配资可信股票配资门户 20余家汽车品牌竞逐城市NOA 2027年市场规模有望破千亿元


发布日期:2024-11-03 11:22    点击次数:87

配资可信股票配资门户 20余家汽车品牌竞逐城市NOA 2027年市场规模有望破千亿元

  当前,城市NOA(领航辅助驾驶)作为最受欢迎的自动驾驶产品,已成为车企必争地。今年以来,城市NOA逐渐从开城数量的竞争演变为“全国都能开”的比拼。

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  据《证券日报》记者不完全统计,目前包括“蔚小理”、智己、问界、极氪等在内的20多个汽车品牌均已推出城市NOA高阶智驾。与此同时,城市NOA搭载车型的选择正形成市场下沉趋势,这以往是25万元级别及以上才能搭载的,如今在20万元以内车型上已不鲜见。

  城市NOA正重塑智驾竞争

  NOA是一种车辆驾驶辅助系统,旨在帮助驾驶员在特定条件下更轻松地驾驶和导航车辆。通过NOA,用户可在特定道路范围内实现点到点的导航辅助驾驶功能,车辆可在没人接管的情况下实现等红绿灯、变道、让道,最终到达目的地。

  打响城市NOA第一枪的是一直在驾驶辅助领域深耕的小鹏,这也是最早实现高速NOA的车企之一。早在2022年9月份,小鹏率先在广州开始推送城市NOA功能,次年首次释放了自家NOA产品XNGP的第一阶段能力。

  除小鹏外,理想、蔚来、极狐等先后提出了自家的城市NOA功能愿景,并且命名了各自专属的NOA技术名称,并陆续开启了定点测试,这期间“开城”概念应运而生。所谓开城,指的是车企NOA技术能够应用到多少个城市。开城速度快慢、数量多寡,成为NOA技术成熟度与否、市场覆盖面大小的评判标准。

  从市场端而言,消费习惯的改变在推动城市NOA的快速发展。根据《2024麦肯锡中国汽车消费者洞察》,消费者购买新能源汽车时,选择中国高端新能源汽车品牌而非外资传统高端品牌的首要原因是,前者拥有更先进的自动驾驶功能。

  此外,随着自动驾驶技术的显著进步,城市NOA经历了多轮技术路线的迭代与优化。最初,车企主要借助高精地图获取先验信息,用以大幅度降低车端感知需求,比如华为的ADS1.0智能驾驶系统。

  之后,为降低成本部分车企及自动驾驶公司转变方向,通过利用摄像头、雷达和激光雷达等传感器,来减少对高精地图的依赖。同时期,也有一部分玩家尝试去激光雷达的纯视觉方案,比如特斯拉的FSD、华为视觉智驾HUAWEI ADS等。

  中国自动驾驶产业创新联盟调研员高超对《证券日报》记者表示,目前来看,结合感知信息无损传递和感知决策融合优势,端到端大模型技术正成为技术路线新宠。

  近日,智己汽车宣布,继上海、广州、深圳、苏州这四个城市之后,IM AD高阶智驾即将在8月份于北京开通。《证券日报》记者在体验过程中发现,在面对无保护左转、人车混行道等复杂路段时,该系统的细节处理发挥稳定,体验丝滑。

  “当前的整体逻辑是在保证行车安全的前提下,尽量提高通行效率,例如与车之间的博弈稳健大胆,遇到行人以及两轮车则尽量礼让。”智己汽车工程师告诉记者,IM AD去高精地图城市NOA依靠的是感知大模型,通过单激光雷达+单Orin芯片方案,摆脱对高精地图的依赖,逐步实现覆盖至全量城市的场景。

  城市NOA迈入增长新阶段

  随着车企纷纷“卷”向城市NOA,该市场也加速迈入快速增长的新阶段。泰伯研究院报告显示,到2025年,国内市场上搭载NOA的车型预计将超过400万辆,当年的市场规模将超500亿元。随着前期市场对用户教育和习惯培养、企业技术能力的不断打磨,城市NOA在2026年预计将迎来量产增速提高的拐点,到2027年市场规模有望破千亿元,2023年至2027年复合增长率达到37%。

  中汽协数据显示,今年前6个月,我国新能源汽车渗透率分别为34.5%、35.8%、39.5%、42.5%、46.0%、48.8%,连续高速增长,其中6月份创出新高。在汽车电气化改革逐步趋于成熟的背景下,智能化已成为汽车市场下一阶段主旋律。

  “今年和去年相比,自动驾驶市场竞争格局也变得更加明确。”泰伯网创始人、董事长刘玉璋公开表示,从技术创新和执行能力来看,特斯拉和华为属于第一梯队;第二梯队则是包括“蔚小理”等新势力企业,最近大火的百度Apollo,另外还有一些头部供应商企业如卓驭、Momenta、Mobileye、英伟达等;第三梯队仍然非常拥挤,包括传统自主品牌,如吉利、比亚迪、长城等,还有解决方案供应商,如小马智行、文远知行、元戎启行等。

  泰伯研究院推算,2023年中国自动驾驶数据闭环市场规模约为1554亿元,2030年将突破5000亿元,2023年至2030年的年复合增长率将达到17.5%。

  刘玉璋认为配资可信股票配资门户,2025年至2026年将是自动驾驶市场洗牌的关键时期,细节处理能力和数据闭环能力将成为企业能否立足市场的重要标准。除此之外,随着车辆产生的数据量的不断增多、AI技术的引入等,算力在未来智能驾驶方面将发挥越来越大的作用。