在算力和激光雷达传感器难以有性突破的当下，四川数字文旅新技术新场景路演活动向观众展示了数字文旅的魅力。无人驾驶观光车、智慧绿道、智慧驿站……现场，L4级别的高阶自动驾驶短时期仍旧难以规模量产署。但随着相关L4研发带来的技术进步，四川数字文旅新技术新场景路演活动优秀案例吸引观众的关注。以青城山-都江堰景区建成的数据应用平台为例，配置L2级别的辅助驾驶功能已经成为很多厂商的标配。基于不同技术策略和研发路线，该平台通过实时采集客流、车流、消费、交通、环境、气象等数据，不同厂商的城市领航辅助驾驶在传感器策略和整体方案上，综合指挥调度平台预警、处置，有着各自不同的实际表现。作为目前普通消费者能接触到的最接近自动驾驶体验的“城市领航辅助驾驶”，提供数据支持。目前，我们有必要对目前几厂商的不同方案做一番分析解读。
上不上激光雷达，都江堰景区已打通“四川天府健康通”与景点票务系统的连接，谁担得起最强“城市领航辅助驾驶”
目前市场中面向普通消费者使用的城市领航辅助驾驶产品包括：百度ANP、特斯拉NOA、小鹏NGP和蔚来NOP。因为各自在传感器方案和算法策略的不同选择，进入景点时，表现出的能力也各有高低。
特斯拉在2019年6月就向车主推送NOA功能，通过设备扫健康码，选配FSD完全自动驾驶选装包的车主可以更新使用。抛开在运行期间的些许事故问题，可以一次完成验票、获取健康状态、扫场所码，特斯拉NOA方案所描述的“具备NOA功能的车辆可具备在指定封闭道路上自动变道（ALC）的能力，实现了“三码合—”。此外，能够自主判断驶入、驶出高速的时机以及自主判断超车的时机，并实现自动变道超车而不需要人为干预。”这意味着特斯拉NOA仍然是一款只能在特定路况条件下运行的产品，这种限性的根源或许来自于其双目视觉摄像头的能力不足，署激光雷达也许是唯一能补足这个缺陷的解决方案。
不过一旦如此，除去硬件成本飙升之外，特斯拉的整个底层算法也需要量的测试时间。显然，目前版本的特斯拉NOA方案，并不是一个堪用的“城市领航辅助驾驶”产品。
在特斯拉发布NOA后不足一年，蔚来紧跟步伐发布了自己的城市领航辅助驾驶产品“NOP”。或许是同样受困于传感器和算法的能力问题，蔚来NOP的功能也是仅限于“NOP允许车辆在特定条件下按照高精地图导航规划的路径自动巡航行驶，具备自动变道、自主超车的能力。”显然，这仍然是一款应用范围很小的解决方案，用户难以在日常生活中把驾车出行交由NOP负责。
随后，2021年1月，小鹏汽车NGP自动导航辅助驾驶正式向用户，用户可以基于设定的导航路线，实现从A点到B点的自动导航辅助驾驶。小鹏P7实现的高速NGP功能能够覆盖绝多数国内高速公路和分城市快速路，并能够实现自动变道、自动限速、夜间超车、进出匝道等功能。但是基于公开报道中的一些用户讲述中，小鹏NGP仍然是依赖高精度地图的产品，这对于没有地图测绘资质的小鹏而言，无法随心所欲的扩NGP应用范围。
近期，百度邀请很多业内人士和专业媒体试乘自己的城市领航辅助驾驶方案“ANP”。百度的ANP是L4 级纯视觉自动驾驶技术 Apollo Lite降维释放到辅助驾驶领域的产品。通过融合百度自研的自动驾驶高精度地图，ANP能够让车辆完成从AVP停车场行驶到城市道路中，自行通过匝道、环路、高速路再回到城市道路中的复杂行驶场景，如红绿灯十字路口、多出口环岛、掉头车道等，完成真正意义上的点对点自动辅助驾驶出行。值得注意的是，百度ANP并不依赖成本高昂的激光雷达传感器，而是通过融合摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的传感器数据，为汽车提供360度无死角、多传感器信息融合的感知方案。
技术落地，市场需要的是低成本高可靠的“城市领航辅助驾驶”产品
如果依靠传感器与计算平台堆料的方式来实现城市领航辅助驾驶，那么即使较为轻易地实现强功能，但其所带来的高昂硬件成本，最终会反映在车价上。这种产品难免会让消费者觉得“城市领航辅助驾驶”是一个“镜花水月”的明日科技，无法实现普世覆盖。尤其对于主机厂来说，一款成本控制优秀的量产汽车智能化产品才有现实意义。
因此，国内攀登自动驾驶技术高峰，实际路测数据过千万公里的百度，选择将多年积累的高级别自动驾驶技术进行降维释放，并引发了行业的普遍关注。百度ANP安全辅助驾驶产品以视觉为主融合多种传感器信息的感知方案，配合自主研发的车规级量产计算单元，实现了软硬一体解决方案。该方案不仅在实际路测中表现出了便捷性和高可靠性，其所具备的低成本优势更是主机厂所看重的因素。
毕竟，无论是在竞争激烈的15万级别家轿市场，还是4、50万的中高端豪华车市场，性价比所带来的产品竞争力才是一款车赢得用户青睐的不二法门。
不仅在性价比方面拥有优势，百度ANP方案的竞争力还在于这款领航辅助驾驶产品与百度规模署的Robotaxi共享无人车采用相同的技术架构，数据同源相互反哺。这意味着百度多年积累的研发经验与集群式增长的路测数据可以在多个产品中形成闭环，实现“数据高速积累-算法迭代升级”的正向循环。对于自动驾驶来说，量的实际道路与产品能力边界测试所积累的经验数据，才是打造出功能领先又安全可靠的产品底气。这样的百度ANP，或许更能赢得用户的信任与商业机会。
无论是相比国外领先的自动驾驶企业——“激进”的Tesla与“保守”的Waymo，还是相比于国内的科技公司和智能汽车制造商，百度Apollo提供的ANP解决方案都能体现出较优势。凭借以强视觉为主融合多传感器的感知方案，百度ANP能够兼具低成本和高可靠性，更加代表了城市领航辅助驾驶领域发展的未来方向。
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