撰文｜于雷
编辑 ｜甘猛
出品｜汽车产经
最近一年多，岚图、方程豹、东风奕境、广汽启境、奥迪等品牌都与华为建立合作，解决智驾上车难题。
找华为，似乎成了一种阶段性的“确定性选择”。
但确定性也意味着成本，华为的硬件和授权费用，使它很难成为走量车型的选择。
在过去，这个问题也不算严重，但2025年突然发生了变化。
佐思汽研数据显示，2025年1-10月，城市NOA渗透率从8.9%连续上涨至16.5%，单月装机量也几乎翻了一倍，达到34.3万辆，首次呈现出持续上行的趋势。
这也说明，智驾功能开始由差异化卖点转向成核心标配，是否具备城市NOA，也在决定车企下一阶段的竞争力。
这种环境下，一些原本强调自己掌握灵魂的车企，也开始主动停掉自研项目，通过引入成熟供应商方案加快上车，优先保证量产和交付。Momenta、轻舟智航、元戎启行等供应商，也凭借成本和效率两大优势，在这样的窗口期走到台前。
从结果来看，这一选择并没有错误。
根据轻舟智航公布的数据，截至2026年1月，其辅助驾驶系统装机量已经超过100万套，有50万套都是近8个月交付完成。到2027年，预计仅NOA系统装机量就会超过300万套。
装机量也意味着新车的交付数据，采购成熟方案，确实在帮助车企赢得销量。但对于供应商来说，他们的竞争还没停止。
接下来，谁能把成本进一步将低，谁就能继续吃到下一波市场红利。而市场上，似乎已经有人做到了这一点。
轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO 于骞
据轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞透露，2026年，他们计划将城市NOA推向10万级车型。
NO.1
[ 算力不能阻挡城市NOA]
回看市场不难发现，智能驾驶推广已经很多年，为何突然在最近摆脱了高算力、高价格的绑定？
事实上，特斯拉早在两年前，就曾做过一次示范。
2024年8月，HW 3.0车主接到了一个久违的更新——FSD V12.5，改换端到端架构后的第五个大版本。
其实在前一个小版本上，FSD就已经不再基于这一平台开发，最终模型内存也超过了其8GB极限，只推送给了HW 4.0车型。但到12.5，特斯拉又经过内存和编译优化，使其重新兼容了回来。
在FSD V12之前，几乎不存在这样的操作空间，而端到端依靠两方面的突破，从根本上改变了这个问题：
一是新架构使计算复杂度显著下降，中算力芯片就可以支持，同时大幅减小人工标注需求，成本急剧下降；
二是技术底座统一，具备了版本拆分和能力分层的工程基础，入门级方案得以同步开发，并直接面向量产车型落地。
这些都是传统模块化架构的痛点，过去感知任务被拆分成一个个独立模块，各自只负责车道线检测、行人识别这样的单一任务，然后将结果依次送入下游处理。
所以，这种架构要想提高性能，就要像堆积木一样不断增加新的模块。而每多一个模块，就要同步带来额外的计算消耗和内存需求，最后只有高端车型承担得起。
端到端则打破了这一点，感知规划决策等任务都被整合到统一的网络里，输入数据只需经过一次计算，就可以共享给后续所有任务，大幅降低了算力开销。
这种改变也意味着，性能不再依靠扩展模型来提升，而是优化模型函数来实现。如果优化得好，甚至还能在性能提升的同时，反向降低算力需求，提供部署到中算力芯片的可能。
实际上，在端到端应用在自动驾驶领域之前，很多公司也都有过要把技术互通的想法。比如，Momenta提出的双飞轮战略，就是通过乘用车量产项目获取海量数据，反哺L4技术迭代，同时以L4能力提升量产算法壁垒。
但这种做法更多是数据收集的目的，当时技术底座分散，技术互通往往不够理想。而端到端出现后，L2和L4可以共用一套底座，不仅可以实现数据闭环，L2的模型也可以变得更小，能力更强，自动驾驶公司基本都切换到了这一路线。
轻舟智航的L2和L4方案采用相同的技术底座
只是在L2产品上，大部分公司都偏向于给车企提供定制化服务，但轻舟智航却在后来推出了由三款标准化方案组合而成的轻舟乘风产品矩阵，更有助于训练效率的提高。
目前，轻舟乘风已经升级至第二代，能力和成本控制都得到了进一步提升：
乘风AIR，高速NOA，7颗摄像头，约80TOPS算力；
乘风PRO，普惠性城市NOA，7颗摄像头，可选装1颗激光雷达，约200TOPS算力；
乘风MAX，城市NOA进阶版，11颗摄像头+1颗激光雷达，大于500TOPS算力。
或许是在已经验证了这种思路的优势，轻舟智航最近又推出了“轻舟乘风”的L4版：Robo-X平台。
它也有Robobus（自动驾驶小巴）、Robovan（自动驾驶厢式车）和Robotaxi（自动驾驶出租车）三种标准化产品，客户轻度改装就可投入使用。
NO.2
[ 成本，还能继续下降]
尽管通过技术底座统一，可以把L4或者高算力L2，蒸馏成更小的模型。但在算力非常有限的情况下，这种整体的能力缩减，并不适合对响应速度和安全性有着极高要求的智能驾驶。
所以，国内很多自动驾驶公司，有了更加工程化的尝试。
元戎启行是一个相对典型的例子，通过任务裁剪和场景约束，把自动变道、城市复杂路口转弯等低频城市困难场景降级或去除，使其能在200TOPS的Orin-Y上稳定运行，目前已随哈弗大狗、猛龙等车型量产。
这种思路是，高频场景能力更加接近满血版，主要通过砍掉或约束低频复杂功能，减少冗余计算和内存消耗，从而降低硬件的要求，进一步向更入门车型普及。这也是在中算力芯片上，落地城市NOA的主流做法。
轻舟智航6M方案仅用128TOPS算力就实现了城市NOA
轻舟智航也是采取这一策略，在单颗地平线征程6M芯片上做出了城市NOA。但这套方案的优化相对更好，无信号灯环岛、无车道线小路和复杂路口等场景都得到了保留，只限制了窄路掉头等极端工况，基本和高算力芯片的城市NOA功能没有区别。这套系统带激光雷达的高配版本，也在1月21日随着理想L系列交付。
相比于主动降级或者去除场景，把模型缩减至适合芯片的大小。轻舟智航这种做法实际更像DeepSeek，以芯片为核心去做优化设计和算法调整，在有限的硬件资源下达到最佳效果。
事实上，轻舟智航也确实为此做了很多优化。比如，为了赋予端到端模型可解释性，会显式地产生一组中间表征，用于监督、约束和安全兜底。然后通过强化学习，不断正向提升能力。
尽管工程复杂度明显上升，但最终产品也将更具竞争力。于骞表示：“2026年，预计新增合作车型将突破50款（目前23款），几乎全部搭载城市NOA功能。”
至于具体规模有多少，可以参考地平线创始人兼CEO余凯给出的一组数据：轻舟智航基于征程6M芯片出货近70万片，并率先以单J6M实现端到端城市NOA量产。
在更早一段时间，大疆车载（卓驭）还推出过一个更加激激进的方案，7颗摄像头+32TOPS算力芯片，就能实现城区记忆领航（预存路线上的城市NOA）。这个功能虽然被正式推送，但因为算力不足，系统的安全策略过于保守，经常会停车躲避无轨迹干扰的车辆或路人。
2024年，大疆车载又提出过基于其升级的7V+100TOPS和10V+100TOPS两个方案，但最后不了了之。
NO.3
[ 高效合作，车企态度变了]
从现在来看，哪种方案能成为城市NOA普及的赢家还不好说，但可以肯定的是，未来车企和供应商的关系将会发生巨大的转变。
面对真金白银的竞争，即使曾经坚持自我掌握灵魂，重金孵化自研团队的长城、奇瑞，也不得不放下坚持，转而寻求与外部供应商的合作。回归商业本质是必然的结果，当下的城市NOA已经不是技术之争，而是市场需求的竞争。
这种背景下，车企为了造出更好的智驾产品，还要比以前更加开放。轻舟智航CTO李栋透露：“因为我们有自己的主线产品，客户还是非常尊重我们的看法。甚至在一些车型的管理规划上，也会参考我们提供的一些想法和经验。”
过去很难想象这种场景。当时车企即使和选择合作，一般也只会提供标准化的硬件和平台，供应商需要对感知模块、控制算法、通信协议等方面进行深度定制，不仅时间成本极高，还很难在不同车型间复制。
轻舟智航无人物流车自动驾驶方案整体成本不到1万元
前不久，轻舟智航和奇瑞达成无人物流战略合作。设计这款无人物流车的过程中，轻舟智航已经不是传统的供应商角色，更像是和奇瑞合作造车，可以对传感器布局、线束预埋和一些整车要求做定义。这实际也是智能驾驶高度依赖软硬件协同的特性，推动而成的结果。
尽管车企在合作上日益开放，但也不意味着他们就不再想掌握灵魂。
事实上，就连去年轰轰动动解散大卓智能的奇瑞，实际也保留了核心团队，并入到智能化中心，仍在开发猎鹰900、VLA、世界模型等技术。
更早布局智能驾驶的新势力等车企，还走在更前面。他们更加认可智能驾驶将成为未来的核心竞争力，不断追求算力、算法的极限，而非推出一款高性价比方案。
随着他们能力的拔高，也使得自研和采购中算力城市NOA的冲突，不再那么明显。
毕竟，大家早已经不在一条赛道上。就像当初认可灵魂论的车企，也没谁要抵制供应商的AEB方案。
所以，灵魂依旧存在，只是从城市NOA，变成了更高阶的方案。
NO.4
[ 写在最后]
城市NOA的普及浪潮已经很难阻挡，在这场变化中，大家比拼的不再是谁的上限更高，而是谁有交付能力。
可以确定的是，供应商的作用将会愈加突出，成熟的技术方案不仅是口碑的保障，更决定着车企在下一轮竞争中的先手优势。
为此，车企也在重塑和供应商的合作模式。或许在不久的将来，双方还会从现在的深度合作，再次升级到共同定义产品。
这个阶段，供应商与车企的边界可能更加模糊，共同向赢得市场的目标前进。
当然，随着智能驾驶技术不断发展，高阶方案普及的逐步临近，双方可能还会再陷入灵魂之争，但显然不会是中短期内，能够发生的事情。
