一文读懂高速NOA与城市NOA的区别
一文读懂高速NOA与城市NOA的区别
一、什么是NOA
NOA，全称“Navigate on Autopilot”，即自动导航驾驶，是一种依托高精度定位、多种传感器数据融合以及先进人工智能算法和实时决策规划，实现车辆在高速公路和复杂城市道路上自主导航与驾驶的技术。
该技术通过多个摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器实时采集周边环境信息，结合GNSS、RTK、视觉SLAM等定位方法，确保车辆在各种复杂场景中获得精确位置数据；同时，通过深度学习和强化学习算法对交通状况、道路标识、行人行为及突发状况进行快速分析和预测，从而在车道保持、变道、转弯及避障等操作中自主做出安全高效的决策与控制。
NOA代表了从传统驾驶辅助向完全无人驾驶过渡的重要技术，是未来智慧交通和无人驾驶系统的关键组成部分。
根据应用场景和功能特性，NOA（自动导航驾驶）目前主要被划分为高速NOA和城市NOA，在汽车智能化浪潮中，高速NOA和城市NOA成为了备受瞩目的焦点，它们代表着智能驾驶技术的前沿水平，正在逐步改变人们的出行方式。这两种技术虽同属智能驾驶辅助技术，却在多个维度有着显著差异，比如在场景边界、技术难度和用户感受上都存在明显差异，接下来，让我们深入了解它们的奥秘。
二、高速NOA：高速公路上的智能领航员
高速NOA，全称高速导航辅助驾驶（Navigate on Autopilot for Highway） ，是一种L2+/L3级别的辅助驾驶功能，主要应用于高速公路或封闭快速路场景。
其核心目标是减轻驾驶员在长途高速行驶中的操作负担，提升通行效率与安全性。通过融合高精度地图和多传感器数据，车辆能够实现自动沿导航路线行驶，完成自动变道、智慧超车、进出匝道、智能限速控制、智慧躲闪、并道分道、收费站通行等一系列操作。
在实际使用中，当车主开启高速NOA后，就仿佛有一位经验丰富的老司机在一旁协助。比如在长途旅行时，车辆能自行完成超车动作，与前车保持安全距离，遇到限速路段自动调整车速。
在进出匝道时，系统会提前2公里开始向目标车道变道，保障顺利驶入或驶出。即使在夜间或雨雾等恶劣天气下，依靠传感器强大的环境感知能力，车辆也能稳定行驶。
特斯拉在2018年率先推出NOA，首次实现高速自动变道和匝道通行，拉开了高速NOA发展的序幕。此后，众多车企纷纷跟进，不断优化和升级这一技术。
三、城市NOA：复杂城市道路的智能助手
城市NOA则致力于在复杂的城市道路环境中为驾驶员提供辅助。城市道路充满了不确定性，行人穿梭、非机动车穿梭，交通标志、交通限行和信号灯繁多，道路网格结构复杂，这对智能驾驶技术提出了极高的要求。
城市NOA不仅涵盖了自动跟车、智能变道、障碍物避让、环岛通行等基础功能，还具备自动泊车、定点停车、智能识别信号灯并决定通行时机、自动避让障碍物等能力。
比如，在拥挤的停车场，它能自动寻找合适车位并完成泊车；在路口遇到信号灯变化，能准确判断是否通行；前方有行人或车辆突然出现时，迅速做出避让动作。
为了实现这些功能，城市NOA在技术上需要更强大的感知和决策能力。早期城市NOA依赖高精度地图，但由于其采集成本高、覆盖率低、更新慢等问题，现在越来越多厂商采用“轻地图”+感知的方案 ，依靠先进的传感器和强大的算法来应对复杂路况。
四、高速NOA与城市NOA的关键区别
技术原理
高速NOA主要依赖车辆的GPS定位、雷达、摄像头等传感器收集数据，结合高精度地图进行路径规划和路况分析。而城市NOA除了上述传感器外，由于要应对更多复杂元素，需要更精准的地图数据以及更高精度的算法来处理海量信息，对传感器的精度和算法的智能程度要求更高。
硬件配置
高速NOA由于场景相对简单，部分车型仅依靠摄像头与毫米波、超声波雷达即可实现，算力需求相对较低，通常单Orin芯片（254TOPS）就能满足。城市NOA面对复杂路况，则标配激光雷达+多目摄像头+4D毫米波雷达，算力需求高，常采用双Orin X或双Thor芯片。
功能特性
高速NOA重点在于自动变道、超车提醒、车道保持、障碍物避让等功能，旨在提升驾驶舒适性和安全性。城市NOA功能更为丰富多样，增加了自动泊车、停走功能、无保护左转、环岛通行、保护路口通行、避让加塞车辆等功能，以适应城市复杂交通。
适用场景
高速NOA适用于高速公路、城市快速路等封闭道路，特别是在高速公路出入口、收费站等场景优势明显。城市NOA则专为城市道路设计，在拥堵路段、交叉路口、环岛等复杂城市交通场景发挥作用。
五、应用现状与发展趋势
目前，高速NOA技术相对成熟，已在众多车型上得到应用，一些车企还通过纯视觉方案将其下探至10万元以下车型，加速普及。
城市NOA尽管落地难度大，但发展迅速，多家车企正在积极布局。随着技术的进步，城市NOA将逐渐减少对高精地图的依赖，借助端到端大模型等技术实现更精准的环境感知和决策。
高速NOA和城市NOA作为智能驾驶领域的两个重要发展方向，正在重塑出行体验。虽然目前它们还不能完全替代人类驾驶，但随着技术的不断突破和完善，未来自动驾驶的美好愿景或许并不遥远。