比亚迪掀桌！9万拿下高速NOA，低成本智驾是馅饼还是陷阱？

最近逛4S店，销售介绍新车的卖点悄然变了天。“这车有高速NOA，9万出头就能拿。”你看着比亚迪秦PLUS智驾版的价格牌，心里难免犯嘀咕：曾经几十万的豪车专属功能，如今连10万块的车都能装，“高阶智驾”真的“平民化”了吗？

“高阶智驾”不再是豪车专属，但几千块钱的成本能做出靠谱的系统吗？2023年，比亚迪用9.98万的DM-i冠军版把主流A级车价格拉低；2024年，7.98万的荣耀版实现电比油低；到了2025年，增加摄像头和雷达传感器后缀变智驾版，直接把高速NOA价格门槛从10万出头降到不到7万。佐思汽研数据显示，2023年1-9月国内乘用车高速NOA渗透率为6.7%，城市NOA渗透率为4.8%，预计全年高速NOA渗透率将接近10%，城市NOA超过6%。

头部企业如何将智驾BOM成本压缩至5000元以下？答案藏在三个关键动作里。

硬件精简首当其冲。比亚迪的“天神之眼”智驾系统分为三个等级，最低的C级采用纯视觉路线，不配激光雷达，而是通过三目摄像头感知，增加5颗毫米波雷达、12颗超声波雷达和12颗高清摄像头。芯片用到了算力84TOPS的英伟达Orin N，相比早期曝光的地平线J6M，虽然算力可能更低，但Orin基于CUDA架构，通用性更强，支持更广泛的算子类型，适合后期全栈自研思路。

东软睿驰的方案更激进——选择地平线J6E芯片，AI算力仅80TOPS，被地平线官方描述为“高速NOA的最优解”。这套方案价格低的核心原因，就是在芯片上尽量选择了算力较低的产品。如果选用J6E版本，甚至不支持激光雷达的接入；如果升级到J6M版本，才能增加1个激光雷达输入，提供更好的城市智驾体验。

算法与算力优化是另一大杀手锏。华为从ADS 1.0进化到ADS 2.0，传感器方案从12V6R3L演进到11V3R1L，减少2颗激光雷达、1组前视双目及3颗毫米波雷达，降低芯片算力要求的同时加大大模型应用。比亚迪则通过自研BEV+Transformer大模型，将智驾算法迭代周期缩短至3个月一次，通过稠密点云能力提高10倍，点云数量基本和中低线束激光雷达类似，探测精度缩小到1cm。

供应链规模化效应完成最后一击。地平线征程5芯片以128TOPS算力、26.9万套年出货量支撑比亚迪等多款车型的NOA功能，其单芯片成本较国际竞品低30%-40%。车企通过域控制器集成、传感器复用等方案，将智驾系统硬件成本控制在整车BOM成本的5%以内。

降价背后，低价方案在哪些关键环节做了取舍？

传感器精度与覆盖范围首当其冲。高速NOA的硬件配置相对基础，通常以摄像头和毫米波雷达为主，部分车型甚至不需要激光雷达就能实现。相比城市NOA需要标配激光雷达、多目摄像头和4D毫米波雷达，高速NOA的硬件要求确实简化了。

2023年，高速NOA包含5V5R、6V1R、6V5R等多种传感器配置方案，城市NOA包含7V1R、11V1R1L、11V5R1L等更复杂的方案。华为视觉智驾HUAWEI ADS基础版，相比于高阶版本取消激光雷达，支持高速NOA和智能泊车，摄像头从11V降至10V，域控制器也从华为MDC 610降级至510版本。

算力瓶颈与功能限制同样明显。城市NOA需要200+TOPS算力，像双Orin X或者Thor芯片才能提供足够支持，而高速NOA一般84-128TOPS的算力就足够。这直接导致城区NOA降级为高速NOA——复杂场景处理能力不足。

华为ADS基础版就取消了侧向障碍物防碰撞、异形障碍物自动紧急制动以及循迹倒车、机械车位泊车辅助、高阶代客泊车功能。按照华为的说法，调整的核心是硬件降本、功能降维，让更多用户花费更低价格体验智驾，因为30万以下车型搭载高阶智能驾驶，都是在亏本卖。

长尾场景应对能力成为最大短板。极端天气下，纯视觉方案的可靠性差距明显。懂车帝联合中汽研对36款热门车型进行高危场景测试，整体通过率仅24%。大雨天气中，雨水冲刷摄像头镜头导致图像模糊，降低视觉系统识别精度；浓雾天气大幅降低能见度，摄像头捕捉的有效信息减少；漆黑无灯光环境中，纯视觉方案几乎无法获取足够图像数据。

成本约束下，系统安全冗余是否达标？

功能安全设计的简化显而易见。小米SU7标准版事故中，车辆处于NOA状态，时速116km/h，碰撞前1秒毫米波雷达突然失效，激光雷达误判赛道护栏为“可穿越灌木丛”，制动延迟远超行业标准。系统在感知硬件存在检测盲区的情况下，面对低矮水泥桩、金属地锁等异形障碍物，可能被误判为“噪点”。

测试验证标准的差异同样不容忽视。相比豪华品牌千万公里级测试，低价方案测试覆盖度明显不足。阿维塔曾宣传“130km/h时速下AEB稳定刹停”，但该测试多基于“正向静止小车”场景，未充分覆盖“大型车辆、非标准姿态障碍物”等高频风险场景。有车主反馈，阿维塔07 Pro+在30km/h以下对静态障碍物识别率急剧下降，与宣传的“全场景覆盖”严重不符。

实际事故案例敲响警钟。高合HiPhi Y的自动泊车事故中，当车主使用“自动泊出”功能时，车辆却在无人状态下撞向后方墙柱，最终交警认定车主全责。超声波雷达行业标准要求识别10cm以上障碍物，但实际场景中，低矮水泥桩、金属地锁等仍可能被系统误判为“噪点”。

小米SU7 Ultra赛道首撞事故中，碰撞前1.2秒毫米波雷达突然失效，激光雷达误判赛道护栏为“可穿越灌木丛”，制动延迟远超行业标准。38℃高温下，电控单元优先保动力输出，牺牲30%智能驾驶算力，直接导致系统“宕机”。人机博弈的真相是：驾驶员尝试接管时，线控转向系统83ms延迟，车机误判为“非紧急干预”，继续维持自动驾驶。

智能驾驶价格战加速了技术普及，让更多人用得起NOA功能，但“重营销轻安全”的恶性竞争可能埋下隐患。消费者享受科技红利的同时，也承担着未知风险。

你会为了NOA功能而选择一款10万出头的车吗？最担心的是什么？