在本月早些时候的理想家庭科技日上，理想汽车发布了城市NOA的相关技术细节，其架构的特点是：

使用NPN（神经先验网络）特征和TIN网络增强BEV大模型，做到不依赖高精地图，识别万物。

使用模仿学习让规控算法做出更加拟人的决策。

【资料图】

全自动、全闭环的训练平台支撑大模型持续进化。

从今年3月开始，理想已经在城市NOA的早早鸟和测试车辆上，开始运行NPN网络，提取和存储NPN特征。而本周，车云网受到邀请，现场体验了这套无高精地图的城市NOA方案在北京望京城区的具体表现，以及通勤模式在理想顺义工厂附近的进展。

理想从过去的修修补补到现在敢于投入了，车卖得好，确实能让一家公司自信。第一个10万台量产车下线，理想用了13个月，第二个，理想用了仅仅10个月，第三个，7个月…… 最近第40万台理想汽车下线，距离第30万台，仅仅过去了三个多月。根据理想创始人李想本人的微博，本月理想的交付量会首次突破3万台。

一旦公司敢于投入，技术人员就会产生一种归属感和荣誉感，加速工程问题的解决。试驾车辆打开了工程模式，实时显示了BEV和占用网络的运行情况。可以说是如假包换的“无图模式”。

从理想厂区的停车场开始，通勤NOA就开始发挥作用，识别了无高精地图覆盖的内部道路，还有大门口的横杆。但是继续前行的过程中，有车停在路中央不走，小路交汇到主路上没有汇入车道，还有一辆车斜停在最佳行进路线上。你能看到导航路线在痛苦地规划，又被新的情况不断打断。

其实从工程上来说，这意味着技术已经ready了，无图状态下，感知到判断决策的路径已经打通。但是讲规则的AI遇到不讲规则的人，很难办。进入这次理想重点优化的区域，望京，表现就很惊艳了。理想的同学在这一片“会战”了好几个月，拿出了一气呵成的无保护转弯，绕行经过障碍车辆的表现，刹车启动的顺滑程度我觉得是目前几家里面最好的。望京应该是北京复杂路口和违停车辆最多的地方。车道线经常重画，还有交通岛建了又拆拆了又建。这是一个考验无图自动驾驶的圣地。

整体体验下来，理想的NOA在望京区域已经跻身国内自动驾驶的一线。这家公司很善于做单一场景优化，所以并不能以一地的表现去概括全局。但是理想技术团队的自信心非常强烈，是一种要打胜仗的感觉。目前城市道路的高级自动辅助驾驶有几个问题属于是全行业的。首先是通勤模式不能上班（会严重耽误时间进度），只能下班的问题。每过一个十字路口，你就会自然向后两到三个车位，人类学加塞变道，AI只学交规这没办法的。

理想在无保护转弯和绕行违停车辆方面的优势显然是在望京开小灶获得的。华为的NCA就相对激进一些，尤其是在高速上，不停超车，小鹏的NGP高速上超车不积极，但是在下面偶有惊人举动，变道时敢逼停对手，明显是在广州长期训练的成果。

所以从这个角度理解，理想NOA是有后发先至的机会的，车卖得好，训练数据增加，尤其是理想在低线城市几乎是碾压性的销量优势。而且这次理想的NPN神经先验网络提取路口的特征。这个技术路线非常大胆，有些观点认为理想是有图假冒无图，实际上这个东西确实不是高精地图，但是采集存储路口的特征数据有一定政策风险。

第二点就是，国内所有的城市高级自动辅助驾驶的通病。遇到博弈一定要先减速再决策，这个和人类司机是非常不一样的，也是早晚高峰期间最影响体验的。特斯拉FSD在北美的那种不减速极限躲避和蛇形走位，国内都做不到。理想汽车智能驾驶产品总监赵哲伦高速车云，他说横向和纵向的规划融合在一起目前大家都还没敢做，为了确保安全。城市的NGP，NOA，目前出现了一种非常奇怪的分化。一方面是保守派认为短期无法实现L3，专注于L2++的解决，甚至L2仅仅停留于配置表上体验并不完整也没有影响销量。另外一方面是积极乐观派，全力冲刺城市高级辅助驾驶，技术路线有些许不同的差异，战略上都认为拐点即将到来，战术上都偏向保守，担心事故造成舆论的变化影响了下一步的法规的放行。所以某种意义上，积极乐观派是在同一条船上的，无论谁家有一点突破，都是在帮助全行业解决问题。

尤其是理想，过去在智能驾驶这个方向上以跟随策略为主，现在转向扩张。根据新智驾之前的报道，理想计划将芯片团队扩充到两百人。目前，新的芯片负责人罗旻入职，向CTO谢炎汇报。出身华为的新任智能驾驶感知算法负责人也已经到任。在OPPO芯片子公司哲库团队解散后，理想汽车火速邀约一批哲库员工洽谈入职事宜。其内部员工也被“摊派找人”，“每个员工都要填上几份内推简历”。

理想自动驾驶负责人郎咸朋认为，一两年前，在蔚来、小鹏、理想三家中，大家肯定会把理想的自动驾驶投入、研发进展排在最后面，但是从今年开始会慢慢有一些变化。

这次理想城市NOA的“交卷”，可以视为是变化正在实现。

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