長城汽車給造車新勢力上了一課

文｜劉俊宏

編｜王一粟

4月15日上午，長城汽車董事長魏建軍迎來了自己的直播首秀。

一路上，魏建軍親自駕駛，與長城汽車智能化副總裁吳會肖和長城汽車智能駕駛高級總監姜海鵬，從長城公司的技術中心出發，途經保定老城區和鬧市區，進行了一場高難度路況挑戰。

在各種複雜的交通路況下，長城全場景NOA以全程零失誤的表現，完成了這場挑戰性極強的智駕考驗。

從表現來看，長城全場景NOA功能在避障、無保護轉向、禮讓行人、自主變道等常見的城市駕駛場景中均實現了比較絲滑的操作。與國內其他廠商的全場景NOA對比，長城的表現稱得上第一梯隊的水平。

“可以媲美老司機”，對於此次直播檢驗長城全場景NOA的感受，魏建軍如是說。隨後，魏建軍也不忘喊話友商，“歡迎他們都來保定測試。”

2023年下半年，智駕進入全場景NOA的落地階段，從一線城市分批開，到全國都能開，全場景NOA的能力已經成爲一輛智能汽車的必爭技術和功能高地。

在經過3年多的技術攻堅後，長城汽車在智駕方面交出了一張優秀的答卷，接下來就是在用戶端接受更多Corner Case的考驗。

對於長城全場景NOA的規劃，姜海鵬表示“目前軟件基本開發完畢，高層評測後，沒有問題的話，再進行大範圍路試，之後把反饋的問題迭代完，就可以大規模推送”。

按照直播當天的表現，用不了多久，長城的智駕也可以做到“全國都能開”了。

過窄路、趕大集，長城智駕勇闖鬧市區

4月15日上午，直播剛剛開始不久，面對自家全場景NOA的首秀，魏建軍十分坦然地稱，“有什麼就說什麼，產品都是需要時間來發展和迭代的，有點問題也無所謂”。

隨後，魏建軍便選擇了一條几乎涵蓋所有城市場景的測試路線，涉及高架橋、進出匝道、鬧市區等各種城市道路中複雜的車流、人流彙集的路況。

在保定這個歷史悠久的城市中，不少道路的車道線早已被磨得看不清了。同時，在城市並非“涇渭分明”的規劃中，學校、商業區、人文景點的交叉出現，難免會出現各種擁堵、道路橫穿等提高智駕難度的突發場景。

面對大量的不規整道路，長城全場景NOA能夠做到高識別度地無保護轉向、禮讓行人和車輛，還能根據實際需要主動變道、自動上下匝道。另外，長城全場景NOA還能避讓盲區突然出現的障礙物、交叉路口自動啓停、輔路匯入、自主超車等，整個表現堪比“老司機”。

在大約50分鐘的行駛中，長城全場景NOA以零失誤的表現完成了挑戰。

面對這個滿意的結果，原本“每天只睡3個小時”的姜海鵬也鬆了一口氣。在智駕通過最後一個道路豁口後，姜海鵬喊出：“挑戰成功”。

不過，這還不是長城全場景NOA的極限。

早在3月份長城汽車CTO王遠力在微博上，放出了一段極爲驚豔的智駕測試演示，全場景NOA已經能帶着用戶去“趕大集”了。

在比鬧市環境更復雜的鄉鎮大集上，面對隨時準備“攔路”的行人和三輪車、佔道經營的攤販、隨意停放的車輛，長城NOA依然能夠做到安全駕駛。

同時，長城智駕還能夠精準識別行人的意圖。面對路過的行人時，能“扭頭”繞靠，當遇到突然跑出來的小孩，能“禮讓”對方橫穿馬路。

結合直播中的表現，可以看到長城全場景NOA對非嚴格道路場景的支持更好，落地場景方案對中國特色城市路況的適應程度更高。

放眼整個行業，這都已經可以稱得上是頭部水準的操作。而要達到這個水平，對於智能駕駛技術的泛用性有着很高的要求。

此次長城特意選擇在智駕最難的場景“秀肌肉”，也意味着長城對全場景NOA的看法與其他車企有所不同。

或許是魏建軍延續了長城汽車在燃油車時代自主研發汽車引擎的定力。在智能車時代，長城也選擇了從最難的場景中攻堅智駕技術的路線。

同時，從長城落地高速NOA以來，沒有急於像其它車企一般，從大城市逐步推進全場景NOA的步伐。這也暗含了長城對智駕普及的思考——普及全場景NOA，還是要回歸用戶最常用的場景中去。

直播穿行鬧市區的背後，是長城在智駕技術層面更深的思考。

傳統車企，也能做出一流智駕大模型

“超出預期，沒想到一家傳統車企，也能做出行業一流的智駕”，在觀看魏建軍的直播首秀後，一位汽車行業分析師對光錐智能表示。

長城汽車一直非常重視智能化的能力，但在去年智能汽車紛紛落地全場景NOA的時候，長城卻遲遲沒有把高速NOA之外的能力推送給用戶。

伴隨着本次城市NOA首秀的圓滿成功，市場上對長城智能化能力的質疑不攻自破。並且，在直播後光錐智能還從長城汽車的內部人士中瞭解到，城市NOA的背後，正是長城汽車一直在低調研發的“一體化智駕大模型SEE”。

據吳會肖介紹，SEE三個字母分別代表的是安全（Safety）、高效（Efficiency）和體驗（Experience），體現了長城在智駕技術中的設計思路。

首先，在安全（Safety）的環節中，長城在智駕的執行過程裡，額外添加了傳感器數據融合、決策輸出和策略優化的三層安全兜底。

其中，在道路傳感器數據採集的環節中，長城採用了行業常見的“特徵級融合”方案，確保汽車“看到”的外界信息能夠全部輸入到智駕大模型中。

接下來，在形成智駕決策的環節中，長城採用的是“部分AI化”的決策輸出。

在這部分，長城引入了專家規則來把控AI不能完全掌握的安全策略，能夠在一定程度上彌補智駕訓練真實場景數據不足的問題。讓智駕在面對極難遇到的長尾問題時，第一時間做出專業的決策，而非在緊急場景時，智駕退出NOA功能“擺爛”，把迫在眉睫的問題扔給駕駛員處理。

在專家規則之外，長城還額外設計了一套評估大模型決策的“安全殼機制”，相當於在智駕模型中額外設計了一個“督察”的角色，避免決策層輸出不合理的決策。

這種設計，還能讓長城在智駕出現問題時，第一時間定位AI模型具體偏差的部分，從而進行鍼對性的調試迭代。

接下來，有了安全策略兜底的AI智駕模型後，能否高效（Efficiency）地利用數據訓練和迭代模型，將直接決定長城智駕的進化速度。

相比小鵬汽車每年35億元的研發投入，長城汽車在研發上也毫不含糊。“2021年我開始負責智駕平臺，剛開始看到長城在研發智駕上投入的開支時，感覺技術投入真的需要花很多錢。然後，我立馬就跟老闆要了更多錢，並開始思考如何讓這些錢花的有價值”，吳會肖稱。

爲了精細處理智駕研發中收集的2億公里數據樣本，長城選擇建設自己的智算中心（九州），並配備了高達1.64EFLOPS的算力硬件用於對模型的不間斷訓練。同時，爲了能夠讓數據加工過程更加流暢，長城還採用了一體化模型的設計，以此減少人工編碼和處理Case的低效，從而使智駕算法能夠實現按“天”來迭代，發版週期縮短至“周”級。

最後，在模型和算法的不斷迭代下，最終逐漸實現了用戶體驗（Experience）的升級。

在長城的智駕不斷的迭代下，此前碎片化的智駕功能（解空間），逐漸合併成更高級的場景解決方案（比如短途道路記憶+自動泊車，組合成記憶泊車功能）。最終，長城的智駕也能實現華爲智駕般“全國都能開，越開越好開”的進化。

在智駕大模型的賦能下，長城汽車的智駕才能基於單顆Orin-X的芯片，僅254TOPS的算力下，支持智駕從行車、泊車、高速、城區的全場景無高精地圖的覆蓋。在算法的加持下，直播中我們也能清晰地看到，長城智駕在車道線不清楚的道路上，智駕系統能自動“理解”當前道路狀況和做出推理決策。

智駕大模型的意義，除了提升駕駛體驗，更重要的是安全。

長城的智駕系統基於大模型，能正確識別出道路上的各類物體。智駕系統不僅能“認出”三腳架、錐形桶、水馬等公路常見障礙物，還能正確識別倒地的垃圾桶和箱子、突然闖入道路的籃球等非常規障礙物。

在直播中，魏建軍也嚴肅地強調稱，“汽車安全無小事，安全永遠是第一位。我們要有更嚴肅的態度，更充分的準備，敢於挑戰複雜的場景，不能把用戶當小白鼠，要讓用戶使用起來更加放心。”

結語

無論是從魏建軍，還是奇瑞汽車董事長尹同躍的直播上看，傳統車企近期在不斷的“卷老闆”。

這也意味着，這些車企正在從營銷、技術和產品上，全面地擁抱新的造車模式。

尤其是智能汽車時代，汽車智駕所提供的主動安全能力，並不能僅通過數字指標體現。比起“冷冰冰”的參數，用戶更喜歡看到汽車產品負責人親自坐上汽車，開啓智駕功能，與觀衆們一邊探討自家的技術，一邊從容不迫穿行在城市大街小巷。

在直播最後，魏建軍也終於放下了面對直播鏡頭的緊張，坦誠道，“今天感覺還是很難，但我現在發現，只要是實事求是，就算有問題，網友也會包容的”。

擁抱變化，是傳統車企擺脫焦慮，迎來曙光的開始。