智能驾驶行业分析：L4降维L2+，自动驾驶公司如何赋能传统车企共逐城市NOA新蓝海

智能驾驶行业简报：L4算法公司赋能传统车厂城市NOA落地

核心结论

智能驾驶行业正处于快速变革期，L4级自动驾驶算法公司凭借其在数据驱动和软件架构上的优势，正积极跨界进入L2+辅助驾驶市场，并与传统车厂展开深度合作，助力传统车厂在高阶智驾方面追赶新势力。消费者对智驾功能的认可度和接受度不断提升，高阶智驾选装率持续走高，智驾有望成为购车决定性因素。2023年行业主流方案如“BEV+Transformer”、“Occupancy”和“去高精地图”等逐渐成熟，2024年端到端大模型已开始大规模量产上车，甚至可能逐步替代基于规则的规控算法。

主要发现

1. L4算法公司跨界L2+业务的优势

• 数据驱动和AI技术重视： L4公司（如Momenta, 元戎启行等）早期便高度重视AI技术和数据驱动，在Robotaxi场景积累了大量数据和算法能力。
• “L4公司在Robotaxi场景积累了大量的算法能力、数据闭环能力等。”
• 元戎启行自2023年8月起采用端到端系统。Momenta曹旭东指出，L4级自动驾驶长尾问题高达百万量级，无法依赖人工解决，必须使用数据驱动。Momenta在2020年开始使用深度学习AI算法进行规划，并于2023年成熟后逐渐上车。
• 软件架构兼容性： L4软件架构具备兼容L2场景的能力，通过降低对传感器和算力的需求，使L2+硬件适配L4软件系统，能够提高智驾水平上限。L2和L4业务可以共享技术和数据，相互赋能。
• Momenta、轻舟智航、文远知行均明确提出L2和L4业务双线并行战略。
• 百度Apollo的L2和L4业务采用统一技术架构、视觉感知方案和地图，数据打通、基础设施共享。Robotaxi积累的超过1亿公里的高质量3D数据有效支撑自动驾驶视觉基础大模型的发展和迭代。
• 工程化能力补足： L4公司通过配套相关车型量产，正在逐渐补足工程化能力（成本控制、系统稳定性和功能安全）短板。Momenta等较早进入L2业务的公司已积累了丰富的量产经验。
• 成本优势： L4算法公司面向多家主机厂客户，可积累大量量产经验，算法泛化能力提升，研发成本相对较低，相较传统主机厂自研具备一定优势。

2. 智驾技术路线的快速演进

• 2023年主流技术路线：BEV+Transformer： 特斯拉于2021年AI Day首次展示，将多摄像头数据从图像空间转化为俯瞰图（BEV）空间，结合Transformer的注意力机制，提升了检测精度并消除了遮挡和重叠问题。
• Occupancy感知： 特斯拉于2022年AI Day推出，将三维空间划分为体素（voxel），通过0/1赋值判断物体是否存在、语义信息和速度信息（Occupancy Flow），能够精确预测物体运动状态和道路起伏度，实现弱语义、强几何的感知。
• 去高精地图： 2023年下半年开始兴起，旨在减少对高精地图的依赖，降低维护成本，提高泛化速度。技术路径通过直接将连续视频流输入深度学习大模型，只需粗略地图进行车道增强，降低对算力的需求。元戎启行于2023年3月发布了不依赖高精地图的方案。
• 2024年技术变革：端到端大模型特斯拉FSD v12采用端到端纯AI，取消模块化任务，直接输入视频学习，无需单独编码，更加灵活轻便，能在无网络连接的陌生地形工作。
• 国产端到端大模型开始量产上车，包括华为ADS 3.0、小鹏、元戎启行、理想和蔚来等。
• 华为ADS 3.0全系端到端架构升级，决策更准确，通行更高效。
• 小鹏端到端方案已于5月开始推送，Q3将全量推送全国版XNGP。
• 元戎启行端到端方案有望年内量产万台，轻舟智航的J5智驾方案已大规模量产。
• 纯视觉方案成本有望下降，华为ADS SE版本已推出，大疆和鉴智机器人推动高阶智驾成本分别达到7000元和4000元以下，有望下沉至10-15万车型。

3. 智驾成为购车关键因素与市场格局

• 消费者认可度提升： 智能驾驶已成为影响购车的第五大因素，高阶智驾选装率快速提升，2023年12月某头部厂商高阶智驾选装率达48.73%，2024年1-4月国内乘用车L2.9级ADAS功能装配率达6.66%。
• 新势力及华为的先发优势： 鸿蒙智行城市NCA覆盖最广，绕行能力和博弈能力强；小鹏城市NGP可用路段扩大，车速控制更丝滑；蔚来NOP+可使用范围大，避让能力强；理想高速智驾表现良好。
• 传统车厂积极布局： 多数传统主机厂已组建大规模智驾自研团队（如比亚迪约4000人、长安约2000人）。同时，积极与L4算法公司合作，加速城市NOA落地。
• Momenta： 与智己、比亚迪腾势/仰望、吉利路特斯、广汽昊铂等车企合作。智己无图NOA已落地深圳、广州、苏州、上海，计划年内覆盖全国。与广汽丰田联合打造的端到端L2+智驾系统将搭载于铂智3X，预计明年上市。
• 文远知行： 与博世合作研发高阶智驾方案，已于星途星纪元ES量产高速NOA功能。
• 元戎启行： 端到端方案有望年内量产万台，已与东风汽车、曹操出行等合作。
• 轻舟智航： 为头部新势力研发的J5智驾方案全面量产，与地平线绑定紧密。
• 小马智行： 搭载其方案的极石01已上市，并在广州投放Robotaxi。
• 传统车厂推荐与关注：推荐： 长城汽车（发布SEE端到端大模型，蓝山智驾版NOA表现优异）、比亚迪（年内城市NOA有望覆盖全国，多供应商深度合作）、广汽集团（广丰发力端到端，埃安打造领先的星灵架构）。
• 建议关注： 上汽集团（智己聚焦智能化，年内无图城市NOA开通全国）、长安汽车（自研SDA架构，深蓝搭载华为ADS3.0）、吉利汽车（浩瀚城市NZP有望公测，自研芯片已量产上车）。

4. Momenta作为智能驾驶领域的重要玩家

• 技术实力与市场份额： Momenta致力于打造自动驾驶大脑，核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。在2024年1-10月城市NOA第三方智能驾驶市场份额超过60%，位居市场首位。
• “飞轮大模型”策略： Momenta首创“飞轮大模型”，包括“短期记忆”和“长期记忆”两条支路，能够高效验证算法和数据，将智驾大模型的训练成本缩小10到100倍。这一全流程数据驱动的飞轮、模仿学习的一段式端到端大模型，提供更流畅、更智能的出行体验。
• “一个飞轮两条腿”战略： 坚持L2量产自动驾驶与L4完全无人驾驶并行，通过L2业务积累数据和经验，反哺L4发展。此策略使其能够依靠和车企的技术合作收益覆盖研发投入，穿越融资困难期。
• Momenta的杀手锏在于：“30万辆量产车构成的‘数据河流’，以及覆盖130款车型的传感器复用体系。”这让其L4方案不再需要昂贵的定制化硬件，仅用摄像头+毫米波雷达组合就能取代传统Robotaxi的“激光雷达全家桶”。
• “Momenta日均获取的实际道路数据是纯Robotaxi公司的430倍。”
• 丰富的量产合作经验： Momenta从2022年的1款量产车型，到2023年的8款，再到2024年快速跃升至26款，累计合作量产车型已超130款。
• 商业模式： Mpilot方案主要采取NRE一次性工程费用和授权收费两种模式。已获得超10个量产定点和超25款车型。
• 国际化布局： 与Uber达成战略合作，将在欧洲部署机器人出租车。在德国、美国和日本等地建立了本土化团队，提供本土化开发。

5. 风险提示

• 智能汽车发展不及预期：技术进展缓慢、价格高昂可能导致消费者接受度提升不及预期。
• 技术路线改变风险：端到端等技术尚处于发展初期，市场可能不断涌现新的技术。
• 汽车销售不及预期：下游需求不足可能对主机厂产生负面影响。

总结

L4算法公司正在通过其在AI技术、数据驱动和软件架构上的积累，以及与传统车厂的深度合作，加速城市NOA的落地和普及。端到端大模型作为最新的技术趋势，正引领行业进入新的变革期。Momenta凭借其独特的“飞轮大模型”和“两条腿”战略，在市场份额和量产经验方面表现突出，成为全球智能驾驶领域的重要破局者。然而，行业仍面临技术快速演进、市场竞争激烈以及商业模式挑战等风险，企业需持续创新并巩固自身“护城河”以应对未来挑战。