術配合自動駕駛系統不斷升級，來實現更多功能的自動駕駛和駕駛體驗。

所以，無論是對於專注於決策、執行算法的公司，或是具有核心能力的自動駕駛芯片公司，NOA打開了一個自動駕駛的發展窗口，而軟硬件能力的進化也才剛剛開始。

低成本NOA打開了一個新的窗口

其實一直以來全棧自研並不是一個頗受整個行業及產業鏈認可的智能駕駛開發解決方案。如果每家主機廠都獨自完成智能駕駛全棧閉環的研發，那不僅意味着投入的時間和資金成本巨大，同時也不代表全棧自研就等於優秀的智能駕駛能力。

因為優等生的學習方法並不一定適合所有人。

其實，諸如蔚小理等新造車品牌之所以從供應商方案轉戰全棧自研，也是在他們造車的那個階段，成本控制、供應鏈能力、以及完成智能汽車率先市場化等因素是要綜合來衡量的，或者說，當時選用Mobileye、博世等國際主流供應商的方案，是一個權衡利弊之下的結果。更重要的是，全棧自研不足以推動更高級別的智能駕駛方案的市場下沉。

所謂的行泊一體NOA，是指在智能駕駛技術上，越來越多的主機廠聚焦的已經不是所謂的L2、L3、L4，而是各種各樣的開發場景。

如陳禹行所說，以場景為核心打造的一個自動駕駛系統，對於終端用戶來說是更友好的，終端用戶可能更願意去使用這樣的自動駕駛系統。

最近，小鵬、威馬等也陸續上線了停車場記憶泊車，公共停車場無人免學習代客泊車」（PAVP）技術，這些就是基於停車場多場景泊車開發的智能駕駛功能。

當場景化的自動駕駛系統開發成為共識，能讓這些方案落地在更多車型的關鍵因素還是成本。

以易航智能為例，目前他們開發的NOA行泊一體方案在成本上已經可以覆蓋到15萬元以下的車型，而能夠做到成本控制的根本原因在於不斷提升算法能力。

圖源：易航智能官網

在陳禹行看來，現在大算力的平台，包括一些高精度的感知設備這些手段其實也能實現高級別的自動駕駛或者是NOA的體驗，但是它肯定會帶來成本的極大提升，不利於自動駕駛的普及。

另一個層面，以大算力自動駕駛芯片為核心能力的黑芝麻智能，也在試圖打開自動駕駛量產前裝市場。對於高算力芯片+平台+算法的「組合拳」，一直以來都是以英偉達、高通為代表的國際巨頭更有影響力，但是這兩年，中國芯片企業開始成為更多主機廠的新選擇。之所以會發生這樣的變化，在單記章看來，是因為本土的供應鏈體系是支撐中國自主品牌車企快速技術迭代的關鍵。

某種程度上說，對於控制整個自動駕駛方案的成本，自動駕駛車載芯片企業更有發言權。因為最核心也是成本占比最高的芯片掌握在他們手中。

黑芝麻智能一方面基於自研核心IP開發自動駕駛大算力芯片——單顆芯片算力達到58-116TOPS的華山二號A1000，同時也即將量產符合車規、單芯片支持行泊一體域控制器的國產芯片平台，提供給整車廠包括芯片、算法、數據、軟件和工具，形成深度合作模式。

其實一直以來，作為Tier2的芯片廠商，都在進行產業合作模式的轉變，除了與車企合作，還會通過與Tier1供應商合作研發，提供完整的解決方案，而不止是單純的提供芯片等硬件。

據了解，華山二號A1000芯片搭載在江汽集團旗下思皓品牌的多款量產車型，黑芝麻智能還宣布和江汽集團雙方打造行泊一體式智能駕駛平台，該平台後續將基於黑芝麻智能下一代大算力芯片平台進行性能升級迭代。隨着華山二號A1000芯片帶來的大算力，也意味着與黑芝麻智能展開深度捆綁的江汽集團，開始為L2、L3級別的自動駕駛功能落地進行準備。

國產替代的趨勢悄悄來臨

無論是自動駕駛公司，還是自動駕駛芯片公司，他們所提供的靈活合作模式，以及更具性價比的成本優勢，也掀起了自動駕駛方案的國產替代趨勢。

以16TOPS解決NOA行泊一體方案的易航智能為例，它的核心能力是從感知算法到決策、規劃控制，包括軟件、硬件的全棧自研，算法層面通過算法優化和算力優化兩個層面來解決算法能力問題。也就是通過對大模型進行壓縮和不斷學習來提升精度，硬件方面的自研主要是域控制器和自動駕駛攝像頭，以此來實現軟硬件高度解耦，並實現成本控制。

換句話說，易航智能走的是在低算力平台上實現算力效率最大化的路子。

相對而言，芯片廠商可以將大算力掌握在自己手裡，並且能提供完整的工具鏈，幫助車企及Tier 1降低算法開發門檻，提升開發效率，從而縮短開發周期。

黑芝麻智能早在開發第一款芯片時，就曾與特斯拉從功耗、性能、成本等方面進行對標，黑芝麻自主研發的基於華山二號的FAD 解決方案，成本只有特斯拉 FSD 的三分之一。國產芯片廠商在與客戶合作方式上也更加靈活，這些都更利於雙方控制成本。

因為涉及到更高級別的NOA行泊一體方案，也意味着能夠提供自動駕駛方案的供應商們對於數據回傳的要求也會更高。所以，快速實現量產前裝並與整車廠進行深度綁定，也是實現大量數據回傳的關鍵。

當然，不可忽視的一點是，無論是自動駕駛公司還是芯片公司，之所以能夠將自動駕駛方案覆蓋到更多15萬級車型的原因，也來自於國內成熟供應鏈的支持，比如激光雷達等感知硬件，在國內市場都已經有很多選擇。

據了解，這兩年，來自更多中國自動駕駛企業的NOA行泊一體自動駕駛方案都將陸續落地，覆蓋高速、城區、泊車的全場景智能駕駛方案也將陸續量產並上車，無論是專注於決策、執行算法的公司，還是國產大算力芯片的助力，都推動了智能駕駛方案正在向更多國產車型覆蓋。

還是回到手機的例子，對於目前國內整個智能駕駛生態，陳禹行有一個類比：有的手機完全是封閉的，軟件、硬件、操作系統、APP Store都是自己做；有的可能是分開的，自己做硬件，系統用安卓，但是可能有自己的APP Store或者自己的生態；還有一些手機廠商，只專注於做硬件，APP Store、生態都不管，系統也不開發，專注於把手機做到極致性價比。

這種在手機領域多種模式並存的狀態，在汽車領域同樣適用。

隨着更多NOA的國產落地，才代表着我國自動駕駛領域的發展真正進入了新階段。

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