前兩年大談特談全棧自研智能駕駛解決方案的 汽車 廠商，恨不得做到毛細血管。但如今沉下心來看，他們正在悄悄后退，厘清邊界。

聚焦到正在成為汽車行業新標配的NOA市場也是如此。

根據工信部數據顯示，2022年我國L2級輔助駕駛滲透率已達34%，提前實現并超越了2025年實現25%滲透率的目標。而根據中信證券的預測，2023年中國乘用車搭載高速領航功能的滲透率為將達到4%，城區領航功能今年才開始落地，滲透率將達到0.1%。在可預見的未來里，這兩個數據都會呈爆發式增長。

隨著這波大潮而來的，是市場對整個汽車供應鏈以及智能駕駛方案提出的更大的考驗：技術層面，輕量化、平臺化屬性趨顯；產品層面，抓性能、降成本壓力陡增。

這也為包括領駿 科技 在內的眾多科技創新企業提供了施展拳腳的舞臺，他們嶄露頭角，將更多元的NOA產品形態推向市場，也開放靈活的合作模式，幫助車企沖破降本增效、量產落地的桎梏；譬如智選車、全家桶、自選超市等。

當然，我們也能明顯感覺到，曾經席卷汽車行業的全棧自研智能駕駛風氣正在回歸理性，重新擁抱產業分工。

“專業分工模式將是智能汽車領域合作的最優解。”領駿科技的創始人兼CEO楊文利說道。

蟄伏六年，等待NOA市場成熟

實際上，不管是傳承百年的傳統汽車品牌，還是玩轉智能技術的造車新興勢力，特斯拉都是一個無法繞開的存在。

作為一家沒有任何既往歷史負擔的公司，特斯拉在軟件開發、網絡拓撲結構、電氣化水平、 商業 模式創新方面都有相當程度的后發優勢，重寫了人們對汽車的認知。

盡管這種平地起高樓的模式難以復制，但過去幾年也引發了廣大車企爭相向特斯拉學習——為了打造一個完全屬于自己的「靈魂」，一個引以為傲的智能駕駛系統，業務逐漸向系統設計、算法研發、核心硬件制造、工程落地等多個環節靠攏，一步步由輕到重。

另一方面，用戶對智能駕駛的接受度也在逐步提升，市場教育已基本完成，更高階的智能駕駛方案正在成為主流。

早在2017年，領駿科技就已基于第一臺原型車長城H8研發類似NOA的功能，并于2019年推向市場，奈何當時市場尚未完全成熟，并沒有太多車企關注NOA。

在領駿科技潛心耕耘了6年后的今天，楊文利欣喜地看到，基于特斯拉的引領以及市場環境的催化，行業已經進入「NOA落地元年」。

基礎的高速NOA體驗。路況條件較好的情況下提供可用的輔助駕駛選擇。

好用的高速NOA體驗。絕大部分高速的場景下可啟用，在部分條件較好的城市路段也能啟用。

好用的城市NOA體驗，在廣泛場景下實現點到點智能駕駛體驗，幫助用戶對輔助駕駛建立信任。

從目前的行業現狀出發，無論是高速NOA還是城市NOA，都有各自面臨的落地挑戰。尤其是城市場景，交通參與者更多、道路環境更復雜、對算法的要求更高、法律法規限制也更多。

作為全棧自研智能駕駛路線的堅實擁躉，小鵬汽車一直積極推動NOA功能的落地，包括城市場景的CNGP。

關于城市NOA的落地意義以及難度，小鵬汽車曾做過諸多調研。對于普通用戶而言，有超過70%的駕駛里程發生在城市道路，更有90%的駕駛時間是在城市道路，但其城市NGP代碼量是高速NGP的6倍，感知模型數量是4倍，預測、規劃、控制相關代碼量更是達到了88倍。

在自身有技術實力儲備且市場環境成熟的2023年，領駿科技也向外界推出了兩套NOA智能駕駛解決方案：

一套基于地平線兩顆征程5芯片的去高精地圖純視覺城市NOA方案，一套基于地平線單顆征程5芯片的重感知輕地圖高速NOA方案。

關于領駿科技推向市場的這兩套全新方案，楊文利用了一個關鍵詞來概括其特征，即「極簡」。

對于很多此前做L4技術起家的自動駕駛公司來說，對激光雷達的重度依賴和對成本的不敏感會是NOA前裝量產道路上巨大的挑戰，但領駿科技已經完美避開了這些坑——不依靠頂部高線數激光雷達，僅使用內嵌式的量產傳感器及計算平臺，實現全部交通場景下的自動駕駛功能。

上述去高精地圖的高速NOA方案，只用了6個攝像頭且不采用激光雷達和毫米波雷達，同時與美行科技達成了戰略合作，使用民用導航地圖代替高精地圖。

實際上，這樣的能力得益于領駿科技此前在Robotaxi和Robobus上的深厚的技術積累、對于城區復雜路況的理解，以及過去六年對自動駕駛落地的經驗和探索。

領駿科技從創立之初就專注布局乘用車賽道，而且和業內大多數純計算機出身的CEO不同，楊文利更具系統工程的視角， 創業 前就已在西部數據硬盤公司以及百度深度學習研究院積累了扎實的硬件理論基礎以及豐富的工程化和產品化經驗。

在楊文利的帶領下，領駿科技很快就形成了核心自動駕駛技術以及落地方法論，并將落地場景從乘用車拓展到巴士、物流車、重卡及工程機械。在過去的幾年時間里，領駿科技并不高調，而是潛心做研發和落地，積累了數億公里的測試里程，不斷反哺技術迭代，找準了適合自己的市場定位，拿下了多個商業落地項目。

如今NOA前裝量產時代到來，領駿科技進一步走到了臺前。

產業發展，合作模式四分天下

如前所言，在可預見的未來，沒有高階智能駕駛能力的汽車將難以進入用戶的購車清單。

而現有汽車產品的智駕體驗又無法完全滿足消費者的需求和期待——2023年麥肯錫中國汽車消費者洞察報告則顯示，對高速智能駕駛有需求的消費者達到75%，而對城市智能駕駛有需求的消費者比例也達到了60%。

因此，未來幾年將成為非常關鍵的窗口期。

為了抓住這短暫的時機并且完成市場卡位，整個產業開始重新思考適合自身發展情況的合作模式。主要可以分為以下四類：

車企全棧自研模式

目前以小鵬汽車為首的諸多車企都希望將自動駕駛核心技術掌握在自己手里，這種模式的優勢在于主導權更強，供應鏈安全相對可控。

但除了人力物力等現金成本的投入，部署成熟完備的研發能力尚需時間和耐心的打造，畢竟將軟件、算法集成到車上并實現量產，考驗著一家車企工程研發、軟件集成、測試、供應鏈管理的硬實力。

“而且中間還需要考慮到風險問題，譬如研發體系與人才結構之間產生矛盾，核心技術的延續性就會受到很大影響；譬如研發投入和銷量回報的問題。”領駿科技楊文利說道。在他看來，相比起車企大集團，諸如領駿科技這樣的供應鏈企業在應對新時代的挑戰時，會更加靈活高效。

智選車模式

也確實不是每家企業都會在泉水邊建一個水廠，因為從體系化效率、行業分工、 經濟 收益上來說都不劃算。

當下有部分主機廠通過合作伙伴的硬件和底層軟件全套方案為品牌和產品加持。譬如，華為為北汽極狐提供智能汽車整體解決方案。

這類方案誠然可快速為車企賦予自動駕駛能力，然而總包的合作模式曾引發行業對合作之間在數據歸屬、權責劃分、整車控制主導權等問題的廣泛討論，而且這樣的模式在一定程度上決定了合作伙伴和市場占比上限不會太高。

供應商全棧布局模式

當然，還有很多企業采用相更靈活、開放、隨需而變的新型協同合作關系。

具體而言，他們不僅提供傳統Tier1的整體解決方案，同時還能根據企業的需求提供模塊化可定義的軟硬件解耦的自動駕駛解決方案。但這種方式又很容易催生“沙發”和“靈魂”的二選一難題，理論和實際協同難度較大。

自選超市模式

我們可以把這種模式想象成一個類似超市的平臺，在這個平臺之上，車企可以隨意挑選最符合自身需求的由專業供應商共同打造的高級智能輔助駕駛解決方案。

比如，領駿科技（規控）、地平線（芯片）、美行科技（定位/地圖）、天準科技（硬件）共同整合各自技術優勢和資源，推出了基于專業化算法模塊SDK的高速+城市NOA產品。

這種模式與「供應商全棧布局模式」相比，能夠更好地滿足車企自主選擇的需求，助力車企全棧自控；同時，采用純視覺方案大幅降低采購成本，支持多源地圖方案（支持高精地圖、高輔地圖、眾源地圖、記憶地圖等多種數據源）。

當然，這也在很大程度上說明了合作伙伴對領駿科技在規控領域實力的認可，以及其混合架構決策算法在行業內擁有技術領先地位。而且領駿科技還在加速建設更大的汽車產業朋友圈，努力為產業發展創造提供更多可能性。

在自選超市合作模式的主導下，上下游整合的價值鏈模型正在轉向高度重視鏈接、共創價值的生態圈模型。

回歸理性，眾人拾柴火焰高

過去，汽車零部件供應商的層級關系非常明顯，越靠近主機廠提供的價值越大，從車企到 Tier1、Tier2 、Tier3，以鏈條式逐層生成價值向上輸送。但在合作的形式上，基本都是由供應商根據主機廠的需求將軟硬件做好，然后打包交付給主機廠。

但智能汽車的研發不是一件只要懂軟件或是懂硬件就可以做成功的事，這個新興產物既有傳統汽車產業的長鏈條和復雜流程，又有 互聯網 行業的個性化和科技屬性，因此很難單打獨斗，從長遠的角度來看，需要產業鏈上每一位玩家的共同努力。

在領駿科技創立之初，楊文利就已經對整個產業的發展路徑有了清晰判斷，2014-2020年是自動駕駛核心供應鏈成熟期，2021-2025年會實現小規模商業化，2026-2030年是商業化提速+行業格局重塑期，2031-2050年將是智能汽車引領世界經濟二十年。

作為最資深的行業參與者之一，他也曾在帶領領駿科技不斷向前的進程到感受過巨大的阻力：

資本對自動駕駛技術有深層次認知誤區、對工業體系產品化和商業周期出現誤判；行業資源錯配對領駿科技這類低調務實的創業公司產生的誤傷等。好在領駿科技已經順利進入小規模商業化的行業重塑期。

領駿科技楊文利告訴新智駕，不同的合作模式有其最合適的行業發展階段，比如全棧自研模式更適合車企用于行業發展早期的探索，“當時大家都不知道自動駕駛應該怎么做，如今行業逐漸發展成熟，子模塊脈絡逐漸清晰時，供應鏈分工合作的優勢就會顯現。”

回過頭來看傳統 PC 產業的分工。早期做 PC 就是從硬件到軟件，全部企業自己做；后來微軟研發了 Windows，行業里開始出現分工——有做底層硬件的、有做中間層操作系統的、還有做上層應用程序的。

另外，微軟曾經歷了從操作系統、辦公軟件、到云，再到如今AI的轉型，不難看出，微軟一路走來引入了非常多不同的機制，嘗試將新基因注入到了自己的企業中。

新時代的汽車行業也可以以開放的態度去嘗試新的事物。

尤其是面對智能駕駛降本增效、量產落地等大課題，以及探索未來的不確定性時，整個汽車產業鏈更要抱團，供應鏈關系更應該開放、多元、靈活，玩家們發揮各自的優勢和特長，縮短產品研發的周期，提高雙方協作效率，經濟收益最大化。

比如，車企能夠直接接觸C端用戶，因此應該尊重車廠對整車及智能化體驗的定義權，采用什么樣的整車架構，打造什么樣的品牌形象，什么樣的智能化風格，由車廠來決定。合作伙伴則提供專業的軟硬系統和服務，包括核心智能駕駛的產品開發和技術迭代，同時還要重視用戶體驗，讓產品持續煥發生命力。

當然，這也對車企的供應鏈管理能力提出了更高的要求。

“一般自動駕駛的每個模塊上都有多個供應商平行，一來是車企要保證自己的議價權，二來是要抗風險，保證供應鏈安全。而這又會激勵供應商之間的良性競爭，推動整個行業正向發展。”領駿科技作為新時代汽車產業的深度建設者，楊文利對此深有感觸。

在這種情況下，車企面對諸如領駿科技之類的供應商更像是正和博弈關系，雙方共贏，而不是零和博弈，你死我活。

曾經席卷汽車行業的全棧自研智能駕駛風氣也在回歸理性，重新擁抱產業分工，而領駿科技將是這一浪潮的弄潮兒和受益方。

畢竟，只有最懂場景的車企和最懂技術的科技公司聯手，才能夠用最極致的成本在最大程度上推動用戶體驗的爆發式提升。