长城汽车给造车新势力上了一课

文｜刘俊宏

一路上，魏建军亲自驾驶，与长城汽车智能化副总裁吴会肖和长城汽车智能驾驶高级总监姜海鹏，从长城公司的技术中心出发，途经保定老城区和闹市区，进行了一场高难度路况挑战。

在各种复杂的交通路况下，长城全场景NOA以全程零失误的表现，完成了这场挑战性极强的智驾考验。

从表现来看，长城全场景NOA功能在避障、无保护转向、礼让行人、自主变道等常见的城市驾驶场景中均实现了比较丝滑的操作。与国内其他厂商的全场景NOA对比，长城的表现称得上第一梯队的水平。

“可以媲美老司机”，对于此次直播检验长城全场景NOA的感受，魏建军如是说。随后，魏建军也不忘喊话友商，“欢迎他们都来保定测试。”

2023年下半年，智驾进入全场景NOA的落地阶段，从一线城市分批开，到全国都能开，全场景NOA的能力已经成为一辆智能汽车的必争技术和功能高地。

在经过3年多的技术攻坚后，长城汽车在智驾方面交出了一张优秀的答卷，接下来就是在用户端接受更多Corner Case的考验。

对于长城全场景NOA的规划，姜海鹏表示“目前软件基本开发完毕，高层评测后，没有问题的话，再进行大范围路试，之后把反馈的问题迭代完，就可以大规模推送”。

按照直播当天的表现，用不了多久，长城的智驾也可以做到“全国都能开”了。

4月15日上午，直播刚刚开始不久，面对自家全场景NOA的首秀，魏建军十分坦然地称，“有什么就说什么，产品都是需要时间来发展和迭代的，有点问题也无所谓”。

随后，魏建军便选择了一条几乎涵盖所有城市场景的测试路线，涉及高架桥、进出匝道、闹市区等各种城市道路中复杂的车流、人流汇集的路况。

在保定这个历史悠久的城市中，不少道路的车道线早已被磨得看不清了。同时，在城市并非“泾渭分明”的规划中，学校、商业区、人文景点的交叉出现，难免会出现各种拥堵、道路横穿等提高智驾难度的突发场景。

面对大量的不规整道路，长城全场景NOA能够做到高识别度地无保护转向、礼让行人和车辆，还能根据实际需要主动变道、自动上下匝道。另外，长城全场景NOA还能避让盲区突然出现的障碍物、交叉路口自动启停、辅路汇入、自主超车等，整个表现堪比“老司机”。

在大约50分钟的行驶中，长城全场景NOA以零失误的表现完成了挑战。

面对这个满意的结果，原本“每天只睡3个小时”的姜海鹏也松了一口气。在智驾通过最后一个道路豁口后，姜海鹏喊出：“挑战成功”。

不过，这还不是长城全场景NOA的极限。

早在3月份长城汽车CTO王远力在微博上，放出了一段极为惊艳的智驾测试演示，全场景NOA已经能带着用户去“赶大集”了。

在比闹市环境更复杂的乡镇大集上，面对随时准备“拦路”的行人和三轮车、占道经营的摊贩、随意停放的车辆，长城NOA依然能够做到安全驾驶。

同时，长城智驾还能够精准识别行人的意图。面对路过的行人时，能“扭头”绕靠，当遇到突然跑出来的小孩，能“礼让”对方横穿马路。

结合直播中的表现，可以看到长城全场景NOA对非严格道路场景的支持更好，落地场景方案对中国特色城市路况的适应程度更高。

放眼整个行业，这都已经可以称得上是头部水准的操作。而要达到这个水平，对于智能驾驶技术的泛用性有着很高的要求。

此次长城特意选择在智驾最难的场景“秀肌肉”，也意味着长城对全场景NOA的看法与其他车企有所不同。

或许是魏建军延续了长城汽车在燃油车时代自主研发汽车引擎的定力。在智能车时代，长城也选择了从最难的场景中攻坚智驾技术的路线。

同时，从长城落地高速NOA以来，没有急于像其它车企一般，从大城市逐步推进全场景NOA的步伐。这也暗含了长城对智驾普及的思考——普及全场景NOA，还是要回归用户最常用的场景中去。

直播穿行闹市区的背后，是长城在智驾技术层面更深的思考。

“超出预期，没想到一家传统车企，也能做出行业一流的智驾”，在观看魏建军的直播首秀后，一位汽车行业分析师对光锥智能表示。

长城汽车一直非常重视智能化的能力，但在去年智能汽车纷纷落地全场景NOA的时候，长城却迟迟没有把高速NOA之外的能力推送给用户。

伴随着本次城市NOA首秀的圆满成功，市场上对长城智能化能力的质疑不攻自破。并且，在直播后光锥智能还从长城汽车的内部人士中了解到，城市NOA的背后，正是长城汽车一直在低调研发的“一体化智驾大模型SEE”。

据吴会肖介绍，SEE三个字母分别代表的是安全（Safety）、高效（Efficiency）和体验（Experience），体现了长城在智驾技术中的设计思路。

首先，在安全（Safety）的环节中，长城在智驾的执行过程里，额外添加了传感器数据融合、决策输出和策略优化的三层安全兜底。

其中，在道路传感器数据采集的环节中，长城采用了行业常见的“特征级融合”方案，确保汽车“看到”的外界信息能够全部输入到智驾大模型中。

接下来，在形成智驾决策的环节中，长城采用的是“部分AI化”的决策输出。

在这部分，长城引入了专家规则来把控AI不能完全掌握的安全策略，能够在一定程度上弥补智驾训练真实场景数据不足的问题。让智驾在面对极难遇到的长尾问题时，第一时间做出专业的决策，而非在紧急场景时，智驾退出NOA功能“摆烂”，把迫在眉睫的问题扔给驾驶员处理。

在专家规则之外，长城还额外设计了一套评估大模型决策的“安全壳机制”，相当于在智驾模型中额外设计了一个“督察”的角色，避免决策层输出不合理的决策。

这种设计，还能让长城在智驾出现问题时，第一时间定位AI模型具体偏差的部分，从而进行针对性的调试迭代。

接下来，有了安全策略兜底的AI智驾模型后，能否高效（Efficiency）地利用数据训练和迭代模型，将直接决定长城智驾的进化速度。

相比小鹏汽车每年35亿元的研发投入，长城汽车在研发上也毫不含糊。“2021年我开始负责智驾平台，刚开始看到长城在研发智驾上投入的开支时，感觉技术投入真的需要花很多钱。然后，我立马就跟老板要了更多钱，并开始思考如何让这些钱花的有价值”，吴会肖称。

为了精细处理智驾研发中收集的2亿公里数据样本，长城选择建设自己的智算中心（九州），并配备了高达1.64EFLOPS的算力硬件用于对模型的不间断训练。同时，为了能够让数据加工过程更加流畅，长城还采用了一体化模型的设计，以此减少人工编码和处理Case的低效，从而使智驾算法能够实现按“天”来迭代，发版周期缩短至“周”级。

最后，在模型和算法的不断迭代下，最终逐渐实现了用户体验（Experience）的升级。

在长城的智驾不断的迭代下，此前碎片化的智驾功能（解空间），逐渐合并成更高级的场景解决方案（比如短途道路记忆+自动泊车，组合成记忆泊车功能）。最终，长城的智驾也能实现华为智驾般“全国都能开，越开越好开”的进化。

在智驾大模型的赋能下，长城汽车的智驾才能基于单颗Orin-X的芯片，仅254TOPS的算力下，支持智驾从行车、泊车、高速、城区的全场景无高精地图的覆盖。在算法的加持下，直播中我们也能清晰地看到，长城智驾在车道线不清楚的道路上，智驾系统能自动“理解”当前道路状况和做出推理决策。

智驾大模型的意义，除了提升驾驶体验，更重要的是安全。

长城的智驾系统基于大模型，能正确识别出道路上的各类物体。智驾系统不仅能“认出”三脚架、锥形桶、水马等公路常见障碍物，还能正确识别倒地的垃圾桶和箱子、突然闯入道路的篮球等非常规障碍物。

在直播中，魏建军也严肃地强调称，“汽车安全无小事，安全永远是第一位。我们要有更严肃的态度，更充分的准备，敢于挑战复杂的场景，不能把用户当小白鼠，要让用户使用起来更加放心。”

无论是从魏建军，还是奇瑞汽车董事长尹同跃的直播上看，传统车企近期在不断的“卷老板”。

这也意味着，这些车企正在从营销、技术和产品上，全面地拥抱新的造车模式。

尤其是智能汽车时代，汽车智驾所提供的主动安全能力，并不能仅通过数字指标体现。比起“冷冰冰”的参数，用户更喜欢看到汽车产品负责人亲自坐上汽车，开启智驾功能，与观众们一边探讨自家的技术，一边从容不迫穿行在城市大街小巷。

在直播最后，魏建军也终于放下了面对直播镜头的紧张，坦诚道，“今天感觉还是很难，但我现在发现，只要是实事求是，就算有问题，网友也会包容的”。

拥抱变化，是传统车企摆脱焦虑，迎来曙光的开始。