" 基于征程 6M 跟征程 6E 的中階算力計算平台，普惠級城區 NOA 跟高速 NOA 系統成本會降低 40% ，真正推動智能駕駛去讓每個人觸手可及。系統成本在 5000 元以内，5000 元以内啊同志們。"
北京車展前夕，在 2024 智駕科技産品發布會上，地平線發布了基于新的 BPU Nash 架構的車載智能計算方案征程 6 系列。
（地平線總裁陳黎明博士、副總裁張宏志出席雙方戰略合作啓動儀式）
在北京車展期間，不少智駕算法廠商也陸續發布基于征程 6 的中高階智駕方案。
易航智能發布了 " 笃行 " 城市智駕平台，采用量産級 BEV" 靈眸 "，包括城市智駕标準版、城市智駕性能版和城市智駕全能版三款系列方案，其中首推的基于地平線征程 6E 的城市智駕标準版涵蓋高速 NOA、城市記憶領航等高階智駕功能，整套價格不高于 5000 元。
這就是餘凱在地平線發布會所說的 "5000 元以内 " 高階智駕方案。在發布會後，雷峰網與易航智能創始人、董事長陳禹行進行了一次交流。
NOA 功能，自動駕駛量産路線上的重要節點
據陳禹行透露，易航僅用 2 周時間就完成了征程 6E 的實車部署，計劃在年内交付高速 NOA，并将進一步升級城市記憶領航等高階功能。
在他看來，NOA 功能是自動駕駛量産路線上的重要節點。NOA 出現之前，所有輔助駕駛功能都是碎片化的，而 NOA 實現了點到點的自動駕駛功能，從而爲用戶帶來了沉浸式駕乘體驗。
2022 年，易航智能基于高精地圖與視覺卷積神經網絡技術，量産了高速 NOA。這一年也普遍被行業視爲高速 NOA 量産元年。
在高速 NOA 的技術基礎之上，NOA 功能有兩大發展方向，其一是拓展高速 NOA 場景，其二是提升現有高速 NOA 的産品性能。
2024 年，易航智能在高速 NOA 基礎上陸續加入城市應用場景，開發了城市記憶領航功能；同時爲高速 NOA 引入 BEV 算法，以提升高速 NOA 的感知性能。
據陳禹行的判斷，随着數據積累和算法不斷叠代，1-2 年後會進入城市全域 NOA 模式，也就是 BEV 加無圖方案，爲最終自動駕駛終極方案打下基礎。而在 2028 年左右，行業可以達到端到端的自動駕駛終極方案。
而在當下，通過在高速 NOA 算法框架基礎上添加道路記憶模塊，易航智能實現了城市記憶領航功能。其中，新功能算法有超過 85% 的部分源自高速 NOA 算法的複用及微調，即量産高速 NOA 算法就相當于具備了城市智駕的骨幹算法。
陳禹行透露，高速 NOA 已經在上汽、北汽等主機廠量産。
在感知性能提升方面，通過對高速 NOA 算法的叠代，在通行效率、感知能力、安全等維度實現高速 NOA 的性能提升，讓高速 NOA 真正實現從可用到好用。
例如，通過優化多車道路徑規劃以及車流監測機制，提升了自動超車并線效率，從而實現了更高的通行效率；通過提高道路邊界檢測範圍，可以更精準地識别道路臨時施工場景，實現重感知輕地圖的技術方案。
想要 BEV 量産，離不開傳統感知算法
無論是高速 NOA，還是城市記憶領航，都是在特定場景下實現的點對點的自動駕駛，無法覆蓋整個城市。随着行業發展，傳統算法在檢測過程中還是存在一些短闆，比如說傳感器的融合機制。因此，爲了進一步拓展城市智駕場景，需要引入 BEV 感知算法。
BEV 能解決多個攝像頭之間的同步、配準問題，也能解決輕地圖問題。但是，想把 BEV 進行量産離不開傳統的感知算法。爲了推動 BEV 符合車規級量産條件，就必須結合傳統感知算法的核心模塊作爲補充，實現遠焦感知、交通标志識别等必備能力。
陳禹行認爲，BEV 對于遠距離的目标處理，對于一些特定感知問題還是有不足，傳統感知可以面向遠距離物體做出更精的檢測。除此之外，在 BEV 訓練過程中，也可以用經過量産驗證的傳統感知進行類似影子模式的方法進行開發，甚至來訓練一些 BEV 數據。
所以，易航發布的量産級的 BEV" 靈眸 "，實際上就是 BEV 加上傳統感知模塊進行了補充。
此外，傳統感知算法量産也是 BEV 量産條件的重要界定，隻有量産過傳統感知算法才能界定 BEV 是否達到量産條件。
陳禹行表示，" 如果我們沒有把感知做到量産的經驗，連 BEV 什麽時候達到量産條件，可能都很難去區分。第二個層面，從 BEV 的角度，也需要傳統感知進行技術上或者精度上的補充。"
" 所以在我們發布的 " 靈眸 " 方案裏面，傳統感知和 BEV 同樣重要，這個是我們經過了很多項目量産，大量數據采集、标定、叠代之後，我們最終得到的一個感知精度。"
城市自動駕駛是自動駕駛的下半場
據雷峰網了解，易航智能這次發布的城市智駕平台——笃行，分成三個不同的産品線。
第一個是城市智駕标準版，主要功能就是城市記憶領航，極緻性能的高速 NOA，以及 BEV 感知；
第二個是城市智駕性能版，會增加一個激光雷達進行安全冗餘，性能提升大于 50%，最終實現一個輕量級的城市全場景 NOA；
第三個是城市智駕全能版，實現所有城市場景 NOA 功能，應用自動駕駛大模型，陸續過渡到端到端方案。
而在笃行平台上，主推的就是基于地平線征程 6E 方案，有四種不同配置（主推配置是 7V1R 配置），可以實現的功能包括城市記憶領航，高速 NOA，記憶泊車還有 L2 全功能場景。
陳禹行表示，" 量産高速 NOA 很難達到 5000 元的價格，我們可以在 7V1R 裏面實現低于 5000 元，并且增加記憶行車功能。如果有車廠對成本比較敏感，我們還推出了一個 5V1R 的更低成本方案，實現極緻性能的高速 NOA 功能。"
除此之外，易航還推出了 9V1R 以及 11V1R 的配置方案。
（基于 J6E 方案的量産節奏）
陳禹行向雷峰網表示，" 我們基本上用了兩周時間完成了征程 6E 的試車部署，預計在今年底可以進行高速 NOA 的量産，明年（2025 年）五六月份的時候可以實現記憶領航輔助。"
回到智駕行業的發展現狀，包括蔚小理、華爲系、長城、廣汽、奇瑞、比亞迪、吉利、上汽等新老車企都紛紛入局這場高階智駕戰。
高階智能化所帶來的用戶體驗升級，成爲車企的重要賣點。除了少數幾家新勢力堅持全棧自研，其餘傳統車企大部分采用了自研 + 外部合作的形式，這也是當下智駕算法公司競争激烈的窗口期。
華爲、大疆車載、Momenta、易航智能、毫末智行、商湯絕影、小馬智行、輕舟智航等等在内的諸多玩家，需要在軟硬件系統性降本的基礎上，通過場景适應性更強的算法模型，進而實現高中低配硬件的更大兼容性。
在發布會後的交流環節中，陳禹行表示，城市自動駕駛是自動駕駛的下半場，因爲能解決終端用戶高頻次的需求。但是，城市自動駕駛仍然處在早期階段，不僅僅取決于自動駕駛公司之間的競争，同時也取決于 " 隊友 " ——車企的發展情況。
如果車企的銷量不佳，車企對整體成本會進一步壓縮，對于智駕公司來說，也将是一輪生存考驗。
值得注意的一點是，今年車展的熱詞之一是 " 端到端 "。
陳禹行在發布會後的交流時表示，" 端到端是我們認爲比較清晰的終極智駕方案，要基于 BEV 量産，因爲沒有那麽多的經驗和數據，端到端還需要積累。"
陳禹行認爲，做端到端的企業不能隻專注于算法，有算法、有數據、有經驗、有叠代才具備真正的優勢。
不過，端到端的問題在于，除了所謂的 " 黑盒 "，還有算力巨大消耗的現實。
4 月 28 日抵達北京的特斯拉 CEO 馬斯克在社交媒體上表示，" 今年特斯拉将會投資約 100 億美元用于 AI 的訓練和推理，而推理主要用于汽車。"
馬斯克還補充道，任何支出達不到每年 100 億美元水平或者無法高效部署的公司，都無法在市場上競争。自動駕駛端到端需要強大的算力支持，而實現端到端取決于行業裏車企的現金流、銷量是否能夠支撐研發成本。
所以，車企需要對供應商有更多的算法和成本考量。易航也在開發輕量級的 BEV，在價格相對便宜的芯片上實現功能，從而滿足車廠的需求。雷峰網
