高速NOA十年演进（2015-2025）

2015-2025年，是高速导航辅助驾驶（Highway Navigate on Autopilot，高速NOA）完成从基础辅助驾驶的功能延伸，到智能汽车核心标配、从海外技术垄断，到国产方案全球领跑、从百万级豪华车专属，到10万级家用车全民普惠跨越式发展的黄金十年。

高速NOA是基于导航路线，在高速公路/城市快速路场景下，实现全速域自适应巡航、车道居中保持、自动变道超车、自动上下匝道、避障绕行等全流程辅助驾驶的L2+/准L3级功能，凭借“低复杂度、高用户价值”的特性，成为高阶智驾落地的“排头兵”，更是智能驾驶从L2基础辅助向L3及以上高阶自动驾驶演进的核心跳板。这十年，高速NOA完成了**「分布式架构基础辅助→域集中式架构高速领航→BEV+Transformer无图化升级→端到端大模型全域融合」**四次核心范式跃迁，彻底改写了全球智能驾驶产业的格局。

一、十年演进四大里程碑阶段

第一阶段：2015-2017 萌芽期——无明确NOA概念，基础辅助的单点探索

产业背景

这一阶段全球汽车市场仍以燃油车为主，分布式ECU孤岛架构是行业主流，行业尚无“高速NOA”的明确定义，仅将高速场景的辅助驾驶视为被动安全配置的延伸。Mobileye凭借EyeQ系列芯片+算法的黑盒一体化方案，占据全球视觉辅助驾驶市场90%以上份额，博世、大陆垄断了毫米波雷达与执行层市场。国内市场仅有BBA等合资豪华品牌的旗舰车型，搭载基础的ACC（自适应巡航）、AEB（自动紧急制动）、LDW（车道偏离预警）功能，自主品牌几乎无自研能力，仅能采购海外厂商的现成黑盒方案，无任何优化迭代的话语权，国内高速辅助驾驶前装渗透率不足1%。

核心技术演进

1. 硬件架构：采用完全分离的分布式ECU架构，行车辅助的各项功能分散在独立的ECU单元中，无专用智驾计算单元，硬件零复用。核心芯片以Mobileye EyeQ3（算力仅0.256TOPS）为主，无专用AI加速能力，仅能支撑单目摄像头的基础感知。传感器配置以“单目摄像头+前向毫米波雷达”为主，无环视、激光雷达配置，各传感器独立工作，仅能实现目标级结果的后融合，信息损耗严重。
2. 软件与算法：采用纯人工规则化算法，无数据驱动的自学习能力，仅能适配预设的高速跟车、紧急制动场景，对加塞、弯道、隧道等复杂场景完全失效，泛化能力为零。无统一的软件架构，各功能模块黑盒化独立运行，无数据交互与协同优化。
3. 核心能力：仅能实现L0-L1级基础辅助，核心功能为定速巡航、全速域ACC、AEB、LDW，无车道居中保持（LCC）、自动变道能力，更无基于导航路线的点到点领航能力，全程需要驾驶员深度接管，无OTA升级能力，车辆交付后功能即定型。

量产落地与产业格局

• 量产层面，全球仅有奔驰S级、宝马7系、奥迪A8、特斯拉Model S/X等百万级豪华车型，搭载分离式的高速基础辅助功能；2016年特斯拉发布HW2.0架构，采用英伟达Drive PX2芯片，总算力跃升至21TOPS，首次实现多传感器融合与打灯自动变道功能，成为行业首个具备高速NOA潜力的量产方案。国内自主品牌仅有上汽荣威950、广汽传祺GS8等少数旗舰车型，搭载基于Mobileye方案的基础ACC/AEB功能，无任何领航辅助落地。
• 产业格局层面，Mobileye、博世、大陆形成绝对垄断，占据全球高速辅助驾驶市场95%以上份额；国内产业近乎空白，仅有德赛西威、航盛电子等少数厂商推出独立的辅助驾驶ECU，无任何集成化领航方案研发能力，核心技术、芯片、传感器100%依赖进口。

第二阶段：2018-2020 成长期——高速NOA概念确立，域集中式架构实现从0到1突破

产业背景

2018年，特斯拉在美国正式推送NOA功能，首次实现基于导航路线的高速自动变道、自动上下匝道，“高速NOA”的概念正式确立，成为高阶辅助驾驶的核心标志。同期，国内新能源汽车产业迎来第一波爆发，蔚来、小鹏、理想等新势力打破了合资品牌与海外供应商的技术垄断，域集中式EE架构快速落地，为高速NOA的硬件集成提供了架构基础；英伟达Xavier、地平线征程2等车规级AI芯片实现量产，为智驾域控制器提供了算力支撑。2020年，国内首批自研高速NOA方案量产落地，彻底打破了海外厂商的技术垄断。

核心技术演进

1. 硬件架构：专用高速NOA智驾域控制器实现量产落地，首次实现行车辅助功能的硬件深度集成，告别了多ECU分离模式。主流方案分为两类：高端方案采用“5R5V+12USS”传感器配置，搭载英伟达Xavier（30TOPS）、Mobileye EyeQ4芯片；入门方案采用“1R1V+12USS”配置，搭载地平线征程2（4TOPS）芯片，硬件复用率提升至70%以上，单套系统成本大幅下降。
2. 软件架构：从分布式架构升级为域集中式融合架构，行车与泊车共用感知、定位、车身控制模块，采用AUTOSAR CP/AP混合架构，实现了软件的模块化与可复用性；通过车载以太网实现了域控制器与车身、底盘系统的高速通信，解决了场景切换卡顿问题。
3. 算法范式：从纯人工规则化算法，升级为“深度学习+规则化”的混合范式。感知环节采用CNN深度学习算法，实现了目标检测、语义分割的精度跃升；决策规划环节仍以规则化有限状态机为主，辅以简单的强化学习，可实现高速场景的自动变道、匝道汇入汇出、拥堵跟车等复杂功能，泛化能力大幅提升。
4. 核心能力：实现了L2+级高速导航辅助驾驶，可基于导航路线完成高速全程的点到点辅助驾驶，核心功能包括全速域ACC、车道居中LCC、自动变道辅助（ALC）、自动上下匝道、智能超车避障；整车OTA成为标配，可实现高速NOA功能的远程升级与持续优化；车云一体数据闭环雏形显现，通过量产车采集的场景数据，实现算法的快速迭代，迭代周期从半年级缩短至月级。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2019年特斯拉FSD系统随Model 3国产上市，带动高速NOA在国内规模化落地；2020年，小鹏NGP、蔚来NOP、理想AD高速版先后量产，成为国内首批自研高速NOA方案，实现了全国高速路网的全覆盖。2020年国内高速NOA前装渗透率突破5%，新能源车型渗透率突破15%，累计搭载车型超20款。
• 产业格局层面，海外厂商仍占据高端市场主导地位，英伟达、Mobileye占据高速NOA芯片市场70%以上份额；国产厂商实现了从0到1的突破，地平线征程2芯片累计出货量突破10万颗，成为国内首个量产上车的高速NOA国产芯片；德赛西威、经纬恒润推出了基于国产芯片的智驾域控制器，小鹏、蔚来实现了高速NOA软件的全栈自研，国内方案国产化率提升至15%左右。

第三阶段：2021-2023 爆发期——BEV+Transformer重构底层，无图化升级与规模化普及

产业背景

2021年，BEV+Transformer架构彻底重构了高速NOA的技术底层，打破了传统2D视觉的场景边界，实现了多传感器、多时间序列的全局统一建模，大幅提升了高速NOA的场景泛化能力与稳定性。同期，英伟达Orin、地平线征程5、黑芝麻A2000等大算力车规芯片规模化量产，为Transformer大模型的车端运行提供了算力支撑；“重感知、轻地图”路线兴起，打破了对高精地图的依赖，让高速NOA摆脱了高精地图的覆盖限制，实现了全国路网的全覆盖。2022-2023年，高速NOA从30万以上高端车型，快速下探至15万级主流车型，行业进入全面爆发期。

核心技术演进

1. 硬件架构：高低阶方案分层落地，硬件复用率接近100%，成本实现指数级下降。高阶方案采用行泊一体域控制器，搭载英伟达Orin（254TOPS）、地平线征程5（128TOPS）芯片，采用“1-4颗激光雷达+10+路高清摄像头+5+颗毫米波雷达”的多传感器融合配置；低阶方案采用单芯片行泊一体域控制器，搭载地平线征程3/5、黑芝麻A2000芯片，采用“1R10V/5R6V”纯视觉/视觉+毫米波方案，单套系统成本降至1000元以内，实现了向10万级车型的下沉。
2. 软件架构：BEV+Transformer架构彻底重构了高速NOA的软件底层，实现了三大核心突破：一是通过BEV鸟瞰图统一了多传感器的空间坐标系，解决了传统2D视觉的尺度、遮挡痛点；二是通过Transformer自注意力机制，实现了多传感器、多时间序列的全局交互建模，大幅提升了长隧道、弯道、雨雾天气等复杂场景的稳定性；三是实现了感知-规控的深度融合，打破了传统串行流水线的信息损耗，实现了全局最优决策。
3. 算法范式：从混合范式全面转向数据驱动的深度学习主导范式，感知、预测环节完全基于Transformer大模型，实现了高速场景的矢量化地图输出、障碍物轨迹预测统一处理；规控环节引入强化学习、模仿学习，实现了加塞应对、施工路段绕行、极端天气自适应等复杂场景的拟人化适配；“重感知、轻地图”路线全面成熟，通过实时在线建图替代预先测绘的高精地图，打破了高精地图的覆盖限制，实现了全国高速路网的无差别覆盖。
4. 核心能力：实现了高速/城市快速路全场景领航辅助，变道成功率提升至95%以上，千公里接管率降至0.1次以下；实现了无高精地图高速NOA的规模化落地，摆脱了高精地图的更新滞后问题；全自动化车云一体数据闭环全面成熟，算法迭代周期缩短至周级，甚至天级，百万级量产车形成的数据飞轮，推动高速NOA的长尾场景覆盖能力大幅提升。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2022-2023年，小鹏XNGP、华为ADS 2.0、理想AD Max、蔚来NAD等全场景领航系统先后量产，均采用BEV+Transformer一体化架构，实现了全国高速/快速路的全覆盖；截至2023年底，国内高速NOA前装渗透率突破25%，新能源车型渗透率突破40%，累计搭载车型超150款，其中15万级车型占比突破20%。
• 产业格局层面，全球高速NOA市场形成中美双极引领的格局，特斯拉、英伟达仍在高端市场保持优势，但中国厂商在无图化升级、成本控制、场景适配性上实现全面反超；国内市场形成华为、小鹏、理想、蔚来、地平线第一梯队，实现了高速NOA芯片、域控制器、算法的全栈自研；德赛西威、经纬恒润、中科创达等国产Tier1占据国内高速NOA域控制器市场70%以上份额，彻底打破了海外厂商的垄断，国内方案国产化率突破70%。

第四阶段：2024-2025 普及期——端到端大模型全域融合，L3级高速领航规模化商用

产业背景

2024年，工信部等五部门启动20个城市“车路云一体化”应用试点，车路协同为高速NOA提供了超视距感知能力，进一步提升了极端场景的安全性；2025年，工信部正式发放首批L3级自动驾驶车型准入许可，北京、重庆等城市开放了高速场景的L3级脱手脱眼驾驶权限，高速NOA正式从L2级辅助驾驶，向L3级有条件自动驾驶升级。同期，端到端VLA大模型彻底重构了高速NOA的技术栈，打破了行车与泊车、高速与城市的场景边界，高速NOA与城市NOA融合为全域NOA，同时成本进一步下探，7万级入门车型首次实现高速NOA标配，行业进入全民普惠时代。

核心技术演进

1. 硬件架构：舱驾泊一体中央计算架构成为行业主流，整车架构简化为1个中央超算平台+3-4个区域控制器，实现了智能驾驶、智能座舱的算力统一调度与硬件深度复用，单芯片即可实现高速NOA全功能覆盖。5nm/3nm先进制程芯片全面落地，英伟达Thor、地平线征程7、华为昇腾车规版芯片单芯片算力突破1000TOPS，可原生支撑端到端大模型的车端实时运行；传感器架构向纯视觉、轻激光雷达双路线并行发展，单套高速NOA系统成本降至500元以内，实现了向入门级车型的全面下沉。
2. 软件架构：端到端大模型一体化架构全面落地，彻底打破了传统“感知-融合-预测-规划-控制”的串行模块化边界，实现了从多传感器原始数据输入，到车辆控制信号输出的全链路端到端推理，同一套大模型覆盖高速、城市、泊车全场景，彻底消除了场景切换的体验割裂；世界模型（World Model）成为架构核心，可实现未来30秒以上的场景推演与风险预判，大幅提升了复杂场景的拟人化驾驶能力；车-路-云一体化协同架构全面成熟，路侧感知数据、云端全局交通数据与车端系统深度融合，实现了超视距感知与全局路径优化。
3. 算法范式：从模块化数据驱动算法，全面升级为端到端通用智驾大模型范式，通过海量多模态数据训练的通用大模型，具备自然语言交互、场景理解、因果推理、零样本泛化能力，可应对高速场景的罕见长尾事件，实现了真正的拟人化驾驶；大模型实现了“驾驶常识、交通规则、场景语义”的深度理解，彻底摆脱了对人工规则、高精地图的依赖，实现了全国所有道路的全场景覆盖。
4. 核心能力：实现了L3级高速有条件自动驾驶，可在高速/城市快速路实现脱手脱眼驾驶，自主完成全场景的驾驶决策与应急处置，千公里零接管成为常态；与城市NOA融合为全域领航辅助，实现了从车位到车位的全场景无缝衔接；高速NOA标配率从2025年初的5.8%，飙升至年末的22.3%，10万级以上车型标配率超60%，7万级车型实现基础高速NOA搭载。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2025年1-12月，国内标配高速NOA车型销量达511.6万辆，渗透率达22.3%，同比增长201%；2025年Q2，高速NOA标配率单季度从8.0%飙升至19.6%，正式进入规模化普及拐点。华为ADS 4.0、小鹏XVLA、理想Mind GPT等端到端全域领航系统实现量产，覆盖全国所有城市高速/快速路；比亚迪、奇瑞、吉利等车企将高速NOA下探至10万级以下车型，实现了智驾平权。
• 产业格局层面，全球高速NOA市场形成中国主导、海外跟随的全新格局，中国厂商在端到端大模型、规模化落地、成本控制上实现全球领跑；国内市场国产方案占有率突破80%，华为、地平线、小鹏、德赛西威跻身全球高速NOA产业第一梯队；中国厂商开始主导全球高速NOA、智驾大模型相关国际标准的制定，从标准跟随者升级为核心制定者，国产方案随整车出海，落地欧洲、东南亚、中东等20余个国家和地区。

二、高速NOA十年核心演进对比表

核心维度	2015年行业基准水平	2025年行业顶尖水平	十年核心质变
核心架构范式	分布式ECU串行架构，各功能黑盒独立运行	端到端大模型舱驾泊一体化架构，高速/城市/泊车全场景融合	从分散式功能孤岛，到全场景全域智能中枢的架构革命
单平台峰值算力	最高0.256TOPS，无专用AI加速能力	单芯片最高2000TOPS，异构算力统一调度，原生支持端到端大模型	算力提升超7800倍，实现从基础辅助到高阶自动驾驶的算力支撑
传感器配置	单目摄像头+前向毫米波雷达，两套系统完全独立	10+路高清摄像头+5+颗毫米波雷达，可选1-4颗激光雷达，全场景共用	从单传感器孤立感知，到多传感器融合全域环境建模的感知革命
算法范式	纯人工规则化算法，无自学习能力	端到端通用智驾大模型，具备场景理解、因果推理、零样本泛化能力	从人工预设规则的固定控制，到数据驱动的全场景拟人化智能的范式跃迁
核心覆盖场景	高速封闭道路基础ACC/AEB/LDW单点预警	全国高速/快速路全场景领航辅助，L3级脱手脱眼驾驶，与城市NOA全域融合	从单一封闭场景基础功能，到全场景全地域点到点领航的无限延伸
前装渗透率	国内前装渗透率<1%，仅百万级豪华车搭载	国内前装渗透率>22%，10万级以上车型标配率>60%	从豪华车专属奢侈品，到全民普惠的新车标配
国产化水平	核心技术、芯片、算法100%依赖进口，国产化率<5%	国内市场国产化率>80%，全栈技术自主可控，深度参与全球标准制定	从完全进口依赖到全产业链全球引领的历史性逆袭
OTA迭代能力	无OTA升级能力，车辆交付后功能即定型	整车全域全生命周期OTA，全自动化车云数据闭环，迭代周期缩短至天级	从“交付即定型”到“车辆越用越新”的体验革命
安全等级	仅基础功能安全适配，无系统化安全架构	功能安全+预期功能安全+信息安全三标融合，满足ISO 26262 ASIL-D最高等级	从基础安全防护，到高阶自动驾驶全链路纵深防御安全体系的全面升级
用户价值	减轻驾驶员简单操作负担，全程需深度接管	实现高速全程零干预驾驶，长途驾驶疲劳度降低90%以上	从被动安全辅助，到主动智能驾驶的核心体验重构

三、十年演进的五大核心本质转变

1. 架构本质：从分布式功能孤岛，到中央集中式全域智能中枢

十年间，高速NOA完成了最核心的底层重构：从分散在多个ECU中的功能孤岛，串行运行、场景割裂、无协同能力；演进为舱驾一体中央超算承载的全域智能中枢，实现了高速、城市、泊车全场景的硬件、算力、算法、数据的深度复用与全链路融合，彻底打破了场景边界，从单纯的高速辅助功能，升级为智能汽车的全域运动控制中枢，为“软件定义汽车”奠定了核心架构基础。

2. 成本本质：从双套硬件高成本奢侈品，到单套硬件全复用的全民普惠

十年间，高速NOA彻底改写了智能驾驶的成本结构：从两套独立系统带来的硬件浪费、线束复杂、开发成本高企，单套系统成本超3000元，仅能在百万级豪车上搭载；演进为单套硬件全场景复用，硬件复用率达100%，单套系统成本最低降至500元以内，实现了向7万级入门车型的全面下沉。成本的指数级下降，让高速NOA从高端奢侈品，变成了家用车的基础标配，完成了智驾平权的核心跨越。

3. 算法范式：从人工规则化固定控制，到数据驱动端到端通用智能

十年间，高速NOA的算法完成了从“人工定义”到“数据驱动”的本质跃迁：从完全依赖工程师编写的固定规则，仅能适配预设的标准场景，泛化能力为零；演进为基于海量数据训练的端到端通用大模型，同一套算法覆盖全场景，具备场景理解、因果推理、零样本泛化能力，可应对高速场景的复杂工况与罕见长尾事件。算法范式的变革，让高速NOA从“按规则执行的机器”，升级为“会思考、能预判、可学习的智能体”。

4. 产业格局：从海外厂商全链路垄断，到国产全栈自研全球领跑

十年前，全球高速NOA相关的芯片、域控制器、算法、传感器完全被博世、大陆、Mobileye等海外厂商全链路垄断，国内车企只能采购黑盒方案，无任何自研、优化、迭代的话语权；十年后，中国厂商实现了从芯片、域控制器、算法、数据闭环到整车落地的全栈自主可控，在无图化升级、端到端大模型应用、成本控制上实现了对海外厂商的全面反超，国内市场占有率突破80%，更随整车出海实现全球化布局，从技术跟随者成长为全球行业标准的核心制定者。

5. 体验本质：从场景割裂的人工辅助，到无缝衔接的拟人化自动驾驶

十年间，高速NOA彻底重构了用户的驾驶体验：从需要人工频繁接管、场景切换卡顿、仅能实现简单跟车制动的基础辅助，演进为从用户上车设定目的地，到车辆到达目的地自动泊入车位的全程零干预领航辅助，实现了高速、城市快速路、城市道路、停车场的全场景无缝衔接，长途驾驶疲劳度降低90%以上，彻底改变了用户的长途出行方式，让智能驾驶真正走进了普通人的生活。

四、现存核心挑战

1. L3级自动驾驶的法规与责任认定体系仍不完善
   全球不同国家和地区的自动驾驶法规、准入标准、事故责任认定规则差异极大，L3级高速自动驾驶的人机责任划分、事故追溯体系仍未完全统一，给高阶高速NOA的全球规模化落地与国产方案出海带来了较高的合规壁垒。

2. 极端长尾场景的零样本泛化能力仍有差距
   尽管端到端大模型大幅提升了场景泛化能力，但在极端雨雪天气、强遮挡施工路段、突发事故现场、非标路口等长尾场景下，模型的零样本泛化能力、应急处置能力，与顶级人类老司机仍有明显差距，仍是高速NOA用户接管的核心诱因。

3. 核心供应链的卡脖子短板仍未完全解决
   高算力车规级AI芯片的先进制程代工、高端EDA工具、激光雷达芯片、毫米波雷达射频前端仍高度依赖海外厂商，美国持续升级的半导体出口管制政策，给国产高端智驾芯片的供应链安全带来了极大的不确定性，国产芯片的软件生态、工具链与海外巨头仍有差距。

4. 全球化合规与出海壁垒
   全球不同国家和地区的测绘资质、数据跨境传输、隐私保护法规差异极大，欧盟、美国等市场对汽车数据的本地化、跨境传输有严苛的限制，给国产高速NOA方案的全球化出海带来了较高的合规壁垒，制约了中国厂商的全球市场拓展。

五、未来发展趋势（2025-2030）

1. 端到端世界模型全面普及，L4级高速自动驾驶规模化落地

2030年前，基于世界模型的端到端通用智驾大模型将成为高速NOA的标配，可实现未来1分钟以上的场景推演、因果推理与风险预判，在全场景下的驾驶能力达到顶级人类司机水平，支撑L4级全无人驾驶高速领航的全面规模化落地，彻底打破场景与地域的限制，实现全国高速路网的全无人化驾驶。

2. 车路云一体化全域协同架构全面落地，成为智能交通核心底座

2030年前，全国将建成统一标准、互联互通的车路云一体化“全国一张网”，高速NOA架构从单车智能全面升级为车-路-云全域协同架构，实现车端、路侧、边缘、云端的算力协同与数据闭环，通过路侧超视距感知、云端全局交通优化，实现交通事故率下降50%以上，高速通行效率提升30%以上，成为国家级智能交通系统的核心数字底座。

3. 高速/城市/泊车全域NOA深度融合，实现车位到车位全场景闭环

2030年前，高速NOA将与城市NOA、自动泊车深度融合，形成“车位到车位”的全场景全域领航辅助，同一套大模型、同一套硬件架构覆盖所有驾驶场景，彻底消除场景切换的体验割裂，实现从用户家的车位，到目的地车位的全程零干预全无人驾驶，成为新车的基础标配，前装渗透率突破80%。

4. 国产化率全面突破，主导全球产业标准制定

2030年前，国产高速NOA方案将占据全球市场40%以上份额，成为全球第二大产业阵营；中国将主导全球端到端智驾大模型、车路云协同、高速自动驾驶安全认证等前沿领域的国际标准制定，成为全球智能驾驶产业的核心创新中心与规则制定者，实现从“跟跑”到“领跑”的全面跨越。

5. 向低空经济与具身智能全域延伸，形成通用移动智能体架构

2030年前，高速NOA的核心架构、算法体系、数据闭环模式，将向低空飞行器、无人船舶、工业机器人、人形机器人等具身智能领域全面延伸，形成通用移动智能体的标准化架构，实现陆、海、空全场景的协同智能，推动中国高端装备制造与具身智能产业的全面发展，成为智能时代的核心技术底座。