“电动化变革的下半场是智能”，这可能是过去几年在汽车行业论坛中重复次数最多的一句话。当电动车的续航里程越来越高、动力电池的市场格局趋于稳定时，“智能”，准确地说基于人工智能的辅助驾驶系统，成为中国新能源车争夺消费者的新主流叙事。
这一叙事在过去一年迎来高潮。2023年下半年开始，号称可以在城区中 “点到点”的高阶辅助驾驶功能（以下简称“城区NOA”）开始集中面世。这似乎是一个相当有吸引力的卖点：消费者只要设定好目的地，把手放在方向盘上，对周围环境保持适当的关注，剩下的所有行驶任务可以交由汽车自己完成。不限地点，也不限路段，能导航的地方就能抵达。
问题是，“在城区道路车帮你驾驶”这个功能，究竟能实现多少？现阶段它对品牌的销量究竟能带动多少？
01
体验：离真正“点到点”仍有距离
要明白城区NOA的“高阶”，必须将之与它的前辈“高速NOA”相比。后者仅限于在高速公路、城市高架等路况较好、标示线清晰完善的路段使用。这些路段没有行人和非机动车干预，由智驾系统领航的难度相对较低。前者则覆盖行人、非机动车众多的城区道路，路况的复杂度更高。
两者采用的技术也不一样。高速NOA由于场景相对简单，通过人工设定规则基本就能解决问题，去年开始就已经在头部新能源车品牌中得到广泛使用。
这一功能相当于原有的自适应巡航、车道保持和智能变道的结合体，关键难点在于碰到高速岔路口要提前及时识别，转到对应的车道。考虑到高速路口总数有限，车企通常选择“高精地图”的技术方案，也就是把高速道路的地图绘制精度精细到厘米级，由此来确保智驾系统能够准确识别与变道。
但是，对于城区道路来说，这套基于固定规则、高精地图的解决方案很难普遍推开。一方面城区道路的总量远超过高速道路，而且经常会出现道路变动，很难做到高频率、全覆盖的更新。如果单纯依靠固定规则来领航，很容易出错。而且由于总量巨大，采集并更新城市道路高精地图的成本要高出几个数量级，没有哪家车企能够持续承担这么高的成本。
目前，头部品牌采用的解决方案基本都导向另一条路，那就是“大模型+无图”。也就是说，尽量让汽车拥有自己的超级AI大模型，能够自己识别现实中的道路状况，做出实时判断，而不再依赖人类设置的固定规则和高精地图。由于AI能直接获得输入端的路况信息，并实时在输出端给出驾驶行为决策，所以这一模式也被称为“端到端”。
采用“端到端”方案意味着要包容AI可能出现的“幻觉”。使用过ChatGPT的用户都知道，AI有时候会说胡话，在智驾领域也是如此。在这方面进展最快的是特斯拉，去年年底已经正式落地，即FSD的V12版本，目前仍在不断迭代之中。
目前，中国本土品牌所推出的城区NOA基本都采用“端到端”的方案，但根据《第一财经》YiMagazine实测，目前离真正意义上的“点到点”均有相当距离。
首先，并不是所有城区NOA功能都能做到城区道路全覆盖。小鹏的车机系统预设了限制条件，规定用户只有在内置高精地图覆盖的较大马路上才能启动智驾辅助，而在单车道狭窄小路等通行条件较差的路段无法激活。
即使车企不做这种显式约束，实际行驶中智驾辅助的激活仍会受路况限制。在试乘蔚来时，驾驶员在一个大路与小路的交会口主动接管，并没有让车“自己开”，因为“这条小路它有时候过不去”。小路往往缺乏足够明确的道路标示线，而且行人活动更没有规律性，目前的城区NOA功能对此普遍显得有些“笨拙”。出于安全考虑，智驾系统往往会采取礼让策略，而过度的礼让则会大幅迟滞车辆的通过效率。
除了小路，掉头也是所有城区NOA功能目前共同面临的痛点。如果掉头后的对向路段较窄（一车道或两车道），司机通常需要回几把方向盘才能完成掉头，而每回一把方向盘都需要倒车借位，这时候排在后面的车往往会着急地往前挤。后者离得一近，NOA智驾系统就判断不能再往后倒车了，于是就会停在路中央。这时候前方位置没有留足，既没法完成掉头，也回不到原来的位置，就迫使人必须介入接管。理想汽车的一位试驾专员估计，这个问题可能几年内都没办法完全解决。
然而上面这些场景下的“保守”并不意味着城区NOA在所有场景下都保守。比如在变道这件事上，有时候会让人肾上腺素飙升。在试乘小鹏时，一个路口右侧有车辆汇入，右车速度一般，为了避免被右车插队，智驾系统选择突然加速超过右车。纯粹从数学计算来看，这个策略的安全性没有太大问题，但从乘坐体验来看，就有点惊悚了。而在试乘搭载华为智驾功能的阿维塔的时候，则碰到完全相反的一幕：试乘车正低速左转通过路口，前方右侧有一辆右转汇入的车选择插队，突然加速冲到前方，这时智驾系统还没有反应过来，由人类驾驶员紧急介入猛踩刹车才避免相撞。
必须承认，上述情况都发生在一线城市的核心城区，道路情况本身就比较复杂。如果在马路宽阔、行人稀少的市郊，城区NOA的表现会好得多。但即使如此，要说城区NOA和高速NOA相比对消费者的时间和精力有多大的解放，目前还谈不上。
02
智驾真的能促进销量吗？
根据分析机构杰兰路2023年年底的一项调查，在购买35万元以上车型的消费者中，把智能驾驶作为其购车原因的比重超过三分之一；在购买20万-30万元车型的消费者中，这个比例也超过四分之一。这些消费者通常有一定的经济实力，而且往往工作较为繁忙，希望能够通过智能驾驶来节省开车所需消耗的时间与精力。
在上述价位段中，目前比较主流的带有城区NOA的玩家包括小鹏、蔚来、理想以及搭载华为智驾系统的品牌。这四家的品牌定位、目标受众都有相当大的不同，虽然都在发力做“端到端+无图”的城区NOA，但实际的销售策略并不一样。
最强调“智驾”的是小鹏。“不用智驾的话买小鹏就没什么意思了”，小鹏门店的一位销售告诉《第一财经》YiMagazine。记者在小鹏门店碰到一位小鹏汽车的老车主，他正在计划为太太买一辆小鹏，看中的正是其智驾功能。然而他也承认，目前智驾功能“主要就是在高速上开”，城市路段他还是更习惯自己接管。
采用华为智驾系统的品牌阿维塔也把“智驾”作为重要卖点，但销售人员除此以外还会强调车辆的外观内饰和华为研发的车机系统：“我们很多车主是从BBA转过来的，甚至还有特斯拉的车主，他们想体验一些更高级的座舱功能，比如零重力座椅、通风按摩。”
相比小鹏和阿维塔，蔚来在试乘过程中则没怎么强调智驾。销售人员在一开始就主动降低用户预期：“在闹市区肯定不能做到完全智能。”根据他的观察，消费者如果想买一辆“品质、面子各方面都还不错的电动车”，就会考虑蔚来，智驾并非其目前特别突出的一个卖点。理想的情况也类似，虽然它在7月开始逐步推送无图NOA的更新，但在展厅，销售首先会问询用户想买几座的车型，了解用户的家庭需求。
对于汽车这样的大件消费品，除了智驾功能以外，外观、内饰、动力、品牌以及价格都需要用户权衡，单纯为了智驾而买车的消费者毕竟是少数。从目前的数据看，城区NOA的推送与销量数据之间并未出现明确的关系。领先的鸿蒙智行和理想共同特点在于增程式和大空间；月销量逐步稳定在2万辆以上的蔚来更引人注目的差异化特点是换电；而断崖式领先的比亚迪和特斯拉，甚至还没有铺开这一功能。
03
智驾越来越烧钱，车企怎么盈利？
今年7月，国内新势力“端到端”的竞争更趋白热化。理想宣布将要在下一个版本更新中落地“端到端”智驾，蔚来发布了自己的智驾世界模型NWM，小鹏则在月底全量推送了自己的“端到端”模型。此前，华为4月发布的智驾方案ADS 3.0也明确在部分功能中采用了“端到端”技术。
不过“端到端”大模型的训练对算力要求非常高，成本极其昂贵。“过去用规则写程序，一次开发投入10个亿做完了，现在每年要投几十个亿下去，你才能保持它的更新连续性。”小鹏汽车创始人何小鹏表示。而这种持续的高昂支出倒逼企业必须找到可行的商业模式，才能长期走下去。
现阶段车企对于智驾功能的商业变现持有三种态度：以小鹏、理想为代表的，是“免费派”，这些功能包含在车价中，不需要另外付费；以特斯拉、阿维塔等为代表的，是“订阅/买断二选一”；以蔚来为代表的，则坚持纯粹“订阅制”，不允许买断。
从实际情况来看，目前蔚来的订阅制还没有开始赚钱，因为新车车主拥有一年的免费体验资格，用户是否会续费要到明年才能看到比较明显的趋势。而特斯拉的FSD在中国还没有落地，也谈不上赚钱。真正在中国市场凭智驾功能赚到钱的只有华为系的一众品牌。
据上海市区一家阿维塔门店的销售人员估计，他接触的客户中一大半都会在购车之后加购智驾功能包，而且基本都是选择买断而非包月。假设在二线及以下城市阿维塔用户加装智驾的比例要比一线城市低一些，然后折中一下，把所有阿维塔用户中加装智驾的比例计作50%，那样的话阿维塔目前每个月的智驾收入可能达到5000万元，一年下来是6亿元。
对于本身不造车的华为来说，不需要承担造车供应链过程中的成本和前期设备投资，靠的就是提供软硬件服务来赚钱。只要把智驾功能做好卖给车企，就算某家车企卖得不好，也有其他搭载华为智驾的品牌均摊风险。今年3月的时候，华为车BU董事长余承东预计智驾业务今年已经可以扭亏为盈。
而对蔚小理这样的车企来说，情况大不同——智驾只是其产品的一个功能，更重要的首先不是把这个功能做到登峰造极，而是把更多的车卖出去，建立自己的口碑、稳住自己的现金流。
在这种情况下，虽然智驾还不能直接带来盈利，但已经是不得不“卷”的选择——如果别人有而你没有，那就更难在激烈的竞争中吸引消费者。
